데이터 처리 완벽 가이드

가공 전 데이터를 의미 있고 활용 가능한 정보로 전환하기 위해 다양한 처리 방식이 사용됩니다. 처리 방식에는 여러 가지가 있으며 각기 다른 활용 시나리오와 요구 사항에 최적화되어 있지만 배치 처리, 실시간 처리, 온라인 처리가 가장 일반적으로 사용되는 세 가지 유형으로 꼽힙니다.
 

1. 배치 처리

배치 처리는 일정 기간 동안 대량의 데이터를 수집한 후 한 번에 묶어서 처리하는 방식입니다. 이 방식은 시간에 민감하지 않은 작업에 적합하며 컴퓨팅 리소스를 절감하기 위해 비혼잡 시간대에 예약 실행할 수 있습니다. 급여 처리, 월간 청구, 일일 마감 보고서, 은행 명세서 생성 등이 대표적인 사용 사례입니다. 예를 들어 신용카드 회사는 하루 동안 발생한 모든 트랜잭션을 수집한 뒤 야간에 단일 배치로 처리해 고객 계정을 업데이트할 수 있습니다.
 

2. 실시간 처리

실시간 처리는 데이터가 생성되는 즉시 처리해 즉각적인 결과를 제공합니다. 이 방식은 데이터 입력에서 출력까지의 전환이 즉각적으로 이루어져야 하는 상황에서 특히 중요하며 지연이 심각한 결과로 이어질 수 있는 시스템에서는 필수적입니다. 금융 거래의 사기 탐지, GPS 시스템, 항공 교통 관제 시스템은 모두 이러한 유형의 데이터 처리가 활용되는 사례입니다.
 

3. 온라인 처리

온라인 처리는 상호작용 기반의 실시간 처리 방식입니다. 이는 사용자가 요청한 트랜잭션을 발생 즉시 처리해 즉각적인 응답을 제공합니다. 웹사이트나 앱을 사용할 때 우리가 일상적으로 경험하는 방식입니다. 간단히 말해, 사용자가 요청을 시작하거나 데이터를 입력하면 시스템이 이를 즉시 처리하고 피드백을 제공합니다. 이러한 시스템은 항상 온라인 상태로 언제든지 사용자 요청을 처리할 준비가 되어 있습니다. 전자상거래, 온라인 뱅킹, 항공권 예약, 온라인 게임에서 온라인 처리가 활용됩니다. 온라인으로 콘서트나 영화 티켓을 구매해 본 적이 있다면, 결제가 즉시 처리되고 동일 좌석을 다른 사람이 구매하지 못하도록 시스템이 바로 업데이트되는 과정을 경험한 것입니다.

데이터를 처리하는 방법은 다양하며 모든 방법이 모든 처리 유형과 호환되지는 않습니다.
 

1. 수동 데이터 처리

가장 오래되고 전통적인 데이터 처리 방식으로, 기계의 도움 없이 데이터를 전적으로 수작업으로 수집하고 정리하며 분석하는 방법입니다. 속도가 느리고 노동 집약적이며 오류 발생 가능성이 높아 대규모 데이터에는 적합하지 않습니다. 하지만 소규모 운영이나 비즈니스에는 적합하며 선거에서의 수작업 재검표처럼 인간의 판단이 중요한 경우에도 유용한 선택입니다.
 

2. 기계식 데이터 처리

계산기, 타자기, 펀치 카드 기계와 같은 단순한 기계나 디바이스를 사용해 데이터를 처리하고 있다면 기계식 데이터 처리 방식을 사용하는 것입니다. 이 가이드에서 앞서 소개한 Hollerith 집계 기계는 기계식 데이터 처리 방식을 보여주는 대표적인 사례입니다. 기계식 데이터 처리는 단순한 데이터 처리 작업에 적합하며 수작업 데이터 처리보다 오류가 적지만 대규모 데이터 세트에는 여전히 적합하지 않습니다.
 

