디지털 시대의 진전에 따라, 기업은 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 것이 요구되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 데이터의 가치를 최대한 이끌어내기 위한 방법으로 “데이터 오케스트레이션”이 주목받고 있습니다.
데이터 오케스트레이션은 기업이 데이터를 일원적으로 관리하고 효율적으로 활용하기 위한 포괄적인 접근 방식입니다. 데이터의 흐름을 자동화하고 최적화하는 것을 그 목적으로 합니다.
본 글에서는 데이터 오케스트레이션의 기본 개념부터 구체적인 실천 방법, 그리고 그 장점과 과제에 대해 자세히 설명합니다. 데이터를 최대한 활용하여 비즈니스 성과를 높이기 위해 데이터 오케스트레이션의 중요성을 이해해봅시다.
데이터 오케스트레이션이란, 여러 시스템에서 관리되고 있는 데이터를 수집하고 정리하여, 적절하게 분석할 수 있도록 하는 자동화된 프로세스를 말합니다. 특히, 부서나 조직 내에서 흩어져 있는(사일로화된) 데이터를 조직 전체에서 활용할 수 있도록, ETL(추출・변환・적재), 분석, 시각화의 전 과정을 자동화하고 조율하는 것을 의미합니다.
2010년대 이후 데이터 활용 환경이 변화함에 따라, 데이터가 분산된 환경에서 수집・처리・분석되는 일이 일반화되었고, 이에 따라 데이터 플로우 전체를 관리할 필요성이 점점 커졌습니다. 기존의 잡(job) 관리 도구(워크플로 엔진)는 주로 배치 처리의 스케줄링과 실행 관리를 목적으로 했지만, 클라우드와 마이크로서비스의 보급으로 인해 실시간 처리나 이기종 시스템 간 통합이 요구되게 되었습니다.
이러한 배경에서, 여러 데이터 파이프라인을 적절히 조율하는 ‘데이터 오케스트레이’이라는 개념이 등장하게 되었습니다. 그리고 그 역할을 수행하는 도구는 ‘데이터 오케스트레이션 도구’라고 불립니다. 또한, 일반적으로 잡 관리(워크플로) 도구로서의 역할도 수행하기 때문에 ‘워크플로 오케스트레이션 도구’라고도 불립니다. 대표적인 예로는 Apache Airflow와 Prefect가 있습니다.
이 장에서는 데이터 오케스트레이션을 수행하는 세 가지 주요 목적에 대해 설명해드리겠습니다.
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<hr>데이터 프라이버시 관련 법률의 준수는 데이터 오케스트레이션을 수행하는 중요한 목적 중 하나입니다.
GDPR(일반 데이터 보호 규정)이나 CCPA(캘리포니아 소비자 프라이버시법)와 같은 데이터 보호 법률은 데이터의 수집, 사용, 보관에 대해 엄격한 가이드라인을 요구합니다.
데이터 오케스트레이션은 기업이 이러한 규정을 준수할 수 있도록 지원하며, 고객이 데이터 수집에 대한 옵트아웃(거부)이나 개인정보 삭제를 요청할 때, 자동으로 그에 맞는 절차를 수행할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화하고, 기업의 신뢰성과 책임성 향상에 기여합니다.
<hr>데이터 오케스트레이션은 데이터 활용의 병목을 제거하기 위한 효과적인 수단입니다.
데이터 활용 과정 중 어느 한 부분에서라도 속도가 저하되면, 그 영향은 기업의 의사결정 속도에도 부정적인 영향을 미치게 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 오케스트레이션이 효과적입니다. 데이터 오케스트레이션을 통해, 데이터의 수집, 처리, 전달 각 단계의 효율을 높일 수 있으며, 지연이나 중단을 사전에 방지할 수 있습니다.
이를 통해 기업은 데이터를 적시에 활용할 수 있게 되고, 빠른 비즈니스 전략 실행이 가능해집니다.
<hr>데이터 거버넌스의 강화 역시 데이터 오케스트레이션의 중요한 목적 중 하나입니다. 여기서 데이터 거버넌스란, 데이터의 품질, 보안, 그리고 관리 체계를 보장하기 위한 프레임워크를 의미합니다.
