데이터 통합이란?
데이터 통합은 회사가 모든 유형의 데이터를 소비, 결합, 활용하도록 하는 일련의 관행과 도구, 구조적 절차입니다.
데이터 통합 개요
데이터 통합은 회사가 모든 유형의 데이터를 소비, 결합, 활용하도록 하는 일련의 관행과 도구, 구조적 절차입니다. 이 프로세스는 여러 이질적인 시스템의 데이터를 통합할 뿐 아니라 데이터를 정제하고 오류를 없애 비즈니스에 사용하기에 최적화된 상태로 제공합니다.
통합 데이터는 특히 다양하고 분산된 환경에서 운영하며 광범위한 데이터 소스와 자산에서 정보가 생성되는 조직에 유용합니다. 이러한 경우 대부분 데이터가 다른 비즈니스 데이터와 격리되어 있고 연결되지 않아 조직이 비즈니스를 한눈에 파악할 수 없습니다.
데이터 통합은 비즈니스의 진정한 잠재력을 실현할 수 있게 합니다. 회사는 정확한 정보를 바탕으로 중요한 의사결정을 내리고 정제된 데이터를 사용하는 새로운 기술을 구현하고 최적화해 혁신과 성공을 가속화할 수 있습니다.
데이터 통합의 역사
비즈니스 시스템을 통해 데이터를 수집한 이래 여러 데이터 소스를 결합하는 것은 항상 어려운 문제였습니다. 이 문제는 컴퓨터 과학자들이 다른 유형의 여러 데이터베이스 간 상호운용성을 지원하는 시스템을 설계하기 시작한 1980년대 초까지 계속되었습니다.
1991년에 미네소타 대학교에서 첫 번째 데이터 통합 시스템 중 하나를 발표했습니다. 이 시스템의 목표는 수천 개 인구 데이터베이스를 상호운용 가능하게 하는 것이었습니다. 이 시스템은 이질적인 소스의 데이터를 하나의 뷰 스키마로 추출, 변환, 로드해 데이터를 호환 가능하게 하는 데이터 웨어하우징 방식을 사용했습니다.
그 이후 몇 년 동안 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 모델링, 특히 데이터 격리 또는 사일로화된 데이터 문제를 포함한 여러 가지 과제가 대두되었습니다.
2010년 초에 사물인터넷(IoT)이 등장하면서 통합 데이터는 비즈니스의 필수적인 요소가 되었습니다. 갑자기 광범위한 기기와 애플리케이션, 플랫폼에서 회사가 처리할 수 없는 수준의 어마어마한 양의 데이터가 생성되기 시작했습니다. 빅데이터가 주목을 받게 되었고 비즈니스는 모든 정보의 잠재력을 활용할 수 있는 방법을 찾아야 했습니다.
현재 업종과 규모를 불문하고 모든 회사에서 데이터 통합을 활용해 회사 내 여러 애플리케이션과 플랫폼에 저장되어 있는 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출합니다.
데이터 통합의 적용 사례
회사에서 데이터를 생성하면 이를 통합하고 비즈니스에 도움이 되는 실시간 인사이트를 얻는 데 사용할 수 있습니다. 다양한 지역에서 운영하는 조직은 운영 전반의 뷰를 통합해 효과적인 일과 그렇지 못한 일을 파악할 수 있습니다. 조직에서 비즈니스를 통합적으로 파악해 원인과 결과를 쉽게 이해하고 실시간으로 방향을 수정하며 리스크를 최소화할 수 있습니다.
회사에서 데이터 통합으로 다음을 지원할 수 있습니다.
분석 최적화: 운영 시스템의 데이터에 액세스하거나 데이터를 대기화 또는 추출하고(일반적으로 '데이터 웨어하우징'이라고 함) 신뢰할 수 있는 분석 형태로 변환한 다음 비즈니스에 제공할 수 있습니다.
