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소개: 데이터 환경 탐색
끊임없이 변화하는 데이터 관리 및 분석 세계에서는 조직이 데이터를 활용할 수 있는 새로운 방법이 개발되고 있습니다. 기업이 방대한 양의 정보를 생성하고 수집함에 따라 오늘날의 전통적인 데이터 관리 방식은 레이크 및 메시와 같은 증가하는 추세에 직면해 있습니다.
데이터 전문가가 데이터 전략을 더욱 최적화하여 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있게 해주는 중요한 이해입니다.
데이터 레이크는 수년 동안 대용량의 정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 가장 널리 사용되는 솔루션이었습니다. 그러나 조직이 성장하고 데이터 처리에 대한 요구 사항이 복잡해짐에 따라 데이터 레이크의 한계가 증가하여 데이터 메시와 같은 보다 현대적인 아키텍처가 대신할 수 있게 되었습니다. 기사의 나머지 부분에서는 데이터 레이크의 특성, 이점, 과제에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 메시도 마찬가지입니다.
데이터 레이크: 빅 데이터 스토리지의 기본 이해
데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 등 모든 유형의 원시 데이터를 기본 형식으로 저장하는 통합 저장소입니다. 이를 통해 기업은 스키마 정의의 전제 조건 없이도 대량의 데이터를 더 쉽게 수집하고 관리할 수 있습니다. 데이터 레이크는 빅데이터가 사용되거나 기계 학습 및 분석에 데이터가 사용되는 애플리케이션에 완벽하게 적합합니다.
데이터 레이크의 주요 장점 중 하나는 이것이 다양한 데이터 유형과 소스를 지원할 수 있다는 점입니다. 회사는 거래 데이터와 로그 파일부터 소셜 미디어 게시물과 센서 데이터에 이르기까지 모든 것을 저장할 수 있으며, 이를 통해 궁극적으로 다양한 데이터 세트에서 분석 및 통찰력 도출이 훨씬 쉬워집니다. 게다가 데이터 레이크는 클라우드 스토리지 솔루션에 의존하는 경우가 많으므로 민첩하고 비용 효율적인 방식으로 데이터를 관리할 수 있는 폭넓은 기회가 열립니다.
물론 데이터 레이크에는 나름의 문제가 있습니다. 구조가 없으면 데이터 거버넌스, 품질 관리, 접근성에 문제가 발생하는 경우가 있습니다. 데이터 레이크에서 데이터 양이 증가함에 따라 조직이 데이터에 대한 무결성을 유지하고 항상 필요한 정보가 사용자에게 제공되는지 확인하는 것이 어려울 수 있습니다. 이로 인해 데이터 관리와 관련된 다른 대체 방법이 모색되었으며 그 중 하나는 데이터 메시를 사용하는 것입니다.
데이터 메시의 부상: 데이터 관리의 패러다임 전환
데이터 메시는 최근 등장한 최신 아키텍처 패러다임으로 분산형 데이터 관리 중심 도메인을 의미합니다. 이는 저장과 처리가 중앙 집중적으로 수행되는 일반적인 데이터 레이크에서 벗어나 데이터 관리에 새로운 방식을 도입합니다. 이는 다양한 비즈니스 영역에 걸쳐 데이터 소유권의 분산을 장려하고, 결과적으로 자체 데이터에 대한 팀의 책임을 촉진하여 민첩하게 협업할 수 있게 해줍니다.
Zhamak Dehghani가 처음으로 제기한 데이터 메시 개념은 데이터 생태계의 복잡성이 증가함에 따라 모놀리식과는 전혀 다른 아키텍처가 필요하다는 주장에 기반을 두고 있습니다. 즉, 기업은 거대하고 모놀리식 아키텍처 블록을 유지하는 대신 데이터를 제품으로 취급하고 도메인별 팀이 자체 파이프라인을 관리할 수 있도록 권한을 부여하여 조직이 사용자의 데이터 접근성을 향상시킬 수 있도록 해야 한다는 것입니다. 정보를 바탕으로 결정하세요.
