데이터 통합 개요

기업은 애플리케이션, 플랫폼, 그리고 다양한 환경 전반에서 데이터를 생성합니다. 재무 시스템, 공급망 플랫폼, 고객 애플리케이션, 클라우드 서비스, 외부 데이터 제공업체 등은 각각 자체적으로도 가치 있는 정보를 만들어내지만, 이를 함께 액세스하고 활용할 수 있을 때 그 가치는 훨씬 커집니다. 체계적인 액세스 방식이 없다면 데이터는 분산된 상태로 남아 신뢰하기 어렵고 팀과 활용 사례 전반에서 일관되게 사용하기도 어렵습니다.

데이터 양이 증가하고 아키텍처가 점점 더 분산됨에 따라, 데이터 통합은 핵심 역량으로 자리 잡았습니다. 데이터 통합은 수작업으로 데이터를 맞춰보는 과정을 줄이고 서로 단절된 데이터 파이프라인에 의존하는 방식을 넘어 신뢰할 수 있는 통찰력과 데이터 기반 성과를 위한 기반을 마련해 줍니다.

이 페이지에서는 데이터 통합의 정의와 작동 방식, 그리고 다양한 유형을 설명합니다. 또한 실시간 액세스, 통합 분석, 진화하는 데이터 아키텍처를 가능하게 하는 최신 액세스 방식도 함께 다룹니다.

데이터 통합이란?

데이터 통합은 서로 다른 여러 데이터 소스를 결합하여 하나의 통합된 뷰를 만드는 프로세스입니다. 이를 통해 기업은 시스템, 애플리케이션, 환경 전반에서 데이터를 일관되게 액세스, 분석, 활용할 수 있습니다.

실무적으로 데이터 통합은 트랜잭션 시스템, 분석 플랫폼, 클라우드 서비스, 외부 소스의 데이터를 연결합니다. 데이터 형식, 구조, 비즈니스 정의를 정렬하여 정보의 신뢰성과 재사용성을 높이고 다양한 활용 사례에서 일관된 활용을 가능하게 합니다.

잘 설계된 데이터 통합 액세스 방식은 데이터 사일로를 줄이고 데이터 품질을 개선하며 분석과 운영 프로세스를 위한 신뢰할 수 있는 기반을 구축합니다. 그 결과 팀은 단편적이거나 일관되지 않은 데이터 세트 대신 통합된 데이터를 기반으로 보고, 예측, 의사결정을 수행할 수 있습니다.

통합 데이터의 이점

데이터 통합은 조직의 전반적인 데이터 관리 전략에서 핵심적인 요소입니다. 이는 비즈니스 전반에 걸쳐 적시에 적합한 정보를 제공하고 기업의 목표인 고품질 제품과 서비스를 효과적이고 효율적으로 제공하는 것을 지원하기 위해 활동과 의사결정을 조율하며 팀 간 협업을 강화합니다.

기업 전반에서 데이터를 수집한 후에는 오류와 불일치가 없도록 정제하고 검증합니다. 이후 이러한 데이터는 조율된 데이터 관리 액세스 방식을 통해 여러 데이터 세트에 걸쳐 통합하고 관리될 수 있습니다. 이러한 액세스 방식은 흔히 데이터 패브릭이라 불리며 모든 데이터를 단일 저장소로 통합하지 않더라도 시스템 전반의 데이터를 연결하고 거버넌스, 분석, 실시간 액세스를 지원합니다.

포괄적이고 정확한 통합 데이터 소스는 기업이 경쟁력을 유지하기 위해 의존하는 혁신적인 프로세스와 기술을 뒷받침합니다. 인공지능, 머신러닝, 인더스트리 4.0과 같은 이니셔티브는 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기 위해 일관되고 통합된 데이터에 의존합니다.

데이터 통합이 이루어지지 않으면 정보는 서로 다른 애플리케이션과 플랫폼에 사일로 형태로 분산된 채 남게 됩니다. 이는 운영 효율성과 전략적 의사결정 모두를 제한합니다. 예를 들어, 중요한 비즈니스 의사결정이 제한된 데이터 세트에서 도출된 불완전하거나 부정확한 분석에 기반할 수 있습니다.

