데이터 통합

데이터 통합의 작동 방식: 핵심 프로세스

데이터 수집: 시스템으로 데이터 가져오기

데이터 수집 은 통합의 진입점입니다. 소스 시스템에서 데이터를 캡처하여 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 lakehouse와 같은 중앙 환경으로 이동시키는 데 중점을 둡니다. 여기에는 관계형 데이터베이스, SaaS 애플리케이션, IoT 디바이스, 메시지 큐, 로그 파일 또는 파트너 시스템에서 데이터를 가져오는 작업이 포함될 수 있습니다.

강력한 수집 레이어는 대용량, 이기종 형식, 진화하는 스키마를 지원하고 소스가 변동하거나 증가할 때 파이프라인 복원력을 유지하여 통합의 확장성과 안정성을 보장합니다.

많은 조직에서는 수집을 효율적이고 반응적으로 유지하기 위해 커넥터, 변경 데이터 캡처(CDC) 패턴 및 이벤트 기반 파이프라인을 사용합니다. Databricks Lakeflow의 일부인 Lakeflow Connect와 같은 도구는 운영 데이터베이스 및 SaaS 애플리케이션에서 데이터 수집을 간소화하는 사전 구축된 고성능 커넥터를 제공하여 이 작업을 간소화하는 데 도움이 됩니다.

실시간 수집과 배치 수집

수집은 일반적으로 지연 시간 및 최신성 요구사항에 따라 두 가지 모드 중 하나로 작동합니다.

• 배치 수집 은 매시간 또는 매일 밤과 같이 예약된 간격으로 데이터를 로드합니다. 이는 비용 효율적이며 기존 보고, 예산 주기, 규제 제출, 기록 분석에 적합합니다.
• 실시간 수집 은 이벤트가 발생할 때 데이터를 지속적으로 캡처하고 처리합니다. 이는 사기 탐지, 개인화 엔진, 실시간 분석 대시보드, 자동화된 알림과 같은 애플리케이션을 지원합니다.

조직에서는 성능과 분석 요구 사항의 균형을 맞추기 위해 두 가지 모드를 모두 사용하는 경우가 많습니다. 실시간 파이프라인은 즉각적인 인사이트를 제공하는 반면, 배치 작업은 대량의 기록 데이터를 효율적으로 새로 고칩니다.

다양한 소스 시스템에서 데이터 수집

최신 환경은 분산형, 클라우드 네이티브 및 하이브리드 시스템에 의존하므로 통합을 통해 다음과 같은 매우 다양한 소스를 효율적으로 처리해야 합니다.

• 운영 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• 클라우드 데이터 저장소
• Salesforce, ServiceNow, Workday, Adobe와 같은 SaaS 애플리케이션
• Apache Kafka와 같은 스트리밍 플랫폼
• Parquet, JSON, CSV를 포함한 파일 및 객체 스토리지
• 정형 및 비정형 데이터를 내보내는 API
• 머신 생성 소스 (예: IoT 및 센서 스트림)

통합 파이프라인은 비즈니스 운영에 대한 전체적인 그림을 유지하기 위해 이러한 다양한 형식과 프로토콜을 효율적으로 처리해야 합니다.

데이터 변환: 데이터 정리 및 표준화

데이터가 수집되면 분석을 위해 준비해야 합니다. 가공되지 않은 데이터는 종종 형식, 구조, 품질에 불일치가 있는 상태로 도착하므로 다운스트림에서 사용하기 전에 정리 및 표준화 해야 합니다. 이러한 단계를 통해 분석 및 머신러닝 워크로드 전반에서 결과 데이터세트의 일관성과 안정성을 보장합니다.

데이터 정리 및 유효성 검사

데이터 정리 및 유효성 검사는 변환 프로세스의 핵심 부분입니다. 정제는 중복 레코드, 잘못된 데이터 유형, 일관성 없는 서식, 누락된 값, 잘못된 입력을 나타낼 수 있는 이상치와 같은 문제를 해결하여 안정성을 향상시킵니다.