3. 전자식 데이터 처리

전자식 데이터 처리(EDP)는 가장 널리 사용되는 현대화된 방식으로 컴퓨터, 서버, 자동화와 같은 전자적 솔루션에 의존해 데이터를 처리합니다. 대규모 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어 효율적이고 정확하며 확장성이 뛰어난 접근 방식입니다. EDP는 입력부터 출력까지 전체 데이터 처리 사이클을 자동화하며, 급여 시스템부터 빅데이터 애플리케이션까지 거의 모든 산업에서 활용됩니다.

오늘날의 데이터 처리는 강력한 도구와 새로운 기술을 결합해 가공 전 원시 데이터로부터 의미 있고 실행 가능한 인사이트를 도출합니다. 이러한 솔루션은 기본적인 데이터 스토리지부터 복잡한 자동 분석까지 지원합니다. 
 

1. 데이터베이스와 데이터 웨어하우스

이들은 데이터 스토리지와 관리를 위한 기본 도구이지만 처리 파이프라인에서는 서로 다른 목적을 가집니다.

데이터베이스는 비즈니스의 특정 기능을 위해 단일 데이터 소스의 정보를 저장하고 구성하는 데 사용됩니다. 이를테면 단일 목적에 맞게 정리된 서류 캐비닛과 유사합니다. 빠르고 빈번한 작업과 소규모 쿼리에 최적화되어 있습니다. 대표적인 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server와 같은 SQL 기반 시스템이 있습니다.

반면 데이터 웨어하우스는 여러 소스의 대규모 과거 데이터를 저장하는 중앙 집중식 리포지토리입니다. 분석 용도로 설계되었으며 데이터 분석가가 복잡한 비즈니스 동향에 대한 질문에 답하기 위해 활용하는 데이터 라이브러리와 같습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 복잡한 쿼리를 실행해 보고서와 비즈니스 인텔리전스를 생성하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 Snowflake, Hadoop, Apache Spark, 데이터 레이크와 같은 빅 데이터 기술을 활용하는 경우가 많습니다. 
 

2. 인공지능과 머신러닝

AI와 머신러닝은 데이터 처리의 모든 단계를 자동화하고 고도화하는 핵심 기술로, 단순한 계산을 처리하는 수준을 넘어 패턴을 발견하고 예측을 수행합니다. AI는 데이터 정제와 준비를 자동화하고 오류를 감지 및 수정하며 누락 값을 보완하고 데이터 형식을 표준화합니다. ML 모델을 과거 데이터로 학습시키면 예측 수행은 물론 이상 징후 탐지와 데이터 세분화까지 가능해집니다.
 

3. 클라우드 기술 및 데이터 분석 플랫폼

Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), Microsoft Azure와 같은 클라우드 공급자를 통해 기업은 고가의 온프레미스 하드웨어를 구매하거나 유지 관리하지 않고도 필요에 따라 데이터 처리 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이를 통해 대부분의 기업이 자체적으로는 불가능한 규모의 빅데이터 처리가 가능해집니다.

데이터 분석 플랫폼은 주로 클라우드 기반으로 제공되며 데이터 처리를 위한 완전한 환경을 제공하는 소프트웨어 솔루션입니다. Snowflake와 Tableau는 데이터 저장, 분석 쿼리 실행, 시각화 구축, 복잡한 워크플로우 단순화를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 예를 들어 Snowflake의 AI 데이터 클라우드에서는 데이터가 플랫폼에 로드되는 즉시 고성능 데이터 작업에 최적화되며 주요 퍼블릭 클라우드 상에서 실행됩니다.

데이터 처리는 가공 전 데이터나 정리되지 않은 데이터를 조직이 합리적인 의사 결정을 내리는 데 필요한 비즈니스 크리티컬한 인사이트로 전환하는 데 필수적인 엔진입니다. 데이터를 기록하고 분석하던 순수한 수작업 시대에서 크게 발전해, 오늘날에는 AI와 ML을 기반으로 한 강력한 자동화 솔루션을 활용해 기업이 생성하는 방대한 데이터 규모를 처리하고 있으며 이 데이터는 계속해서 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 조직이 매일 생성하는 방대한 데이터 속에서 의미를 도출하고 미래의 성장과 성공을 확보하기 위해 효율적이고 지능적인 데이터 처리는 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.