데이터 오케스트레이션완벽 가이드

대부분의 데이터 중심 기업은 데이터 오케스트레이션을 통해 큰 성과를 거둘 수 있습니다. 데이터 파이프라인을 자동화하면 기업 내 다양한 ​​소스와 시스템의 데이터를 더 신속하게 활용할 수 있고, 데이터 품질은 물론 시스템의 데이터 가독성을 높일 수 있기 때문입니다.

일반적으로 조직의 규모가 클수록 데이터 환경은 더욱 복잡해집니다. 데이터 오케스트레이션을 도입하면 데이터를 활용하고 AI 및 분석 시스템에서 사용하도록 준비할 수 있으며, 이를 통해 의사 결정을 촉진하고 운영 효율성을 높이며 데이터 보안을 유지하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 다시 말해, 데이터 오케스트레이션은 운영 복잡성을 관리하고 신뢰성을 보장하며 이해관계자의 신뢰를 강화하는 데 필수적입니다.

데이터 오케스트레이션은 단순히 데이터를 저장하거나 관리하는 방식이 아닙니다. 데이터 오케스트레이션은 도구로 여러 소스의 가공 전 데이터를 처리하고 이를 다양한 데이터 중심 비즈니스에 활용할 수 있도록 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 이 과정을 자세히 살펴보겠습니다.
 

1단계: 데이터 정리

데이터 오케스트레이션의 첫 번째 단계는 관련 시스템과 소스에서 데이터를 가져와 중앙 집중화하는 것입니다. 데이터 소스에는 온프레미스 또는 클라우드 기반의 내부 CRM이나 ERP 시스템, 또는 소셜 미디어나 뉴스 웹사이트 같은 외부 소스가 포함될 수 있습니다. 데이터 정리는 유사한 데이터(예: 모든 판매 데이터 또는 신규 잠재 고객의 모든 전화번호)를 한 곳에 통합한 후, 다음 단계에서 최적화할 수 있도록 준비하는 작업을 포함합니다.
 

2단계: 데이터 변환

변환 단계에서는 오케스트레이션 도구로 가공 전 데이터를 가져와 이를 비즈니스 규칙과 일관된 형식을 적용하여 표준화합니다. 누락된 정보가 있으면 도구를 통해 비어 있는 부분을 채우고 오류를 수정하여 데이터를 보강할 수 있습니다. 이 단계의 목표는 정확하고 일관된 데이터를 표준 형식으로 완성하는 것입니다. 이를 통해 머신러닝 모델과 분석 도구는 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있으며, 그 후 조직은 데이터를 분석하고 대시보드 및 시각화 도구를 통해 해당 정보를 손쉽게 공유할 수 있습니다.
 

3단계: 데이터 활성화

데이터를 읽기 쉬운 형식으로 정규화하고 오류를 최소화했다면, 해당 데이터를 분석하거나 시각화 및 대시보드 도구를 지원하는 시스템에서 사용할 수 있도록 만들어야 합니다. 이를 데이터 활성화라고 합니다.

데이터 오케스트레이션 도구를 활용하면 데이터를 비즈니스 의사 결정, 데이터 분석 또는 AI 애플리케이션 등에서 더 쉽게 사용할 수 있도록 데이터 접근성을 높일 수 있습니다. 이러한 도구는 앞서 설명한 단계를 자동화하고 가공 전 비즈니스 데이터에서 더 많은 가치를 추출하므로, 데이터에서 인사이트 도출 시 걸리는 시간을 단축합니다. 이에 대한 이점 몇 가지를 살펴보겠습니다.
 

1. 신뢰성 및 일관성 향상

정제되고 정확한 데이터를 머신러닝 및 데이터 분석에 제공하면 보다 신뢰할 수 있고 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
 

2. 효율성 및 확장성 개선

규모가 크고 복잡한 조직일수록 더 많은 데이터를 생성합니다. 데이터 오케스트레이션 도구는 데이터 사일로를 해소하여 이러한 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 해줍니다. 또한 데이터 품질을 향상시키는 데도 도움이 되며, 이는 데이터 중심 이니셔티브를 확대하고 조직의 민첩성을 유지하는 데 필수적입니다.
 

