2022년 이후 데이터 통합의 미래

스크립트 수동 생성, 데이터 스크러빙, 나중에 데이터 웨어하우스 또는 ETL로 로드(추출-변환-로드)를 포함한 기존 방법을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 통합했습니다. Yash Mehta는 이러한 방법이 자원 제약의 시대에 채택되었으며 이제는 매우 시간 집약적이고 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. , IoT 및 빅 데이터 과학 전문가.

원본과 대상이 동일한 스키마, 형식 또는 유형을 사용하지 않을 수 있으므로 데이터를 삭제하는 데 엄청난 시간이 필요합니다. 따라서 이러한 방법은 비용이 많이 들고 숙련된 인력이 필요합니다. 전 세계 엔터프라이즈 데이터 통합 ​​시장 규모는 2021-2027년 동안 CAGR 7.1%로 2020년 2억 3008만 달러(1억 98270만 유로)에서 2027년 3억 8434만 달러(3억 1203만 유로)에 이를 것으로 예상됩니다.

글로벌 엔터프라이즈 데이터 통합 ​​시장 보고서를 읽고 데이터 통합 ​​시장 성장의 추진 요인을 이해하십시오.

소개

데이터 통합을 설명하려면 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고 결합된 데이터에 대한 통합 보기를 제공하는 프로세스입니다. 이 프로세스를 통해 단일 인터페이스에서 모든 데이터를 처리 및 조작하고 분석(통계 사용)을 수행할 수 있습니다. 비즈니스 프로세스에 사용할 수 있는 새로운 중앙 집중식 기술 시스템으로 데이터의 소스와 유형이 계속 증가하고 있으므로 해당 데이터의 품질을 유지하는 데 도움이 되는 데이터 통합 ​​방법과 도구를 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

데이터 통합의 중요성

데이터 통합은 조직이 서로 다른 애플리케이션에 다양한 정보를 저장할 때 급진적입니다.

데이터 통합이 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 문제에 대해 논의해 보겠습니다.

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데이터 사일로

데이터 사일로는 이름에서 알 수 있듯이 격리된 데이터의 저장소입니다. 비즈니스 측면에서 이는 다양한 정보가 특정 사업부 또는 부서에서 제어하고 조직 전체에서 사용할 수 없음을 의미합니다. 조직은 정보 저장에 사용되는 소프트웨어가 호환되지 않는 경우에도 이 문제에 직면합니다.

조직이 서로 다른 소스에 저장된 정보를 모아서 질적 추론을 이끌어내는 것은 벅찬 도전이 됩니다.

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느린 분석

데이터 분석가와 리더는 오늘날의 의사 결정에서 신뢰할 수 있는 데이터에 크게 의존하며 좋은 데이터를 통합하고 분석하는 데 상당한 시간이 걸립니다. 오늘날 기업은 모든 비즈니스 가치를 실현하기 위해 실시간 데이터 분석이 필요합니다. 따라서 데이터를 통합하기 위해서는 안정적이고 발전된 시스템이 필요합니다.

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전체적인 보기

데이터가 다양한 플랫폼, 소스 또는 애플리케이션에 분산되어 있으면 데이터를 전체적으로 보기가 어렵습니다. 예를 들어, 다양한 CRM 장치 또는 애플리케이션에서 가져온 조직의 고객 데이터는 오프라인 및 온라인 상점에 따라 다를 수 있지만 조직의 데이터 팀은 해당 데이터를 고객의 정보 및 지리 정보와 매핑하여 판매 확대를 위한 심층 분석을 수행하려고 합니다. 이 정보의 상관 관계는 중요하며 모든 CRM 플랫폼의 통합이 필요합니다. 그렇지 않으면 이 데이터를 수동으로 통합하는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다.

데이터 통합을 위한 방법 및 도구

기업의 어려움은 데이터 부족이 아니라 데이터의 양과 적시 분석입니다. 다양한 클라우드 애플리케이션에서 조직 및 산업 전반의 IoT 엔드포인트로 흐르는 방대한 데이터는 데이터를 적시에 분석하는 작업을 매우 어렵게 만듭니다.

