공장에서부터 고객의 문 앞에 이르기까지 모든 상호작용, 거래, 의사결정은 비즈니스 운영의 모든 영역을 예측, 이해, 간소화하는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 생성합니다. 하지만 데이터를 분석하고 활용할 수 있을 때만 가능합니다.

데이터 패브릭 정의

데이터 패브릭 솔루션을 사용하면 분석 및 트랜잭션 정보를 포함한 모든 데이터를 서로 다른 시스템과 애플리케이션에서 실시간으로 연결하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 시스템 간에 일관된 비즈니스 의미로 공유할 수 있으므로 정보가 조직 내에서 이동할 때 주요 지표와 관계를 정의하는 논리가 그대로 유지됩니다. 또한 데이터 패브릭은 특히 복잡한 분산 아키텍처에서 모든 데이터를 통합, 정제, 보강, 보호하여 분석, AI, 머신 러닝 애플리케이션에 사용할 수 있도록 간소화합니다. 요컨대, 데이터 패브릭 아키텍처와 솔루션을 통해 기업은 데이터를 활용하고 시스템을 크기 조정하는 동시에 급변하는 시장에 적응할 수 있습니다.

데이터 메시와 데이터 패브릭 비교

데이터 메시와 데이터 패브릭은 모두 서로 다른 시스템, 애플리케이션, 사용자 전반에서 데이터 관리와 통합을 개선하는 것을 목표로 하는 데이터 아키텍처 개념입니다. 둘 다 데이터 관리를 더욱 간소화한다는 점에서는 같지만, 용어를 명확히 하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 차이점이 있습니다.

데이터 메시는 팀이 자체 데이터와 서비스를 소유할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하는 분산형 데이터 아키텍처입니다. 이는 여러 팀이 자체 데이터와 서비스를 소유 및 관리하고 해당 데이터와 필요에 따라 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있는 "데이터 자율성"이라는 개념을 장려합니다. 데이터 메시는 팀이 자체 마이크로서비스를 구축하도록 장려하고 다른 팀과 데이터를 공유하기 위해 API를 사용하도록 장려합니다.

반면에 데이터 패브릭은 다양한 시스템과 애플리케이션에서 데이터를 중앙 집중화, 연결, 관리, 통제하는 데이터 아키텍처와 전용 소프트웨어 솔루션의 조합입니다. 이를 통해 기업은 실시간으로 데이터에 액세스하고 사용하여 단일 정보 소스를 생성하고 데이터 관리 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

두 접근법 모두 장점이 있습니다. 데이터 메시는 데이터 패브릭 인프라가 이미 통합된 후, 그 다음 단계의 이니셔티브로 간주되는 경우가 많습니다. 데이터 패브릭은 데이터에 대한 중앙 집중식 통합 보기를 제공하므로 모든 시스템에서 데이터로부터 인사이트를 얻을 수 있습니다. 조직의 관점에서 볼 때, 이러한 인프라는 비즈니스 전반의 최적화로 이어지므로 이상적인 접근법입니다.

데이터 패브릭에 "비즈니스"를 담다

비즈니스 데이터 패브릭은 기존의 데이터 패브릭 접근법을 뛰어넘습니다. 여전히 복잡한 데이터 환경을 단순화하고 모든 데이터 소비자에게 의미 있는 데이터를 제공하지만, 데이터의 비즈니스 논리와 애플리케이션 컨텍스트를 그대로 유지함으로써(본질적으로 데이터의 DNA를 유지) 더 많은 혜택과 가치를 가져다줍니다. 따라서 비즈니스 데이터 패브릭은 데이터를 추출하고 복제하는 과정에서 손실되는 모든 비즈니스 컨텍스트를 다시 만들 필요가 없으므로 비즈니스 이해관계자와 데이터 소비자는 데이터의 저장 위치나 설계 방식에 관계없이 항상 데이터의 전체 그림을 파악할 수 있으므로 신뢰와 확신을 갖고 의사결정을 가속화할 수 있습니다.

