데이터 준비 자동화가 어떻게 통찰력을 얻는 시간을 단축합니까?

생성되고 소비되는 데이터의 양은 방대합니다. IoT 및 빅 데이터 과학 전문가인 Yash Mehta는 기술의 발전으로 인해 우리가 처리하는 데이터의 양이 앞으로 계속 증가할 것이라고 말합니다.

10년이 가까워지면 전체 데이터 양은 현재 존재하는 데이터 양의 거의 10배에 달하는 572제타바이트에 이를 것입니다. 결국 데이터를 관리하고 구성하는 것은 조직에 매우 복잡한 작업이 될 것이며 수집된 데이터에서 귀중한 정보를 수집하는 프로세스는 엄청난 시간을 소비합니다.

실시간 통찰력을 얻고 나머지 경쟁업체로부터 시장에서 앞서 나가기 때문에 동시에 더 빠르게 작업해야 한다는 압박은 오늘날 조직이 직면한 주요 과제 중 하나입니다. 모든 작업을 수동으로 수행하는 것이 불가능한 것은 아니지만 모든 작업을 수동으로 수행하는 데는 많은 어려움이 있습니다. 따라서 자동화는 조직이 귀중한 정보를 얻고 데이터 변환 프로세스를 간소화할 수 있는 유일한 방법이 되었습니다. 데이터 패브릭 동향 보고서에 따르면 데이터 자동화 시장 규모는 2026년에 42억 달러(35억 6천만 유로)에 이를 것으로 나타났습니다.

전략적 데이터 자동화

비즈니스 프로세스 자동화는 인력을 기술로 대체한다는 것을 의미하는 자동화 개념을 접할 때 사람들 사이에 일반적인 오해가 있습니다. 자동화는 작업 공간에서 사람을 대체하는 것이 아니라 작업을 원활하고 효율적으로 수행하는 데 도움이 된다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 말 그대로 복잡한 데이터 세트를 분석하는 데 인간의 두뇌만큼 효율적인 기술은 없습니다.

대부분의 반복적이고 단조로운 비즈니스 운영은 자동화될 수 있지만, 이를 위해서는 수동으로 코딩된 코드 내에서 적용되는 비즈니스 로직 및 규칙의 구현이 필요합니다. 비즈니스를 위한 올바른 결정을 내리고 해석하려면 인간의 지능이 필요하며 항상 그럴 것입니다. 데이터 정리 및 준비와 같은 작업을 자동화하면 다양한 복잡한 데이터 분석을 수행하는 데 많은 시간이 소요됩니다.

개발자의 전문성에도 불구하고 자동화에 대한 요구가 증가함에 따라 증가하는 데이터 양을 유지하고 데이터에서 적절한 통찰력을 수집하는 것이 불가능할 것입니다. 필요한 로직을 자동화에 구현하기 위한 수동 코딩은 매우 제한된 시간 내에 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는 경우 매우 어려울 것입니다. 데이터 준비 및 비즈니스 자동화를 위한 새로운 방법을 발견하면 통찰력을 더 빨리 얻는 데 도움이 될 것입니다.

현재 시장에는 신뢰할 수 있는 최신 정보 및 시간 기반 통찰력을 제공하는 다양한 데이터 준비 도구가 있습니다. 이러한 도구는 데이터를 암호화하여 더욱 안전하고 안전하게 만듭니다. 예를 들어, K2View 의 데이터 준비 도구는 고객 주문 및 세부 정보와 같은 비즈니스 엔터티의 모든 속성을 캡처합니다. 또한 비즈니스 엔터티에서 데이터를 수집, 처리 및 파이프라이닝하면 데이터 무결성이 보장되는 동시에 필요한 데이터에 빠르고 쉽고 일관되게 액세스할 수 있습니다. Alteryx와 같은 다양한 도구가 있습니다. , 캠브리지 의미 및 데이터미어 .

데이터 변환 프로세스 자동화의 필요성

반복적이고 단조로운 작업을 자동화하고 조직이 데이터 처리 및 분석의 다른 측면에서 작업할 수 있는 더 많은 시간을 제공하는 것 외에도 자동화는 다음과 같은 다양한 다른 이점을 제공합니다.