하지만 여러 시스템에 분산되어 있는 데이터는 일관된 데이터 거버넌스를 구축하는 데 큰 장애물이 됩니다.
이때 데이터 오케스트레이션은 다양한 데이터 소스를 통합하고, 데이터 관리의 효율화를 촉진함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 또한, 데이터 품질을 유지하면서도 적절한 접근 권한을 설정할 수 있게 도와줍니다.
이를 통해 기업은 데이터 거버넌스를 강화하고, 데이터 보안 및 컴플라이언스(규제 준수)를 유지할 수 있습니다.
<hr>이 장에서는 데이터 오케스트레이션을 효과적으로 수행하기 위한 3가지 단계에 대해 설명합니다.
<hr>데이터 오케스트레이션의 첫 번째 단계는, 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 정리하는 것입니다. 이때 대상이 되는 데이터 소스는 매우 다양하며, 예를 들어 CRM 시스템, 소셜 미디어, 사용자 행동 이벤트 데이터 등이 포함됩니다.
각 데이터는 레거시 시스템, 클라우드 기반 도구, 데이터 웨어하우스 등 서로 다른 도구나 시스템에 저장되어 있을 수 있습니다.
따라서 이러한 데이터를 통합적으로 정리하고 구조화하는 작업이 필요합니다.
이 과정을 통해, 이후의 처리 및 분석 등의 후속 프로세스가 원활하게 진행될 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
<hr>데이터 오케스트레이션의 두 번째 단계는, 수집한 데이터를 변환(가공)하는 과정입니다.
이 프로세스는 일반적으로 ETL(추출, 변환, 적재) 과정으로 잘 알려져 있습니다.
예를 들어, 한 시스템에서는 날짜가 "January 21, 2020"처럼 영문으로 표기되는 반면, 다른 시스템에서는 "2020/01/21"처럼 숫자 형식으로 표시되는 경우가 있습니다. 이처럼 시스템마다 데이터 형식이 다르기 때문에, 정확한 분석을 위해서는 이러한 표기를 표준화하는 작업이 중요합니다. 데이터 변환을 통해 분석 가능한 형태로 데이터를 정리하고, 다양한 시스템 간의 호환성을 확보할 수 있습니다.
<hr>데이터 오케스트레이션의 마지막 단계는 ‘Data Activation(활성화)'입니다.
이 단계는 조율되고 정제된 데이터를 후속 도구(다운스트림 툴)에 전달하여 즉시 활용 가능하게 만드는 과정을 의미합니다.
변환된 데이터를 바탕으로 분석을 수행하고, 그 결과로부터 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 예를 들어, 분석 결과를 그래프나 차트 등 시각적으로 이해하기 쉬운 형태로 표현할 때는 BI(Business Intelligence) 도구가 매우 유용합니다.
이러한 분석 결과를 기반으로, 기업은 전략이나 전술을 결정하고, 데이터에 기반한 구체적인 액션을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터로부터 잠재적인 가치를 이끌어내고, 경쟁 우위를 확보하는 데에 이를 수 있습니다.
데이터 오케스트레이션은 조직 내에서 데이터 활용 가치를 극대화하기 위한 중요한 프로세스입니다. 그러나 실제로 이를 구현할 때에는 몇 가지 과제가 수반되기도 합니다.
여기에서는, 데이터 오케스트레이션 구현 시 직면할 수 있는 두 가지 주요 과제에 대해 설명합니다.
<hr>첫 번째 과제는 바로 데이터의 사일로화(Silo화)입니다.
데이터 사일로화란, 데이터가 조직 내의 특정 부서나 시스템에 고립되어 다른 부서나 팀과 공유되지 않는 상태를 의미합니다. 사일로화가 발생하면, 조직 전체의 데이터 활용 효율이 저하되며, 데이터의 전사적 가시성과 일관된 활용이 어려워집니다.
이러한 상황이 발생하면, 데이터의 일관성이 결여되어 부서마다 서로 다른 버전의 데이터를 사용하는 문제가 생기며, 이로 인해 데이터에 대한 신뢰성도 저하됩니다. 또한, 데이터 접근 권한이 제한되어 있으면, 필요한 시점에 필요한 데이터에 접근하지 못하게 되어 업무 효율에도 악영향을 미칩니다.