데이터 통합이 사용되는 방식은?

데이터 통합은 소스 시스템에서 데이터를 수집하고 필요에 따라 이를 변환한 뒤 분석이나 운영에 활용할 수 있도록 대상 시스템에 전달하는 방식으로 이루어집니다.

전통적인 데이터 통합 방식은 주로 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스에 의존합니다. ETL에서는 소스 시스템에서 데이터를 추출한 후 비즈니스 규칙에 따라 변환하고 이를 데이터 웨어하우스와 같은 대상 시스템에 로드합니다.

최근에는 ETL(추출, 변환, 로드) 방식이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. ELT에서는 원시 데이터를 먼저 대상 환경에 로드한 다음 해당 환경의 처리 역량을 활용하여 이후에 변환을 수행합니다. 이 액세스 방식은 클라우드 기반 아키텍처에서 일반적으로 활용됩니다.

현대적인 데이터 통합은 API와 실시간 데이터 수집도 포함합니다. API는 애플리케이션 간 직접적인 데이터 교환을 가능하게 하며 스트리밍과 이벤트 기반 통합은 데이터의 지속적인 업데이트를 지원합니다. 이러한 방식은 전통적인 배치 처리와 함께 실시간 분석 및 신속하게 반응하는 애플리케이션을 지원하는 데 도움을 줍니다.

데이터 통합 프로세스 뷰

데이터 통합 프로세스는 일반적으로 여러 소스에서 데이터를 수집하고 비즈니스 규칙에 맞게 변환을 적용한 후 분석이나 운영에 활용할 수 있는 환경으로 데이터를 전달하는 과정을 포함합니다. 이러한 과정을 시각적으로 보여주면 데이터가 통합 파이프라인을 통해 어떻게 이동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 통합의 유형

데이터 통합에는 다양한 유형이 있으며 이는 주로 데이터 소스, 형식, 양, 그리고 액세스 또는 업데이트 빈도에 따라 달라집니다.

• 대량 또는 배치 데이터 이동: 가장 일반적인 데이터 통합 방식으로, 일정에 따라 데이터를 추출, 변환, 로드하는 과정을 포함합니다. 배치 통합은 주로 보고서 작성, 과거 데이터 분석, 그리고 실시간 업데이트가 거의 필요하지 않은 시나리오에서 사용됩니다.
• 데이터 복제: 데이터 복제는 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 변경된 데이터만 전송하여 복사하는 방식입니다. 이를 통해 시스템 간 동기화를 유지할 수 있으며 가용성 확보, 중복성 관리, 혹은 후속 분석을 지원하는 데 자주 활용됩니다.
• 데이터 가상화: 데이터 가상화는 가상 추상화 계층을 사용하여 여러 소스의 데이터를 단일 논리적 뷰로 제공합니다. 이 접근 방식은 데이터가 어느 위치에 있든 어떤 시스템에서 생성되었든 어떤 형식이든 관계없이 실시간으로 액세스할 수 있게 하며 데이터를 물리적으로 이동시킬 필요가 없습니다.
• 스트림 데이터 통합: 스트림 통합은 연속적 흐름 또는 스트림으로 생성되는 데이터를 대상으로 하며 처리와 변환이 실시간으로 이루어져야 하는 경우에 사용됩니다. 스트림 통합은 이벤트 처리, 모니터링, 실시간 분석 등과 같은 활용 사례를 지원합니다.
• 메시지 기반 데이터 이동: 데이터를 메시지 단위로 묶어 애플리케이션 간에 교환하는 방식으로 종종 실시간으로 이루어집니다. 메시지 기반 통합은 비동기식 통신을 지원하며 시스템을 분리하면서도 시기적절하게 데이터를 교환할 수 있게 해 줍니다.
• API 기반 데이터 통합: API를 통해 애플리케이션과 서비스가 표준화된 인터페이스로 데이터를 직접 교환할 수 있습니다. API 기반 통합은 애플리케이션 간 데이터 교환, 실시간 데이터 액세스, 이벤트 기반 아키텍처를 지원하는 데 주로 활용됩니다.
• 하이브리드 데이터 통합: 하이브리드 통합은 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 여러 통합 방식을 결합한 것입니다. 분산된 IT 환경을 가진 기업에서 흔히 사용되며 데이터가 어디에 위치하든 시스템 전반에서 일관된 데이터 액세스를 가능하게 합니다.