소스 시스템에서 대상 시스템으로 데이터를 연결하고 라우팅하는 프로세스는 다양한 데이터 통합 ​​기술(일반적인 전통적 또는 현대적 방법)을 통해 달성됩니다.

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전통적인 방법

전통적인 방법은 일반적으로 일괄 처리되며 데이터 분석가에게 실시간 데이터 분석을 수행할 기회를 제공하지 않습니다.

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현대적 방법

최신 데이터 통합 ​​방법은 데이터의 민첩한 특성과 함께 발전하고 끊임없이 변화하는 데이터 통합 ​​요구 사항에 적응하도록 구축되었습니다. 일부 성공적인 최신 접근 방식은 자동화된 ELT(추출-로드-변환) 및 클라우드 기반 데이터 통합입니다.

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ELT 기본적으로 변환 단계를 변환하기 전에 데이터를 로드할 수 있는 데이터 파이프라인 끝으로 이동합니다. 이러한 방식으로 데이터 웨어하우스는 단일 정보 소스로 유지됩니다. 따라서 변환을 수행하는 동안 웨어하우스 데이터의 무결성이 손상되지 않았습니다.

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클라우드 기반 데이터 통합 기업이 다양한 소스(클라우드 애플리케이션 및 온프레미스 시스템)의 데이터를 일반적으로(항상 그런 것은 아님) 클라우드 기반 데이터 웨어하우스에 결합하는 데 도움을 줍니다. 이러한 데이터 통합을 통해 운영 효율성이 향상되고 기업의 내부 커뮤니케이션이 향상됩니다. SaaS(Software as a Service) 솔루션과 온프레미스 애플리케이션이 혼합된 하이브리드 방식으로 운영되는 기업이 늘어남에 따라 전문가들은 기업의 90% 이상이 클라우드 기반 데이터 통합을 지향할 것이라고 밝혔습니다. 이러한 통합을 통해 데이터와 프로세스를 실시간으로 교환할 수 있습니다. 통합 데이터는 네트워크나 인터넷을 통해 여러 장치에서 액세스할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 클라우드 기반 데이터 통합 ​​플랫폼은 K2View 입니다. 데이터 통합, Informatica 클라우드 데이터 통합, Amazon Redshift, Snowflake 등

최신 데이터 통합 ​​시작하기

최신 데이터 통합 ​​접근 방식을 사용하면 데이터 세트를 관리 및 삭제하고 나중에 개별 데이터 웨어하우스 환경에 데이터를 로드하는 수동 작업이 더 이상 필요하지 않습니다. 이제 모든 클라우드 기반 데이터 통합 ​​플랫폼에서 필요할 때 필요한 데이터를 저장, 스트리밍 및 전달할 수 있습니다. 예를 들어, K2View 데이터 통합은 기술이나 형식에 관계없이 서로 다른 소스의 데이터를 관리하고 비즈니스 엔터티(예:고객, 위치, 장치, 제품)에 대한 데이터 필드를 모델링하는 데이터 통합 ​​플랫폼입니다. 다음으로 이 데이터는 마이크로 데이터베이스로 수집됩니다. 나중에 데이터 마스킹, 변환(메모리 내 데이터베이스를 사용하여 고속으로 데이터 변환 수행) 및 보강과 같은 다른 데이터 처리 단계가 수행됩니다. 마지막으로 이 통합 데이터는 소비 애플리케이션으로 전송됩니다.

결론

데이터 통합의 세계에서 최신 데이터 통합 ​​접근 방식은 엔지니어링 비용 절감 및 데이터 강화에서 통찰력 확보 시간 단축 및 변화에 대한 적응력 향상에 이르기까지 많은 이점을 보유하고 제공합니다.

저자는 IoT 및 빅 데이터 과학 전문가인 Yash Mehta입니다.