DataOps란 무엇일까요?

DataOps는 제공 속도를 높이고, 품질을 유지하고, 팀 간 조율을 촉진하고, 데이터에서 최대한의 가치를 창출하도록 설계된 일련의 협업 데이터 관리 관행입니다. DevOps를 모델로 한 DataOps의 목표는 이전의 사일로화된 데이터 기능을 더 자동화하고 민첩하고 일관되게 만드는 것입니다.

DevOps가 소프트웨어 개발 작업을 간소화하는 것과 유사하게, DataOps는 데이터 관리 및 데이터 분석 프로세스를 오케스트레이션하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 시스템 간 데이터 자동 전송, 오류 및 불일치 식별 및 해결, 반복적인 수동 작업 감소가 포함됩니다.

DataOps는 자동화된 워크플로를 통해 데이터 가용성을 개선하고 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 제품 및 분석 플랫폼 전반에서 데이터 가용성을 개선하고 제공을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 또한 파이프라인이 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼부터 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 워크로드에 이르기까지 다운스트림 애플리케이션에 시기적절하고 정확한 데이터를 안정적으로 공급할 수 있도록 지속적인 테스트와 모니터링을 강조합니다.

고립된 데이터 스택을 광범위한 사용 사례를 지원하는 통합된 엔드투엔드 워크플로로 대체함으로써 DataOps는 고품질 데이터가 비즈니스의 모든 곳에 빠르고 일관되게 도달할 수 있도록 합니다.

현대의 비즈니스는 실시간 인사이트를 기반으로 운영됩니다. 하지만 데이터가 전례 없는 속도로 증가하고 머신 러닝 모델이 제대로 작동하려면 고품질 데이터 세트가 필요하기 때문에 레거시 프로세스로는 이러한 속도를 따라잡기 어렵습니다. 이러한 제약 조건을 해결하지 않으면 데이터 중단, 오래된 대시보드, 파이프라인 장애, 부정확한 ML 예측으로 이어지는 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 팀 간 조율이 이루어지지 않거나 워크플로가 자동화되지 않으면 소스 시스템의 간단한 스키마 변경으로도 전체 분석 대시보드가 손상될 수 있습니다.

DataOps는 이러한 제한 사항을 제거하는 데 도움이 됩니다. 반복적인 워크플로를 자동화하고 데이터 품질을 개선함으로써 인사이트 도출 시간을 단축하고 데이터 파이프라인을 강화합니다.

다운스트림에서 DataOps는 데이터 팀의 임시 요청을 기다릴 필요 없이 비즈니스 사용자와 데이터 소비자에게 정보에 대한 안정적인 액세스를 제공합니다. 업스트림에서는 데이터 엔지니어에게 예측 가능한 워크플로를 제공하고, 데이터 과학자에게 일관된 학습 데이터를 제공하고, 분석가는 선별된 데이터 세트에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다.

실제로 DataOps 플랫폼 시장은 조직이 고립된 이니셔티브를 넘어 전사적인 DataOps 관행으로 전환함에 따라 2023년 39억 달러에서 2028년까지 109억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 빠른 성장은 더 빠른 의사 결정, 더 높은 데이터 품질, 실시간 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있는 탄력적인 분석 파이프라인과 같은 DataOps의 광범위한 이점에 힘입은 것입니다.

DataOps는 효율성, 자동화, 협업, 지속적 개선이라는 동일한 기본 원칙에 의존하기 때문에 DevOps와 함께 논의되는 경우가 많습니다. 그러나 DNA는 유사함에도 불구하고 이 둘은 이러한 개념을 다르게 적용합니다.

DevOps는 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 엔지니어링 팀은 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD)을 통해 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있습니다. DevOps의 목표는 애플리케이션 및 서비스의 빌드-테스트-배포 주기를 간소화하는 것입니다.

DataOps는 워크플로에 중점을 둡니다. 코드 배포를 최적화하는 대신, 수집 및 변환부터 유효성 검사 및 제공에 이르기까지 전체 데이터 라이프사이클에 걸쳐 데이터 파이프라인을 오케스트레이션합니다.