중요한 점은 특정 환경과 비즈니스 니즈에 맞는 데이터 통합 방식을 선택하는 것입니다. 대부분의 조직은 하나 이상의 방식을 병행하여 활용합니다. 이러한 방법들을 일관된 전략으로 결합하는 것이 확장 가능하고 유연한 데이터 아키텍처 구축의 핵심입니다.

통합 데이터 및 분석 계층의 이점

통합 데이터 및 분석 계층은 조직 전반에서 통합된 데이터를 일관되게 접근, 분석, 활용할 수 있는 접근 방식을 의미합니다. 분리된 데이터 복사본이나 독립적인 보고 환경에 의존하지 않고 이 액세스 방식은 분석과 의사결정을 위한 공통 기반을 제공합니다.

통합 계층을 활용하면 분석, 보고, 계획 수립이 일관된 데이터 정의와 비즈니스 상황을 바탕으로 이루어집니다. 이는 팀 간 불일치를 줄이고 인사이트에 대한 신뢰도를 높이며 부서와 지역 간 결과 비교를 용이하게 합니다.

또한 통합 계층은 재사용성과 확장성을 지원합니다. 각 활용 사례마다 데이터 파이프라인이나 분석 모델을 새로 만들 필요 없이 공유 데이터 자산을 기반으로 분석을 수행할 수 있어 인사이트 전달 속도를 높이고 중복과 복잡성을 줄입니다.

중요한 점은 모든 데이터를 단일 시스템에 물리적으로 통합할 필요가 없다는 것입니다. 데이터 통합은 데이터가 위치한 곳에서 액세스할 수 있게 하면서도 조직 전체에서 일관된 분석 뷰를 제공할 수 있습니다.

데이터 통합 수명 주기 및 아키텍처

체계적인 데이터 통합 수명 주기는 조직이 복잡성을 관리하고 대규모 환경에서도 데이터 품질을 유지하는 데 도움을 줍니다. 일반적인 수명 주기는 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

• 계획: 통합 목표, 데이터 소스, 대상 아키텍처 정의
• 매핑: 소스와 대상 데이터 구조 간 관계 식별
• 수집: 배치, 스트리밍, 또는 API 기반 방법을 사용하여 소스 시스템에서 데이터 수집
• 혁신: 비즈니스 규칙 적용, 데이터 보강, 형식 조정 수행
• 검증: 데이터 품질, 완전성, 정확성 점검
• 카탈로그 작성: 메타데이터, 데이터 계보, 소유권 문서화
• 모니터링: 성능, 신뢰성, 데이터 최신 상태를 지속적으로 추적

이러한 단계들은 함께 확장 가능하고 거버넌스가 적용된 데이터 통합 아키텍처를 지원합니다.

데이터 통합의 추세와 기술

오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터를 변환하고 가치를 활용하는 것은 조직의 회복력과 민첩성을 구축하는 핵심 요소입니다. 조직이 디지털 혁신을 추진하고 새로운 기술을 도입함에 따라 데이터 통합 역시 지속적으로 진화하고 있습니다. 새로운 추세는 기존 데이터 통합 방식을 확장하여 조직이 복잡성을 관리하고 고급 분석과 AI 기반 활용 사례를 위한 데이터를 준비할 수 있도록 돕습니다.

데이터 오케스트레이션

비즈니스 환경이 점점 더 분산되고 데이터 소스가 계속 증가하며 데이터 유형이 다양해짐에 따라 조직은 대규모 데이터를 보다 효과적으로 관리하기 위해 데이터 오케스트레이션에 점점 더 주목하고 있습니다.