비즈니스 데이터 패브릭의 가치 확장

최신 비즈니스 데이터 패브릭은 데이터를 연결하고 관리하면서 데이터에 의미를 부여하는 비즈니스 로직을 보존하고 공유합니다. 여기에는 비즈니스가 실제로 운영되는 방식을 반영하는 관계, 계층 구조, 계산이 포함됩니다. 이를 달성하려면 조직은 단일 프레임워크 내에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 모두 관리할 수 있는 유연한 다중 모델 기반이 필요합니다. 무결성을 유지하거나 로직을 중복하지 않고 핵심 프로세스의 운영 데이터에 액세스하고 상황에 맞게 분석할 수 있으면 팀은 실시간 인사이트를 바탕으로 조치를 취하고 애플리케이션, 분석 및 AI 전반에서 자동화를 추진할 수 있습니다. 이러한 방식으로 데이터 패브릭은 데이터 관리 접근 방식에서 기업 전체에서 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터를 일관되게 공유하기 위한 기반으로 진화합니다.

데이터 패브릭 아키텍처

데이터 패브릭 아키텍처는 다양한 시스템과 애플리케이션에 걸쳐 데이터를 연결, 관리, 통제하여 중앙 집중화된 통합 보기를 제공합니다. 이는 조직 내 어디에 있든 팀과 시스템 모두에 적용됩니다. 데이터 패브릭 아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 커넥터: 데이터 커넥터는 데이터가 저장되는 여러 시스템(예: 데이터베이스, 애플리케이션, 센서 등)을 중앙 위치로 연결하는 다리라고 생각하세요 이렇게 하면 이러한 모든 이질적인 데이터 세트를 단일 지점에서 분석할 수 있습니다.
• 데이터 관리: 여기에는 데이터가 체계적이고 안전하며 고품질인지 확인하는 작업이 포함됩니다. 데이터 통합(서로 다른 소스의 데이터를 하나로 모으기), 데이터 거버넌스(데이터 사용 및 관리 방법에 대한 규칙 설정), 데이터 보안(무단 액세스로부터 민감한 데이터 보호)과 같은 활동이 여기에 포함됩니다
• 데이터 모델링 및 의미 계층: 데이터 모델링은 여러 시스템에서 정보를 위한 공통 언어를 만들어 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다. 최신 접근 방식은 비즈니스 프로세스 내에서 데이터가 작동하는 방식을 설명하는 비즈니스 의미론과 논리를 보존함으로써 이 개념을 확장합니다. 이 공유된 의미 계층을 통해 트랜잭션 시스템과 분석 시스템 모두 데이터 관계와 규칙에 대한 동일한 일관된 이해로 작업할 수 있습니다.
• 데이터 처리 및 분석: 인사이트를 얻기 위해 데이터를 처리하고 분석하는 단계입니다. 데이터 웨어하우스(대량의 데이터 저장), 데이터 스트리밍(데이터가 생성되는 대로 지속적으로 처리), 데이터 시각화(이해하기 쉬운 방식으로 데이터 표시)와 같은 작업이 여기에 해당합니다
• 데이터 관리 자동화: 데이터 분석은 비즈니스의 다양한 영역에서 자동화를 알리는 데 사용될 수 있지만, 아키텍처 측면에서 자동화는 데이터를 효율적이고 일관되게 관리할 수 있도록 도와줍니다. 여기에는 데이터 통합, 데이터 거버넌스, 데이터 보안과 같은 작업의 자동화가 포함됩니다. 자동화를 통해 오류를 줄이고, 시간을 절약하며, 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.

데이터 패브릭의 비즈니스 이점

데이터 패브릭은 보다 정확하고 효율적이며 지능적인 수단을 제공합니다. 그리고 클라우드 기반 솔루션에 AI와 머신 러닝이 더해지면 한계가 없습니다. 왜 그럴까요? AI 인사이트는 더 많은 데이터가 주어질 때 점점 더 정확하고 통찰력이 높아지기 때문입니다. 다음은 데이터 패브릭 솔루션의 최상위 비즈니스 이점 중 일부입니다.

