데이터 아키텍처(Data Architecture)

데이터 아키텍처 프레임워크

데이터 아키텍처 프레임워크는 아키텍처를 계획, 개발, 구현, 관리, 유지하는 데 사용되는 개념적 구조입니다. 주요 프레임워크 세 가지는:

TOGAF: 가장 일반적으로 사용되는 데이터 아키텍처는 1995년 The Open Group에 의해 개발된 TOGAF입니다. 이 프레임워크는 데이터 아키텍처 전략과 목표를 비즈니스 목표와 일치시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.

DAMA-DMBoK2: DAMA International은 2018년에 Data Management Body of Knowledge를 처음으로 출판했습니다. 이 프레임워크는 데이터 관리에 중점을 두고 있으며, 데이터 관리 원칙에 대한 정의와 가이드라인을 포함하고 있습니다.

잭맨 프레임워크: 1987년에 존 잭맨에 의해 개발된 이 프레임워크는 기업 아키텍처를 관리하기 위한 행렬입니다. 이는 모델, 사양, 문서 등의 요소를 정리하는 데 도움을 줍니다. 이 프레임워크에는 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게에 대한 여섯 가지 질문이 중심적입니다.

데이터 아키텍처의 구성 요소

데이터 아키텍처는 조직이 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 결합하는 여러 다른 구성 요소로 구성됩니다. 주요 구성 요소의 예는 다음과 같습니다:

데이터 저장: 데이터 저장은 데이터를 안전하게 저장하고 정리하며, 검색, 처리 및 분석할 수 있도록 하는 메커니즘입니다.

데이터 파이프라인: 데이터 파이프라인 은 데이터를 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동시키는 엔드 투 엔드 프로세스입니다. 예를 들어, 저장소에서 응용 프로그램으로 이동합니다. 파이프라인에는 데이터 프로세스의 모든 단계, 예를 들어 정제, 저장, 분석 등이 포함됩니다.

데이터 스트리밍: 데이터 스트리밍 또한 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 이동시키지만, 이는 소스에서 목적지로 연속적인 흐름(stream) 형태로 전송됩니다. 데이터 스트리밍은 실시간 처리와 분석을 가능하게 합니다.

데이터 대시보드: 데이터 대시보드는 사용자 인터페이스로서 다양한 소스에서 중요한 메트릭과 인사이트를 시각적으로 제시합니다. 이를 통해 실시간 모니터링, 분석, 의사결정이 가능합니다.

데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스 는 효율적인 데이터 처리를 위한 정책과 프레임워크를 만드는 과정입니다. 데이터 거버넌스는 데이터 관련 요구사항을 비즈니스 전략과 정렬시켜 우수한 데이터 관리, 품질, 가시성을 보장합니다. 효과적인 데이터 거버넌스를 통해 조직은 데이터를 최대한 활용하는 동시에 보안과 규정 준수를 확보할 수 있습니다.

데이터 통합: 데이터 아키텍처가 데이터 통합을 촉진하면, 시스템 간 데이터 흐름이 원활해지고 데이터 사일로가 해소되어 조직이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다.

데이터 공유: 데이터 공유는 내부 또는 외부 사용을 위해 데이터를 사용 가능하게 하는 능력입니다. 효과적인 데이터 공유를 지원하는 데이터 아키텍처는 협업을 가능하게 하고, 데이터 수익화를 통해 새로운 수익 흐름을 생성하는 기회를 만듭니다.

데이터 분석: 분석은 데이터를 분석하고 해석하는 과정입니다. 분석은 원시 데이터를 패턴, 추세, 상관 관계를 발견하여 실질적인 통찰력으로 변환합니다. 실시간 분석은 생성되는 즉시 스트리밍 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 의미하며, 시기가 중요한 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 실시간 분석은 데이터 스트리밍의 기본 기능을 기반으로 합니다.

AI와 머신러닝: 올바른 데이터 아키텍처는 AI와 머신러닝의 힘을 활용하는 데 필수적입니다. 조직이 머신러닝 모델 을 사용하여 유용한 통찰력을 얻거나 AI 애플리케이션을 구축하는 경우입니다. 데이터 아키텍처는 AI 인프라를 지원하며, 효과적인 데이터 흐름과 분석을 가능하게 하고, AI와 머신러닝 결과에 직접적인 영향을 미칩니다.

데이터 마켓플레이스: 데이터 마켓플레이스 는 데이터 생산자와 데이터 소비자 간의 데이터 제품 교환을 가능하게 하는 온라인 상점입니다.

데이터 아키텍처의 유형

기업들은 그들의 필요와 목표에 따라 선택할 수 있는 다양한 유형의 데이터 아키텍처를 가지고 있습니다. 가장 일반적인 데이터 아키텍처 유형에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

람다 아키텍처 (Lambda Architecture): 람다 아키텍처 는 배치 처리와 스트림 처리 방법에 대한 하이브리드 접근 방식을 취하는 대량의 데이터를 처리하는 방법입니다. 람다 아키텍처는 매우 복잡할 수 있습니다. 보통 관리자가 배치 계층, 스트리밍 계층용으로 코드 베이스를 별도로 두 개 유지해야 하는데, 이 때문에 디버깅이 어렵습니다.

