데이터 처리란 무엇인가요?

작은 스프레드시트를 다루든 대량의 데이터 처리를 다루든 작업은 데이터 처리 주기라고 하는 반복 가능한 표준 프로세스를 따릅니다.

이러한 과정을 데이터 처리 주기라고 하며, ETL(추출, 변환, 로드)과 같은 일반적인 데이터 통합 프레임워크의 기반이 됩니다. 이 주기를 이해하는 것은 효율적이고 안정적인 데이터 워크플로를 빌드하는 데 핵심입니다.

1. 수집: 원시 데이터를 수집합니다. 여기서부터 주기가 시작됩니다. 웹사이트 로그, 고객 설문조사, 센서 측정값, 금융 거래 등 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다. 이 단계에는 소스 데이터베이스에서 직접 수정사항을 효율적으로 스트리밍할 수 있는 변경 데이터 캡처(CDC)와 같은 특수 기술도 포함될 수 있습니다.
2. 준비/정리: 원시 데이터를 변환합니다. 데이터 전처리라고도 하는 이 중요한 단계에서는 원시 데이터를 정리하고 구조화합니다. 여기에는 누락된 값 처리, 오류 수정, 중복 항목 삭제, 데이터 세트 분석을 위해 설계된 특정 엔진인 프로세서와 호환되는 형식으로 데이터 변환이 포함됩니다.
3. 입력: 프로세서에 준비된 데이터를 제공합니다. 정리되고 준비된 데이터가 처리 시스템에 입력됩니다. 이 시스템은 이전 단계에서 정의된 특정 프로세서 로직을 수용하는 클라우드 서비스, 컴퓨터 프로그램 또는 AI 모델과 같은 더 광범위한 환경을 나타냅니다.
4. 처리: 알고리즘을 실행합니다. 실제 계산, 조작, 변환이 일어나는 단계입니다. 컴퓨터 또는 시스템은 데이터를 정렬하거나, 수학적 계산을 수행하거나, 서로 다른 데이터 세트를 병합하는 등 원하는 결과를 얻기 위해 특정 알고리즘과 규칙을 실행합니다.
5. 출력/해석: 결과를 표시합니다. 처리 결과는 유용하고 읽기 쉬운 형식으로 제공됩니다. 이 출력은 보고서, 그래프, 업데이트된 데이터베이스, 사용자에게 전송된 알림 또는 AI 모델 학습일 수 있습니다.
6. 스토리지: 처리된 데이터를 보관합니다. 마지막으로 원시 입력 데이터와 처리된 결과 정보는 향후 사용, 감사 또는 추가 분석을 위해 안전하게 저장됩니다. 이는 데이터 거버넌스와 기록을 유지하기 위한 중요한 단계입니다.

데이터 처리 방식은 더 빠른 속도, 더 큰 규모, 더 많은 자동화에 대한 필요성으로 인해 끊임없이 진화하고 있습니다.

최신 데이터 처리에서는 모놀리식 애플리케이션에서 벗어나 보다 민첩한 모듈식 아키텍처로 뚜렷한 변화가 일어나고 있습니다. 여기에는 이식성을 위해 애플리케이션과 종속 항목을 패키징하는 컨테이너와 복잡한 애플리케이션을 더 작고 독립적인 기능으로 분해하는 마이크로서비스가 포함되는 경우가 많습니다.

이러한 기술은 클라우드 제공업체가 인프라를 완전히 관리하는 서버리스 컴퓨팅과 함께 작동하는 경우가 많습니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 이벤트 기반 아키텍처를 구현할 수 있습니다. 이 모델에서는 처리 작업이 지속적으로 실행되는 것이 아니라 스토리지 버킷에 새 데이터가 도착하는 등의 특정 '이벤트'가 발생할 때만 트리거됩니다. 이러한 접근방식은 비용을 절감하고 모든 수요에 맞춰 시스템을 자동으로 확장할 수 있도록 합니다.

인공지능과 머신러닝이 처리 파이프라인에 직접 통합되어 데이터 품질 검사를 자동화하고 이상치를 감지합니다. 이러한 AI 기반 자동화는 전통적으로 가장 많은 시간이 소요되는 준비 단계를 간소화할 수 있습니다.

IoT 기기가 증가하고 소스에서 대규모 데이터가 생성됨에 따라 에지 컴퓨팅은 데이터 처리 능력을 데이터가 생성되는 위치('에지')에 더 가깝게 이동시킵니다. 이를 통해 공장의 모니터링 시스템과 같은 중요한 데이터를 즉시 로컬에서 처리하여 지연 시간을 줄이고 모든 원시 데이터를 중앙 클라우드로 다시 전송하는 비용을 절감할 수 있습니다.