3. 가시성 및 모니터링 강화

데이터 오케스트레이션을 자동화 및 최적화하는 도구는 특정 정보를 빠르게 분석할 수 있으므로, 이를 통해 조직은 이상 징후를 보다 수월히 찾아내고 시간의 경과에 따라 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.
 

4. 데이터 확보 시간(TTD) 단축

데이터 확보 시간(TTD)은 데이터가 생성된 시점부터 사용자가 이를 액세스해 비즈니스 자산으로 활용하기 시작하는 시점까지 걸리는 시간입니다. (데이터 지연 시간이라고도 합니다.) 데이터 오케스트레이션 도구는 지연 시간을 줄여 데이터를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 지원합니다. TTD가 단축되면 데이터에서 가치를 추출하는 데 걸리는 시간도 줄어 전체적인 의사 결정 프로세스의 속도도 빨라집니다.
 

5. 보다 쉬워진 데이터 규정 준수 관리

글로벌 기업은 GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 데이터 보안 및 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 데이터 오케스트레이션 도구는 특정 데이터 보안 제어 조치를 자동화하여 규정 준수를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션 역시 잠재적인 문제를 안고 있을 수 있으며, 이러한 문제는 끊임없이 증가하는 데이터 볼륨과 복잡성으로 인해 악화될 수 있습니다. 다음은 이와 관련된 세 가지 일반적인 과제입니다.
 

1. 높은 도구 복잡성

데이터 오케스트레이션 도구 자체가 다루기 어려울 수 있으며, 이는 프로세스 일부를 자동화하기 위해 팀에서 사용하는 도구도 마찬가지입니다. 게다가 이러한 도구들이 항상 원활하게 연동되지 않는 경우가 많아, 구체적인 요구 사항을 해결하기 위해 여러 도구를 통합하려면 소프트웨어를 맞춤화하거나 일부 데이터 처리 프로세스를 수정해야 할 수 있습니다.
 

2. 데이터 종속성 관리

프로그래밍에서 종속성이란 정해진 순서대로 작업들을 완료해야 함을 의미합니다. 선형 프로세스에서 한 단계를 완료하는 기능이 이전 작업의 결과에 달려 있을 때 종속성이 발생합니다. 데이터 워크플로우가 복잡할수록 추적해야 할 종속성도 많아집니다. 데이터 엔지니어는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 데이터 흐름을 시각적으로 매핑하고 종속성을 표현합니다.
 

3. 확장성 문제

각기 다른 시스템에서 유입되는 데이터 볼륨이 늘어날수록 다양한 데이터 오케스트레이션 단계를 거쳐 해당 데이터 처리에 필요한 모든 프로세스 간소화 작업도 더 방대해집니다. 즉, 데이터 스토리지는 물론 오케스트레이션 기능 자체까지 확장되어야 합니다.
 

4. 제한된 통합 기능

데이터 자체를 포함해 여러 데이터 시스템을 항상 쉽게 통합할 수 있는 것은 아닙니다. 앞서 언급했듯이, 데이터 시스템은 별도의 맞춤화나 재설정 없이는 원활하게 연동되지 않는 경우가 많습니다. 또한 서로 다른 소스의 데이터를 통합하는 것 역시 간단한 작업은 아니며, 흔히 데이터 형식의 비호환성 문제가 발생하곤 합니다. 이에 더하여, 레거시 시스템의 데이터를 현대 클라우드 기반 데이터 플랫폼에 최적화된 최신 데이터와 결합할 때도 난관에 직면할 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션을 활용하면 데이터를 바탕으로 비즈니스를 전략적으로 개선할 성공 확률을 높일 수 있습니다. 아울러 데이터 수집, 변환 및 활성화를 위한 워크플로우를 정의하고 자동화하는 능력은 높은 성과를 보여주는 데이터 중심 조직의 필수 요소입니다. 데이터 오케스트레이션은 단순한 데이터 관리 수준을 넘어, 복잡성을 줄이고 데이터에서 보다 빠르고 안정적으로 가치를 도출할 수 있도록 지원하는 통합 지능형 시스템을 제공합니다.