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화이트보드에 마커를 사용하여 글을 쓰고 있는 여성

데이터 통합이란?

데이터 통합의 의미, 소프트웨어 개발 및 IT 프로세스의 필수적인 부분인 이유, 새 데이터 연결이 도구 및 팀 간의 관계에 미치는 영향에 대해 알아보세요.

데이터 통합 정의

데이터 통합은 여러 서로 다른 원본의 데이터를 결합하여 사용자에게 단일 통합 보기를 제공하는 프로세스입니다. 통합은 하나의 시스템으로 작동할 수 있도록 작은 구성 요소를 단일 시스템으로 통합하는 작업입니다. IT 컨텍스트에서는 서로 다른 데이터 하위 시스템을 함께 연결하여 여러 팀 간에 보다 광범위하고 종합적이며 표준화된 시스템을 구축하여 모두를 위한 통합 인사이트를 구축하는 데 도움을 줍니다.

데이터 통합은 증가, 볼륨 및 모든 다양한 형식을 고려하여 모든 유형의 데이터를 대폭 통합하는 데 도움이 됩니다. 이러한 데이터를 결합하여 하나의 데이터 세트에서 작업하면 기업은 내부 부서가 전략과 비즈니스 의사 결정에 대해 의견이 일치하도록 지원하고 단기 및 장기 성공을 위한 실행 가능하고 설득력 있는 비즈니스 인사이트를 생성할 수 있습니다. 데이터 파이프라인의 필수적인 부분으로, 통합과 데이터 수집, 처리, 변환 및 스토리지를 통합하면 유형, 구조 또는 볼륨에 관계없이 비즈니스 집계 데이터에 도움이 됩니다.

세 사람이 앉아 책상을 보고 있습니다.
두 명의 여성이 마커를 손에 들고 토론하고 있습니다.

데이터를 통합하려면 어떻게 해야 할까요?

데이터 통합이 작동하는 방식을 이해하는 것은 사용자, 프로세스 및 기술에 어떻게 도움이 되는지 이해하는 데 중요합니다. 조직이 더 많은 데이터 기반이 됨에 따라 데이터 스토리지, 액세스, 가용성 및 품질에 대한 단일 액세스 지점을 달성하는 것이 점점 더 어려워집니다. 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 이동하려면 정의된 경로를 만들어야 합니다.

한 가지 일반적인 데이터 통합 유형은 데이터 수집입니다. 여기서 한 시스템의 데이터는 시간별로 다른 시스템에 통합됩니다. 또 다른 유형의 데이터 통합은 ETL(추출, 변환, 로드)이라는 데이터 웨어하우징에 대한 특정 프로세스 집합을 나타냅니다. ETL은 다음 세 단계로 구성됩니다.

  • 여러 원본에서 데이터를 추출하고 준비 영역으로 이동합니다.

  • 데이터를 변형하거나 변환한 다음 데이터 웨어하우스에 로드하는 데 적합한 형식으로 다시 구성합니다.

  • 변환된 데이터를 분석 데이터 웨어하우스 환경에 로드합니다.

또 다른 대안은 성능 향상을 위해 데이터로 처리를 푸시하도록 설계된 ELT(추출, 로드, 변환)입니다.

데이터 통합에는 데이터를 사용할 수 있도록 정리, 정렬, 보강 및 추가 프로세스가 포함될 수도 있습니다. 데이터 통합에는 다양한 방법이 있으며, 필요, 회사 규모 및 사용 가능한 리소스에 따라 결정됩니다. ETL 및 ELT 외에도 몇 가지 다른 전략 유형은 다음과 같습니다.

  • 데이터 복제

  • 데이터 가상화

  • 변경 데이터 캡처

  • 스트리밍 데이터 통합

데이터 통합의 이점

이를 인식하지 못할 수도 있지만 데이터 통합은 많은 DevOps(소프트웨어 개발 및 IT 운영) 팀에서 사용하는 프로세스입니다. 이에 대한 한 가지 예는 미래의 기술에 대한 생각입니다. 팀이 애플리케이션을 빌드, 테스트 및 배포하는 방법을 지속적으로 생각하는 것이 성공적인 DevOps 프로그램의 핵심입니다. 실험에서 전술적 운영 배포에 이르기까지, 잠재 고객을 만족시킬 수 있는 프로그램과 애플리케이션이 필요하며, 그러지 않으면 경쟁업체에 잠재 고객을 잃을 위험이 있습니다. 데이터를 애플리케이션 전략에 통합하고 프로세스를 통해 인사이트를 얻으면 최신 트렌드와 정확성을 유지할 수 있습니다.