1. 중앙 집중화되고 간소화된 데이터 관리: 데이터가 흩어져 있으면 안 됩니다. 데이터 패브릭을 사용하면 사일로의 벽을 허물고 필요할 때 필요할 때 모든 시스템의 데이터를 한곳에서 찾아서 한곳으로 모을 수 있습니다.
2. 빠른 인사이트: 기업은 더 이상 결과를 기다리거나 분석이 정확하기를 바라는 사치를 부릴 필요가 없습니다. 데이터 패브릭 인프라를 사용하면 어떤 데이터도 놓치지 않고 실시간으로 한꺼번에 검토할 수 있습니다. 이러한 통합된 접근 방식은 운영 데이터와 분석 데이터 간의 격차를 해소하여 인사이트에서 실행으로 이어지는 피드백 루프를 더욱 빠르게 만듭니다.
3. 신뢰할 수 있는 정보의 단일 소스: 최고의 비즈니스 데이터 관리 시스템은 여러 비즈니스 데이터와 시스템을 통합하여 단일 뷰를 생성할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 이러한 솔루션은 데이터를 모델링하여 사용자가 이해할 수 있을 뿐만 아니라 즉시 조치를 취할 수 있는 방식으로 사용자에게 제공할 수 있습니다. 공유 비즈니스 로직을 데이터 패브릭에 내장함으로써 조직은 모든 사용자와 시스템이 동일한 정의와 계산을 통해 작업하도록 보장하여 분석 및 운영 전반에 걸쳐 신뢰와 일관성을 향상합니다.
4. 자동화된 데이터 관리: 데이터 패브릭 아키텍처는 오류가 발생하기 쉽고 느린 수동 프로세스를 자동화하여 추세를 파악하고, 불규칙성을 포착하며, 오류와 부정확성의 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
5. 적응성 및 확장성: 현대의 비즈니스는 신속하게 전환하고 운영과 비즈니스 모델을 원활하게 조정할 수 있는 능력이 필요합니다. 데이터 패브릭 솔루션은 프로세스를 통합하여 신속하고 정확하게 변화에 대응할 수 있도록 도와줍니다.
6. 데이터 제어: 비즈니스 데이터 패브릭은 데이터 품질 검사, 데이터 추적, 데이터 보호와 같은 기능을 통해 기업이 데이터를 보다 효과적으로 제어하여 데이터의 규정 준수, 일관성, 보안을 보장합니다.

엔터프라이즈 데이터 패브릭 적용 사례

속도, 정확성, 자동화, 확장성 등 데이터 패브릭의 일반적인 비즈니스 이점에 대해 알아보았습니다. 그렇다면 보다 구체적인 용도는 무엇일까요? 비즈니스의 성격에 관계없이, 중견 기업 이상의 대부분의 기업들은 몇 가지 기본적인 운영 필수 요소를 공유하고 있습니다. 데이터 패브릭 솔루션이 이러한 핵심 활동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