데이터 오케스트레이션은 이러한 문제를 해결하기 위해 이질적인 데이터 소스를 통합하려는 시도를 합니다. 그러나 현실적으로는 서로 다른 데이터 포맷, 플랫폼 간의 호환성 문제 등 기술적인 장벽이 존재하며, 이는 실제 구현 시 큰 과제가 됩니다.
<hr>또 하나의 주요 과제는 바로 데이터 품질의 유지입니다.
데이터 오케스트레이션을 통해 다양한 소스에서 데이터를 통합할 때에는, 데이터의 일관성, 정확성, 신뢰성이 필수적으로 요구됩니다.
왜냐하면, 부정확하거나 불완전한 데이터가 시스템에 유입되면 분석 결과에 악영향을 미치고, 잘못된 의사결정으로 이어질 위험이 있기 때문입니다. 또한, 최신 데이터가 아닌 오래된 정보가 사용될 경우, 시의적절하지 않은 판단이 내려질 수 있는 리스크도 존재합니다.
이러한 문제를 방지하기 위해서는, 데이터 정제(클렌징) 및 검증 프로세스를 철저히 관리하고, 데이터의 고품질을 확보하는 것이 데이터 오케스트레이션 구현의 핵심입니다.
이 장에서는 데이터 오케스트레이션 도구가 제공하는 주요한 4가지 장점들에 대해 설명해드리겠습니다
<hr>데이터 오케스트레이션 도구를 사용하면 복잡한 워크플로우를 자동화하는 것이 가능합니다.
수동으로 데이터를 처리하는 작업은 많은 시간과 노력이 소모되며, 그 과정에서 오류가 발생할 가능성도 높아집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 워크플로우를 자동화하는 데이터 오케스트레이션 도구의 활용이 중요합니다. 워크플로우 자동화를 통해 데이터 흐름이 원활해지고, 데이터에 대한 접근 속도와 활용 속도도 개선됩니다.
그 결과, 데이터 엔지니어는 반복적인 일상 작업에서 해방되어 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 또한, 데이터 처리의 각 프로세스가 자동화됨으로써, 수작업에 의한 오류가 줄어들고 전체 프로세스의 효율성도 크게 향상됩니다.
<hr>데이터 오케스트레이션 도구는, 조직 내에서 발생하는 데이터 사일로화를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다.
많은 기업에서는 부서나 팀별로 독립적으로 데이터를 관리하고 있어, 정보가 조직 전체에서 공유되지 않는 상황이 자주 발생합니다. 이러한 사일로화는 데이터 중복, 비효율적인 접근성 문제를 유발하며, 결국에는 신속하고 정확한 의사결정을 방해하게 됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 데이터 오케스트레이션 도구를 사용하면, 각 부서나 시스템에 분산되어 있는 데이터를 중앙에서 통합 관리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 조직 전체에 걸쳐 공유되고 접근이 쉬워지며, 보다 빠른 분석과 의사결정이 가능해집니다.
또한, 데이터 중복이 해소되면 데이터 품질 또한 향상될 수 있으며, 그 결과로 더 신뢰할 수 있는 데이터에 기반한 전략 수립이 가능해질 것입니다.
<hr>데이터 오케스트레이션은 데이터의 수집, 정리, 변환 등 반복적인 수작업을 줄여주고, 각 프로세스의 속도와 정확성을 높이는 데 기여합니다.
이처럼 일상적인 단순 작업이 자동화되면, 데이터 엔지니어와 데이터 분석가는 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 따라서 데이터 활용의 ‘질’과 ‘효율’ 모두 향상될 것이 기대됩니다.
또한 자동화를 통해 데이터 파이프라인의 유지보수 및 운영이 간편해지면, 에러 발생이 줄어들고 전체적인 운영 효율 또한 개선됩니다.
<hr>데이터 오케스트레이션 도구를 활용하면, 조직 전체의 데이터 흐름(데이터 라인리지)에 대한 가시성이 크게 향상됩니다. 이는 데이터를 실시간으로 추적하며, 데이터가 어떻게 흘러가고 어떤 상태로 처리되고 있는지를 한눈에 파악할 수 있기 때문입니다.
