데이터 패브릭 정의

데이터 패브릭은 분산된 환경 전체에서 데이터를 관리하기 위한 데이터 아키텍처 이자 운영 접근 방식입니다. 단일 툴, 저장소 또는 수동 입력에 의존하지 않고 기술, 프로세스 및 설계 원칙을 결합하여 데이터를 일관되게 연결, 관리 및 제공합니다.

기업은 데이터 패브릭을 통해 여러 시스템에 걸쳐 있는 분석 및 트랜잭션 데이터를 실시간으로 통합하고, 공유 메타데이터, 거버넌스 정책, 시맨틱 정의를 바탕으로 표준화할 수 있습니다. 즉, 데이터 패브릭은 데이터가 사용될 때마다 일관된 규칙과 컨텍스트를 적용합니다. 예를 들어, 데이터 패브릭은 사전 정의된 정책과 사용자 역할을 기반으로 개인 식별 정보(PII)를 자동으로 마스킹할 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 애플리케이션, 파이프라인 및 사용자 간에 이동할 때 핵심 지표, 관계 및 비즈니스 컨텍스트가 일관되게 유지되고 거버넌스 및 규정 준수 정책에 맞게 조율됩니다.

데이터 패브릭은 데이터 액세스를 표준화하고 데이터 통합, 데이터 가상화, 품질 관리를 자동화하여 데이터를 더욱 쉽게 탐색, 해석, 사용할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 분석, AI, 머신 러닝 시스템은 복잡한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서도 적절한 시점에 적절한 데이터에 원활하게 연결할 수 있습니다.

데이터 패브릭이 중요한 이유

현대의 데이터 환경은 데이터가 애플리케이션, 플랫폼, 위치 전반에 걸쳐 분산되면서 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이로 인해 데이터 사일로가 생성되어, 특히 온프레미스와 여러 클라우드 시스템에 걸쳐 있는 하이브리드 데이터 환경에서는 엔터프라이즈 전체에서 데이터에 액세스하고 공유하며 일관되게 사용하는 것이 어려워집니다.

분산된 데이터 사일로로 인해 팀은 파이프라인을 중복 생성하고, 지표를 재정의하며, 여러 시스템에 걸쳐 일관되지 않은 로직을 적용하게 됩니다. 이로 인해 상충되는 인사이트가 발생하고 의사결정이 지연되며, 조직이 대규모 환경에서 제어력, 보안 및 규정 준수를 유지하는 데 어려움을 겪으면서 거버넌스 부담이 가중됩니다.

동시에 AI 지원 데이터에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있습니다. 분석, 머신 러닝, AI 시스템은 정확하고 일관되며 액세스 가능한 데이터에 의존하지만, 단절되고 파편화된 환경으로 인해 신뢰할 수 있는 데이터를 필요한 때와 장소에 전달하기가 어렵습니다.

데이터 패브릭은 분산된 데이터를 관리하는 통합된 접근 방식을 생성하여 사일로를 줄이고 일관성을 개선하며 조직이 엔터프라이즈 전반에 AI에 즉시 활용 가능한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있도록 지원함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

데이터 패브릭의 작동 방식

데이터 패브릭은 여러 시스템 전반에서 데이터를 연결하는 통합 계층을 생성합니다. 이를 통해 데이터를 물리적으로 중앙 집중화할 필요 없이 일관된 액세스, 거버넌스 및 통합이 가능합니다. 정적 파이프라인이나 수동 통합에 의존하지 않고, 데이터 패브릭은 메타데이터 기반 오케스트레이션, 데이터 가상화, 자동화와 같은 기술을 사용하여 데이터를 동적으로 통합합니다. 실제로 데이터 패브릭은 다음과 같이 조율된 일련의 단계를 통해 작동합니다.

데이터 소스 연결

통합 및 데이터 가상화 기술을 통해 데이터베이스, 애플리케이션, 클라우드 플랫폼, 온프레미스 시스템 전반의 데이터를 연결하여 물리적 이동이나 중복 없이 데이터에 액세스할 수 있습니다.