데이터 메시는 또한 일부 중앙 데이터 팀의 도움이나 지원 없이 팀이 스스로 데이터를 활용, 공유 및 사용할 수 있는 셀프 서비스 데이터 인프라를 조성합니다. 하지만 이 분산형 접근 방식은 데이터의 민주화 범위를 더욱 심화하는 동시에 병목 현상을 해결하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있는 조직의 응답 시간을 향상시키기 때문에 이보다 한 단계 더 나아갑니다.
데이터 레이크와 데이터 메시의 주요 차이점
데이터 레이크와 데이터 메시가 모두 데이터 관리와 분석을 지원하는 경우 방법과 기본 철학은 근본적으로 다릅니다.
아키텍처: 데이터 레이크는 모든 데이터를 한 위치에 보관하는 중앙 집중식 스토리지 시설인 반면, 데이터 메시 아키텍처는 분산되어 여러 비즈니스 도메인에 데이터 소유권을 분산합니다. 이러한 기본적인 차이점은 조직 내에서 데이터를 관리, 액세스 및 사용하는 방식에 영향을 미칩니다.
데이터 소유권: 일반적으로 중앙에 위치한 데이터 팀이 데이터 레이크의 수집, 처리 및 거버넌스와 관련하여 데이터를 관리하는 반면, 데이터 메시는 이 소유권을 도메인별 팀에 전달하고 각 팀은 데이터 관리 업무를 수행합니다. 특정 요구 사항과 사용 사례에 가장 적합합니다.
거버넌스: 데이터 레이크에서 가장 흔히 발생하는 문제는 데이터와 관련됩니다
이는 중앙 집중식 데이터 관리로 인해 많은 불일치와 접근성이 발생하는 대기업의 거버넌스를 방지합니다. 반면에 데이터 메시는 연합 거버넌스를 촉진합니다. 이는 각 도메인이 도메인 전체의 표준 및 전반적인 규정 준수 요구 사항에 따라 데이터를 책임진다는 것을 의미합니다.
확장성: 엄청난 양의 데이터로 인해 데이터 레이크가 통제할 수 없을 정도로 커지는 경우가 많아 속도가 느려지고 관리하기 어려워지며, 특히 데이터 품질과 관련된 문제가 더욱 그렇습니다. 데이터 메시는 개별 도메인이 선택한 데이터 및 스토리지 솔루션에 최적화된 자체 파이프라인을 구축하여 더욱 민첩하고 응답성이 뛰어난 데이터 아키텍처를 제공함으로써 확장성을 해결합니다.
이러한 차이점을 이해하면 조직이 어떤 데이터 관리 전략이 자신의 요구 사항을 충족하고 목표를 지원하는 데 가장 적합한지 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 메시 아키텍처 채택의 이점
데이터 메시 아키텍처를 구현하면 다음을 포함하여 조직의 데이터 관리 역량을 강화하는 데 도움이 되는 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.
민첩성 향상: 데이터 메시 아키텍처는 조직에 더욱 민첩한 능력을 제공합니다. 데이터 소유권이 분산되면 조직은 변화하는 비즈니스 요구에 더 효과적으로 대응할 수 있습니다. 도메인 팀은 중앙 데이터 팀이 그러한 요청을 검토하거나 승인할 때까지 기다리지 않고도 데이터 관리 및 분석에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 통찰력을 얻고 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
더 나은 협업: 데이터 메시는 조직 전반에 걸쳐 데이터와 통찰력을 공유하도록 동기를 부여하고 장려하는 도메인 팀의 역량을 강화했습니다. 이는 데이터 중심의 의사결정 문화 환경을 보장하고 팀이 서로의 전문 지식을 활용할 수 있도록 해줍니다.
데이터 품질 개선: 이제 소유권이 도메인 팀에 넘어갔으므로 데이터 품질과 무결성 유지에 더 중점을 두었습니다. 본질적으로 팀은 데이터가 정확하고 최신이며 특정 사용 사례와 관련이 있는지 확인하는 데 열중하고 있습니다.