• 고객 서비스: 고객 데이터는 매일 새로운 소스로부터 방대하고 빠르게 유입되고 있습니다. 자체 CRM 시스템부터 소셜 미디어와 고객 리뷰에 이르기까지 귀중한 정보가 수집되고 있습니다. 이렇게 방대하고 이질적인 데이터 세트를 모두 수동으로 분류하고 분석하는 것은 사실상 불가능합니다. 데이터 패브릭을 사용하면 이렇게 쏟아져 들어오는 데이터를 파악할 수 있습니다. 데이터 패브릭은 설정하고자 하는 분석 매개변수와 비교하거나 초점을 맞추고자 하는 데이터의 유형과 특성을 정의하고 설정하는 데 도움이 됩니다. 다양한 결과를 얻기 위해 다양한 데이터 세트를 손쉽게 자동화할 수 있으며, 귀중한 고객 데이터 소스를 놓치지 않도록 보장할 수 있습니다.
• 사기 탐지 및 위험 관리: 사이버 범죄와 피싱 공격으로 인해 기업들은 매년 수십억 달러의 비용을 지출하고 있습니다. 예상치 못한 심각한 위험에 수반되는 평판 손상은 말할 것도 없습니다. 데이터 패브릭을 사용하면 내부와 외부의 전체 비즈니스 환경을 살펴보고 위협과 위험한 행동을 문제가 되기 전에 발견할 수 있습니다. 즉, 거래, 고객 피드백, 비용 리포트 및 비용 센터 항목, 공공 기록 등 여러 시스템과 데이터 소스의 데이터를 분석하여 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 소셜 미디어와 뉴스 항목까지 파악할 수 있습니다. 데이터 패브릭 솔루션은 AI와 머신 러닝 알고리즘을 사용해 사람이 감지할 수 없는 대규모 데이터 세트의 패턴과 이상 징후를 탐지하고 식별할 수 있습니다. 이를 통해 사기 및 위험에 대한 조기 경고를 제공하고 팀, 고객, 수익을 보호하는 데 도움이 됩니다.
• 매출 예측: 비즈니스 데이터 패브릭 아키텍처는 기업이 다양한 내부 및 외부 데이터 소스의 데이터를 실시간으로 통합하고 분석할 수 있게 함으로써 매출 예측을 개선합니다. 이를 통해 비즈니스의 판매 데이터에 대한 포괄적인 뷰를 생성하여 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 기업이 최대한 광범위한 종합적인 영업 데이터를 손쉽게 활용할 수 있게 되면 리소스를 더 잘 배분하고, 급등과 급락에 대비하며, 궁극적으로 고객과 거래처에 최고의 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 보다 원활한 HR 운영: 비즈니스 데이터 패브릭 아키텍처는 기존 직원은 물론 지원자와 신규 채용자의 데이터를 통합하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 근무 시간 추적부터 직원 만족도까지 HR 운영에 대한 전사적인 관점을 제공함으로써 비즈니스의 경쟁력을 높일 수 있습니다. 또한 HR 팀은 작은 문제가 큰 문제로 발전하기 전에 이를 발견하고 해결하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 직원 데이터에 대한 통합된 뷰를 통해 몰입도, 영감, 만족도가 높은 업무 환경을 조성할 수 있습니다.
• 규정 준수 및 규정: 지난 2년 동안 기업들은 개별 소송과 집단 소송 모두에서 직원 소송에 대한 기록적인 합의를 이끌어냈습니다. 재택 근무자의 증가, 점점 더 분산되는 기업 업무 환경, 문화적 감수성의 전반적인 변화로 인해 많은 기업이 지역, 국가, 국제적으로 준수해야 하는 규정의 양에 압도당하고 있습니다. 규정 준수 문제를 파악하기 위해 수동적인 노력에 의존하는 것은 점점 더 비현실적인 일이 되고 있습니다. 따라서 데이터 패브릭 솔루션을 자동화하여 최신 지역 및 글로벌 규정을 참조하고, 시스템과 기록을 처음부터 끝까지 샅샅이 뒤져 규정 준수 위험을 알려주는 것은 좋은 일입니다.

데이터 패브릭의 실제 사용 예제

데이터 패브릭 솔루션이 필수적인 비즈니스 운영을 지원하는 몇 가지 방법에 대해 살펴보았으니, 이제 데이터 관리 혁신을 통해 혁신과 경쟁 우위를 확보하고 있는 몇 가지 분야를 살펴보겠습니다.