운영 애플리케이션 간 일관성 제공: 회사 내부 또는 회사 간 애플리케이션 전반에서 양방향 또는 단방향으로 데이터베이스 수준의 일관성을 제공할 수 있습니다.
조직 외부와 데이터 공유: 고객, 공급업체, 파트너와 같은 외부 관계자에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.
데이터 서비스 오케스트레이션: 모든 런타임 데이터 통합 기능을 데이터 서비스로 배포해 속도와 정확성을 높일 수 있습니다.
데이터 마이그레이션 및 통합 지원: 데이터 마이그레이션 및 통합과 관련된 데이터 이동과 변환 요구사항을 해결합니다. 예를 들어 기존 애플리케이션을 교체하거나 새로운 환경으로 마이그레이션하는 경우입니다.
통합 데이터의 이점
데이터 통합은 모든 조직에서 전체 데이터 관리 전략의 핵심 요소입니다. 데이터 통합을 통해 고객에게 고품질의 제품과 서비스를 효율적으로 제공한다는 기업의 목표를 달성하도록 돕는 모든 액티비티와 의사결정을 조율해 적절한 정보를 제공하고 조직을 하나로 통합할 수 있습니다.
기업 전반에서 수집된 데이터는 정제와 유효성 검사를 거쳐 오류와 불일치사항을 걸러낸 다음 단일 데이터 세트에 통합하거나 여러 데이터 세트에 걸쳐 오케스트레이션 합니다. 이를 가리켜 데이터 패브릭 방법론이라고도 합니다.
비즈니스는 포괄적이고 정확한 소스의 통합 데이터를 사용해 성공에 필요한 혁신적인 프로세스와 기술을 효과적으로 지원할 수 있습니다. 예를 들어 통합된 데이터의 방대한 저장소에 액세스할 수 없다면 인공지능, 머신러닝 및 Industry 4.0 이니셔티브를 지속할 수 없게 됩니다.
데이터 통합이 없다면 데이터는 이질적인 여러 애플리케이션과 플랫폼에 사일로화된 상태로 계속 보관되며 조직의 운영 및 전략 기능이 제한됩니다. 예를 들어 데이터 세트가 제한적이기 때문에 부정확한 분석을 토대로 중요한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 밖에 없습니다.
데이터 통합을 유용하게 활용하는 회사의 사례를 살펴보세요.
Federal Mogul: 자동차 산업의 주요 순정 장비 및 예비 부품 생산업체인 Federal Mogul은 Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar와 같은 명성 있는 차량 브랜드에 중심이 되는 기술을 제작합니다. 실시간 정보에 접근하여 단일 데이터 소스를 구축하고 신속한 의사결정을 가능하게 한 방법에 대해 알아보세요.
코스테인그룹(Costain Group): 영국 정부 기관의 파트너인 코스테인그룹(Costain Group)은 사일로화된 데이터를 통합하고 액세스할 수 있게 하여 운송 프로젝트의 효율성을 높인 동시에 온실가스 배출을 줄이고 공적 자금 지출을 절감합니다. 이 그룹은 데이터 통합을 통해 더 많은 회사 데이터에 액세스하여 데이터를 기반으로 더 빠르게 결정하고 성과를 극대화합니다.
데이터 통합이 사용되는 방식은?
가장 흔히 사용되는 데이터 통합 모델은 '추출, 변환, 로드(ETL)' 프로세스를 사용합니다.
- 추출: 데이터가 소스 시스템에서 임시 스테이징 데이터 저장소로 이동한 다음 고품질의 데이터로 정제됩니다.
- 변환: 데이터가 구조화되고 변환되어 대상 소스와 매칭됩니다.
- 로드: 구조화된 데이터가 데이터 웨어하우스 또는 기타 저장소 엔티티에 로드됩니다.
