데이터 관리(Data Management)

데이터 관리의 주요 유형은 무엇입니까?

데이터 관리는 여러 요소를 포괄하는 광범위한 분야입니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 관리 예시입니다.

• 데이터 아키텍처: 모델, 정책, 표준 및 규칙을 포함하여 조직 내에서 데이터 자산이 어떻게 구조화되고 관리되는지를 보여주는 프레임워크입니다.
• 데이터 모델링: 데이터 모델은 데이터가 애플리케이션이나 조직 내에서 어떻게 흐르는지를 보여주는 시각적 다이어그램으로, 각 모델은 데이터세트 또는 관계를 나타냅니다. 이는 사용자가 데이터 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 수집: 파이프라인으로 데이터를 수집하는 과정에서는 데이터를 처리하여 오류를 수정하고, 중복을 제거하며, 데이터세트를 결합하는 작업이 포함됩니다. ETL(추출, 변환, 로드) 및 ELT(추출, 로드, 변환)는 인공지능(AI) 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 분석에 필요한 데이터를 필터링, 병합 및 형식 지정에 사용되는 데이터 파이프라인의 예입니다.
• 데이터 카탈로그: 데이터 리소스의 인벤토리를 생성하여 검색 가능성을 높이고 사용자 간의 협업을 도울 수 있습니다.
• 데이터 스토리지: 조직은 데이터를 저장할 때 주로 데이터 웨어하우스(구조화된 대량 데이터를 저장하는 시스템), 데이터 레이크(정형화된 데이터와 비정형화된 데이터를 모두 저장하는 중앙 리포지토리) 또는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 특징을 결합한 데이터 레이크하우스에 보관하는 경향이 있습니다.
• 데이터 최적화 및 유지 관리: 시간이 지남에 따라 데이터와 사용 패턴이 변경되면 분석 성능이 저하되기 시작합니다. 최고의 성능을 유지하려면 계획을 세워 변경 사항을 추적하고 처리해야 합니다.

데이터 관리가 비즈니스에 제공하는 장점

조직들은 이제 방대한 데이터를 다룰 수 있게 되었지만, 이를 제대로 관리하지 않으면 중요한 인사이트와 기회를 놓치기 쉽습니다. 따라서 데이터의 증가에 따라, 데이터 수명 주기 전반에 걸친 관리 및 유지보수 전략이 필요합니다.

효율성 및 무결성

성공적인 데이터 관리는 간소화된 프로세스와 데이터 무결성으로 이어지며, 이 두 가지 모두 비즈니스 성과 향상에 기여합니다. 올바른 구조와 시스템을 갖추면 데이터를 훨씬 더 효율적으로 정리하고 사용할 수 있습니다.

데이터 관리는 워크플로 최적화와 반복 작업의 자동화뿐만 아니라, 데이터를 중앙화된 위치에 잘 정리하여 보관하는 것을 포함합니다. 이렇게 하면 데이터를 수집하고 분석하는 과정이 더 빨라지고 관련 정보를 검색하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

데이터의 품질과 무결성을 확보하면 중복이나 누락으로 인해 비용이 많이 드는 오류와 프로젝트 지연이 발생할 위험이 훨씬 줄어듭니다. 예를 들어, 서로 다른 시스템의 여러 위치에 있는 파일의 복사본 때문에 혼란을 겪지 않게 됩니다.

생산성 향상뿐만 아니라 데이터 접근성이 향상되면 부서 간 협업과 커뮤니케이션이 개선되고 사일로를 줄일 수 있습니다.

신뢰성 및 정확성

효과적인 데이터 관리와 유지보수를 통해 정보의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 데이터 유효성 검사 및 정리 프로세스 등을 통해 오류, 불일치 또는 누락된 값을 찾아서 수정할 수 있습니다.

레이크하우스에서 데이터 관리의 핵심은 변화하는 데이터에 유연하게 대응하고, 다양한 시스템에서 호환될 수 있는 형식을 선택하는 것입니다. 이를 통해 추가적인 교육이나 시스템 마이그레이션 없이도 조직 내에서 분석 및 AI 도구를 최대한 효과적으로 활용할 수 있습니다. 호환 가능한 데이터 형식을 사용하면 조직 내 모든 데이터를 한 곳에서 관리할 수 있어 중복을 줄이고, 저장 비용을 절감하며, 데이터의 품질을 유지할 수 있습니다.

즉, 데이터를 기반으로 올바른 결정을 내릴 수 있다는 의미입니다. 정확한 최신 정보를 바탕으로 더 깊은 인사이트를 얻고, 시장 변화와 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있습니다.