그런 다음 유효성 검사를 통해 소스 시스템이 발전함에 따라 변환된 데이터가 정확성을 유지하는지 확인합니다. 자동화된 검사는 스키마 드리프트, 예기치 않은 null 또는 필드 동작의 변화와 같은 문제가 다운스트림 프로세스에 영향을 미치기 전에 표면으로 드러냅니다.

데이터를 일관된 형식으로 변환

데이터 표준화는 여러 다른 시스템의 정보가 공유된 구조 및 정의 집합에 맞춰지도록 보장합니다. 이 작업에는 스키마 요소 통합, 레코드 레이아웃 표준화, 명명 규칙 조정, 다운스트림 분석 및 머신 러닝 모델이 안정적으로 작동할 수 있도록 값을 일관되고 해석 가능한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.

데이터 로딩: 스토리지 옵션 및 아키텍처

로딩은 통합 프로세스의 마지막 단계로, 변환된 데이터를 분석 및 애플리케이션용 스토리지 환경으로 이동시키는 과정입니다. 정제 및 표준화 후에는 팀이 데이터를 쉽게 쿼리하고 적용할 수 있는 곳에 저장해야 합니다. 스토리지 아키텍처는 확장성, 성능, 다운스트림 사용성에 직접적인 영향을 미치며 각 옵션은 통합 프로세스 내에서 다양한 요구 사항에 맞춰집니다.

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 대규모 비즈니스 인텔리전스 및 정형 분석을 지원합니다. SQL 쿼리, 대시보드 및 규정 준수 기반 보고에 최적화되고 일관되며 선별된 데이터를 저장합니다. 웨어하우스는 안정적인 스키마와 잘 관리되는 데이터세트에 의존하는 워크로드에 이상적입니다.

데이터 레이크

데이터 레이크는 원시, 반정형, 비정형 데이터를 더 저렴한 비용으로 저장하여 유연한 탐색, 대규모 분석, machine learning을 지원합니다. 이를 통해 조직은 정형화된 레코드뿐만 아니라 모든 엔터프라이즈 데이터를 캡처하고 다운스트림 변환에 사용할 수 있습니다.

이러한 환경의 설계 및 관리에 대한 지침은 포괄적인 Databricks 데이터 레이크 모범 사례 가이드를 참조하세요.

레이크하우스

레이크하우스 아키텍처 는 데이터 레이크와 웨어하우스의 장점을 모두 통합합니다. 저비용 객체 스토리지를 SQL 워크로드를 위한 성능 최적화와 결합하여 조직이 단일 환경에서 분석 및 AI 파이프라인을 통합할 수 있도록 합니다. 인프라 중복을 줄임으로써 레이크하우스는 거버넌스를 단순화하고 데이터 기반 이니셔티브를 가속화합니다.

데이터 통합 실제 사례

고객 관련 데이터가 여러 부서에 분산되어 있는 조직을 생각해 보세요. 영업은 CRM 시스템에서 계정과 파이프라인을 관리합니다. 마케팅 부서는 마케팅 자동화 도구를 사용하여 사용자 참여도와 캠페인 성과를 추적합니다. 지원 부서는 헬프데스크 플랫폼에 티켓과 고객 상호 작용을 기록합니다.

통합이 없으면 이러한 시스템은 고객 행동에 대한 부분적인 뷰만 제공하므로 더 광범위한 패턴이나 성과를 평가하기가 어렵습니다. 애널리스트는 서로 충돌하거나 불완전한 기록을 수동으로 조정해야 하므로 부정확한 결론이 나올 가능성이 높아집니다.

통합된 파이프라인을 사용하면 팀은 이 데이터를 더 효과적으로 취합할 수 있습니다.

• 수집 은 커넥터를 통해 CRM, 마케팅 및 지원 시스템에서 데이터를 가져옵니다.
• 변환 은 고객 식별자를 정렬하고 스키마를 표준화하며 불일치를 해결합니다.
• 로딩 은 통합된 레코드를 lakehouse 내의 거버넌스가 적용된 레이어에 기록하여 모든 팀이 일관성 있고 분석에 즉시 사용 가능한 정보에 액세스할 수 있도록 합니다.

이처럼 여러 부서의 데이터가 통합되면 팀은 어떤 마케팅 캠페인이 영업 기회에 영향을 미치는지, 지원 티켓이 잦은 고객의 갱신율이 더 낮은지, 어떤 세그먼트가 특정 제품 기능에 가장 잘 반응하는지 등 전체 고객 라이프사이클에 걸친 질문에 답할 수 있습니다.

