데이터 패브릭을 구현하는 복잡한 과정에서 데이터 통합의 중요성을 이해하는 것이 매우 중요하다. 데이터 패브릭 아키텍처는 다양한 플랫폼과 시스템에 걸쳐 조직의 데이터 확산을 관리하기 위한 통합된 환경을 만드는 것을 목표로 한다. 이러한 맥락에서 데이터 통합 단계는 서로 다른 데이터 소스를 원활하게 연결하여 정보의 유연한 교환을 가능하게 한다.

이는 접근성과 사용성을 향상시키고 생태계 전반에 걸쳐 데이터의 무결성과 일관성을 유지하기 때문에 중요하다. 효과적인 데이터 통합 전략을 우선시함으로써 조직은 데이터 패브릭의 잠재력을 최대한 활용하여 다양한 데이터세트를 정보에 입각한 의사결정과 혁신을 촉진하는 응집력 있고 강력한 자산으로 전환할 수 있다. 따라서 데이터 통합의 중요성을 이해하는 것은 잘 구현된 데이터 패브릭 전략의 변혁적 능력을 활용하는 데 기초가 된다.

데이터 관리 및 거버넌스

데이터 관리 및 거버넌스는 데이터 패브릭 구현 단계에서 핵심적인 역할을 한다. 이들은 패브릭을 통해 흐르는 데이터가 정확하고 일관되며 안전하게 접근 가능하도록 보장한다. 데이터 패브릭 환경 내에서의 효과적인 데이터 관리에는 쉬운 검색을 위한 데이터세트 카탈로그화, 다양한 데이터 시스템 간의 상호 운용성 보장, 무결성을 유지하기 위한 데이터 품질 검사의 자동화가 포함된다.

동시에 거버넌스 정책은 법적 및 규제 표준 준수를 강제하고, 사용자 접근 권한을 관리하며, 민감한 정보를 무단 접근이나 침해로부터 보호하기 위해 수립된다. 이러한 구성 요소들이 함께 탄력적인 데이터 패브릭 아키텍처의 근간을 형성하여 관리 불량이나 보안 허점과 같은 잠재적 위험으로부터 보호하면서 집단적 데이터 자산을 효율적으로 활용할 수 있다.

효과적인 데이터 아키텍처를 위한 메타데이터 관리 및 카탈로그 도구

데이터 패브릭을 구현하는 복잡한 과정에서 효과적인 데이터 아키텍처를 구축하기 위한 핵심 전략은 메타데이터 관리 및 카탈로그 도구를 활용하는 것이다. 이들은 서로 다른 시스템에 걸쳐 다양한 데이터 자산을 조직화하고 접근하며 분석하기 위한 백본 역할을 한다.

이러한 기초적인 단계는 메타데이터 캡처를 자동화함으로써 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 이용 가능한 데이터 자원에 대한 공유된 이해와 가시성을 통해 이해관계자들 간의 협업을 촉진한다. 결과적으로 이러한 접근 방식은 의사결정자들의 통찰력 도출 시간을 크게 줄인다.

하이브리드 데이터 환경: 자동화, 가상화, 품질 보증

데이터 패브릭 구현 단계에서 하이브리드 데이터 환경을 개선하려면 자동화, 가상화, 품질 보증의 조화로운 조합이 필요하다. 자동화는 통합 프로세스를 간소화하여 수동 오류를 줄이고 데이터가 다양한 플랫폼과 시스템 전반에 걸쳐 원활하게 흐르도록 보장한다.

가상화는 물리적 저장소 위에 추상화 계층을 생성하여 데이터의 원래 위치에 관계없이 더 쉽게 관리하고 접근할 수 있도록 한다.

품질 보증 조치는 상호 연결된 프레임워크 내에서 데이터가 이동할 때 무결성, 정확성, 보안을 유지하기 위해 전체에 걸쳐 내장되어 있다. 이러한 요소들이 함께 데이터 패브릭의 아키텍처를 강화하여 다양한 시스템에 걸친 복잡한 데이터세트를 관리하기 위한 강력하고 유연한 솔루션을 제공함으로써 하이브리드 데이터 환경을 지원할 뿐만 아니라 향상시킨다.

데이터 패브릭 구현의 7단계

기업들이 클라우드 서비스, 모바일 애플리케이션, IoT 장치 등 다양한 소스로부터 방대한 양의 데이터를 생성하고 수집함에 따라 이 데이터를 효율적으로 관리, 처리, 활용하는 과제가 점점 더 중요해지고 있다.

데이터 패브릭은 다양한 환경에 걸친 서로 다른 데이터 관리 프로세스를 통합하는 통일된 아키텍처를 제공한다. 이 혁신적인 프레임워크는 데이터가 온프레미스에 있든 멀티클라우드 환경에 있든 관계없이 조직 전체에 걸쳐 원활한 데이터 접근, 공유, 분석을 가능하게 한다.