개인정보 보호 및 보안

적절하게 관리된 데이터는 기본적으로 더 안전하며, 데이터 거버넌스 정책과 긴밀하게 연계됩니다. 데이터 거버넌스가 데이터 품질과 감사를 위한 회사 전체의 정책과 기준을 제공한다면 데이터 관리는 데이터를 기술적으로 정리하고 운영하는 과정입니다.

효과적인 데이터 관리와 데이터 거버넌스를 통해 데이터가 어디에 있는지 항상 파악할 수 있으며, 누가 접근 권한을 가지고 있는지도 기록으로 남길 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 취약점을 쉽게 발견하고, 누락된 정보가 있는지 파악하며, 보안에 위협이 될 수 있는 무단 액세스를 방지할 수 있습니다.

데이터 관리에는 사이버 공격으로부터 보호하기 위해 암호화 및 데이터 익명화와 같은 보안 프로토콜을 추가하는 작업도 포함됩니다. 이는 법적 보관 기간이 지난 기록을 삭제하는 등 시스템 내 데이터의 전체 수명 주기를 포괄합니다. 필요한 고객 정보만 보관하고 고객 동의 기록을 보관함으로써 데이터 개인정보 보호법 및 산업별 규정을 준수할 수 있습니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안을 통해 벌금뿐 아니라 개인정보 유출로 인한 부정적인 이미지로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다. 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 능력을 입증하면 고객 및 비즈니스 파트너와 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

확장성 및 복구

데이터 관리의 또 다른 장점은 비즈니스 확장에 도움이 된다는 것입니다. 데이터를 명확하게 파악하고 데이터의 신뢰성을 확보함으로써 의사 결정을 빠르게 내리고, 변화에 대응하며, 새로운 기회를 포착할 수 있습니다. 또한 고객 선호도에 대한 더 많은 인사이트를 확보할 수 있으며, 새로운 투자자에게 성장과 잠재력을 보여줄 수 있습니다.

반복 프로세스의 자동화 등을 통해 효율성을 높이면 운영 비용을 줄이고, 비즈니스가 성장함에 따라 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 클라우드 기반의 데이터 관리 서비스를 사용하면 데이터 스토리지 확장에 대한 걱정도 덜 수 있습니다.

효과적인 데이터 관리는 사이버 공격이나 시스템 장애 시 중요한 데이터를 빠르게 복구하고 다운타임을 최소화할 수 있는 강력한 백업 및 복구 전략을 포함합니다.

성공적인 데이터 관리에 따르는 어려움은 어떤 것이 있습니까?

데이터의 양이 늘어날수록 데이터가 어디에 저장되어 있고 누가 액세스할 수 있는지 추적하는 것이 점점 더 어려워집니다. 다음은 기업이 겪는 주요 문제들입니다.

규정 준수

데이터 관리는 데이터 거버넌스 전략을 기술적으로 구현하는 것이므로, 올바른 거버넌스 전략을 세우지 않으면 데이터 관리가 어려워집니다.

개인정보보호법(DPA) 2018, 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법, 개인정보보호 규정(GDPR) 등 여러 규정을 고려해야 합니다. 또한, 규제 환경은 항상 변화하고 있기 때문에, 특히 글로벌 비즈니스를 운영하는 경우 최신 정보를 확보하기 위해 지속적으로 노력해야 합니다.

데이터 보안 및 개인정보 보호

앞서 언급했듯, 데이터가 많을수록 안전하게 보관하기가 더 어렵습니다. 데이터 관리 정책이 제대로 마련되지 않으면 정리되지 않은 정보로 인해 오류가 발생하고 보안이 취약해집니다. 그러나 일상적인 업무를 처리하다 보면 보안과 암호화를 간과하기 쉽습니다.

데이터 관리가 제대로 이루어지지 않으면 결국 데이터 손실이나 심각한 시스템 장애로 이어질 수 있으며, 이로 인해 기업은 보안 침해의 위험에 노출되고, 운영 중단과 수익 감소를 겪을 수 있습니다. 보안 및 개인정보 보호 요건을 준수하지 않으면 기업 이미지에 손상을 입고 고객 신뢰를 잃을 뿐만 아니라, 법적 조치와 벌금이 부과될 수 있습니다.

데이터 통합

대부분의 조직은 여러 시스템을 사용하여 데이터를 수집하고 저장하지만, 특히 레거시 시스템의 경우 시스템이 잘 통합되지 않으면 모든 데이터를 한데 모아 처리하거나 분석하기 어려울 수 있습니다. 모든 데이터를 단일 플랫폼이나 리포지토리로 통합하려고 한다면, 이는 훨씬 더 어려운 작업이 될 수 있습니다.

