DataOps: 더 빠르고 신뢰할 수 있는 분석을 위한 데이터 파이프라인 간소화

DataOps는 비즈니스 요구사항을 더 잘 충족하기 위해 데이터 및 분석 파이프라인을 구축하고 개선하는 새로운 애자일 프랙티스, 프로세스, 기술의 집합입니다.

데이터는 매초마다 증가하여 분석 목적으로 활용할 수 있는 잠재적인 정보의 보고를 제공합니다. 하지만 종종 데이터 문제로 인해 분석이 중단됩니다. 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 데이터가 어디에서 오는지, 신뢰할 수 있는지 확신할 수 없습니다.

이상적인 세상에서는 기업 전체 분석과 특정 프로젝트 인사이트를 위해 손에 쥔 데이터에 온디맨드로 접근하고 신뢰할 수 있어, 경쟁사보다 앞서 나가는 비즈니스 결정을 내릴 수 있을 것입니다. 하지만 현실은 증가하는 데이터 소스, 플랫폼, 애플리케이션이 대부분의 조직에 심각한 데이터 정체와 장애물을 만들었습니다.

생산, 수집, 관리되는 방대한 양의 데이터는 고객, 제품, 시장을 더 잘 이해하기 위한 건강한 데이터 환경을 조성해야 하지만, 우리는 계속 부족합니다.

데이터에 대한 새로운 접근 방식

이러한 도전에 직면하여 기업은 기존 정보 사일로와 데이터 정체를 해소할 해독제가 필요합니다. 끊임없이 변화하는 데이터를 다루기 위한 적절한 도구, 기술, 스킬셋을 이해하고 활용하는 포괄적인 방식이 필요합니다. DataOps가 바로 그 접근 방식입니다.

DataOps는 데이터의 동적 특성을 수용하여 기업이 실시간 분석을 개발하고 제공하는 더 나은 방법을 발견할 수 있게 합니다. DevOps 방법론의 발자취를 따라 DataOps는 비즈니스 요구사항을 더 잘 충족하기 위해 데이터 및 분석 파이프라인을 구축하고 개선하는 새로운 애자일 프랙티스, 프로세스, 기술의 집합입니다.

참고: DataOps-숙련된 데이터 파이프라인 엔지니어가 스트리밍 분석에 필수적

일부 기업은 단일 기술 솔루션이 있다고 주장하지만, DataOps는 특정 수의 라이선스를 주문하는 것만으로는 답을 찾을 수 없음을 인정합니다. 이는 데이터를 다르게 보고 관리하는 사고방식에 의해 주도되는 완전한 학문적 접근 방식입니다. 핵심적으로 DataOps는 데이터 운영에 영향을 미치는 모든 요소를 간소화하여 비즈니스 성과를 높이는 것을 목표로 하는 방법론으로, 이 새로운 관점과 데이터 원칙을 지원하는 프로세스와 다양한 기술을 구현합니다.

변화의 속도로 움직이기

기업은 이제 인터넷과 소셜 미디어에서 뉴스와 정보에 즉시 접근할 수 있으며, 비즈니스 사용자는 집에서처럼 직장에서도 데이터에 즉시 접근하여 일하기를 원합니다. 이 요구사항은 많은 기업이 아키텍처로 삼고 있는 반정기적 배치 접근 방식보다 더 통합되고 효율적인 데이터 접근 방식을 요구합니다.

적시에 올바른 정보와 분석을 갖춘 기업이 변화의 속도에서 승리할 수 있다는 것이 명확해졌습니다. 기업이 데이터 속도 움직임에 발맞추고 자체 환경의 복잡성을 관리하려 할수록 데이터 가용성 개선은 더욱 어려워졌습니다. 증가하는 병목 현상이 DataOps 채택의 주요 동인입니다. 원시적이고 다양한 수신 데이터 소스는 형태와 형식을 갖추어야 하며, 데이터를 제공하는 사람과 의사결정에 사용하는 사람 사이의 마찰을 줄여야 합니다.

DataOps는 데이터 중심 기업을 지원하고 인사이트 도달 시간을 단축하며, 데이터 접근 및 사용과 관련된 많은 문제를 해결함으로써 게임의 규칙을 바꿉니다. 이 방법론은 조직 전체에서 데이터 흐름의 커뮤니케이션, 통합, 자동화 개선에 중점을 둡니다. 민첩성, 지속적 통합, 테스트를 결합하면서 데이터 소유자, 데이터베이스 관리자, 파이프라인과 프로세스를 구축하는 데이터 엔지니어, 데이터 소비자 간의 협업을 증진하는 커뮤니케이션 계층을 추가합니다. 그 결과 마침내 조직 전체에 혜택을 주는 실시간 데이터를 얻게 됩니다.