애자일 방법론은 이 두 가지 분야 모두를 뒷받침하며, 반복, 피드백 루프, 높은 빈도의 가치 전달을 강조합니다. DevOps 팀이 코드를 자주 제공하는 것처럼, DataOps 팀은 애자일 개발을 사용하여 파이프라인을 업데이트하거나 더 작고 안정적인 증분으로 데이터 제품을 릴리스하여 실시간 지표를 기반으로 워크플로를 개선합니다. 

CI/CD는 특히 자동화가 데이터 파이프라인의 버전 제어, 테스트 및 배포를 추진할 때 DataOps에서 지원 역할을 합니다. 이는 프로덕션 환경 전반에서 반복성과 품질을 장려합니다.

가장 간단한 구분 방법은 DevOps는 소프트웨어 전달을 가속화하고, DataOps는 데이터 전송을 가속화한다는 점입니다. 둘 다 자동화 및 지속적 통합 원칙에 의존하지만 이해관계자마다 다른 문제를 해결합니다.

DataOps는 최신 데이터 운영의 작동 방식을 정의하는 명확한 원칙을 기반으로 구축되었습니다. 이러한 원칙은 데이터 팀의 작동 방식, 데이터 워크플로의 확장 방식, 비즈니스 전반에 걸쳐 정보가 안정적으로 이동하는 방식을 안내합니다.

고품질 데이터를 대규모로 제공하기 위해 DataOps는 정보가 원시 입력에서 사용 가능한 결과로 이동하는 방식을 안내하는 라이프사이클에 의존합니다. 이 라이프사이클은 다음의 5가지 핵심 단계를 따릅니다.

• 수집
• 조정
• 유효성 검증
• 배
• 모니터링

데이터 수집은 내부 및 외부 데이터 소스의 원시 데이터를 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 중앙 집중식 환경으로 가져옵니다. 추출, 변환, 로드(ETL)와 같은 데이터 통합 프로세스는 정보를 일관된 형식으로 통합하여 분석 및 머신 러닝을 위한 안정적인 시작점을 만듭니다.

오케스트레이션 도구는 데이터 워크플로를 자동화하고 시퀀싱합니다. 이 단계에서 데이터 변환이 일어납니다. 즉, 분석을 위해 데이터 세트를 정리하고 구조화하고 준비합니다. 스키마 정렬과 메타데이터 업데이트는 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 데 도움을 줍니다.

자동화된 테스트는 데이터의 완전성, 일관성 및 정확성을 확인합니다. 통계적 프로세스 관리는 실시간으로 이상 징후를 감지하여 데이터 세트가 운영 환경으로 이동하기 전에 정의된 비즈니스 규칙을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

검증된 데이터 제품은 비즈니스 사용자, 데이터 분석가, 머신 러닝 모델에 제공됩니다. 실시간 의사 결정 및 다운스트림 분석 파이프라인을 지원하려면 제공이 예측 가능하고 신속해야 합니다.

관측 가능성 도구는 성능, 가동 시간, 데이터 품질을 추적합니다. 지표 및 피드백 루프는 팀이 병목 현상을 식별하고 엔드투엔드 워크플로를 최적화하여 지속적인 개선을 강화하는 데 도움이 됩니다.

DataOps 플랫폼은 대규모 데이터 워크플로를 지원하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 플랫폼은 일반적으로 오케스트레이션 엔진, 관측 가능성 프레임워크 및 DataOps 도구를 결합하여 데이터 스택을 구성하며, 이를 통해 빅데이터 분석, 확장가능한 머신 러닝 워크로드 및 프로덕션 환경 전반에 걸친 안정적인 데이터 전송이 가능해집니다.

DataOps 플랫폼의 핵심 기능에는 다음이 포함됩니다.

• 확장 가능한 데이터 수집: 다양한 소스의 원시 데이터를 최소한의 수동 작업으로 중앙 집중식 또는 클라우드 기반 스토리지로 가져와 데이터 파이프라인의 초기 병목 현상을 줄입니다.

• 고품질 데이터 변환: 데이터 세트를 실시간 사용 사례 및 머신 러닝 워크로드에 맞게 준비할 수 있도록 대규모로 데이터를 정리, 구조화 및 준비합니다. 또한 기업 전체에서 일관된 데이터 품질을 유지합니다.

• 신뢰할 수 있는 메타데이터 가시성: 리니지, 스키마 및 컨텍스트를 추적하여 데이터 세트를 추적 가능하고 신뢰할 수 있는 상태로 유지합니다. 이러한 가시성을 통해 거버넌스를 개선하고 비즈니스 전반에 걸쳐 리니지를 명확하게 유지할 수 있습니다. 

