2024년 이후 데이터 통합: 미래를 형성하는 트렌드

전통적 데이터 통합은 수동 스크립팅, 세심한 클렌징, 이후 데이터 웨어하우스나 ETL 파이프라인으로 로딩에 의존했다. 이 레거시 방식은 한때 자원 제약 환경에 맞았지만, 이제는 노동 집약적이고 비용이 많이 들며 오류에 취약하다고 IoT 및 빅데이터 전문가 Yash Mehta는 경고한다.

소스와 타겟의 스키마, 포맷, 데이터 타입이 다를 때 데이터 정제는 시간이 많이 걸린다. 결과적으로 고가의 숙련 인력이 필요하다. 글로벌 엔터프라이즈 데이터 통합 시장은 2020년 23억 800만 달러(약 19억 8270만 유로)에서 2027년 38억 4340만 달러(약 33억 1203만 유로)로 성장해, 2021~2027년 연평균 7.1% 성장률(CAGR)을 기록할 전망이다.

글로벌 엔터프라이즈 데이터 통합 시장 보고서를 읽고 이 성장의 동인을 이해하세요.

소개

데이터 통합은 서로 다른 소스의 데이터를 병합해 통합된 뷰를 제공하는 프로세스다. 이 통합 뷰는 조직이 단일 인터페이스를 통해 데이터를 관리, 조작, 분석할 수 있게 해 더 깊은 인사이트를 연다. 비즈니스 프로세스가 점점 중앙집중식 기술 스택에 의존함에 따라 데이터 양과 다양성이 늘어나, 데이터 품질 유지를 위한 강력한 통합 방법과 도구가 필수적이다.

데이터 통합의 중요성

데이터 통합은 조직의 정보가 여러 애플리케이션에 분산돼 있을 때 변혁적이다.

데이터 통합이 해결하는 주요 과제는 다음과 같다:

• 데이터 사일로 – 개별 부서가 통제하는 고립된 저장소로 조직 가시성과 교차 기능 협업을 저해
• 느린 분석 – 분석가는 신뢰할 수 있는 데이터에 의존하지만 수동 통합으로 의사결정 지연; 실시간 분석은 이제 경쟁 우위의 필수 요소
• 전체적 뷰 – 플랫폼 간 파편화된 데이터가 완전한 그림을 가림. 예: 온라인과 오프라인 채널 간 서로 다른 CRM 시스템의 고객 데이터 차이; 이 소스들을 통합하면 포괄적이고 실행 가능한 분석 가능

데이터 통합 방법과 도구

현대 비즈니스 환경은 클라우드 애플리케이션, IoT 디바이스, 레거시 시스템에서 대규모 데이터 스트림이 특징이다. 이 데이터를 적시에 분석하는 것은 점점 더 어렵다.

통합 파이프라인은 레거시 접근부터 최첨단 솔루션까지 다양한 기법으로 달성할 수 있다.

• 전통적 방법 – 실시간 분석을 지원하지 않는 배치 지향 워크플로
• 현대적 방법 – 민첩성과 확장성을 위해 설계됨. 자동화된 ELT(추출-로드-변환) 및 클라우드 기반 통합 포함

ELT는 변환 단계를 파이프라인 끝으로 이동해 원시 데이터를 먼저 로드한 후 데이터 웨어하우스 내에서 변환한다. 이는 데이터 무결성을 보존하고 웨어하우스가 단일 진실 공급원으로 남게 한다.

클라우드 기반 데이터 통합은 클라우드 애플리케이션과 온프레미스 시스템의 데이터를 연결해 일반적으로 클라우드 기반 웨어하우스로 통합한다. 이 접근법은 운영 효율을 높이고 내부 커뮤니케이션을 개선한다. 업계 전문가들은 기업의 90% 이상이 클라우드 기반 통합을 채택해 디바이스와 네트워크 전반에서 실시간 데이터 교환을 가능하게 할 것으로 예측한다. 주요 플랫폼으로는 K2View Data Integration, Informatica Cloud Data Integration, Amazon Redshift, Snowflake가 있다.

현대적 데이터 통합 시작하기

현대적 통합은 수동 데이터 스크러빙과 별도 웨어하우스 수동 로딩의 필요성을 없앤다. 대신 데이터는 클라우드 기반 플랫폼에서 저장, 스트리밍, 온디맨드 제공될 수 있다. 예를 들어 K2View Data Integration은 이기종 소스에서 데이터를 수집, 비즈니스 엔티티(고객, 위치, 디바이스, 제품)를 모델링해 마이크로 데이터베이스에 저장한다. 이후 단계(데이터 마스킹, 고속 인메모리 변환, 엔리치먼트)가 데이터를 다운스트림 애플리케이션 소비용으로 준비한다.

결론

오늘날 데이터 중심 세계에서 현대적 통합 전략은 상당한 이점을 제공한다: 엔지니어링 비용 절감, 데이터 품질 향상, 인사이트 도출 시간 단축, 진화하는 비즈니스 니즈에 대한 적응력 증대.

저자: Yash Mehta, IoT 및 빅데이터 과학 전문가.