앉아서 데스크톱을 보며 생각하는 두 사람

데이터 통합은 단기 및 장기적으로 조직에 서비스를 제공할 수 있습니다. 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

비즈니스에 대한 조감도를 통해 팀은 데이터 통합 결과에서 성공에 기여하는 방법을 전략화할 수 있습니다. 그러나 데이터 통합에 문제가 발생할 수 있는 몇 가지 상황이 있습니다.
테이블에 앉아 노트북과 함께 토론하고 작업하는 사람들

데이터 통합의 도전 과제

인프라 서비스, 컴퓨팅 능력, 분석 도구 및 기계 학습의 변경 사항과 결합된 데이터, 데이터 원본 및 데이터 구조의 급증은 기업이 데이터를 통합하는 방식을 혁신했습니다.

현재 시스템 내에서 데이터를 통합하는 방법을 학습할 때 발생하는 가장 큰 과제 중 하나는 다양한 시스템 집합을 하나로 연결하는 데 내재된 어려움입니다. 이로 인해 다음이 발생할 수 있습니다.

데이터를 빠르게 찾을 수 없음

필요한 항목을 찾을 수 없으면 사용자와 팀이 많은 시간을 낭비하게 됩니다. 이는 데이터 그룹이 필요하거나 데이터의 인사이트를 사용하여 더 나은 전략을 수립할 수 있는 다른 사용자가 액세스할 수 없는 데이터 그룹이 있을 수 있으므로 생산성에 영향을 미칩니다.

저품질 또는 오래된 데이터

데이터를 지속적으로 수집한다는 것은 항상 많은 데이터가 있음을 의미하며, 데이터 입력 및 유지 관리에 대한 표준이 없는 경우 부정확하고, 오래되고, 중복되고, 부족한 데이터를 많이 수집하게 될 수 있습니다. 일관성 없는 데이터를 구성하는 데 도움이 되는 옵션이 필요합니다.

다른 애플리케이션과 결합된 데이터

다른 애플리케이션(특히 레거시 애플리케이션)과 연결되고 종속된 데이터를 사용하면 다른 곳에서 사용하기 어려울 수 있습니다.

서로 다른 형식 및 원본

영업, 마케팅, 고객 서비스, 물류 등 다양한 팀을 위한 애플리케이션이 반드시 필요할 것입니다. 이러한 도구는 여러 팀을 통해 액세스, 구성 및 유지 관리되므로 데이터 형식이 모두 일관되지 않을 수 있습니다. 국내 및 국제 전화번호를 작성하는 것만큼 간단한 것이라도 데이터가 정렬되지 않을 수 있습니다.

팀이 잘못된 소프트웨어를 사용하고 있습니다.

통합 솔루션을 이미 사용하고 있는 경우에도 올바른 유형의 솔루션이나 솔루션 자체를 올바른 방식으로 사용하고 있다는 의미는 아닙니다. 달성해야 할 데이터 통합 솔루션 및 시기를 살펴보세요.

데이터가 너무 많음

예, 데이터가 너무 많을 수 있습니다. 데이터를 수집하는 시기와 방법에 대한 계획이 없다면, 필요한 정보는 묻어둔 채 불필요한 정보만 대량으로 수집하게 될 수 있습니다.

데이터 통합 도구 및 기술

수동에서 완전히 자동화된 기술까지 조직의 모든 수준에서 사용할 수 있는 많은 데이터 통합 기술이 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

데스크톱을 들여다보는 두 사람과 손가락으로 화면을 가리키는 한 사람

수동

통합 보기가 없으므로 모든 사용자는 모든 원본 시스템을 통해 필요한 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다.

애플리케이션 기반

소규모 팀에 가장 적합합니다. 이 방법을 사용하려면 각 애플리케이션이 통합을 구현해야 합니다.

미들웨어 데이터

이 메서드는 마스터 풀에 추가할 데이터를 정규화하는 중재자 역할을 합니다. 미들웨어는 다른 최신 애플리케이션에 연결할 수 없는 경우 레거시 애플리케이션에서 데이터를 전송하는 데 도움이 될 수 있습니다.

균일한 액세스

데이터는 모든 사용자에게 통합 보기를 제공하는 여러 개의 정의된 보기를 사용하여 원본 시스템에 유지됩니다.

공통 데이터 스토리지

이 메서드는 원래 원본 외부의 추가 데이터를 관리하는 동안 기본 원본에서 데이터를 복사하는 새 시스템을 만듭니다.

여러 모니터를 사용하여 데스크톱에서 작업하는 여성

데이터 통합 도구는 원본에서 대상으로 데이터를 수집, 통합, 변환 및 전송하고 매핑 및 데이터 정리를 수행하는 소프트웨어 기반 도구입니다.