메타데이터 수집 및 분석

데이터가 연결되면 시스템은 구조, 계보, 관계, 민감도와 같은 기반 메타데이터를 캡처합니다. 이 활성 메타데이터는 지속적으로 업데이트되고 분석되어 조직 전반에서 데이터가 어떻게 사용되는지 파악합니다.

거버넌스 및 정책 적용

이러한 메타데이터를 기반으로 데이터 패브릭은 액세스 제어, 데이터 품질 규칙, 개인정보 보호를 포함한 거버넌스 정책을 자동으로 시행합니다. 이를 통해 시스템 전반에서 데이터를 신뢰할 수 있으며 일관되고 안전하게 사용할 수 있습니다.

맥락과 의미 보존

공유된 정의, 관계 및 비즈니스 로직은 시맨틱 모델과 활성 메타데이터를 통해 유지됩니다. 이를 통해 팀은 데이터에 대한 공통된 이해를 바탕으로 작업하므로, 잘못된 해석과 중복을 줄이고 조직 전반의 의사결정을 개선할 수 있습니다.

데이터 관리 및 권장사항 자동화

데이터 패브릭은 자동화와 머신 러닝을 활용하여 애플리케이션과 시스템이 품질 문제 및 트렌드를 식별하고 권장 조치를 제안할 수 있게 함으로써 조직이 데이터 통합 및 전달을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

신뢰할 수 있고 즉시 사용 가능한 데이터 제공

마지막으로, 데이터 패브릭은 사용자, 애플리케이션, AI 시스템에 데이터에 대한 일관된 액세스를 제공합니다. 사용자는 데이터를 검증하거나 조정하는 데 시간을 소비하지 않고, 데이터가 최신 상태이고 정확하며 공유된 비즈니스 정의와 일치한다는 확신하에 즉시 활용할 수 있습니다.

이러한 기능을 함께 활용하면 데이터 패브릭을 통해 일관성, 거버넌스, 확장성을 향상시키는 동시에 분산된 데이터에 대한 액세스를 간소화할 수 있습니다. 데이터 가상화, 연계형 활성 메타데이터, 머신 러닝과 같은 기술은 시스템 전반의 데이터를 통합하고, 공유된 의미 구조를 통해 비즈니스 컨텍스트를 보존하며, 광범위한 분석, 애플리케이션 및 AI 워크로드를 지원하도록 돕습니다

데이터 패브릭 아키텍처 및 구성 요소

데이터 패브릭 아키텍처는 시스템 전반에서 데이터를 연결, 관리, 제공하는 다양한 기능을 통합합니다. 데이터가 여러 플랫폼, 애플리케이션, 위치에 분산되어 있는 환경에서 데이터 커넥터, 메타데이터, 거버넌스, 시맨틱 모델 등의 구성 요소를 통합하여 일원화되고 유연한 데이터 환경을 조성합니다. 데이터 패브릭 아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터 커넥터 및 통합

데이터 커넥터는 데이터 패브릭의 기반 역할을 하며, 데이터베이스, 애플리케이션, 클라우드 플랫폼 및 온프레미스 시스템 전반의 데이터를 연결합니다. 데이터 통합 및 데이터 가상화와 결합되어 시스템과 사일로 전반에 걸쳐 분산된 데이터에 대한 액세스를 지원합니다.

데이터 카탈로그 및 활성 메타데이터

데이터 패브릭은 데이터 자산을 구성하고 이해하기 위해 중앙 집중식 데이터 카탈로그와 활성 메타데이터를 이용합니다. 카탈로그는 사용 가능한 데이터의 인벤토리를 제공하며, 활성 메타데이터는 해당 데이터의 구성 방식, 사용 방식 및 관련성에 대한 정보를 지속적으로 캡처합니다. 이 메타데이터 계층을 통해 환경 전반에 걸친 자동화, 검색 및 향상된 데이터 관리가 가능해집니다.

데이터 거버넌스, 보안 및 품질

데이터 거버넌스는 데이터가 액세스 제어, 개인정보 보호, 규정 준수 요구사항 등 정해진 정책에 따라 관리되도록 보장합니다. 내장된 보안 및 데이터 품질 기능을 통해 민감한 데이터의 정확성, 신뢰성, 보호를 유지하는 동시에 시스템 전체에서 일관된 적용을 지원합니다.