앱이나 데이터 관리 도구마다 데이터베이스 스타일이 다르고, 데이터 유형과 형식도 매우 다양합니다. 통합을 시도하기 전에, 데이터 비교와 분석 시 오류를 방지하기 위해 필요한 경우 데이터의 형식을 맞추고 변환해야 합니다.

데이터 사일로 및 공급업체 종속

데이터가 흩어져 있으면 탄탄한 데이터 관리 계획을 세우기 어렵습니다. 또한 데이터를 별도의 시스템에 보관하면 데이터 사일로가 발생하므로 조직 전반의 일관성을 유지하고, 전사적으로 데이터의 개요를 파악하고, 데이터세트의 정확성을 신뢰하기가 어려워집니다.

사일로 간에 데이터가 겹치는 경우, 두 팀이 동일한 데이터를 분석하게 되어 리소스가 낭비될 수 있습니다. 사일로는 부서 간 정보 공유와 협업에도 해로운 영향을 끼칩니다.

또 다른 문제는 데이터 이동성이 부족하여 환경 간에 데이터를 이동하기가 쉽지 않다는 점입니다. 이는 데이터를 보관하는 형식이 모든 플랫폼에서 사용할 수 있는 형식이 아니라, 특정 공급업체에 종속된 형식이기 때문일 수 있습니다.

이러한 경우, 다른 제품으로 전환하는 것이 운영에 큰 지장을 주거나 비용이 많이 들기 때문에 기존 제품을 계속 사용할 수밖에 없는 공급업체 종속 문제가 발생합니다. 이 경우, 서비스가 만족스럽지 않더라도 기존 공급업체와 계속 거래할 수밖에 없게 됩니다.

데이터 관리 플랫폼이 어떤 도움을 줄 수 있습니까?

Databricks와 같은 데이터 관리 플랫폼은 조직 전반에 걸쳐 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI), 인공지능(AI) 작업을 위해 대량의 데이터를 수집, 정리, 분석할 수 있도록 도와주는 통합 디지털 시스템입니다. 일반적인 사용 사례로는 고객을 세분화하여 고객 행동에 대한 인사이트를 얻고, 금융 사기를 모니터링하거나 공급망 변동에 선제적으로 대응하는 것 등이 있습니다.

이러한 데이터 관리 시스템은 데이터를 중앙 집중화하여 조직의 모든 사람이 액세스할 수 있도록 함으로써 사일로와 불일치를 줄여 줍니다. 이 플랫폼들은 일반적으로 암호화와 같은 데이터 보안 설정, 자동 백업 및 복구 기능을 제공하며, ETL 및 ELT 기능과 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리 도구도 함께 제공합니다. 또한 자율적인 데이터 유지 관리 및 최적화 기능을 제공하여 스토리지 비용을 낮추고 쿼리 성능을 높이도록 도와줍니다.

Databricks는 데이터 관리 플랫폼으로서, 데이터 레이크하우스 아키텍처의 고유한 기능을 AI 모델을 통해 데이터를 분석하고 사용 방식을 이해하는 Data Intelligence Platform과 결합한 솔루션입니다. Databricks Data Intelligence Platform을 통해 기업은 자연어 액세스, 시맨틱 카탈로그 및 검색, 관리 자동화 및 최적화, 향상된 거버넌스 및 개인정보 보호 기능을 활용할 수 있습니다.

Databricks의 예측 최적화 또한 AI를 기반으로 사용 패턴을 학습함으로써 데이터를 자동으로 최적화합니다. 최적화를 위한 최선의 방법을 예측한 다음 올바른 작업을 수행하므로 ROI가 높은 최적화만 실행할 수 있으며, 스토리지 비용을 절감하고 높은 쿼리 성능을 유지할 수 있습니다.

이러한 기능들은 데이터 관리 전반에 걸쳐 데이터 품질을 향상시키고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하도록 지원하며, DatabricksIQ가 제공하는 다른 기능들 역시 데이터를 이해하고 비즈니스 용어를 파악하는 고도로 전문화되고 정확도가 높은 생성형 AI 모델을 통해 이 과정에 도움을 줍니다.

데이터 관리 모범 사례로 성공 보장

데이터 관리는 끝이 없는 방대한 작업입니다. 다음은 데이터 관리 작업을 원활하게 진행할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

비즈니스 목표 파악

회사 전체의 목표를 이해하여 데이터 관리 전략과 목표를 긴밀하게 연계하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 어떤 데이터세트가 유의미하고 보관할 가치가 있는지 파악할 수 있어, 수집, 보관, 및 분석할 데이터를 효율적으로 선택할 수 있습니다. 따라서 데이터 관리 소프트웨어가 과부하에 걸리지 않습니다.