진보적인 기업은 최신 데이터 아키텍처를 사용하여 끊임없이 확장되는 데이터 볼륨을 관리합니다. 기업에 민첩성, 유연성, 더 높은 효율성을 제공하는 클라우드 같은 플랫폼을 활용하고 데이터 통합 도구와 결합하면, 적절한 보안, 품질, 메타데이터 수준으로 데이터 전달과 프로세스를 자동화할 수 있는 기반이 마련됩니다. 여기에 DataOps가 추가되면, 조직은 올바른 기술과 결합된 내부 정렬을 통해 실시간 데이터 분석과 협업적 데이터 관리 접근 방식을 지원합니다.

DataOps 채택은 인사이트 도달 시간을 가속화하고 데이터의 다양한 종류와 속도를 처리하는 방법을 해결합니다. 그러나 이 방법론의 본질상 성공적으로 변화의 속도로 운영하기 위해 무엇이 필요한지에 대한 질문이 제기됩니다.

DataOps 성공의 열쇠

DataOps는 데이터 프로세스를 변환하는 데 큰 가능성을 가지고 있습니다. DataOps가 성공하려면 기업은 몇 가지 기술 요구사항을 따라야 합니다.

첫 번째 요구사항은 지속적 데이터 통합입니다. 이는 최신 데이터 플랫폼의 기반이자 실시간 데이터 분석을 달성하는 열쇠입니다. 주간 또는 월간 단위로 데이터를 이동하던 기존 ETL 접근 방식과 배치 뷰 대신, DataOps는 증분 데이터 변경의 지속적 통합이 필요합니다. 이는 소스 시스템 설치가 필요 없는 변경 데이터 캡처(CDC) 같은 기술 적용을 의미합니다. 트랜잭션 시스템, 관계형 데이터베이스, 메인프레임 시스템, 애플리케이션에서 데이터와 메타데이터의 변경을 비침습적으로 캡처하여 데이터 파이프라인 프로세스에서 필요한 곳으로 스트리밍합니다.

기업은 다양한 플랫폼을 지원하고 변경 데이터 캡처 프로세스가 소스와 타겟 관점에서 작동하여 필요할 때와 장소에 데이터를 전달하고 정제하는 데 도움이 되는 범용 솔루션을 선택하는 것이 가장 중요합니다. 이는 데이터베이스 복제를 가능하게 하여 비용 절감과 민첩성을 위해 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크로의 이동을 지원하면서 실시간 이동을 위한 데이터 파이프라인을 제공합니다.

DataOps가 성공하려면 자동화도 필수적입니다. 클라우드와 데이터 레이크 같은 최신 플랫폼 구현이 기업에서 이루어지고 있으며, 데이터 파이프라인 자동화는 데이터의 효율적인 생성, 전달, 정제를 보장하면서 다양한 비즈니스 사용자에게 분석 하위 세트를 전달합니다. 이기종 및 분산 워크로드를 자동화함으로써 사용자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하여 적시에 최선의 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

새로운 기술을 채택하고 새로운 데이터 파이프라인을 구현할 때 민첩성을 고려해야 합니다. 솔루션은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 어디에서든 실행되어 '움직이는 아키텍처', 즉 플랫폼과 데이터 형식의 끊임없는 변화를 따라잡을 수 있어야 합니다. 유연한 CDC는 기업을 미래에 대비시킨 민첩한 최신 인프라를 제공하여 비즈니스 사용자 요구사항을 충족하는 올바른 데이터 로드를 제공합니다.

고려해야 할 마지막 요소는 신뢰이며, 이는 메타데이터에서 나옵니다. DataOps에서 가장 중요한 측면 중 하나인 신뢰는 사용자가 데이터가 어디에서 왔는지, 어떻게 변환되었는지, 언제 누가 변경했는지 알 수 있어야 합니다. 이는 사용자가 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 데이터 카탈로그 같은 기술로 달성됩니다. 또한 데이터 계보를 제공하는데, 이는 데이터가 어디서 캡처되었는지, 어떻게 변환되었는지, 검증되었는지 확인하는 맥락을 제공하므로 매우 중요합니다. 이러한 정보는 모든 데이터 이동이 올바르게 기록되었음을 사용자에게 확신시킵니다.

맑은 데이터의 길

비록 초기 단계지만, DataOps 채택은 조직이 경쟁에서 앞서 나가는 것을 방해하는 많은 데이터 관련 정체 문제를 완화하고, 분석 준비된 데이터를 더 많은 분석 사용자에게 전달하는 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

성공적으로 실행되면 DataOps는 기업이 생산성을 개선하고, 프로세스를 간소화 및 자동화하며, 데이터 출력을 늘리고, 팀 간 협업을 강화하여 비즈니스가 변화의 속도로 운영할 수 있게 합니다.