시맨틱 계층 및 지식 그래프

시맨틱 계층은 표준화된 모델을 통해 데이터의 공통 비즈니스 정의를 제공하여, 지표, 관계, 계층 구조가 팀과 애플리케이션 전반에서 일관되게 유지되도록 합니다. 많은 현대적인 데이터 패브릭 아키텍처는 이를 지식 그래프 기능으로 확장하여, 데이터 엔티티 간의 관계를 매핑하고 데이터 세트 전반에서 더 풍부한 컨텍스트, 탐색 및 추론을 가능하게 합니다.

데이터 계보 및 관찰 가능성

데이터 계보는 시스템 전반에서 데이터가 어떻게 이동하고 변환되는지 추적하여 데이터 출처, 흐름, 종속성에 대한 가시성을 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터가 어떻게 사용되는지 이해하고, 문제를 해결하며, 분석 및 AI 결과물에 대한 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

데이터 처리, 분석 및 AI 소비

데이터 패브릭은 배치 및 실시간 데이터 처리, 데이터 웨어하우징, 스트리밍을 포함하여 다양한 데이터 처리 및 분석 기능을 지원합니다. 일관된 액세스 계층을 통해 분석 툴, 애플리케이션, AI 시스템에 데이터를 전달하여 대규모로 인사이트, 보고, 머신 러닝을 지원합니다.

데이터 자동화 및 오케스트레이션

자동화는 데이터 패브릭 아키텍처에서 핵심적인 역할을 합니다. 메타데이터, 규칙, 머신 러닝을 활용하면 시스템이 데이터 통합, 거버넌스 적용, 품질 모니터링과 같은 태스크를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 수작업을 줄이고, 효율성을 개선하며, 여러 환경 전반에서 일관된 데이터 관리를 보장할 수 있습니다.

데이터 제품 및 데이터 모델링

데이터 제품은 데이터, 메타데이터, 거버넌스를 팀과 시스템 간에 공유할 수 있는 재사용 가능한 도메인 특화 자산으로 패키징합니다. 표준 모델 및 도메인 주도 설계와 같은 데이터 모델링 방식을 통해 데이터 구조화 및 소비 방식을 표준화할 수 있도록 지원합니다. 데이터 제품과 모델링 방식을 결합하면 여러 도메인에서 재사용할 수 있는 일관된 고품질 데이터를 손쉽게 제공할 수 있습니다.

이러한 구성 요소는 함께 연동하여 데이터 패브릭이 분산된 데이터를 대규모로 관리할 수 있도록 지원합니다. 하지만 데이터 패브릭은 하나의 접근 방식에 불과합니다. 기업에서는 비슷한 과제를 다른 방식으로 해결하는 다른 데이터 모델과 데이터 패브릭을 비교하는 경우가 많으며 그중 하나가 데이터 메시입니다.

데이터 패브릭 vs. 데이터 메시

데이터 패브릭과 데이터 메시는 모두 분산 데이터를 관리하는 현대적인 접근 방식이지만, 서로 다른 방식으로 과제를 해결합니다.

데이터 패브릭은 공유 메타데이터, 자동화, 일관된 정책을 사용하여 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 연결, 관리 및 제공하는 통합 데이터 계층을 생성하는 데 중점을 둡니다. 분산 환경 전반에 걸친 통합, 표준화 및 중앙 집중식 거버넌스를 강조합니다.

반면 데이터 메시는 조직 구조에 중점을 둡니다. 도메인 팀에 책임을 할당하여 데이터 소유권을 분산함으로써, 각 팀이 자체 데이터를 제품으로 관리하고 제공할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 대규모의 복잡한 조직 전반에서 자율성, 도메인 전문 지식, 확장성을 최우선으로 고려합니다.

데이터 패브릭 vs. 데이터 메시 사용 시기:

• 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 연결 및 관리하고 중복을 줄이며 전사적으로 일관된 정의와 액세스를 보장하려면 데이터 패브릭을 사용합니다.
• 대규모 분산 조직에서 팀 전반에 데이터 소유권을 확장하고 도메인 주도 데이터 관리를 지원하려면 데이터 메시를 사용합니다.
• 중앙 집중식 거버넌스 및 통합(데이터 패브릭)과 분산형 소유권 및 책임성(데이터 메시)을 결합하려면 두 가지를 함께 사용합니다.

