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현대 비즈니스에서 데이터는 중요한 자산이며, 그 가치를 최대한 활용하는 것이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심입니다.
데이터 통합은 기업이 다양한 소스에서 데이터를 중앙화하고, 더 빠르고 정확한 의사 결정을 지원하기 위해 필수적인 과정입니다. 통합된 데이터는 비즈니스 통찰력을 제공하고, 고객에 대한 이해를 심화시켜 개인화된 서비스 제공과 새로운 비즈니스 기회의 발견에 기여합니다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 유지하고, 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 강화할 수 있습니다.
이 글에서는 데이터 통합의 정의, 실천 방법, 사용 도구, 그리고 데이터 통합의 성공 사례를 소개합니다.
데이터 통합은 다양한 정보 출처에서 데이터를 수집하고 통합하여 궁극적으로 유용한 정보로 변환하는 과정입니다.
현대 비즈니스 환경에서는 내부와 외부의 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집하고 이를 활용 가능한 형태로 변환하는 것이 필수적입니다.
특히 소셜 미디어, 모바일 앱, IoT 디바이스 등 외부에서 생성되는 데이터가 급증하면서, 데이터 통합과 활용은 새로운 과제로 부상하고 있습니다. 이 과제에 대응하기 위한 핵심 수단이 바로 데이터 통합입니다.
데이터 통합의 주요 목적은 데이터 소스의 통합과 데이터 및 프로그램의 중앙 관리를 통해 데이터 흐름을 투명하게 만들고 내부 데이터 자산의 활용도를 극대화하는 데 있습니다. 이를 통해 새로운 기반 시스템을 구축할 필요 없이 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다.
데이터 통합(데이터 통합)과 데이터 마이그레이션(데이터 이동)은 각각 특정한 역할을 수행합니다.
데이터 통합은 데이터 통합과 효율적인 데이터 흐름에 중점을 두어 조직 내 정보 자산을 활용합니다. 이를 통해 서로 다른 정보 소스를 기반으로 데이터를 통합하여 비즈니스 프로세스 효율화와 정책 수립에 필요한 정보를 제공합니다.
반면, 데이터 마이그레이션은 시스템 간 데이터 이동을 관리하는 프로세스로, 시스템 업그레이드나 데이터베이스 변경 시 중요합니다. 이 과정에는 ETL(추출, 변환, 적재)이 포함되며, 이동 중 데이터의 일관성과 정확성을 보장합니다.
날마다 증가하는 데이터 양을 효과적으로 활용하는 것은 비즈니스에 필수적입니다. 여기에서는 데이터 통합이 필요한 이유 3가지를 설명합니다.
데이터 통합(Data Integration)은 사내에 분산된 데이터 문제를 해결하는 유용한 접근 방식입니다.
현대 기업에서는 다양한 시스템과 데이터 저장소를 운영하는 것이 일반적입니다. 이러한 시스템은 서로 다른 형식으로 데이터를 보유하고 있어 데이터가 단편화되고 활용이 어려워지는 경우가 많습니다. 데이터 통합을 활용하면 이 분산된 데이터를 수집하고 통합하여 데이터의 중앙 집중화를 실현할 수 있습니다.
기업은 매일 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집하고 있지만, 이를 충분히 활용하지 못하는 것이 현실입니다. 이 경우 데이터 통합(Data Integration)을 활용하면 데이터를 통합하고 품질을 향상시켜 데이터 기반 경영(Data-Driven Management)을 지원할 수 있습니다.
경쟁이 치열한 시장에서 업무 프로세스의 효율화는 생존에 직결되는 중요한 요소입니다. 이러한 시장에서 생존을 위한 업무 효율화에도 데이터 통합(Data Integration)은 유용합니다.
사내 데이터를 통합하고 시각화함으로써 빠른 의사결정을 가능하게 하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 생산 및 물류 분야에서는 실시간 데이터 공유를 통해 재고를 최적화하고, 판매 및 영업 분야에서는 고객 정보를 중앙 집중적으로 관리하여 고객 대응의 효율화를 도모하고 있습니다.
다음은 데이터 통합의 4가지 주요 단계들입니다.
첫 번째 단계는 데이터의 발견과 추출입니다. 이 단계에서는 사내 데이터가 어디에 존재하며 어떤 형식으로 저장되어 있는지를 조사합니다. 또한, 데이터의 이동 경로를 명확히 파악하여 포괄적인 데이터 맵을 작성합니다. 이후, 데이터 커넥터를 사용해 필요한 데이터를 추출합니다. 이 단계에서의 정확한 데이터 추출은 이후 단계의 기반이 됩니다.
