데이터 공유와데이터 통합의 연계 방식
많은 조직들이 데이터 통합과 데이터 공유를 활용하여 데이터의 가치를 최적화함으로써 급변하는 정보 환경에 적응하고 있습니다.
- 개요
- 데이터 공유: 사일로 해소 및 협업 촉진
- 데이터 통합 도구: 원활한 데이터 흐름을 위한 기초
- 데이터 공유와 데이터 통합의 연계 방식
- 과제
- 리소스
개요
많은 조직들이 데이터 공유와 데이터 통합을 활용하여 데이터의 가치를 최적화함으로써 급변하는 정보 환경에 적응하고 있습니다. 데이터 통합은 액세스 가능한 단일 데이터 환경을 구축하며, 이를 통해 기업은 내부 사일로를 해소할 수 있습니다. 나아가 데이터 공유는 이러한 접근성을 외부 당사자에게까지 확장하여, 협업을 촉진하고 데이터 활용을 최적화합니다. 이러한 상호보완적 접근 방식을 통해 기업은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 혁신을 이끌어냅니다.
데이터 공유: 사일로 간 연계 및 협업 촉진
조직은 데이터 공유를 통해 데이터 중복 없이 내부 팀 및 외부 관계자와 데이터 세트를 안전하게 공유할 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터가 필요한 사용자들에게 거버넌스가 적용된 통제 환경에서 실시간으로 데이터를 제공함으로써, 협업을 촉진하고 의사 결정 과정을 개선합니다.
데이터 공유의 잠재력
데이터 사일로 해소: 데이터 공유를 통해 부서나 조직 간의 장벽을 해소하면 부서 간 협업 팀이 공유 데이터 세트에 액세스하여 협업을 개선하고 혁신을 가속화할 수 있습니다.
실시간 의사 결정: 데이터 공유는 적시에 최신 정보에 액세스할 수 있도록 지원하여 의사 결정 프로세스를 가속화하고 운영 효율성을 높입니다.
데이터 수익화: 조직은 가치 있는 데이터 세트를 공유하고 수익화하여 새로운 수익원을 창출하는 한편, 외부 파트너가 인사이트를 도출하고 자체 프로세스를 개선할 수 있도록 지원합니다.
- 데이터 품질 개선: 공유 데이터는 검증, 정제 및 보강 과정을 거치는 경우가 많으며, 이는 전반적인 데이터 품질과 유용성을 향상시킵니다.
데이터 공유 방법
내부 데이터 공유: 조직 내에서 데이터를 공유하여 부서 간 사일로를 해소하고 내부 워크플로우를 개선합니다.
- 외부 데이터 공유: 공급업체, 고객 및 파트너 등의 신뢰할 수 있는 외부 당사자와 데이터를 공유하여 비즈니스 생태계를 확장합니다.
두 방법 모두 사용 사례에 따라 데이터를 실시간으로, 또는 배치로 공유할 수 있으므로 시의적절한 인사이트 도출이나 장기적인 분석이 가능합니다.
안전하고 효율적으로 이루어지는 데이터 공유는 협동 분석의 토대를 마련하며, 이를 바탕으로 여러 조직이나 부서는 인사이트를 결합하고 함께 혁신을 이끌어갈 수 있습니다.
데이터 통합 도구: 원활한 데이터 흐름을 위한 기초
데이터 공유가 데이터의 접근성 확보에 중점을 둔다면, 데이터 통합 솔루션은 관련 데이터가 다양한 소스에서 분석, 보고 및 의사 결정을 위한 통합 시스템으로 원활하게 흐르도록 지원합니다. 이러한 솔루션은 다양한 플랫폼과 소스의 데이터를 수집, 변환 및 결합하는 프로세스를 자동화합니다.
데이터 통합이 중요한 이유
- 데이터 사일로 제거: 통합 솔루션은 기업이 포괄적이고 일관된 데이터 세트를 활용할 수 있도록 서로 다른 데이터 소스를 통합합니다.
데이터 품질 향상: 통합 솔루션은 데이터를 정제 및 변환하고 데이터 소스 전체에서 데이터의 일관성을 보장하여 데이터 품질을 개선합니다.
운영 간소화: 자동화된 데이터 통합은 데이터 처리의 수작업을 줄여 효율성을 높이고 오류 가능성을 최소화합니다.