데이터 패브릭의 중요성은 사일로를 해체하고 정보에 쉽게 접근할 수 있으며 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있는 협업 환경을 조성하는 능력에 있다. 강력한 데이터 패브릭 전략을 구현함으로써 기업은 운영 효율성을 높이고, 혁신을 추진하며, 개인화된 고객 경험을 창출할 수 있다.

데이터 패브릭 전략을 구현하는 것은 조직 전반에 걸쳐 다양한 데이터 관리 및 처리 분야를 통합하는 포괄적인 접근 방식을 포함한다. 다음은 데이터 패브릭 구현을 구성하는 7가지 단계이다(반드시 아래 순서일 필요는 없음).

① 데이터 패브릭 전략 구현

첫 번째 중요한 단계는 비즈니스 목표와 데이터가 어떻게 이러한 목표를 추진할 수 있는지에 대한 명확한 이해를 확립하는 것이다. 이러한 기초는 데이터 패브릭이 회사의 비전과 일치하고 실질적인 가치를 제공하도록 보장한다.

② 현재 데이터 환경 평가

이 단계에서는 기존 데이터 소스, 저장 솔루션, 인프라의 격차나 중복을 식별한다. 이 평가는 보안, 거버넌스, 품질 표준을 충족하면서 다양한 데이터 유형과 소스를 통합할 수 있는 확장 가능하고 유연한 아키텍처 설계에 정보를 제공한다.

③ 거버넌스 프레임워크 개발

데이터 패브릭 아키텍처를 구현하려면 다양한 데이터 소스를 통합하는 세심한 접근 방식이 필요하며, 소스의 품질과 거버넌스를 평가하는 것을 포함한다. 이 과정의 핵심은 조직이 통합된 데이터 생태계에 통합하고자 하는 데이터의 특성과 신뢰성을 이해하는 것이다.

이 평가는 내부 및 외부의 사용 가능한 데이터 소스를 카탈로그화하고 비즈니스 목표를 지원하기 위해 관련성과 신뢰성을 평가하는 것으로 시작한다. 이 중요한 단계는 또한 패브릭 전반에 걸쳐 신뢰성과 신뢰도를 유지하기 위해 데이터 접근, 품질 관리, 규정 준수, 개인정보 보호에 대한 정책 정의도 포함한다.

④ 데이터 패브릭 구현에서의 데이터 보안 및 규정 준수 보장

데이터 패브릭 구현에서 데이터 보안과 규정 준수를 보장하는 것은 단순히 사후 고려사항이 아니라 기초적인 요소로서 매우 중요하다. 엄격한 데이터 보호 규정과 증가하는 사이버 위협의 시대에 데이터 패브릭을 보호하는 것은 기본적인 IT 위생을 넘어 기업의 생명선인 데이터를 보호하는 것에 관한 것이다. 이는 데이터 패브릭 아키텍처의 모든 계층, 즉 수집 단계부터 저장, 처리, 접근에 이르기까지 보안 조치를 내장하는 것을 의미한다.

보안에 대한 포괄적인 접근 방식은 정지 상태와 전송 중인 데이터를 모두 암호화하고, 사용자 신원을 확인하기 위한 강력한 인증 메커니즘을 사용하며, 필요한 경우에만 데이터 노출을 제한하기 위해 세분화된 접근 제어를 시행하는 것을 포함한다. 또한 정기적인 감사와 실시간 모니터링 메커니즘은 잠재적인 취약점이나 침해를 조기에 식별하는 데 필수적이다.

규정 준수는 세심한 주의가 필요하다. 유럽의 GDPR이나 캘리포니아의 CCPA와 같이 해당 산업과 지역에 적용되는 특정 규제 요구사항을 이해하고 데이터 패브릭 아키텍처가 처음부터 이러한 표준을 충족하도록 설계되었는지 확인해야 한다. 이는 법적 결과로부터 보호할 뿐만 아니라 개인정보를 보호하려는 노력을 보여줌으로써 고객과의 신뢰를 구축한다.

⑤ 메타데이터 관리 활용

메타데이터 관리와 애자일 방법론을 활용하는 것은 데이터 패브릭의 성공적인 구현의 핵심이다. 이 접근 방식은 다양한 데이터 소스의 통합을 간소화하고 데이터 패브릭이 변화하는 비즈니스 요구에 유연하고 적응 가능하도록 보장한다. 메타데이터 관리는 조직 내의 방대한 양의 정보를 이해하고, 접근하고, 관리하는 데 도움이 되는 상세한 디렉터리를 제공한다.

⑥ 성능 모니터링 및 저장 솔루션 최적화

데이터 패브릭을 구현하는 복잡한 과정에서 고려해야 할 중요한 측면은 성능 모니터링, 저장 솔루션 최적화, 변화 관리의 지속적인 주기이다. 이 세 가지 요소는 탄력적이고 효율적인 데이터 인프라의 근간을 형성한다.