데이터 패브릭과 다른 아키텍처 비교

데이터 패브릭은 기존의 검증된 아키텍처와도 자주 비교됩니다.

• 데이터 패브릭 대 데이터 웨어하우스: 데이터 웨어하우스는 데이터를 단일 저장소에 중앙화하는 반면, 데이터 패브릭은 전체 중앙화 없이 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 연결합니다.
• 데이터 패브릭 대 데이터 레이크: 데이터 레이크는 대용량의 원시 데이터를 저장하는 반면, 데이터 패브릭은 여러 환경에 걸쳐 해당 데이터를 조직화하고 관리하며 전달하도록 지원합니다.
• 데이터 패브릭 대 레이크하우스: 데이터 레이크하우스는 단일 플랫폼에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 요소를 결합하는 반면, 데이터 패브릭은 여러 시스템에 걸쳐 작동하여 액세스와 거버넌스를 통합합니다.

아키텍처와 소유권 모델을 넘어, 조직은 데이터 내에서 비즈니스 컨텍스트와 의미를 보존하는 데 점점 더 집중하며 비즈니스 데이터 패브릭의 개념을 도입하고 있습니다.

비즈니스 데이터 패브릭이란?

많은 기업에서 수십 년에 걸쳐 축적해 온 가치 있는 데이터가 레거시 시스템, 사일로화된 애플리케이션, 아카이브, 심지어 구식 인프라에 저장되어 있습니다. 환경이 진화함에 따라 이러한 데이터는 종종 파편화된 상태로 남아, 액세스하고 사용하기 어려운 분산형 및 하이브리드 데이터 환경이 형성됩니다. 그 결과, 팀은 신뢰할 수 있는 몇몇 시스템의 데이터에만 의존하거나 새롭게 생성된 데이터에 집중하는 경향이 있어 과거 데이터를 충분히 활용하지 못하게 됩니다.

비즈니스 데이터 패브릭 아키텍처는 데이터의 보관 위치와 관계없이 모든 소스의 데이터를 더 쉽게 연결하고 컨텍스트화하며 통합함으로써 이러한 과제를 해결합니다. 기술적 통합에만 의존하지 않고 비즈니스 프로세스, 애플리케이션 및 시맨틱에 데이터의 초점을 맞춤으로써 데이터 패브릭의 기반 위에 구축됩니다. 팀은 더 이상 모든 보고서나 파이프라인에서 정의와 로직을 재구성할 필요가 없습니다. 대신, 데이터 패브릭 내에서 컨텍스트가 캡처 및 관리되며 공유된 정의와 거버넌스 규칙이 시스템 전반에 일관되게 적용됩니다. 이러한 컨텍스트는 다운스트림 프로세스, 앱 및 AI로 그대로 유지됩니다.

이는 다음에 직접적인 영향을 미칩니다:

• 데이터 액세스: 팀은 셀프 서비스 분석에서 이미 구조화되고 관리되며 비즈니스 정의와 일치하는 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스: 내장된 데이터 거버넌스 정책은 시스템 전반에서 데이터가 일관되게 정의, 관리 및 제어되도록 보장합니다.
• 데이터 보안: 내장된 보안 제어 기능은 액세스 규칙을 적용하고, 민감한 데이터를 보호하며, 사용자, 시스템 및 애플리케이션 전반에서 데이터가 적절하게 사용되도록 합니다.

데이터를 찾고 해석하고 검증하는 데 시간을 보내기보다, 팀은 신뢰할 수 있는 데이터를 더 효율적으로 제공하고 전사적으로 인사이트를 더 빠르게 생성할 수 있습니다. 비즈니스 데이터 패브릭은 의미와 구조를 보존함으로써 데이터 패브릭의 이점을 확장하여, 운영 전반에서 데이터가 분석, 자동화 및 AI에 일관되게 사용될 수 있도록 지원합니다.