추가하는 도구는 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 하지만 먼저 좋은 데이터 통합 도구를 만드는 특성을 식별해야 합니다. 데이터 통합 도구에 필요한 몇 가지 기능은 다음과 같습니다.

  • 쉽게 학습하고 사용할 수 있습니다.
  • 적응성을 위해 미리 빌드된 여러 커넥터
  • 더 많은 유연성을 위한 오픈 소스
  • 이식성
  • 모든 수준의 클라우드 기능

데이터 통합 플랫폼에는 일반적으로 다음 도구가 포함됩니다.

데이터 카탈로그

기업이 여러 사일로에서 데이터 자산을 찾고 재고 관리할 수 있도록 지원합니다.

데이터 정리

대체, 수정 또는 삭제를 통해 데이터를 검색하고 수정하는 도구입니다.

데이터 커넥터

한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 이동하고 변환을 처리합니다.

데이터 수집

이렇게 하면 데이터를 수집하고 가져와 즉시 사용하거나 나중에 저장할 수 있습니다.

데이터 거버넌스

데이터의 가용성, 보안, 유용성 및 무결성을 보장하는 도구입니다.

데이터 마이그레이션

컴퓨터, 저장소 시스템 또는 응용 프로그램 간에 데이터 이동

ETL 도구

앞에서 설명한 것처럼 가장 일반적인 통합 메서드입니다.

마스터 데이터 관리

기업이 분류를 통해 표준 데이터 정의, 분류 및 범주를 준수하여 단일 정보 소스를 설정할 수 있도록 지원합니다.

통합 계획 만들기

통합 구현이 최대한 원활하게 진행되도록 하려면 다음 5단계를 수행해야 합니다.

데이터 정리

작업을 수행하기 전에 데이터를 정리합니다. 데이터가 정리되지 않으면 사용할 수 없습니다. 기존 애플리케이션을 살펴보고 중복 항목을 제거하고, 오래되었거나 잘못된 데이터가 없는지 확인하고, 데이터를 수집하는 채널을 최적화합니다.

이해하기 쉬운 프로세스 소개

데이터 입력 및 유지 관리를 위한 회사 차원의 표준이 필요합니다. 품질 및 관리 프로세스를 유지하는 책임을 한 팀 또는 담당자에게 할당할 수 있습니다. 개인 또는 팀을 선택할 수 없는 경우 모든 사용자가 따라야 하는 프로세스를 지정하여 데이터를 정리, 업데이트 및 구성하고 전체 투명성을 위해 애플리케이션이 연결되는 방식을 문서화합니다.

데이터 백업

추가 안전 예방 조치로 데이터를 클라우드 또는 실제 드라이브에 백업해야 합니다. 변환된 정보를  데이터 팩터리 에 유지하면 전략을 추진하는 데 도움이 됩니다.

올바른 소프트웨어 선택

데이터 관리 작업을 자동으로 동기화하도록 자동화하면 수동 데이터 입력의 필요성을 줄이고 데이터 형식을 통합하며 오류를 줄일 수 있습니다. 도구를 선택할 때 다음과 같이 스스로 질문해야 합니다.

  • 어떤 데이터를 통합해야 하나요?

  • 어떤 애플리케이션을 통합해야 하나요?

  • 어떤 조직 데이터 흐름이 필요한가요? 단방향 통신 또는 양방향 정보 흐름이어야 하나요?

  • 실시간으로 동기화하거나 특정 작업으로 인해 데이터를 동기화해야 하나요?

데이터 관리 및 유지 관리

데이터 정리는 지속적인 프로세스입니다. 비즈니스와 함께 성장시킬 수 있는 기능을 통해 올바른 도구가 제대로 작동하면 성공 전략을 공고히 할 수 있습니다. 최신 데이터와 일관된 데이터를 확보하면 팀이 사용자에게 필요한 사항에 대한 더 나은 데이터 기반 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 통합은 조직에서 모든 수집된 데이터를 정리하고 관리하기 위해 여러 솔루션이 필요할 것임을 깨닫고 시작되었으며, 이후 여러 데이터 세트를 연결하는 데 따른 복잡성과 과제를 관리하는 방법을 발견했습니다. 운영을 통합하고 비즈니스의 기술 및 분석 요구 사항을 지원하는 기술을 사용하는 것이 성공적인 데이터 통합 솔루션의 핵심입니다.

데이터 통합을 통해 소프트웨어를 연결하여 조직 전반에 걸쳐 엔드투엔드에서 지속적이고 효과적인 데이터 흐름을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 모든 주요 참여자가 필요할 때마다 필요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

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