정보가 통합된 후에 데이터 분석이 수행되어 비즈니스 사용자에게 합리적인 의사결정을 수행하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
데이터 소스부터 ETL, 분석까지 비즈니스 의사결정을 지원하는 데이터 통합 프로세스의 한 측면입니다.
데이터 통합의 유형
데이터 통합은 데이터의 소스와 종류에 따라 여러 유형으로 구분됩니다.
벌크/배치(batch) 데이터 이동: 가장 일반적인 스타일로, 데이터 추출, 데이터 변환, 데이터 로드를 포함합니다.
데이터 복제: 데이터가 하나의 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 복사되며 변경된 데이터만 보조 데이터베이스에 복제됩니다.
데이터 가상화: 가상의 추상화 레이어를 사용해 데이터베이스 내의 모든 데이터에 대한 단일 뷰를 제공하며 위치, 소스 시스템, 유형에 관계없이 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있게 합니다.
스트림 데이터 통합: 변환이 즉시 수행되어야 하는 지속적 흐름 또는 스트림에서 생성된 데이터에 사용됩니다.
메시지 지향 데이터 이동: 데이터 청크가 애플리케이션에서 읽는 메시지로 그룹화되어 데이터 교환이 실시간으로 이루어집니다.
고유한 환경과 비즈니스 니즈에 적합한 데이터 통합 스타일을 선택해야 합니다. 대부분의 조직에는 위 유형 중 하나 이상이 필요합니다. 이러한 데이터 통합 툴을 통일성 있는 하나의 완전체로 조합하는 방법을 이해해야 합니다.
데이터 통합의 추세와 기술
현재의 환경에서 회복탄력적이고 민첩한 비즈니스를 구축하려면 데이터의 변환과 활용이 필수입니다. 이는 디지털 혁신과 새로운 기술의 채택에도 중요합니다. 새로운 추세는 데이터 통합을 한층 더 발전시키고 모든 중요한 가치를 제공합니다.
데이터 오케스트레이션
비즈니스 환경이 갈수록 분산화되고 데이터 소스가 급증하며 정보 유형이 다양해지면서 기업은 대량의 데이터를 효과적으로 정리하기 위해 데이터 오케스트레이션을 사용합니다.
이 프로세스는 온프레미스, 클라우드, 외부 소스에서 비정형 데이터, 스트리밍 데이터 등 모든 유형의 데이터를 통합, 강화, 변환함으로써 데이터 통합과 기존 ETL 모델에 더 포괄적인 방식을 적용합니다. 데이터 오케스트레이션은 더욱 스마트한 인사이트를 생성하는 동시에 데이터 통합의 복잡성과 관련 비용을 줄입니다.
데이터 패브릭
최근 몇 년간 표준 데이터 통합 방법은 복잡한 데이터 소스, 연결 제한과 같이 새롭고 더 커지는 문제와 기타 요인으로 인해 실패를 거듭했습니다. 데이터 패브릭은 프로세스, 워크플로, 파이프라인을 자동화해 복잡성을 최소화함으로써 데이터 통합에 대해 더 민첩하고 탄력적으로 접근할 수 있게 합니다.
하이브리드 데이터 마이그레이션
오늘날 많은 기업이 클라우드 및 온프레미스 시스템을 지원하며, 이러한 시스템의 데이터는 다양한 애플리케이션과 위치에 분산되어 있습니다. 하이브리드 데이터 통합을 사용하면 사용자가 데이터의 위치에 관계없이 모든 애플리케이션에서 데이터에 액세스하고 공유할 수 있습니다.
전체적 통합
이 급변하는 디지털 경제에서 비즈니스 민첩성은 전략적 우선순위입니다. 민첩한 비즈니스를 구현하려면 통합에 대한 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 개별 데이터 및 애플리케이션 통합 방식을 하나의 포괄적인 작업으로 결합한다면 하이브리드 환경 전반에서 통합의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.
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데이터를 중요한 비즈니스 인사이트로 변환하고 혁신을 가속화하세요.
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