데이터 패브릭의 비즈니스 이점

데이터 패브릭은 단편화된 데이터를 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 일관되고 신뢰할 수 있는 자산으로 전환합니다. 시스템을 연결하고 공유 컨텍스트, 거버넌스, 자동화를 통합함으로써 조직이 더 빠르게 움직이고 리스크를 줄이며 전사적으로 데이터 기반 혁신을 확장할 수 있도록 지원합니다. 데이터 패브릭의 이점은 기술적 효율성을 넘어 팀이 더 나은 의사결정을 내리고, 생산성을 향상하며, 데이터에서 새로운 가치를 창출할 수 있도록 돕는 것까지 확장됩니다.

• 사일로 해소 및 데이터 액세스 확장: 분산 데이터 액세스를 위해 통합되고 관리되는 계층을 제공하여, 팀이 데이터를 검색하고 조정하는 데 소요되는 시간을 줄이고 의사결정을 추진하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
• 신뢰할 수 있는 데이터로 빠르게 인사이트 제공: 불일치하거나 중복된 데이터로 인한 지연을 줄여, 정확하고 통합된 정보를 바탕으로 팀이 신속하고 확신 있게 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
• 비즈니스 전반에서 셀프 서비스 분석 확장: 일관성과 통제력을 유지하면서 IT에 대한 의존도를 줄이고 사용자가 독립적으로 데이터를 탐색하고 이해하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수 강화: 시스템 전반에 일관된 정책, 정의 및 계보를 적용하여 투명성을 향상하고 감사를 간소화하며 규제 리스크를 줄입니다.
• 환경 전반에서 데이터 보안 강화: 내장된 액세스 제어 및 자동화된 정책 적용을 통해 민감한 데이터를 보호하여 적절한 사용자가 적시에 적절한 데이터를 볼 수 있도록 지원합니다.
• 효율성 향상 및 운영 오버헤드 절감: 자동화 및 메타데이터 기반 프로세스를 통해 중복, 수동 통합, 재작업을 최소화하여 총소유비용을 절감하는 동시에 더 높은 가치의 이니셔티브를 위한 리소스를 확보할 수 있습니다.
• 대규모 AI 및 혁신 가속화: 비용이 많이 드는 플랫폼 재구축 없이 고급 분석, 머신 러닝, AI를 지원하는 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 데이터 기반을 제공합니다.

이러한 이점은 조직이 데이터 패브릭을 사용하여 더 나은 의사결정을 추진하고, 운영을 간소화하며, 새로운 기능을 구현하는 실질적인 시나리오에서 구현됩니다.

데이터 패브릭 사용 사례와 예시

데이터 패브릭 아키텍처는 파편화된 시스템과 제한된 가시성부터 실시간 인사이트 및 AI 준비성에 대한 수요 증가에 이르기까지 다양한 데이터 과제를 해결하기 위해 산업 전반에서 도입되고 있습니다. 기업은 분산된 데이터를 연결하고 맥락을 부여함으로써 다음과 같은 주요 비즈니스 사용 사례를 보다 효과적으로 지원할 수 있습니다.

360도 고객 뷰 및 경험 관리

CRM, ERP, 웹 및 기타 데이터를 연결하여 모든 상호작용에서 각 고객에 대한 일관된 뷰를 생성하고, 고객 행동을 더 명확히 이해하며, 더욱 개인화된 경험을 제공하고, 서비스를 개선하며, 성장을 추진합니다. 예를 들어, 온라인 검색, 구매 이력 및 지원 상호작용을 결합하면 영업 및 서비스 팀이 보다 연관성 높은 서비스와 더 빠르고 정보에 기반한 지원을 제공할 수 있습니다.

부정 행위 탐지 및 리스크 관리

트랜잭션, 운영 시스템, 외부 소스의 데이터를 통합하여 패턴을 식별하고, 노출을 줄이며, 잠재적 위협에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 팀은 시장 이벤트나 공공 기록과 같은 외부 신호 및 고객 행동과 함께 트랜잭션 활동을 분석하여 사기가 확산되기 전에 이를 판별할 수 있는 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다.

규정 준수 및 규제 보고

시스템 전반에서 일관되고 감사 가능한 데이터를 구축 및 유지하는 동시에 거버넌스, 데이터 계보, 정책 시행을 적용하여 규정 준수와 투명성을 보장합니다. ERP 시스템의 자동으로 분류된 재무 데이터, HR 플랫폼의 직원 데이터, 운영 기록을 활용하면 팀에서 데이터 사용을 추적하고 감사 및 보고 요구사항에 한층 더 효율적으로 대응할 수 있습니다.