그렇게 하면, 올바른 데이터와 핵심 성과 지표(KPI)에 초점을 맞춘 계획을 세울 수 있습니다. 비즈니스 전체에 가장 가치 있는 인사이트는 무엇입니까? 또한, 1년 안에 데이터 중복성을 50% 줄이는 등 전반적인 비즈니스 성공에 기여할 수 있는 데이터 관련 목표를 설정할 수도 있습니다.

데이터 품질 최우선 관리

고품질 데이터를 사용해야 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 데이터를 사용하기 전에 데이터를 준비하고 무결성을 확인해야 합니다. 데이터 준비에는 데이터 정리, 편집, 정리, 통합 및 병합은 물론 테스트도 포함되며 이 모든 것이 데이터의 일관성과 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

데이터 품질을 개선하기 위해서는 올바른 데이터 입력 방법에 대한 팀원 교육을 실시하고 정기적으로 정확도를 점검해야 합니다. 부정확하거나 오래된 정보를 식별하고 결과에 영향을 줄 수 있는 일관성 없는 서식과 철자 오류를 찾아낼 수 있어야 합니다.

상호 운용성 확보

데이터 상호 운용성이란, 여러 형식과 위치에 있는 데이터라도 서로 다른 시스템과 비즈니스 프로세스 간에 교환하고 처리할 수 있도록 하여 데이터에 대한 통합된 시각을 제공하는 것을 의미합니다. 이는 우수한 데이터 관리 및 거버넌스를 달성하는 데 도움이 됩니다.

앞서 언급했듯이, 특정 공급업체에 종속되지 않고 여러 형식에서 상호 운용이 가능한 데이터 관리 솔루션을 선택해야 합니다.

예를 들어 Delta Lake Universal Format의 줄임말인 Delta Lake UniForm은 오픈 소스 스토리지 프레임워크를 기반으로 구축되어 형식에 관계없이 모든 사용자가 데이터를 실시간으로 볼 수 있도록 지원합니다. 테이블 형식이 원활하게 통합되므로 데이터 복사본이나 사일로를 추가로 만들 필요가 없습니다.

데이터 보안 준수

보안 및 거버넌스에 대한 정책을 수립하고,직원들에게 데이터를 안전하게 처리하는 방법을 교육하는 것부터 시작합니다. 다양한 권한 수준으로 접근을 제한할 수 있습니다 . 단, 각 직원이 업무를 수행하는 데 필요한 데이터에 접근할 수 있는지 확인하고, 제한이 있는 이유를 설명해야 합니다.

강력한 보안 설정을 갖춘 데이터 관리 시스템을 선택하고, 데이터 암호화 및 비식별화 기술을 활용하고, 필요하지 않은 정보는 삭제합니다. 데이터를 여러 번 백업하고 잠재적인 보안 위협에 대처하기 위한 전략을 수립합니다.

지속적인 감사 및 보고

데이터의 신뢰성을 유지하고, 지속적으로 규정을 준수하고, 의미 있는 보고서를 생성하려면 데이터에 대한 정기적인 감사를 수행해야 합니다. 데이터 보고는 온라인 대시보드의 차트와 표와 같이 시각화를 통해 시간 경과에 따른 비즈니스 성과를 보여 줍니다. 또한 정기 보고서를 사용하여 이상 징후를 확인하고 데이터의 건전성을 확인할 수 있습니다.

규정 준수 보고는 기업이 자체 데이터와 고객 데이터를 어떻게 수집, 저장, 사용, 보호하는지를 보여 줍니다. 이는 기업이 관련 요건을 준수하고 있음을 증명하는 데 도움되며 분석 보고를 통해 정성적 데이터와 정량적 데이터를 결합하여 비즈니스 전략이나 프로세스를 분석하고 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 관리 전략 수립

무엇보다도, 데이터 관리의 원칙과 계획을 세우는 것이 가장 중요합니다. 이 로드맵의 문서화된 프로세스에 따라 조직이 데이터를 수집, 정리, 사용 및 분석하는 방법을 정확히 관리해야 합니다.

이 전략에는 데이터 관리와 관련된 다양한 문제를 예방하기 위한 모범 사례가 포함되어야 하며, 일관성을 유지하기 위한 공식적인 정책과 워크플로도 포함되어야 합니다. 이 정책들을 통해 데이터 분배, 보안, 준수에 대해 설명하고, 사용할 도구를 명확히 지정해야 합니다.