격리된 스프레드시트와 단절된 파이프라인을 공유되고 관리되는 데이터 레이어로 대체함으로써 조직은 고객 여정을 더 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 공유된 가시성은 더 정확한 예측을 지원하고 모든 고객 대면 기능에서 더 나은 개인화를 가능하게 합니다.

데이터 통합을 위한 일반적인 기법 및 기술

ETL(추출, 변환, 로드)

ETL 은 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 변환한 다음 대상 환경에 로드하는 오래된 데이터 통합 접근 방식입니다. 이는 규제 보고, 재무 분석 및 고도로 선별된 정형 데이터가 필요한 기타 워크플로에 널리 사용됩니다.

ETL은 데이터가 대상 시스템에 들어가기 전에 변환이 이루어져야 하는 경우에 특히 유용하며, 이를 통해 다운스트림 소비자는 일관성 있는 사전 정의된 스키마를 받을 수 있습니다. ETL 개념 및 구현 패턴에 대한 자세한 내용은 O'Reilly의 ETL 이해 기술 가이드를 참조하세요.

ELT(추출, 로드, 변환): 로드 후 데이터 변환

ELT는 가공되지 않은 데이터를 먼저 대상 시스템에 로드한 다음 그곳에서 변환하여 순서를 뒤집습니다. 클라우드 기반 시스템은 탄력적인 compute를 제공하므로 ELT는 더 효율적이고 확장 가능하며 유연할 수 있습니다. 또한 가공되지 않은 데이터를 보존하므로 데이터 팀은 나중에 다시 추출할 필요 없이 데이터세트를 재검토하거나 용도를 변경할 수 있습니다.

조직은 규제가 엄격하거나 선별된 데이터 세트에는 ETL을, 탐색적 분석이나 대규모 워크로드에는 ELT를 자주 사용합니다. ETL과 ELT의 차이점에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 가상화

데이터 가상화를 사용하면 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 서로 다른 시스템의 데이터를 쿼리할 수 있으므로 분산된 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 규제 제약으로 인해 데이터는 온프레미스에 유지되어야 합니다.
• 팀은 운영 데이터에 실시간으로 액세스해야 합니다.
• 대규모 데이터세트를 이동하는 것은 비용이 많이 듭니다.

가상화는 분산된 소스에 대한 액세스를 개선하지만, 로컬 처리 및 최적화된 스토리지 형식으로 최상의 성능을 발휘하는 컴퓨팅 집약적인 분석이나 대규모 ML 학습에는 덜 적합합니다.

데이터 페더레이션

데이터 페더레이션을 사용하면 쿼리 시 여러 소스 시스템에서 쿼리를 실행할 수 있으며, 각 시스템은 요청의 해당 부분을 처리합니다. 데이터 액세스를 추상화하거나 최적화하는 대신, 페더레이션은 시스템 간 쿼리를 조정하고 결과를 단일 뷰로 결합합니다.

이 접근 방식은 규제 또는 운영상의 제약으로 인해 데이터를 제자리에 두어야 하거나 팀이 새로운 수집 파이프라인을 구축하지 않고도 시스템 전반의 인사이트를 필요로 할 때 유용합니다. 성능은 기본 소스 시스템에 따라 달라지므로 페더레이션은 일반적으로 복잡한 분석이나 compute 집약적인 워크로드에 적합하지 않습니다.

데이터 복제

복제는 가용성과 일관성을 보장하기 위해 여러 시스템에서 데이터 사본을 동기화합니다. 다음을 지원할 수 있습니다.

• 재해 복구
• 읽기 최적화된 분석 시스템
• 최신 정보에 의존하는 분산 애플리케이션

복제는 지연 시간 요구 사항에 따라 연속적으로 또는 예약된 방식으로 수행될 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션

개별 통합 기법 외에도 데이터 오케스트레이션 은 파이프라인이 대규모로 안정적으로 실행되도록 보장합니다. 데이터 오케스트레이션은 데이터 통합 워크플로의 실행, 스케줄링 및 모니터링을 조정하여 수집, 변환 및 로드 단계가 올바른 순서로 실행되고, 종속성을 올바르게 처리하며, 장애로부터 복구되도록 합니다. 데이터 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 여러 시스템, 처리 모드, 팀에 걸쳐 있는 파이프라인을 운영하는 데 오케스트레이션은 필수가 되었습니다.