데이터 오케스트레이션은 단순한 전통적 ETL보다 더 폭넓고 포괄적인 데이터 통합 액세스 방식을 제공합니다. 온프레미스 시스템, 클라우드 환경, 외부 소스 등에서 발생하는 정형 데이터, 비정형 데이터, 스트리밍 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 통합, 보강, 변환하는 과정을 조율합니다. 데이터를 시스템과 프로세스 전반에서 어떻게 흐르게 할지 관리하여 조직은 보다 의미 있는 인사이트를 생성하는 동시에 대규모 데이터 통합과 관련된 복잡성과 비용을 줄일 수 있습니다.

데이터 패브릭

최근 몇 년간 전통적인 데이터 통합 방식은 확장되는 데이터 환경의 속도를 따라잡기 어려웠습니다. 점점 복잡해지는 데이터 소스, 연결 제약, 분산된 아키텍처와 같은 문제로 인해 대규모 통합 관리가 더욱 어려워졌습니다.

데이터 패브릭은 이러한 문제를 해결하기 위해 보다 민첩하고 탄력적인 데이터 통합 액세스 방식을 제공합니다. 메타데이터, 자동화, 지능형 프로세스를 활용하여 통합 워크플로와 파이프라인 전반의 복잡성을 최소화합니다. 이를 통해 조직은 환경 전반에서 데이터를 보다 동적으로 연결할 수 있으며 동시에 거버넌스, 일관성, 적응성을 향상시킬 수 있습니다.

하이브리드 데이터 마이그레이션

오늘날 많은 기업은 클라우드 기반 시스템과 온프레미스 시스템을 모두 포함하는 하이브리드 환경에서 운영하고 있습니다. 이러한 시스템에서 생성되는 데이터는 애플리케이션, 플랫폼, 위치 전반에 분산되는 경우가 많아 접근성과 일관성을 유지하는 데 어려움이 있습니다.

하이브리드 데이터 통합은 데이터가 어디에 존재하든 관계없이 이러한 환경 전반에서 데이터를 연결, 액세스, 공유할 수 있도록 지원합니다. 클라우드와 온프레미스 시스템 전반의 통합을 지원하여 하이브리드 접근 방식은 유연성을 유지하면서 분석, 운영, 애플리케이션 전반에서 데이터를 일관되게 활용할 수 있도록 돕습니다.

전체적 통합

급변하는 디지털 경제에서는 비즈니스 민첩성이 전략적 우선순위가 되었습니다. 이런 민첩성을 갖추려면 특정 영역이나 부서만 따로 진행하는 제한적인 통합 작업으로는 충분하지 않습니다.

전체적 통합 액세스 방식은 데이터 통합과 애플리케이션 통합을 하나의 통합 전략으로 결합합니다. 통합을 개별 분야가 아닌 포괄적 역량으로 간주하여 조직은 하이브리드 환경 전반에서 모든 형태의 통합을 지원할 수 있습니다. 이러한 전체적 관점은 시스템, 프로세스, 데이터 간 조정을 향상시켜 조직이 변화에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 합니다.

데이터 통합과 AI

AI 이니셔티브는 정확하고 잘 통합된 대량의 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 기반이 없으면 AI 모델과 애플리케이션은 의미 있는 결과를 제공하는 데 어려움을 겪습니다.

데이터 통합은 여러 시스템의 정보를 결합하고 데이터 형식과 정의를 일관되게 맞추며 데이터 품질을 확보하여 AI용 데이터를 준비하는 데 중요한 역할을 합니다. 통합된 데이터는 AI가 보다 폭넓고 대표성 있는 입력 데이터를 활용할 수 있도록 하여 결과의 관련성과 신뢰성을 높입니다.

조직이 분석, 운영, 의사결정 전반에 걸쳐 AI를 도입함에 따라 데이터 통합은 거버넌스와 투명성 유지에도 기여합니다. 데이터가 시스템 간 이동할 때 계보, 상황, 통제를 유지하여 통합은 조직이 AI를 책임감 있게 대규모로 활용할 수 있도록 지원합니다.

이와 같이 데이터 통합은 AI를 위한 필수적인 기반 역할을 수행하며 고급 분석, 자동화, 지능형 애플리케이션을 지원하는 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공합니다.