확장성: 데이터 메시를 통해 조직은 데이터 관리와 관련하여 점점 더 효과적으로 확장할 수 있습니다. 새로운 데이터 소스가 등장할 것이며 새로운 사용 사례가 고려될 가능성이 높습니다. 따라서 도메인 팀의 파이프라인과 스토리지 솔루션은 중앙 집중식 아키텍처의 병목 현상 없이 진화하는 요구 사항에 보조를 맞출 수 있습니다.
이 데이터 메시 아키텍처를 기반으로 조직은 혁신과 성장을 위한 새로운 길을 열어 점점 더 데이터 중심이 되는 세상에서 성공할 수 있도록 준비할 수 있습니다.
데이터 메시 배포의 어려움
데이터 메시의 매력은 강력하지만 조직에서는 구현과 관련된 과제도 상기합니다.
조직 문화: 데이터 메시 아키텍처를 구현하는 데 필요한 조직 문화에 큰 변화가 있습니다. 데이터 소유권과 다른 팀과의 협업에 대한 아이디어를 채택해야 합니다. 이러한 변화는 또한 마음의 변화와 실천의 변화를 동반합니다. 이러한 조직 변화에 적응하기 위해서는 올바른 소통과 좋은 리더십이 필요합니다.
기술적 복잡성: 데이터용 메시 아키텍처는 주로 데이터 통합 및 거버넌스 분야에서 기술적 복잡성을 촉진합니다. 조직은 데이터에 대한 액세스 및 규정 준수를 유지하기 위해 분산형 데이터 관리를 지원하는 올바른 도구 및 기술 세트에 투자해야 합니다.
기술 격차: 데이터 메시는 도메인 중심의 소유권을 옹호하므로 팀 간의 기술 격차가 매우 많이 발생합니다. 따라서 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 적절한 기술 세트를 갖춘 도메인 팀은 데이터 메시 구현이 성공하도록 보장할 것입니다.
거버넌스 과제: 데이터 메시는 연합 거버넌스를 촉진하지만 제대로 관리되지 않으면 불일치로 이어질 수 있습니다. 팀이 응집력 있게 작업하면서도 자율성을 유지할 수 있도록 조직에서는 명확한 지침과 규칙을 정의해야 합니다.
조직은 데이터 메시 아키텍처를 성공적으로 구현하면 이러한 문제를 해결하며, 이는 데이터 메시 아키텍처의 여러 이점을 제공합니다.
하이브리드 데이터 레이크 및 데이터 메시
조직은 데이터 레이크나 데이터 메시를 채택하는 것보다 두 가지의 최고 품질 중 일부를 통합하는 하이브리드 접근 방식을 사용할 가능성이 더 높습니다. 원시 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소인 데이터 레이크가 있을 수 있으며, 데이터 메시 프레임워크를 통해 분산된 데이터 관리 및 소유권이 가능합니다.
각 솔루션은 데이터 레이크가 제공하는 확장성과 유연성을 결합하여 데이터 메시 원칙을 사용하여 더 나은 협업과 민첩성을 제공합니다. 이 하이브리드 모델을 사용하면 조직에서 비용 효율적인 방식으로 막대한 양의 데이터를 저장할 수 있으며 도메인 팀에는 데이터 및 분석 프로세스를 관리할 수 있는 권한이 부여됩니다.
하이브리드 접근 방식은 조직의 매우 구체적인 요구 사항과 목표를 고려하므로 신중한 계획이 필요합니다. 비즈니스 목표에 맞춰 데이터 관리 방식을 조정함으로써 조직은 혁신을 추진하고 데이터 기반 의사 결정에 대한 지원을 보장할 수 있는 강력한 데이터 생태계를 갖게 됩니다.