- 실시간 인사이트 확보: 많은 통합 솔루션이 실시간 데이터 처리를 지원하며, 이를 통해 기업은 인사이트를 즉시 실행에 옮길 수 있습니다.
데이터 통합 솔루션의 유형
ETL/ELT: 기존의 접근 방식인 ETL은 분석을 위해 소스 시스템의 데이터를 스토리지 시스템으로 이동하는 데 도움이 되며, ELT는 클라우드 기능을 활용하여 로드 후에 변환을 수행합니다.
데이터 복제: 복제는 모든 시스템에 걸쳐 데이터를 실시간으로 동기화하여 서로 다른 데이터베이스나 애플리케이션 간의 일관성을 보장합니다.
데이터 가상화: 가상화를 사용하면 물리적 이동 없이 데이터에 액세스할 수 있으므로, 복제나 변환에 따른 오버헤드 없이 데이터 접근성을 개선할 수 있습니다.
스트리밍 데이터 통합: 스트리밍은 실시간 데이터 통합을 지원하며 IoT, 전자상거래, 소셜 미디어 분석 등의 애플리케이션에 이상적입니다.
- API 기반 통합: 이 솔루션은 API를 통해 시스템을 연결하여 여러 플랫폼 간에 데이터가 지속적이고 원활하게 흐르도록 보장합니다.
통합 솔루션은 데이터 파이프라인에 필수적이며, 분석 플랫폼, 데이터베이스 또는 공유 환경으로 데이터를 원활하게 전송하여 데이터의 일관성, 정확성 및 적시성을 보장합니다.
데이터 공유와 데이터 통합의 연계 방식
데이터 공유와 데이터 통합은 목적은 서로 다르지만 밀접하게 연관되어 있으며, 데이터 중심 전략을 강화하는 데 있어 상호 보완적인 관계에 있습니다. 효과적인 통합 도구는 데이터를 집계, 처리 및 구조화하여 조직 전체나 외부 이해관계자와 데이터를 쉽게 공유하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
주요 시너지 효과
데이터 흐름 통합: 데이터 통합 도구는 데이터를 수집, 정제 및 준비함으로써, 다양한 이해관계자와 안전하고 표준화된 방식으로 공유할 수 있도록 합니다.
실시간 액세스: 통합 도구로 실시간 데이터 처리를 지원하고, 데이터 공유는 필요한 경우 관련 당사자가 해당 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
협업 간소화: 데이터 공유에서는 통합 도구를 활용하여 일관된 최신 데이터 세트를 확보합니다. 이를 통해, 협업에 참여하는 모든 구성원은 가장 신뢰할 수 있는 최신 정보로 작업할 수 있습니다.
- 데이터 거버넌스: 데이터 공유와 데이터 통합 모두 강력한 거버넌스와 보안 조치를 통해 강화되며, 이를 기반으로 조직은 인증된 사용자만 민감 데이터에 액세스하도록 제한하고 규정 준수 요건을 충족할 수 있습니다.
데이터 공유와 효과적인 데이터 통합을 결합하면, 중복 없이 자유롭고 안전하게 데이터를 이동시키는 원활한 생태계를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 부서, 산업 및 비즈니스 생태계 전반에서 의사 결정 속도가 빨라지고 인사이트의 정확도가 향상되며 협업 기회가 확대될 수 있습니다.
과제
데이터 공유 및 데이터 통합은 수많은 장점이 있지만, 이를 효과적으로 구현하려면 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.
데이터 보안 및 개인정보 보호: 특히 민감 데이터나 규제 대상 데이터를 처리할 때는 안전한 데이터 액세스와 공유가 보장되어야 합니다.
데이터 표준화: 서로 다른 시스템과 소스 전반에 걸쳐 데이터 형식, 구조 및 용어를 통합하는 일은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.
실시간 데이터 처리: 특히 대량의 데이터를 처리할 때, 실시간 데이터 통합의 속도와 성능을 유지하는 일은 까다로운 작업이 될 수 있습니다.
- 규정 준수 위험: 특히 서드 파티나 다른 국가의 사용자와 데이터를 공유할 경우에는 GDPR 또는 HIPAA와 같은 산업 규정을 준수해야 합니다.