공급망 가시성과 회복 탄력성

공급업체, 물류 시스템, 운영의 데이터를 연결하여 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 공급망 전반의 가시성을 유지함으로써 차질을 더 일찍 파악하고 변동하는 비용, 수요, 글로벌 상황에 더욱 효과적으로 대응할 수 있습니다. 공급업체, 운송 추적, 생산 데이터에 액세스하여, 팀은 지연이나 부족을 조기에 감지하고 조달 또는 생산 계획을 실시간으로 조정할 수 있습니다.

재무 계획 및 예측

재무 팀은 시스템 간에 연결된 일관된 실시간 재무 및 운영 데이터를 통해 계획 및 예측을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, ERP 재무 데이터를 영업 및 기타 비즈니스 데이터와 함께 활용하면 수요나 비용이 변함에 따라 자동화된 프로세스 또는 더 신속한 계획 프로세스를 통해 비즈니스 및 재무 예측을 더 빠르게 조정할 수 있습니다.

인력 분석 및 HR 운영

HR, 인재 및 운영 시스템 전반의 데이터를 연결하여 인력 계획을 개선하고 직원 수명주기, 성과 및 인게이지먼트에 대한 보다 완전한 뷰를 확보합니다. 이를 통해 팀은 추세를 파악하고, 더 나은 의사결정을 지원하며, 인력 계획, 인재 개발, 성과 관리와 같은 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI 준비 및 고급 분석

시스템 및 환경 전반에서 일관되고 관리되는 데이터를 연결하여 분석, 머신 러닝, AI를 지원합니다. 이를 통해 AI 기반 애플리케이션과 인사이트를 배포하고 확장할 수 있는 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 예를 들어 트랜잭션, 고객 및 운영 시스템의 데이터를 활용하면 모델 성능이 향상되고 대규모 환경에서 보다 정확한 실시간 추론을 지원할 수 있습니다.

이러한 사용 사례는 데이터 패브릭의 실질적인 효과를 보여주지만, 이러한 결과를 실현하려면 이를 구현하기 위한 명확한 접근 방식이 필요합니다.

데이터 패브릭 사용 시작 방법

성공적인 데이터 패브릭 구현은 여러 시스템에 걸쳐 데이터를 연결, 관리 및 확장하기 위한 명확한 단계별 접근 방식을 따릅니다. 조직은 먼저 기반 역량에 집중함으로써 가치를 조기에 창출하고 시간이 지남에 따라 확장할 수 있습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 현재 데이터 환경 평가: 데이터가 고립되거나 중복되거나 접근하기 어려운 부분을 파악하고, 데이터 패브릭으로 해결할 수 있는 주요 격차를 도출합니다.
2. 데이터 거버넌스 프레임워크 정의: 시스템 전반에서 데이터를 관리하는 방법에 대한 정책, 표준, 소유권을 수립합니다.
3. 비즈니스 사용 사례의 우선순위 지정: 360도 고객 뷰, 재무 계획 또는 공급망 가시성과 같은 고가치 사용 사례에 집중합니다.
4. 메타데이터 전략 및 시맨틱 기반 구축: 중앙 집중식 데이터 카탈로그, 메타데이터 관리 방식 및 공유 비즈니스 정의를 수립합니다.
5. 시스템 전반의 데이터 연결 및 통합: 데이터 통합과 데이터 가상화를 사용하여 온프레미스 및 클라우드 환경 전반의 데이터를 연결합니다.
6. 자동화 및 AI를 통한 확장: 데이터 패브릭이 성숙함에 따라 자동화와 머신 러닝을 적용하여 데이터 통합, 거버넌스, 품질 관리를 간소화합니다.

체계적인 데이터 패브릭 로드맵을 따르면 조직은 여러 시스템 전반에서 거버넌스, 보안, 연결성 및 데이터 액세스를 강화하여 시간이 지남에 따라 더 높은 정확도, 더 신속한 의사결정, 더욱 효율적인 운영을 실현할 수 있습니다.

자주 묻는 질문