효과적인 오케스트레이션은 종속성 관리, 재시도, 알림 및 관측 가능성과 같은 기능을 지원하여 팀이 통합 워크플로를 대규모로 운영하도록 돕습니다.

Lakeflow 작업 은 레이크하우스 전반의 데이터 파이프라인을 예약, 관리 및 모니터링하는 통합된 방법을 제공하여 데이터 통합 및 ETL 워크플로를 위한 오케스트레이션을 지원합니다.

데이터 품질 및 안정성

신뢰할 수 있는 분석과 신뢰할 수 있는 다운스트림 시스템을 위해서는 높은 데이터 품질을 보장하는 것이 필수적입니다. 통합된 데이터는 보고서, 대시보드 및 머신 러닝 모델에 자주 사용되므로 데이터 소스와 파이프라인이 발전함에 따라 품질을 측정하고 유지해야 합니다.

데이터 품질 지표

조직은 통합된 데이터가 분석 및 운영 용도에 적합한지 평가하기 위해 몇 가지 핵심 측정항목을 사용합니다.

• 정확성: 값은 올바른 고객 주소 또는 유효한 거래 금액과 같은 실제 현실을 반영합니다.
• 완전성: 필수 필드가 채워져 있고 중요한 레코드가 누락되지 않았습니다.
• 일관성: 데이터가 여러 시스템, 형식, 기간에 걸쳐 충돌하는 값 없이 정렬된 상태를 유지합니다.

품질 보증 프로세스

품질 보증은 시스템이 발전함에 따라 통합된 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 데이터 유효성 검사 및 오류 처리가 포함되며, 이는 변환된 데이터가 다운스트림 환경에 로드되기 전에 예상 표준을 충족하도록 보장합니다.

유효성 검사는 데이터 파이프라인 전체에서 스키마, 형식 및 비즈니스 규칙이 그대로 유지되는지 확인합니다. Databricks Lakeflow 구조적 데이터 파이프라인(SDP)에서 기대치 를 사용하면 팀에서 ETL 파이프라인을 통해 흐르는 데이터를 검증하는 품질 제약 조건을 적용하여 데이터 품질 메트릭에 대한 더 큰 인사이트를 제공하는 한편, 유효하지 않은 데이터 감지 시 업데이트를 실패 처리하거나 레코드를 삭제할 수 있습니다. 이러한 오류 처리 워크플로는 잘못되거나 불완전한 데이터가 분석 또는 운영 시스템에 들어가는 것을 방지하여 다운스트림 소비자가 작업하는 데이터를 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

모니터링 및 알림 시스템은 데이터 볼륨, 스키마 구조 또는 파이프라인 동작의 예상치 못한 변경 사항을 감지하여 이러한 보호 장치를 확장합니다. 알림을 통해 팀은 이상 징후에 신속하게 대응하고 문제가 소비자에게 영향을 미치기 전에 해결할 수 있습니다.

이러한 프로세스는 함께 통합 파이프라인의 안정성을 유지하고 조직 전체에서 일관성 있는 고품질 데이터를 지원합니다.

거버넌스 및 보안

데이터 품질이 정확성과 신뢰성에 중점을 두는 반면, 거버넌스 및 보안은 통합된 데이터를 조직 전체에서 책임감 있게 관리, 보호, 사용하는 방법을 정의합니다. 강력한 데이터 거버넌스 는 액세스, 사용, 규정 준수가 명확하게 정의되고 시행되도록 보장하여 신뢰를 구축합니다.

거버넌스 프레임워크 구현

거버넌스 프레임워크는 데이터가 수명 주기 전반에 걸쳐 수집, 저장, 액세스, 관리되는 방식을 정의합니다. 명확하고 시행 가능한 프레임워크는 데이터 볼륨이 증가하고 새로운 시스템이 추가될 때 팀이 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

데이터 정책 정의 및 시행

효과적인 거버넌스는 팀과 플랫폼 전반에서 데이터가 처리되는 방식을 안내하는 잘 정의된 정책에 의존합니다. 일반적인 정책 영역은 다음과 같습니다.