발견 및 추출 이후에는 데이터 평가를 수행합니다. 이 단계에서는 추출된 데이터의 품질을 평가하고, 데이터 소스의 내용, 구조, 품질에 대한 조사를 진행합니다. 상관관계, 결측값 유무, 데이터의 일관성, 표기 차이 등을 분석하며, 이를 바탕으로 데이터 분석 보고서를 생성합니다. 이 보고서는 데이터 상태를 파악하고 품질을 보장하기 위한 실행 계획을 수립하는 데 활용됩니다.
데이터 평가에서 얻은 정보를 바탕으로 데이터 정제 규칙을 정의하고 정제 작업을 수행합니다. 규칙 정의에는 마스터 데이터 조정, 데이터 일관성 수정, 부정확한 데이터 수정, 표기 방식 통일, 불필요한 데이터 삭제, 중복 데이터 제거 등이 포함됩니다. 데이터 정제를 통해 데이터 품질을 높이고, 보다 정확한 분석을 가능하게 합니다.
마지막으로 데이터 통합을 수행합니다. 데이터 정제가 완료된 데이터를 ETL 도구를 사용하여 통합 플랫폼에 집계합니다. ETL 도구는 데이터의 추출, 변환, 저장 과정을 자동화하여 데이터 통합 프로세스를 효율화합니다. 데이터 웨어하우스와 같은 통합 플랫폼에 데이터를 통합함으로써, 사내에서 일관성 있는 데이터 세트를 활용할 수 있으며, 이를 통해 의사결정 및 업무 최적화를 실현할 수 있습니다.
데이터 통합 프로세스에서 중요한 역할을 하는 3가지 주요 구성 요소 및 도구들은 다음과 같습니다.
각 항목에 대해 자세히 설명하겠습니다.
데이터 레이크는 다양한 데이터 소스에서 가져온 원시 데이터를 원래 형식 그대로 저장하는 시스템입니다. 데이터의 형식이나 구조를 변경하지 않고 그대로 보관할 수 있습니다.
데이터 레이크는 미래의 활용을 대비해 유연한 데이터 저장과 활용을 가능하게 합니다. 데이터 레이크에는 XML 파일, CSV 파일과 같은 구조화된 데이터부터 문서, 이메일, 이미지, 동영상 등 비구조화된 데이터까지 다양한 형식의 데이터가 혼재되어 있습니다.
이 도구의 주요 목적은 데이터를 수집하고 보관하는 데 있으며, 스키마 온 리드(Schema On Read) 원칙을 따릅니다. 스키마 온 리드는 데이터를 저장할 때 미리 스키마를 정의하지 않고, 데이터를 읽어들이는 시점에 스키마를 적용하고 해석합니다.
데이터 레이크는 데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트 등 사내 다양한 구성원이 활용하며, 머신러닝과 결합해 새로운 인사이트를 도출하는 데 기여합니다.
데이터 웨어하우스는 데이터 분석과 보고를 목적으로 정형화된 데이터를 저장하는 데이터베이스의 한 종류입니다. 데이터 웨어하우스 내의 데이터는 체계적으로 정리되며, 시계열 형식으로 구성됩니다. 이 도구는 특정 데이터를 분석하는 데 도움을 주며, 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 통해 데이터를 시각화합니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 고속 데이터 처리를 가능하게 하며, 데이터 분석 기반의 핵심 역할을 합니다.
앞서 언급한 ETL 도구는 데이터 통합에 유용한 대표적인 도구입니다. ETL 도구는 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 과정을 자동화하는 도구입니다. 이 도구는 데이터를 소스에서 추출하여 필요한 형식으로 변환한 뒤, 데이터 웨어하우스와 같은 통합 플랫폼에 저장합니다. 이를 통해 데이터 통합 프로세스를 효율적으로 수행할 수 있으며, 데이터 품질이 향상되고 데이터 분석이 용이해집니다. 또한, ELT 모델도 지원하므로 데이터 통합 방식을 유연하게 선택할 수 있습니다.
여기서는 데이터 통합(Data Integration)을 수행한 기업 사례 3가지를 소개 해드리겠습니
주식회사 오픈에이트는 여러 시스템에서 데이터를 통합하고, 비엔지니어 직원들도 데이터에 접근할 수 있는 환경을 구현했습니다.
데이터 통합 이전에는 서로 다른 데이터 소스에서 데이터를 수집해야 했으며, 제품 데이터와 상담 데이터가 각각 다른 두 시스템에서 제공되었습니다. 이러한 비통일성은 데이터 일관성 부족과 상이한 정의로 인한 혼란을 초래했습니다.
또한, 데이터 정리에 수작업이 필요해 비효율적이고 시간이 많이 소모되었습니다. 더불어, 데이터 접근 권한이 데이터 전문 직원에게만 제한되어 비엔지니어 직원들은 데이터 분석과 관련된 기능을 사용할 수 없는 상황이었습니다.