데이터 메시 (Data Mesh): 데이터 메시 는 데이터 분석 플랫폼을 확장하기 위한 원칙과 논리적 아키텍처를 설명하는 패러다임입니다. 이는 중앙 집중식 데이터 거버넌스와 공유를 통해 여러 소스에서 분산된 데이터를 통합하여 접근성과 보안을 향상시킵니다.

데이터 웨어하우스 (Data Warehouse): 데이터 웨어하우스는 미리 정의된 스키마에 구조화된 데이터를 저장하는 데이터 관리 시스템입니다. 이는 여러 소스에서의 현재 및 과거 데이터를 포함하며, 보다 쉬운 인사이트와 보고를 촉진합니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI), 보고 및 데이터 분석에 사용합니다.

데이터 레이크 (Data Lake): 데이터 레이크는 데이터를 원래의 원시 형식으로 저장하는 데이터 저장소로, 다양한 소스에서 대량의 데이터를 비용 효율적으로 저장할 수 있게 합니다. 데이터 레이크는 사용자가 데이터를 그대로 저장하고, 다양한 분석을 실행할 수 있게 해줍니다. 이러한 분석에는 대시보드와 시각화, 빅 데이터 처리, 실시간 분석, 그리고 머신 러닝이 포함될 수 있습니다.

데이터 레이크하우스 (Data Lakehouse): 데이터 레이크하우스 는 데이터 레이크의 유연성, 비용 효율성 및 규모와 데이터 웨어하우스의 데이터 관리 기능을 결합한 오픈 데이터 관리 아키텍처입니다. 데이터 레이크하우스는 팀이 데이터 사이언스, 머신 러닝, 비즈니스 분석 프로젝트를 수행할 때 여러 시스템을 거칠 필요 없이 가장 완전하고 최신의 데이터를 활용할 수 있도록 보장합니다.

메달리온 아키텍처 (Medallion Architecture): 메달리온 아키텍처 는 레이크하우스에서 데이터를 논리적으로 구성하는 데 사용되는 데이터 디자인 패턴입니다. 목표는 아키텍처의 각 계층을 통해 흐르는 데이터의 구조와 품질을 점진적이고 지속적으로 개선하는 것입니다.

데이터 아키텍처의 모범 사례

올바른 데이터 아키텍처는 기업이 데이터를 활용하여 성공을 촉진하는 인사이트를 얻는 데 중요합니다. 최상의 결과를 보장하기 위해, 데이터 아키텍처의 모범 사례에는 다음이 포함됩니다:

비즈니스 정렬: 데이터 아키텍처는 회사의 장기 목표와 비즈니스 목표를 지원해야 합니다.

유연성과 확장성: 데이터 아키텍처는 변화하는 요구에 쉽게 적응할 수 있어야 합니다. 데이터 양이 증가함에 따라, 아키텍처는 실시간 인사이트를 제공하고 머신 러닝 및 AI 이니셔티브를 지원하도록 확장되어야 합니다.

통합 거버넌스 및 보안: 거버넌스와 보안은 아키텍처 설계의 중심이어야 합니다. 아키텍처는 효율적인 거버넌스를 보장하면서 머신러닝, AI, 데이터 플랫폼과의 원활한 통합을 지원해야 합니다.

통합: 통합 접근 방식은 다양한 데이터 작업 부하가 동일한 데이터에서 보안 및 거버넌스를 보장하면서 원활하게 작동할 수 있게 합니다.

오픈 기반: 독점적인 도구와의 공급업체 락인은 광범위한 채택을 방해하고 혁신을 제한합니다. 오픈 기반으로 작업하면 데이터 통합 및 공유가 쉬워져 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 민주화: 데이터 아키텍처는 팀이 데이터를 사용하여 혁신하는 것을 방해하는 병목 현상을 방지하면서 명확하게 정의된 데이터 거버넌스 정책을 통합해야 합니다.

Databricks에서의 데이터 아키텍처

레이크하우스 아키텍처를 기반으로 한 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 통합, 안전하고 거버넌스가 보장된 데이터 및 AI 솔루션을 제공하며, 신뢰할 수 있는 성능, 데이터 중심의 AI 기능, 유연하고 비용 효율적인 서버리스 데이터 웨어하우징을 강조하며, 벤더 락인 없이 제공합니다.

레이크하우스 아키텍처는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 최고의 요소를 결합하여 비용을 줄이고 데이터 및 AI 이니셔티브를 더 빠르게 제공하는 데 도움이 됩니다. 오픈 소스와 오픈 표준에 기반한 Databricks 플랫폼은 데이터와 AI 작업을 복잡하게 만드는 역사적인 사일로를 제거합니다.

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼의 일부인 Unity Catalog는 레이크하우스에서의 데이터와 AI에 대한 통합 거버넌스를 제공하여 모든 플랫폼에서의 협업을 원활하게 하고 생산성을 향상시키며 모든 플랫폼에서의 준수를 보장합니다.

Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼은 현재 기업들이 직면한 다양한 도전을 해결합니다. 데이터를 안전하게 민주화하는 아키텍처를 통해 Databricks는 모든 팀원이 데이터의 잠재력을 활용하여 조직의 성공을 추구할 수 있도록 돕습니다.