• 안전한 데이터 거버넌스: 민감한 정보를 보호하고, 규정 준수를 보장하고, 권한 있는 이해관계자에게 안전한 접근을 제공하는 접근 제어 및 거버넌스 정책을 정의합니다.

• 실시간 데이터 관측성: 데이터 품질 지표, 파이프라인 성능, 시스템 상태에 대한 인사이트를 제공하여 팀이 문제를 조기에 감지하고 안정적인 분석 파이프라인을 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.

• 자동화된 워크플로 오케스트레이션: 작업 순서를 지정하고 반복적인 수동 작업을 제거하여 운영 팀과 DataOps 엔지니어가 확장성과 효율성을 개선하는 동시에 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있도록 합니다.

DataOps는 단일 배포가 아닙니다. 오히려 변화하는 비즈니스 요구 사항에 따라 진화하는 반복적인 운영 모델입니다. 실제 롤아웃은 대개 다음의 다섯 단계로 구성됩니다.

현재 데이터 소스, 데이터 인프라, 워크플로 및 병목 현상을 식별합니다. 데이터 기반 의사 결정을 통해 비즈니스에 필요한 것이 무엇인지 명확히 파악합니다.

데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 분석가, IT 운영팀을 한자리에 모읍니다. 명확한 소유권은 워크플로 간에 격차가 없도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 워크플로를 문서화하고, 측정 가능한 KPI를 설정하고, 거버넌스 정책을 구현합니다. 버전 관리는 환경 전반의 변경 사항을 추적하는 데 도움이 됩니다.

가능한 경우 수집, 유효성 검사 및 변환을 자동화합니다. 모니터링 툴과 대시보드를 사용하여 실시간 성능 및 파이프라인 건강을 추적할 수 있습니다.

피드백 루프를 활용하여 지속적인 개선을 지원하고, 프로덕션 환경의 중단 없이 확장성을 확보하세요.

강력한 DataOps 전략조차도 현실적인 문제에 직면합니다. 다음의 네 가지 주요 고려 사항이 장기적 성공에 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 환경이 더욱 분산되고 자동화됨에 따라 DataOps는 지원 방식에서 핵심 아키텍처 계층으로 전환되고 있습니다. 다음과 같은 몇 가지 요인으로 인해 이러한 변화가 가속화됩니다.

• 관리형 DataOps 플랫폼: 클라우드 기반 환경은 내장된 오케스트레이션, 모니터링 및 거버넌스를 제공하여 도입 장벽을 낮춥니다. 이러한 기능은 DataOps 도구를 더 쉽게 배포하고 유지 관리할 수 있게 해줍니다.

• 데이터 패브릭 아키텍처: 데이터 패브릭은 활성 메타데이터를 사용하여 대규모 통합 작업 없이 분산된 데이터 소스를 연결함으로써 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 거버넌스 및 액세스를 개선합니다.

• 도메인 주도 데이터 모델: 데이터 메시 원칙은 비즈니스 도메인이 제공하는 데이터 제품을 개발하고 유지 관리하는 분산된 소유권을 가능하게 합니다. 이 모델은 협업, 액세스 제어 및 셀프 서비스 목표를 지원합니다.

• AI 기반 자동화: 머신 러닝은 메타데이터 보강 및 스키마 정렬과 같은 작업을 점점 더 자동화하여 파이프라인이 실시간 성능에 따라 자체 조정할 수 있도록 합니다.

• 실시간 데이터 전달: 지연 시간이 짧은 스트리밍과 지속적인 검증은 즉각적인 인사이트가 비즈니스 가치를 창출하는 분석 및 머신 러닝 환경을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 엣지-클라우드 데이터 동기화: DataOps는 엣지 및 클라우드 데이터 흐름을 점점 더 동기화하여 중앙 집중식 거버넌스, 리니지 또는 품질 제어를 유지하면서 지연 시간이 짧은 처리를 지원합니다.

• ESG 데이터 무결성: 지속가능성 및 규정 준수 요구 사항이 증가함에 따라 DataOps는 책임 있는 데이터 관리 및 보고를 위한 추적 가능한 워크플로와 감사 가능한 리니지를 지원합니다.