데이터 기록 유지 – 데이터 변환 방법을 자동화하면 기업이 새로운 데이터 세트를 효과적으로 구성할 수 있습니다. 이는 차례로 전체 데이터 세트를 유지 관리하고 필요할 때마다 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.

주요 우선순위에 집중 – BI(비즈니스 인텔리전스) 팀의 역할은 시의적절하고 중요한 통찰력을 제공하는 것뿐입니다. 그들은 비즈니스에 매우 필수적인 혁신적인 이니셔티브에 대해 작업해야 합니다. 앞서 언급했듯이 자동화 작업은 비즈니스의 중요한 측면에서 작업하기에 충분한 시간을 제공합니다.

더 나은 의사 결정 – 자동화를 통해 보다 완전하고 정확한 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이는 관리 팀이 전략적이고 신속한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

비용 효율적인 비즈니스 프로세스 – 시간은 모든 비즈니스에 필수적인 요소입니다. 데이터 변환 프로세스 및 기타 데이터 관련 작업을 자동화하면 비용을 절감하고 리소스를 보다 효율적으로 소비하면서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

워크플로 자동화 방법

내장 스케줄러 및 타사 스케줄러 사용

ELT 제품에는 스케줄러가 내장되어 있습니다. 따라서 제품을 출시하기 위해 타사 응용 프로그램이나 기타 플랫폼에 의존할 필요가 없습니다. ELT 도구를 사용하면 작업을 중앙에서 관리할 수 있으므로 작업을 보다 쉽게 ​​유지 관리할 수 있습니다. ELT 도구 사용의 또 다른 이점은 종속성 관리입니다. 여기에서 상위 작업을 사용하여 하위 작업을 트리거할 수 있습니다. 종속성 관리는 작업을 분류하고 관리를 더 쉽게 만듭니다. 많은 플랫폼에서 API 실행을 허용합니다. 운영 체제에 내장된 스케줄러를 사용하여 API 호출을 원하는 방식으로 예약할 수 있습니다.

많은 타사 도구가 ELT 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 ELT 도구를 사용하면 개발 환경 내에서 레거시 시스템과 통합할 수 있는 기능이 제공됩니다. 그러나 타사 ELT 도구를 사용하려면 제품을 구현하는 데 사용되는 서비스와 리소스에 대해 추가 비용을 지불해야 합니다.

클라우드 서비스 제공업체 서비스

기업은 클라우드 기술로 빠르게 전환하고 있습니다. 기업의 94%가 이미 클라우드 도입으로 전환한 것으로 나타났습니다. 데이터 저장 및 관리 외에도 CSP는 자동화를 지원하는 다른 많은 서비스를 제공합니다. 예를 들어 메시징 서비스를 사용하여 작업을 트리거합니다.

메시징을 지원하는 모든 사용자 지정 작업 또는 프로덕션 작업은 작업 대기열에서 들어오는 메시지를 수신하고 메시지 내용을 기반으로 작업을 시작할 수 있습니다. 제품의 기능과 기능에도 불구하고 일반적인 작업 개념은 동일하게 유지됩니다. AWS SQS, 마이크로소프트 Azure Queue Storage는 이러한 메시징 서비스의 일부 예입니다.

위에서 언급한 메시징 서비스 외에도 CSP는 자동화에 도움이 되는 서버리스 기능을 제공할 수도 있습니다. 서버리스 기능을 사용하여 작업을 자동으로 트리거할 수 있습니다. 서버리스 기능을 사용할 때의 장점은 해당 기능을 사용할 때만 회사에서 비용을 지불하면 된다는 것입니다. AWS Lambda 함수 및 Google Cloud 기능은 서버리스 클라우드 서비스의 예입니다.

인공 지능과 기계 학습의 도움으로 자동화가 훨씬 쉽고 효율적이 될 것입니다. 이를 통해 조직은 데이터를 준비하고 기술이 발전함에 따라 효과적으로 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 채택하려면 조직에서 이러한 기술을 채택할 때 수반되는 변화를 수용하고 수용할 수 있는 열린 마음을 가져야 합니다.

저자는 IoT 및 빅 데이터 과학 전문가인 Yash Mehta입니다.