강력한 DataOps가 신뢰할 수 있는 데이터 분석을 이끄는 이유

DataOps 프로세스가 잘 이해되지 않으면 데이터와 분석 결과에 일관성 없는 문제가 발생할 수 있습니다.

강력한 DataOps 프로세스의 필요성은 종종 과소평가되며, 데이터 분석 프로젝트에 적용될 때 오해받기도 합니다. 간단히 말해, DataOps는 데이터에 대한 DevOps(도구와 IT 운영을 결합하는 관행 세트)이며, 배포를 하거나 변경을 할 때마다 이미 존재하는 데이터와 추진 중인 변경의 잠재적 영향을 염두에 두어야 한다는 핵심 아이디어를 운영화하는 프로세스입니다.

적절한 주의가 기본 DataOps 프로세스에 기울여지지 않는 상황에서는 수많은 문제가 발생할 수 있으며, 궁극적으로 심각한 함의로 이어집니다.

참고: DataOps: 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 방법

프로덕션에서 무언가를 깨뜨리는 변경을 푸시함

이는 모든 데이터 팀의 최악의 악몽입니다. 더 나쁜 것은 1) 어떤 변경이 도입되었는지, 2) 어떻게 문제를 제거할지 알 수 있는 프로세스가 없는 것입니다. 배포되는 변경 사항에 대한 가시성이 없다면 새로 도입된 문제를 신속하게 해결할 방법이 없습니다. 이는 개발 이슈지만, 고객이 시스템과 기본 프로세스를 신뢰하지 않게 되고(실시간으로 손상된 데이터 보기 시작), 전체 데이터 프로그램의 신뢰성이 의심받게 되면서 비즈니스 이슈로 빠르게 변합니다. 이는 명확하고 테스트되고 문서화된 프로세스로 해결될 수 있었던 문제 때문에 발생합니다.

개선 사항 제공 속도

제대로 된 프로세스가 없고 부정확한 데이터가 보인다면, 이슈를 수정하고 개선 사항을 제공하는 데 걸리는 시간은 극도로 길어질 것입니다. 결과는? 더 오랫동안 나쁘거나 불완전한 데이터를 보게 될 것입니다. 배포 프로세스 자체를 전체 데이터 프로그램의 일부로 봐야 합니다. 배포 프로세스만 테스트하기 위해 코드 변경 없이 배포해 보세요. 프로세스 자체가 제대로 작동하는지, 아니면 그 프로세스가 실제로 잘못된 것을 프로덕션에 도입하는지 확인해야 합니다.

핫픽스(hot-fix) 능력 상실

이슈는 불가피하게 발생하며, 개발 팀은 신속하게 개입하여 즉각적인 문제를 해결하는 핫픽스를 수행할 수 있어야 합니다. 하지만 DataOps 프로세스가 없으면 다음 배포에서 같은 버그를 재도입할 위험이 있습니다.

참고: Time to Market is Everything – Make it Happen with DataOps

인적 오류와 비용

아무리 조심해도 실수는 일어납니다. DevOps 프로세스는 데이터 분석 프로그램에서 인적 오류를 최대한 제거하도록 설계되었습니다. 인적 오류가 적을수록 데이터와 프로그램이 더 정확해집니다. 사람은 비싸고, 프로세스는 그 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 배포에 더 많은 사람이 관여할수록 비용이 더 많이 듭니다. 데이터 분석 프로그램의 수동 측면을 제거하면 더 나은, 더 저렴한, 더 빠른 프로그램을 갖게 됩니다.

현재 DataOps 프로세스 상태가 불확실하다면 팀에 다음 질문들을 해보세요. 답변이 필요한 모든 것을 알려줄 것입니다.

1. 데이터 변경을 프로덕션에 반영하는 현재 프로세스는 무엇인가? 일관되고 잘 문서화되어 있는가?
2. 작업이 수행되는 격리된 개발 및 테스트 환경이 있는가?
3. 사람들이 프로덕션에 변경하기 위한 관리자 접근 권한을 가지고 있는가? 개발과 배포 사이의 거버넌스는 무엇인가? (즉, 사람들이 자신의 변경을 프로덕션에 푸시하는 것을 방지하는 프로세스가 있는가?)

DataOps 프로세스가 잘 이해되지 않으면 데이터에 일관성 없는 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터의 일관성 없음은 고객이 정보 품질에 대해 의심을 품게 하고, 그들이 보는 것을 진실의 근원(source of truth)으로 신뢰할 수 없게 만듭니다. 더 나은 프로세스를 구축하면 더 빠르게 가고, 고객 눈에는 신뢰할 수 있는 상태로 남으며, 중요한 비즈니스 의사결정에 의존할 수 있는 단일 버전의 진실을 구축했음을 알게 될 것입니다.