데이터의 가시성이 높아지면, 어떤 데이터가 어떤 방식으로 사용되고 있는지를 명확히 파악할 수 있습니다. 이로 인해 문제가 발생했을 때 즉각적인 대응이 가능해집니다.
또한, 데이터의 흐름이 투명해지면 데이터 품질을 유지하고 관리하는 것도 훨씬 쉬워지며, 그 결과 기업은 데이터에 기반한 빠르고 정확한 의사결정을 실행할 수 있게 됩니다.
현재는 Airflow, Prefect, Argo 등이 데이터 오케스트레이션 도구로 잘 알려져 있지만, 이들 도구를 도입하지 않더라도 대체할 수 있는 경우가 있습니다. 다만, 데이터 오케스트레이션을 실천하기 위해서는 다음과 같은 기능을 갖춘 도구가 필요합니다.
이러한 기능을 모두 갖춘 도구가 바로 ETL 툴인 “TROCCO”입니다.
TROCCO는 데이터의 수집, 변환, 통합을 일원적으로 관리하며, 효율적인 데이터 오케스트레이션을 실현하는 강력한 도구입니다. 직관적인 UI 덕분에, 기술적 전문 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있습니다.
TROCCO의 ETL (Extract, Transform, Load) 기능은 데이터 오케스트레이션의 핵심입니다. 이 기능을 통해 데이터 추출, 변환, 로드의 전체 프로세스를 자동화하고, 데이터 처리의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
TROCCO는 ETL 기능 외에도 잡 관리 기능, 데이터 검증 기능 등도 갖추고 있어,
복잡한 데이터 파이프라인도 간단하게 설정하고 관리할 수 있습니다.
이로 인해 데이터 엔지니어는 시간이 많이 소요되는 수작업에서 해방될 수 있습니다. 또한 보안 대책도 철저하여, 데이터 암호화, 접근 제한 등의 기능을 제공해
기업의 소중한 데이터를 안전하게 관리합니다.
TROCCO 전담 지원팀이 항상 대기하고 있어, 장애 발생 시에도 신속하게 대응해 줍니다. 데이터 관리의 효율화와 자동화를 원하는 기업에게 TROCCO는 최적의 선택지입니다.
본 글에서는 데이터 오케스트레이션의 기본 개념과 그 중요성에 대해 설명했습니다.
데이터 오케스트레이션은 서로 다른 시스템이나 애플리케이션 간에 데이터를 효율적으로 이동, 정리, 활용하는 방법입니다. 전략적으로 데이터 오케스트레이션을 실행하는 것은 비즈니스 목표를 달성하기 위해 반드시 필요한 요소라고 할 수 있습니다.
또한, 데이터 오케스트레이션은 ETL 도구와 데이터 카탈로그를 결합함으로써 더욱 강화될 수 있습니다. 이를 통해 데이터 품질, 접근 용이성, 의사결정 효율성 등이 대폭 향상됩니다.
TROCCO는 ETL 도구로서, 데이터 오케스트레이션에 필수적인 존재입니다. 뿐만 아니라, 데이터 카탈로그 기능과 워크플로우 기능도 제공하여, 효율적인 데이터 활용을 전방위적으로 지원합니다.
또한, 저희 primeNumber는 Data Orchestration Cloud 구상을 발표하였습니다. 이 구상은 데이터 활용에 관련된 일련의 프로세스를 자동화하고 일원적으로 관리・운영할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다. 데이터 오케스트레이션 실행 시 발생할 수 있는 다양한 과제를, 제품과 전문 서비스 양면에서 전방위적으로 지원하고 있습니다. 데이터 오케스트레이션 도입을 고려하고 있는 기업이라면, TROCCO를 제공하는 primeNumber에 꼭 한번 상담해 보시기 바랍니다. 여러분의 요구사항에 맞춘 제안을 통해, 비즈니스 니즈에 부합하는 데이터 오케스트레이션 체계를 구축할 수 있도록 도와드리겠습니다.