• 이름 지정 규칙 및 스키마 표준
• 데이터 보존 및 보관 관행
• 민감하거나 규제 대상 데이터 처리
• 버전 관리 및 수명 주기 관리

이러한 정책이 일관되게 시행되면 파편화를 줄이고 조직 전체에서 데이터가 책임감 있게 관리되도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

보안 및 액세스 제어

보안은 데이터 거버넌스의 기본 요소입니다. 민감한 데이터를 보호하고, 무단 사용을 방지하며, 조직이 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 돕는 보호 및 액세스 제어를 설정합니다. 주요 보안 기능은 다음과 같습니다.

• 인증 및 ID 관리
• 역할 기반 액세스 제어
• 저장 시 및 전송 중 암호화
• 권한 분리
• 보안 데이터 공유 프레임워크

이러한 제어 기능을 함께 사용하면 조직이 통합된 데이터를 보호하는 동시에 분석 및 운영을 위해 거버넌스가 적용된 보안 액세스를 활성화할 수 있습니다.

일반적인 데이터 통합 과제

통합 파이프라인의 범위와 복잡성이 증가함에 따라 조직은 규모, 아키텍처, 소유권 전반에 걸쳐 공통적인 실제 과제에 직면하게 됩니다. 다음 과제는 일반적인 마찰 지점과 이를 해결하기 위해 조직에서 사용하는 접근 방식을 보여줍니다.

• 일관성 없는 형식: 스키마와 메타데이터를 표준화하면 불일치가 해결됩니다.
• 대용량 데이터: 분산 컴퓨팅 및 자동 확장을 통해 효율적인 처리가 가능합니다.
• 복잡한 하이브리드 또는 멀티클라우드 아키텍처: 연합, 가상화 및 통합 거버넌스는 교차 환경 액세스를 간소화합니다.
• 사일로화된 소유권: 명확한 역할, 공유 표준, 중앙 집중식 오케스트레이션은 일관성을 창출하고 단편화를 줄입니다.
• 진화하는 소스 시스템: 자동화된 유효성 검사 및 스키마 인식 파이프라인이 다운스트림 오류를 방지합니다.

최신 통합 전략을 사용하면 이러한 과제를 관리할 수 있게 됩니다. 통합 데이터 엔지니어링 도구인 Databricks Lakeflow 는 수집, 변환, 오케스트레이션을 단일 환경으로 통합하여 조직이 데이터 통합 및 ETL을 간소화할 수 있도록 지원합니다.

데이터 통합 플랫폼 선택

이러한 통합 문제를 해결하려면 증가하는 데이터 볼륨, 복잡한 아키텍처 및 거버넌스 요구사항 전반에 걸쳐 안정적으로 작동할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.

확장성 및 성능

데이터 통합 플랫폼을 선택하려면 해당 기능이 즉각적인 우선순위와 미래의 요구 사항 모두에 얼마나 잘 부합하는지 이해해야 합니다. 주요 고려 사항은 데이터 볼륨과 워크로드가 증가함에 따라 플랫폼이 얼마나 잘 확장될 수 있는지입니다.

중요한 요소에는 높은 처리량의 수집, 짧은 지연 시간의 처리, 효율적인 스키마 관리, 버스트 워크로드를 위한 탄력적 컴퓨팅, 정형 및 비정형 데이터에 대한 지원이 포함됩니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 스토리지와 컴퓨팅을 분리하여 수요 변동에 따라 자동 확장을 지원하므로 확장성이 뛰어납니다.

실시간 요구사항

사용 사례에 즉각적인 인사이트가 필요한 경우, 플랫폼은 이벤트 기반 수집, 짧은 지연 시간의 처리, 스트리밍-테이블 파이프라인 및 장애 발생 시 자동 복구를 지원해야 합니다. 이러한 기능은 개인화된 추천, 금융 모니터링 및 운영 알림과 같은 실시간 애플리케이션을 지원합니다.