이 문제를 해결하기 위해 TROCCO®를 활용해 데이터를 통합하고, 모든 데이터 소스를 일원화하여 데이터의 Single Source of Truth 확립을 위한 첫걸음을 내디뎠습니다.
그 결과, 데이터의 일관성이 향상되었으며, 서로 다른 데이터 소스에서 정보를 효과적으로 통합할 수 있게 되었습니다. 또한, 비엔지니어 직원들에게도 데이터 접근 권한이 제공되어 누구나 데이터에 접근하고 간단한 분석을 수행할 수 있는 환경이 조성되었습니다.
더불어, CS 지표와 비즈니스 지표 등의 데이터를 자동으로 출력할 수 있게 되어 작업 시간이 크게 단축되었으며, 신속한 의사결정이 가능해졌습니다.
주식회사 야프리는 서로 다른 부서의 툴을 통합하여 효율적인 데이터 분석 기반을 구축했습니다.
이전에 조직 내 업무 효율화와 의사결정 향상을 목표로 데이터 분석 기반의 구축이 필수적이었습니다. 그러나 마케팅, 인사이드 세일즈, 필드 세일즈, 고객 성공(CS) 부서 등 여러 부서가 각각 다른 툴을 사용하고 있어 데이터의 일원화와 통합이 시급한 과제였습니다.
야프리는 축적된 앱 데이터를 활용해 새로운 가치를 제공하려는 목적으로 프로젝트를 시작했으며, 내부 문제를 해결하기 위해 데이터 분석 기반 구축에 전념했습니다. 이 과정에서 효율적인 데이터 통합이 핵심이었고, 이를 위해 TROCCO®를 도입했습니다.
TROCCO®를 활용한 데이터 통합 결과, 데이터 엔지니어의 개입을 최소화하면서 효율적인 데이터 분석 기반 구축이 가능해졌습니다.
또한, 서로 다른 부서의 비즈니스 흐름을 대시보드에서 매핑함으로써 비즈니스 기회와 문제점을 쉽게 식별할 수 있게 되었습니다.
주식회사 기프티는 대규모 리뉴얼에 따라 데이터베이스 통합과 효율화를 진행했습니다.
기프티가 운영하는 개인용 캐주얼 기프트 서비스 "giftee"는 대규모 리뉴얼 프로젝트를 시행했습니다. 이 과정에서 기업용 서비스 "giftee for Business"와의 데이터베이스 분리를 계획했고, 그 결과 신,구 (old & new)데이터베이스 두 개가 생성되었습니다. 그러나 이로 인해 데이터 처리는 수작업이 불가피해졌으며, 약 1,000만 건 규모의 데이터를 처리하는 데 많은 시간이 소요되는 상황이 발생했습니다.
데이터 통합 옵션으로는 자체 개발과 ETL 도구 도입이 검토되었습니다. 그러나 자체 개발은 비용과 운영상의 과제가 컸으며, 충분한 리소스를 확보할 수 없었기에 ETL 도구 도입을 결정했습니다. 여러 도구를 비교하여 비용 대비 효과를 평가한 결과, 우수한 조작성을 가진 TROCCO®가 선택되었습니다.
TROCCO® 도입의 성과로는 데이터 처리에 소요되는 시간과 노력이 현저히 감소하고, 데이터 제공이 신속해진 점이 꼽힙니다. 또한, 데이터 분석의 폭이 넓어지고 심층적인 인사이트를 얻을 수 있게 되어 서비스 전반에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
그뿐만 아니라, 사내 데이터 활용 문화가 변화하여 비엔지니어 직원과 데이터 간의 거리가 좁혀지는 효과도 나타났습니다.
이 기사에서는 데이터 통합(Data Integration)의 개요, 데이터 마이그레이션과의 차이점, 필요성, 그리고 실천 절차에 대해 설명했습니다. 또한, 구체적인 사례를 통해 실제로 어떤 과제가 존재하고 데이터 통합이 어떻게 이루어지는지를 소개했습니다.
데이터 통합을 실천하기 위해서는 데이터 레이크(Data Lake), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), ETL 도구 등이 사용됩니다. 특히, ETL 도구는 데이터 정제가 완료된 데이터를 통합하는 과정을 효율적으로 진행할 수 있어 데이터 통합을 원활하게 실현하는 데 매우 추천할 만한 도구입니다.
TROCCO®는 ETL/데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 관리, 데이터 거버넌스 등 데이터 엔지니어링 분야를 포괄적으로 지원하는 분석 플랫폼 구축 및 운영 지원 SaaS입니다.
TROCCO®에 대해 자세히 알고 싶으신 분들은 아래 링크를 통해 자료를 확인해 보시기 바랍니다.