데이터 통합의 적용 사례

회사에서 데이터를 생성하는 경우 해당 데이터를 통합하여 비즈니스에 도움이 되는 실시간 인사이트를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 다양한 지역 또는 사업 단위에서 운영되는 조직은 전체 운영에 대한 뷰를 통합하여 무엇이 효과가 있는지, 그렇지 않은지, 이슈가 발생할 수 있는 위치를 파악할 수 있습니다.

비즈니스의 통합된 뷰는 시스템과 프로세스 전반에서 원인과 결과를 이해하기 쉽게 합니다. 통합 데이터를 활용하면 조직은 보다 신속하게 대응하고 실시간으로 경로를 조정하며 운영과 전략적 리스크를 줄일 수 있습니다.

회사에서 데이터 통합으로 다음을 지원할 수 있습니다.

• 분석 최적화: 운영 시스템에서 데이터를 액세스, 큐잉 또는 추출(일반적으로 데이터 웨어하우징이라 불림)하고 이를 신뢰할 수 있는 분석용 데이터로 변환합니다. 여러 소스의 데이터를 통합하여 보고서 정확성을 높이고 부서 간 보다 의미 있는 분석을 가능하게 합니다.
• 운영 애플리케이션 간 일관성 제고: 기업 내 및 조직 경계를 넘어 애플리케이션 간 데이터베이스 수준의 일관성을 지원합니다. 단방향은 물론 양방향 데이터 흐름을 모두 지원하여 애플리케이션이 최신 정보에 맞춰 정렬된 상태로 운영되도록 돕습니다.
• 조직 외부와 데이터 공유: 고객, 공급업체, 파트너와 같은 외부 관계자에게 신뢰할 수 있는 관리된 데이터를 제공할 수 있습니다. 통합 데이터는 정확성, 보안, 투명성을 유지하면서 외부와의 통제된 데이터 공유를 지원합니다.
• 데이터 서비스 오케스트레이션: 실행 시점에 재사용 가능한 데이터 서비스로 데이터 통합 기능을 배포하여 필요할 때 애플리케이션과 프로세스에서 액세스할 수 있게 합니다. 이를 통해 운영 환경에서 데이터가 활용될 때 속도, 정확성, 일관성을 확보할 수 있습니다.
• 데이터 마이그레이션 및 통합 지원: 마이그레이션과 통합 프로젝트에서 데이터 이동과 변환 요구를 처리합니다. 일반적인 사례로는 레거시 시스템 교체, 인수합병 후 애플리케이션 통합, 새로운 환경으로의 데이터 이전 시 비즈니스 상황 유지 등이 있습니다.

데이터 통합의 역사

서로 다른 소스의 데이터를 결합하는 일은 비즈니스 시스템이 정보를 수집하기 시작한 초기부터 과제였습니다. 1980년대 초까지 컴퓨터 과학자들은 서로 다른 데이터베이스 간 상호 운용성을 지원할 수 있는 시스템 설계를 시작했습니다.

1991년에 미네소타 대학교에서 첫 번째 대규모 데이터 통합 시스템 중 하나를 발표했습니다. 이 시스템의 목표는 수천 개 인구 관련 데이터베이스를 상호운용 가능하게 하는 것이었습니다. 시스템은 다양한 소스에서 데이터를 추출, 변환, 로드하는 데이터 웨어하우징 방식을 사용하여 공통 스키마로 통합하여 데이터를 함께 활용할 수 있도록 했습니다.

이후 몇 년 동안 새로운 과제들이 등장했습니다. 조직은 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 모델링과 특히 정보가 시스템별로 사일로화되면서 발생하는 데이터 분리 문제에 직면했습니다.

2010년 초에 사물인터넷(IoT)이 등장하면서 통합 데이터는 비즈니스의 필수적인 요소가 되었습니다. 급속히 증가하는 다양한 장치, 애플리케이션, 플랫폼이 막대한 양의 데이터를 생성하기 시작했기 때문입니다. 빅데이터가 주류로 자리 잡으면서, 조직은 수집한 정보에서 가치를 관리하고 추출할 새로운 방법이 필요해졌습니다.

오늘날 모든 규모와 산업의 조직은 기업 내 애플리케이션과 플랫폼 전반에 저장된 데이터에서 가치를 추출하기 위해 데이터 통합에 의존하고 있습니다.

자주 묻는 질문