클라우드 대 온프레미스 고려 사항

클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 배포 모델 중에서 선택하는 것은 규정 준수 및 데이터 주권 요구사항, 기존 인프라 투자, 지연 시간 제약, 팀 기술 역량 및 총소유비용과 같은 요인에 따라 달라집니다. 많은 조직이 민감하거나 규제된 데이터는 온프레미스에 유지하면서 확장 가능한 분석을 위해 클라우드 플랫폼을 사용하는 하이브리드 접근 방식을 선택합니다.

보안, 거버넌스 및 메타데이터 기능

강력한 통합 플랫폼은 중앙 집중식 거버넌스를 지원해야 합니다. 필수 기능에는 액세스 제어, 메타데이터 관리, 데이터 리니지 가시성, 저장 데이터 및 전송 중 데이터 암호화, 민감한 필드에 대한 세분화된 권한, 규정 준수를 위한 감사 로그가 포함됩니다. 효과적인 거버넌스는 데이터를 보호할 뿐만 아니라 조직 전체에서 사용되는 데이터 세트의 신뢰성과 투명성에 대한 신뢰를 구축합니다.

결론

데이터 통합은 최신 데이터 및 AI 전략의 기반입니다. 조직 전체의 데이터를 통합함으로써 분석, machine learning 및 운영 인텔리전스를 지원하는 일관된 데이터세트를 생성합니다. 이 통합된 뷰는 팀에 신뢰할 수 있고 시기적절한 정보를 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

통합의 영향은 기술적 효율성을 넘어섭니다. 연결된 데이터 환경은 협업을 강화하고 중복을 줄이며, 고립된 시스템에서는 보이지 않던 인사이트를 드러냅니다. 부서들이 동일한 신뢰 데이터를 기반으로 작업하면 더 높은 확신을 갖고 더 빠르게 행동할 수 있습니다.

조직은 기존 사일로를 평가하고, 영향력이 큰 기회를 식별하고, 몇 가지 중요한 소스를 통합하여 점진적으로 통합을 시작할 수 있습니다. 파이프라인이 성숙하고 시스템이 더 복잡해짐에 따라 생산성, 혁신, 장기적인 경쟁 우위를 이끌기 위해서는 강력한 통합이 필수적입니다.

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이 아키텍처에서 데이터 통합 및 ETL을 구현하기 위해 Databricks Lakeflow 는 통합 데이터 엔지니어링 솔루션을 제공합니다.

자주 묻는 질문

데이터 통합이란 무엇인가요?

데이터 통합은 분석, 보고, 의사 결정을 지원하기 위해 여러 소스의 데이터를 결합하여 통합된 뷰로 만드는 프로세스입니다. 여기에는 다양한 시스템에서 데이터를 추출하고, 일관된 형식으로 변환하며, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 레이크하우스와 같은 중앙 집중식 환경에 로드하는 작업이 포함됩니다.

데이터 통합이 조직에 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 통합은 조직이 사일로를 허물고 데이터 품질을 개선하며 운영 전반에 걸쳐 포괄적인 인사이트를 얻도록 돕습니다. 이는 더 나은 의사 결정을 가능하게 하고 운영 효율성과 머신러닝을 향상시킵니다. 통합은 데이터를 신뢰할 수 있는 기반으로 통합하여 데이터 기반 관행이 확장됨에 따라 조직이 경쟁력을 유지하는 데 도움을 줍니다.

데이터 통합 기술의 주요 유형은 무엇인가요?

일반적인 통합 기술에는 ETL, ELT, 데이터 가상화(데이터를 이동하지 않고 통합된 뷰 생성), 데이터 복제(중복 사본을 통해 가용성 보장), 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 쿼리하기 위한 데이터 페더레이션이 포함됩니다.

조직은 데이터 통합과 관련하여 어떤 어려움에 직면합니까?

조직은 데이터 품질 문제, 단편화되거나 오래된 데이터 소스, 여러 시스템의 정보 통합, 대용량 데이터 처리, 강력한 보안 및 거버넌스 유지에 있어 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 최신 통합 도구, 자동화 및 잘 정의된 거버넌스 관행은 이러한 문제를 해결하고 장기적인 안정성을 개선하는 데 도움이 됩니다.