데이터 메시와 데이터 레이크를 현실 세계에 적용
데이터 레이크와 데이터 메시의 통합은 다양한 산업 분야의 많은 애플리케이션을 변화시켰습니다. 다음은 몇 가지 주목할만한 예입니다:
전자상거래: 거대 온라인 소매업체는 막대한 양의 고객 데이터, 거래 기록, 제품 정보를 데이터 레이크에 저장합니다. 데이터 메시 아키텍처는 개인화된 추천 및 타겟 마케팅 캠페인을 제공할 수 있는 셀프 서비스 분석을 위해 해당 데이터를 마케팅 또는 영업팀에 제공합니다.
의료: 데이터 레이크는 의료 분야의 환자 기록, 임상 데이터, 연구 결과를 저장합니다. 데이터 메시 접근 방식을 사용하면 의료 조직 내 여러 부서에서 규정 및 데이터 품질을 준수하면서 소유한 데이터에 대한 소유권을 더 쉽게 확보할 수 있습니다.
금융: 은행은 데이터 레이크를 사용하여 거래 데이터, 시장 데이터, 고객 정보를 저장합니다. 데이터 메시 아키텍처를 사용하면 위험 및 규정 준수 팀이 자체적으로 분석 기능을 보유할 수 있으므로 이러한 팀의 사기 탐지가 향상되고 위험을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.
제조업체에서는 센서 데이터, 생산 지표, 공급망 정보를 데이터 레이크에 저장합니다. 데이터 메시 접근 방식을 적용하면 생산 및 운영 팀이 프로세스 최적화 및 도심 감소를 위해 실시간 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
이 두 가지 예는 데이터 레이크와 데이터 메시가 어떻게 함께 비즈니스 성과를 향상시키는 혁신 흐름을 창출하는지 보여줍니다.
데이터 관리 및 분석의 미래
데이터 관리 및 분석을 다루는 조직에서 채택하는 접근 방식의 미래는 관련된 복잡성에 직면하면서 계속 발전할 것입니다. 데이터 메시는 도메인의 요구에 따라 분산된 데이터 관리 및 소유권에 대한 필요성에 대한 인식이 높아지는 것을 반영하여 등장했습니다.
특히 신흥 기술의 측면에서 미래는 말 그대로 인공 지능과 기계 학습을 통해 형성될 것입니다. 데이터 통합, 규칙 및 거버넌스 프로세스 자동화, 고급 분석 신기술을 위한 서비스형 플랫폼 기능 구축 등 모든 작업을 수행하면 조직이 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
더 중요한 것은 데이터 개인 정보 보호에 대한 규제가 증가함에 따라 조직이 데이터 관리 전략에서 적절한 데이터 거버넌스와 규정 준수를 구현해야 한다는 점을 깨닫게 될 것입니다. 데이터 메시 아키텍처는 연합 거버넌스를 활성화하는 동시에 도메인 팀이 데이터를 책임감 있게 관리할 수 있도록 지원합니다.
결론: 데이터 전략 변화에 편승하세요
Data Lake에서 Data Mesh로의 전환은 데이터를 관리하고 분석하는 조직에 큰 도약이 될 수 있습니다. 분명히 아키텍처의 특성과 장점, 단점을 모두 이해하면 조직이 데이터 전략과 관련하여 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내리고 사용 가능한 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.
데이터 기반 의사결정에 대한 수요가 지속적으로 급증함에 따라 이러한 개념을 숙달할 수 있는 데이터 전문가의 준비와 기술도 높아질 것입니다.
이러한 측면에서 Thane 센터의 Thane 데이터 과학 과정에 등록하면 학습자는 이러한 새로운 시나리오에서 두각을 나타내는 데 확실히 도움이 될 데이터 관리 실무에 대한 노출과 실무 경험을 얻을 수 있습니다.
조직이 데이터 전략 채택을 향해 나아가게 만드는 이유는 결과적으로 미래를 선도할 수 있도록 설정하는 것입니다. 즉, 데이터 중심의 조직은 데이터의 힘을 활용하고 운영 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 것입니다. 데이터 레이크, 데이터 메시 또는 하이브리드에서 효과적인 데이터 관리 여정은 비즈니스 혁신을 제공할 것입니다.
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