• 의료: 서비스 데이터 패브릭 솔루션은 환자 데이터에 대한 중앙 집중식 실시간 뷰를 생성하는 데 도움이 됩니다. 의료 공급자는 여러 데이터 소스의 EHR 데이터를 통합함으로써 환자의 병력을 보다 완벽하게 파악하여 보다 정확한 진단과 치료 계획을 세울 수 있습니다. 또한 다양한 데이터 소스(예: 환자 데이터 및 실험실 결과)의 데이터를 단일 위치로 통합하여 임상시험의 진행 상황을 더 쉽게 추적하고 분석함으로써 임상시험의 효율성을 개선할 수 있습니다.
• 제조: 원자재에서 고객의 문 앞에 이르기까지, 제조만큼 데이터 생성 요소가 많은 분야도 드뭅니다. 투명성과 윤리적 출처 증명에 대한 고객의 요구를 충족하기 위해 많은 기업이 해외 생산 부문에 RFID 데이터와 블록체인 추적 솔루션을 통합하고 있습니다. 또한 공급망에 대한 엔드투엔드 뷰를 통해 공급망 전체를 조망하여 초기 단계의 병목 현상을 발견하고 공급 부족을 예측할 수 있습니다. 또한 IoT 네트워크는 전체 제조 자산과 기계를 파악할 수 있는 창을 제공하므로 유지보수가 필요한 시기를 파악하고 비용이 많이 드는 다운타임을 방지할 수 있습니다. 마지막으로, 제품 수명 주기가 그 어느 때보다 짧아지고 있기 때문에 기업은 말 그대로 최신 트렌드를 파악해야 합니다. 기업은 시장 및 소셜 미디어 데이터를 분석하여 다가오는 트렌드를 파악하고 R&D 팀에 실시간으로 디자인 변화를 전달할 수 있습니다.

• 석유 가스 에너지 부문: 기업은 센서 및 기타 현장 데이터 소스의 데이터를 통합하여 잠재적인 위험이나 기계적 문제를 나타낼 수 있는 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이 분야에서는 장비가 일반적으로 고도로 전문화되어 있고 수리 비용이 많이 들며, 에너지 생산량 감소로 인해 라인 손실로 이어지기 때문에 고장이 발생하면 비용이 두 배로 증가합니다. 또한 데이터 패브릭 솔루션은 센서 데이터, 시장 데이터, 날씨 데이터 등 다양한 데이터 소스의 데이터를 단일 위치로 통합하여 생산 일정의 효율성을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 공급업체는 리소스를 더 잘 할당하고 해당 부문에서 발생하기 쉬운 예기치 않은 경제적, 심지어 정치적 혼란에 대비할 수 있습니다.
• 소매업: 지금쯤이면 옴니채널 소매업과 오프라인 매장에서 온라인 쇼핑 및 배송 옵션으로 원활하게 전환할 수 있는 기능에 대해 들어보셨을 것입니다. 옴니채널 혁명은 단순히 물건을 구매할 수 있는 장소뿐만 아니라 쇼핑객이 전체 소매 경험을 개인화할 수 있는 모든 방식에 영향을 미칩니다. 여기에는 스마트 선반 및 카트, 비접촉 결제 옵션, 점점 더 정교해지는 개인화 기능과 같은 "스마트" POS 시스템이 포함됩니다. 물론 이 모든 것이 데이터의 생성 및 수집으로 이어집니다. 데이터 패브릭을 통해 리테일러는 고객의 쇼핑 데이터와 공급망 및 웨어하우스 데이터 세트를 통합하여 매우 정확하고 예측 가능한 리테일 에코시스템을 구축할 수 있습니다.
• 금융 서비스: 실행 가능한 고객 데이터는 은행 및 신용카드 사용, 투자, 보험, 세금 애플리케이션 등 다양한 소스에서 얻을 수 있습니다. 데이터 패브릭은 금융 서비스 공급업체가 이러한 취약하고 가치 있는 데이터를 관리, 분석, 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사이버 보안과 관련하여 이 분야의 위험은 엄청나게 높으며, 균열이 생기면 금방 큰 문제가 될 수 있습니다. 데이터 패브릭 솔루션은 비즈니스의 모든 영역에 걸쳐 보안 프로토콜과 가시성을 확보함으로써 이 분야의 기업들이 이러한 균열을 막고 운영에서 그리드에서 벗어난 영역을 제거할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 패브릭 솔루션을 비즈니스에 현실로 만들기 위한 다음 단계