성능 모니터링은 단순히 시스템 출력을 감시하는 것이 아니라 데이터가 다른 노드와 서비스 간에 어떻게 흐르는지 이해하는 것이다. 이는 병목 현상을 식별하고, 데이터 일관성을 보장하며, 높은 가용성과 신뢰성을 유지하는 것을 포함한다. 이러한 지속적인 감시를 통해 조직은 문제가 심각한 문제로 확대되기 전에 선제적으로 해결할 수 있다.

저장 솔루션 최적화는 성능 모니터링과 밀접하게 연관되어 있다. 데이터 양이 증가함에 따라 속도를 저해하거나 비용을 과도하게 증가시키지 않고 확장할 수 있는 효율적인 저장소의 필요성도 커진다. 압축, 중복 제거, 계층화된 저장소와 같은 기술을 사용하면 저장 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 또한 클라우드 저장 솔루션을 활용하면 유연성과 확장성을 제공할 수 있다.

⑦ 데이터 패브릭 구현에서의 변화 관리

새로운 도전에 적응하기 위해 데이터 정책, 규정 준수 요구사항, 보안 조치를 정기적으로 검토하는 것을 포함하며, 시스템이 조직의 목표와 기술적 진보와 계속 일치하도록 보장하기 때문에 중요하다.

도전과 가능한 해결책

데이터 패브릭 프레임워크를 구현하는 것은 장애물 없이 이루어지지 않는다.

① 도전 1 : 서로 다른 데이터 소스를 통합하는 복잡성

조직들은 종종 고유한 구조와 접근 프로토콜을 가진 광범위한 데이터베이스, 클라우드 저장 솔루션, 레거시 시스템을 보유하고 있다. 원활한 데이터 패브릭 환경을 만들기 위해서는 일관성과 접근성을 보장하기 위한 세심한 계획과 정교한 통합 기술이 필요하다.

② 도전 2 : 데이터 품질과 거버넌스 보장

강력한 데이터 패브릭은 단순히 데이터를 집계할 뿐만 아니라 데이터의 무결성, 보안, 규제 기준 준수를 유지해야 한다. 이는 데이터의 지속적인 모니터링, 정화, 보호를 위한 고급 도구와 방법론을 필요로 한다.

③ 도전 3 : 이해관계자의 동의 얻기

데이터 패브릭의 이점이 때때로 무형이거나 장기적이기 때문에 이해관계자의 동의를 얻는 것이 어려울 수 있다. 의사결정자들에게 필요한 재정적, 인적 자원을 투자하도록 설득하기 위해서는 민첩하고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 데이터 인프라를 갖는 것의 전략적 이점에 대한 명확한 커뮤니케이션이 필요하다.

④ 도전 4 : 데이터 통합에서 레거시 시스템과 데이터 사일로 극복

조직의 운영 프로세스에 깊이 뿌리박힌 레거시 시스템은 현대적 데이터 관리에 필요한 민첩성과 호환성이 부족한 구식 기술이다. 이러한 시스템은 기업 전반의 정보에 대한 통합된 뷰를 방해하는 고립된 데이터 포켓, 즉 사일로를 만든다.

이 장애물을 극복하기 위해 조직은 점진적인 통합과 현대화를 포함하는 전략적 접근 방식을 시작할 수 있다. 이 과정은 기존 시스템의 복잡성과 상호 의존성을 식별하고 이해하기 위한 포괄적인 감사를 수행하는 것으로 시작한다. 미들웨어 솔루션은 서로 다른 데이터 형식을 통합된 언어로 변환해 레거시 시스템과 새로운 기술 사이의 번역기 역할을 할 수 있다.

⑤ 도전 5 : 마이크로서비스 아키텍처 채택

이 방법론을 통해 조직은 한 번에 하나의 사일로를 다룰 수 있어 위험을 줄이고 지속적인 개선이 가능하다. 데이터 소스 전반에 걸쳐 일관성을 유지하기 위해 강력한 거버넌스 정책을 수립하는 것이 중요하다. 데이터 형식, 프로토콜, 접근 권한을 표준화해 조직은 잠재적인 침해로부터 보호하면서 원활한 통합을 보장할 수 있다.

⑥ 도전 6 : 클라우드 마이그레이션 과정에서의 데이터 거버넌스 및 보안 보장

클라우드 기반 서비스로의 전환은 데이터의 물리적 재배치뿐만 아니라 데이터가 관리, 접근, 보호되는 방식의 변화도 포함한다. 이 도전의 중요한 측면 중 하나는 서로 다른 데이터 소스와 환경 전반에 걸쳐 엄격한 거버넌스 표준을 유지하는 것이다.

(* 이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)