데이터 아키텍처란 무엇인가요?

공식적인 계획 없이 운영하는 것은 지도 없이 도시를 건설하는 것과 같습니다. 시간이 지나면 '데이터 늪'이 생겨나게 됩니다. 데이터 늪은 아무도 찾거나 신뢰하거나 사용할 수 없는 원시 데이터로 가득 찬 대규모 스토리지 영역입니다. 설계 없이 데이터를 저장하면 엔지니어링팀은 새로운 기능을 빌드하거나 AI 모델을 학습시키는 것보다 정보를 찾는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다.

또한 좋은 아키텍처는 IT와 비즈니스 리더 간의 번역기 역할을 합니다. 리더가 '고객 트렌드를 실시간으로 파악해야 한다'고 말하면 아키텍처는 이 목표를 기술적 현실로 전환합니다. 엔지니어에게 BigQuery와 같은 도구에 스트리밍 파이프라인을 빌드하라고 알려줄 수 있습니다. 이러한 협업을 통해 기술에 지출되는 모든 비용이 실제로 회사의 성장에 도움이 되도록 할 수 있습니다.

대부분의 조직은 데이터 흐름을 구성하는 세 가지 주요 방법 중에서 선택합니다.

전통적인 방식입니다. 회사 전체의 모든 데이터가 하나의 크고 통합된 웨어하우스 또는 레이크로 들어갑니다. '단일 정보 소스'를 유지하고 하나의 규칙 집합을 쉽게 설정할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 모든 팀이 하나의 중앙 IT 그룹이 데이터를 이동할 때까지 기다려야 한다면 회사가 성장함에 따라 속도가 느려집니다.

이 최신 모델에서는 마케팅이나 재무와 같은 다양한 비즈니스팀이 자체 데이터를 소유하고 관리합니다. 이러한 팀은 공유된 규칙과 도구로 연결되어 있습니다. 이 모델은 종종 데이터 메시 또는 데이터 패브릭이라고 불리며, 팀이 중앙 부서의 도움을 기다릴 필요가 없기 때문에 더 빠르게 움직일 수 있습니다.

데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 저렴하고 유연한 스토리지와 데이터 웨어하우스의 고성능 관리 및 트랜잭션을 결합한 최신 아키텍처입니다. 이를 통해 기업은 기본 보고부터 고급 머신러닝에 이르기까지 모든 작업을 단일 통합 플랫폼에서 직접 실행하여 공급업체 종속을 피할 수 있습니다.

도구로 시작하지 말고 '왜'로 시작하세요. 비즈니스가 달성해야 하는 목표를 파악합니다. 실시간으로 신용카드 사기를 감지해야 할 수도 있고, 생성형 AI 챗봇을 빌드하고 싶을 수도 있습니다. 목표를 알면 어떤 종류의 아키텍처가 필요한지 알 수 있습니다.

이미 보유하고 있는 콘텐츠를 살펴보세요. 오래된 '레거시' 시스템, 데이터 사일로, 데이터가 갇혀 있는 위치를 확인합니다. 이 감사를 통해 유지할 항목과 클라우드로 이전해야 할 항목을 결정할 수 있습니다.

기술을 구매하기 전에 규칙을 설정하세요. 누가 데이터를 소유하고 어떻게 데이터를 정리할 것인지 결정하세요. 규정 준수를 기반에 통합하면 나중에 보안 허점을 수정하기 위해 서두를 필요가 없습니다.

이제 스택을 선택합니다. 데이터 이동, 저장, 변환을 위해 함께 잘 작동하는 도구를 선택하세요. Lakehouse 또는 메시와 같이 선택한 패턴을 지원하고 향후 AI 계획을 처리할 수 있는지 확인하세요.