데이터 관리 전략을 수립하는 방법

물론 비즈니스마다 고유한 데이터를 보유하고 있기 때문에 모든 비즈니스에 적합한 데이터 관리 계획은 없습니다. 그러나 대부분의 조직에서 따라야 할 기본 단계들이 있습니다.

감사 또는 평가를 실행하여 데이터 소스, 플랫폼, 프로세스 및 기능을 포함한 현재 데이터 인프라를 평가하는 것이 첫 번째 단계입니다. 취약한 부분과 보안의 허점을 찾을 수 있으며, SWOT 분석을 통해 강점과 약점을 파악할 수 있습니다.

데이터와 관련된 목표를 명확히 하고 이를 더 큰 목표와 연계해야 합니다. 데이터 변환 및 정리를 포함한 데이터 수집 및 준비 프로세스를 설정합니다. 데이터의 정확성과 완결성, 최신성을 확인하는 가이드라인을 구축해야 합니다. 예를 들어, 불완전하거나 부정확한 데이터를 어떻게 식별할 수 있을까요?

데이터가 올바르고 일관되게 사용되도록 데이터 거버넌스 정책을 마련하고, 사용자들의 역할과 책임을 명확히 지정해야 합니다. 또한, 규정 준수를 위해 고객이 데이터 수집 및 사용에 동의했는지 확인하는 책임이 누구에게 있는지도 명확해야 합니다.

또한, 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 기술도 고려해야 하므로, 상호 운용성을 가능하게 하는 시스템을 찾기 위해 시간을 들여 조사해야 합니다. 데이터를 어떻게, 어디에 저장할 것이며, 어떻게 안전하게 유지할 것인지 고민해야 합니다. 팀원들이 데이터로부터 얻은 인사이트에 대해 협력하고 소통할 수 있는 환경을 구축해야 합니다.

이 정책들을 모든 직원에게 전달하고, 데이터를 수집, 사용, 보호하는 방법에 대해 충분한 교육이 실행되어야 합니다. 특정 데이터 관리 기술을 갖춘 새로운 직원을 고용하거나 외부 컨설턴트를 영입하여 변경 사항을 감독해야 할 수도 있습니다. 모든 직원이 데이터 관리 전략을 이해하고, 그 안에서 자신의 역할을 어떻게 수행해야 하는지 명확히 알 수 있도록 교육해야 합니다.

마지막으로, 데이터 관리 전략을 정기적으로 모니터링하고 평가하여 그 효과를 확인하는 것이 중요하며, 성과와 데이터 정확도에 따라 조정해야 할 수도 있습니다.

데이터 레이크하우스는 어떻게 데이터 관리를 개선할 수 있습니까?

위에서 언급한 모범 사례를 따르는 것 외에도 데이터 레이크하우스를 사용하여 데이터 관리의 효율성을 높일 수 있습니다. 레이크하우스란 무엇인가요? 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 일종의 오픈 아키텍처입니다.

웨어하우스는 정형 데이터에는 이상적이지만, 비정형 데이터나 반정형 데이터와 같은 다른 유형의 데이터에는 적합하지 않거나 비용 효율적이지 않습니다. 데이터 레이크는 가공되지 않은 데이터를 다양한 형식으로 저장하는 데는 적합하지만 트랜잭션을 지원하거나 데이터 품질을 보장할 수는 없습니다. 레이크하우스가 두 가지 장점을 모두 제공합니다.

레이크하우스는 데이터 웨어하우스와 유사한 데이터 관리 기능을 사용하지만, 저비용 클라우드 스토리지를 기반으로 개방형으로 직접 구축됩니다. 따라서 확장성이 뛰어나며 다양한 데이터 유형을 저장, 정제, 분석 및 액세스할 수 있습니다. 팀원들이 여러 시스템에 액세스할 필요 없이 데이터를 사용할 수 있으므로 사일로를 없애는 데 도움이 됩니다.

Databricks Data Intelligence Platform은 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축된 통합 시스템으로, 통합, 저장, 처리, 거버넌스, 공유, 분석 및 AI를 위한 단일 아키텍처입니다.

여기에는 개방형 테이블 형식 간 전환 기능을 포함해 데이터 이동성과 상호 운용성을 지원하는 Delta Lake UniForm 기능이 포함되어 있습니다. 공급업체 종속이나 폐쇄적인 에코시스템에 대해 걱정할 필요가 없으며, 데이터를 항상 통제할 수 있어 데이터 관리가 한결 쉬워집니다.