비즈니스 전반에 걸친 데이터 패브릭 솔루션으로 혁신함으로써 기업이 얻을 수 있는 이점은 많지만, 이러한 변화는 하루아침에 이루어지지 않습니다. 모든 가치 있는 이니셔티브와 마찬가지로, 좋은 계획, 좋은 커뮤니케이션, 현실적인 목표 설정에서 시작됩니다. 많은 우수 기업들이 통합 데이터 관리를 향한 여정에서 취하는 몇 가지 시작 단계는 다음과 같습니다.

1. 현재 데이터 아키텍처 평가: 목적지를 매핑하려면 현재 어디에 있는지 알아야 합니다. 기존 데이터 소스, 시스템, 데이터 흐름을 가장 잘 이해하려면 현재 프로세스와 시스템을 감사하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 데이터 패브릭을 가장 효율적으로 구현하기 위해 해결해야 할 격차와 과제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
2. 데이터 거버넌스 프레임워크 정의: 조직 전체에서 데이터를 관리, 통합, 지배할 때는 먼저 진행하면서 기대할 수 있는 정책과 프로세스, 표준을 명확하게 정의하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모든 데이터가 정확하고 일관되며 안전하고 리스크와 걱정으로부터 보호됩니다.
3. 데이터 패브릭 아키텍처 설계: 처음 두 단계를 완료한 후에는 데이터 패브릭 아키텍처를 설계해야 합니다. 이를 위해서는 모든 데이터 소스를 식별하고 데이터의 의미 체계 모델을 만들어야 할 뿐만 아니라 데이터 거버넌스 및 보안 프로토콜에 대한 계획을 정의하고 수립해야 합니다.
4. 데이터 통합 구현: 데이터 패브릭 아키텍처가 설계되면 다음 단계는 조직 내부와 외부의 다양한 데이터 소스를 연결하는 것입니다. 그런 다음 해당 데이터를 전체 환경 시스템과 사용자에 걸쳐 통합하여 통합된 보기를 만들어야 합니다.
5. 데이터 거버넌스 및 보안 구현: 원하는 거버넌스 및 보안 프로토콜을 수립했습니다. 이제 이를 실현해야 합니다. 여기에는 데이터 품질, 데이터 계보, 데이터 마스킹 프로세스를 구현하고 액세스 및 사용자 권한 부여 프로토콜을 설정하는 것이 포함됩니다.
6. 데이터 분석 구현: 데이터 패브릭이 구현되었다면 다음 단계는 데이터 분석을 실행하는 것입니다. 최고의 소프트웨어 솔루션이 이 단계에서 다음 단계로 나아가는 데 도움을 줄 것입니다. 여기에는 기존 시스템과 애플리케이션의 원활한 통합, 데이터 세트의 안전한 이동, 가장 실행 가능하고 관련성이 높은 실시간 인사이트와 결과를 제공하는 분석 구성을 개발, 자동화 및 배포하는 데 도움이 되는 AI 기반 인사이트가 포함됩니다.
7. 변경 관리 및 커뮤니케이션: 데이터 패브릭 아키텍처를 구현하려면 조직이 새로운 데이터 관리 관행을 채택하고 여러 팀과 비즈니스 영역에서 데이터 사용을 촉진할 준비가 되어 있는지 확인하기 위해 문화적 변화가 필요합니다.

데이터는 정보이며 정보는 곧 힘입니다. 데이터 패브릭 솔루션은 팀이 올바른 정보와 가장 정확한 데이터 기반 인사이트를 바탕으로 보다 쉽게 협업할 수 있도록 도와줍니다. 귀사의 시스템과 팀에는 무궁무진한 잠재력이 숨어 있습니다. 지금 바로 SAP에 문의하여 비즈니스 전반에서 그 힘을 발휘하는 방법을 알아보세요.