데이터는 현대 비즈니스의 원동력이라고 불리지만, 적절하게 관리되지 않은 데이터는 "데이터 늪"로 변질될 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 늪의 정의, 그 발생 원인과 비즈니스에서의 문제점, 그리고 데이터 늪을 피하기 위한 실질적인 대응 방법에 대해 설명합니다.
데이터 늪(Data Swamp)은 데이터의 관리에 있어 혼란과 분산이 진행되어, 정보의 속성이나 출처에 대한 메타데이터의 부족으로 인해 어디에 어떤 정보가 저장되어 있는지를 확실히 파악할 수 없는, 혼돈스러운 데이터베이스 상태를 가리킵니다.
데이터 스왐프(Swamp)는 데이터의 늪지라고도 불리며, 그 이름 그대로 데이터가 흩어져 정리되지 않은 상태로 존재하는 것을 의미합니다.
이 용어는 데이터 호수(Data Lake)와의 대비에서 탄생했습니다. 데이터 호수는 데이터의 호수라고도 불리며, 데이터가 맑고 투명하여 어디에 어떤 데이터가 있는지가 명확하고, 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있는 상태를 나타냅니다.
이에 반해 데이터 늪에서는 데이터의 혼란이 발생하여 데이터를 찾기 어렵고, 데이터의 유용성을 최대한으로 끌어낼 수 없는 상태입니다.
데이터 늪에서 데이터 호수로 전환이나 데이터 호수의 운영에는 다음 세 가지 포인트에 주의하는 것이 중요합니다.
첫째, 데이터 호수 내의 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 메타데이터와 데이터 카탈로그를 정비하는 것입니다. 이를 통해 어떤 데이터가 어디에 저장되어 있는지를 명확히 파악할 수 있어 데이터 탐색이 용이해집니다.
다음으로, 데이터 거버넌스를 실행하여 데이터의 보안과 접근 제어를 확립하는 것입니다. 구체적으로는 데이터에 대한 접근 권한과 변경 권한을 관리하여 데이터의 품질과 보안을 확보합니다. 다만, 과도한 제약은 데이터의 유연성을 저해할 수 있으므로 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 데이터 호수를 효과적으로 운영하기 위해 데이터 관리의 베스트 프랙티스를 적용하는 것입니다. 구체적으로는 데이터의 수집, 정리, 변환, 저장, 분석, 시각화 등의 프로세스를 적절히 수행하여 데이터 활용을 지원합니다.
데이터 늪에서 데이터 호수로의 이행이나 데이터 호수의 운영에 성공함으로써 조직은 실시간 데이터 활용이나 새로운 비즈니스 모델 창출을 위한 디지털 전환(DX)을 실현하고, 결과적으로 경쟁력을 높일 수 있습니다. 데이터 활용에 있어 속도와 유연성을 겸비한 데이터 호수는 DX(Digital Transformation) 시대에 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.
데이터 늪이 발생하는 배경으로는 데이터 호수의 부적절한 관리가 주요 원인으로 떠오릅니다. 데이터 호수는 비정형 데이터와 정형 데이터를 스키마의 사전 정의 없이 저장할 수 있는 유연한 데이터 저장 환경을 제공하여 많은 이점을 가져다주지만, 이 유연성이 때때로 혼란을 초래할 수 있습니다.
데이터 호수의 장점은 원본 데이터를 그대로 수용할 수 있어 기업이 급격히 증가하는 빅데이터를 손쉽게 받아들일 수 있다는 점입니다. 그러나 이러한 유연성은 데이터가 누구에 의해, 어떤 목적으로 저장되었는지(메타 데이터)를 파악하기 어렵게 만드는 문제를 야기합니다.
이는 데이터의 보관 기간이 길어질수록 해당 데이터의 가치나 적절한 활용 방법이 불명확해지고, 데이터 관리가 복잡해지는 결과로 이어집니다. 이러한 상태를 데이터 늪이라고 하며, 앞서 언급한 바와 같이 데이터가 끝없이 무질서하게 축적되는 늪지와 같은 상태가 됩니다.
데이터 늪의 문제는 데이터를 방치할 경우, "방대한 데이터를 어떻게 활용해야 할까?", "어디서부터 손을 대야 할까?"와 같은 과제에 직면하게 되며, 유용한 정보를 놓칠 위험이 커진다는 것입니다.
이러한 데이터 늪을 회피하고 데이터의 가치를 최대한 이끌어내기 위해서는 데이터 호수의 유연성을 살리면서 데이터 거버넌스(Governance)를 실천하는 것이 필수적입니다.
데이터 늪을 피하기 위한 3가지 대책들에 대해서는 뒤에 알려드리겠습니다.
데이터 늪 상태가 초래하는 문제점으로는 정보 검색의 어려움, 데이터 품질 저하, 의사 결정의 오류라는 세 가지를 들 수 있습니다.
본 장에서는 각각에 대해 설명해드리겠습니다.
데이터 호수가 혼란스러운 상태일 경우, 정보 검색이 어려워집니다.
데이터 호수는 다양한 종류의 데이터를 유연하게 저장할 수 있는 특성을 가지고 있지만, 필요한 정보가 어디에 있는지를 특정하기 어렵다는 문제가 있습니다.
데이터의 정리나 카탈로그화가 소홀히 되면 데이터가 사라진 것처럼 느껴지고, 데이터 기반 비즈니스의 의사 결정 프로세스가 지연될 위험이 발생합니다. 이러한 정보의 혼란은 전략적 의사 결정에 필수적인 데이터의 타당성과 가용성을 위협하게 됩니다.
데이터 늪 상태로 인해 데이터 품질이 저하되는 경우도 있습니다.
데이터 호수는 처리되지 않은 데이터가 많아 품질 관리가 부족한 경우가 많습니다. 데이터의 정리나 클렌징 없이 데이터가 추가될 경우, 데이터 품질이 저하되고 신뢰할 수 없는 정보가 시스템에 유입될 위험이 커집니다. 이러한 데이터 품질의 결여는 잘못된 의사 결정이나 불확실한 인사이트를 초래할 수 있는 원인이 됩니다
데이터 늪은 의사 결정의 오류를 초래할 수도 있습니다.
데이터가 데이터 늪에 갇히게 되면, 의사 결정자는 불완전한 데이터로부터 적절한 인사이트를 도출하기 어렵게 됩니다. 그 결과, 기업이 잘못된 전략을 채택할 가능성이 높아집니다. 정확한 정보는 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 성공하기 위해 필수적이므로, 데이터늪은 의사 결정 프로세스에 부정적인 영향을 미치는 요인이 됩니다.
상기와 같은 데이터 늪를 회피하기 위해서는 아래 3가지 대책을 실시하면 좋을 것입니다.
데이터 거버넌스는 데이터 관리의 핵심이며, 그중에서도 데이터 카탈로그의 활용이 매우 중요합니다.
데이터 카탈로그는 데이터의 특성과 흐름을 자세히 설명하는 메타데이터를 관리하는 시스템입니다. 이를 도입함으로써 다음과 같은 두 가지 효과를 얻을 수 있습니다.
데이터 호수에는 원본 데이터가 축적되지만, 이를 정리하지 않고 활용하는 것은 어렵습니다.
데이터 카탈로그를 구축하면 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있어 분석 작업에 집중할 수 있습니다.
이를 통해 데이터 분석 속도를 향상시킬 수 있습니다.
데이터 분석은 정확한 데이터를 기반으로 수행되어야 합니다.
데이터 카탈로그에는 데이터의 속성과 출처가 기록되므로 데이터 품질을 보장하는 데 기여합니다. 또한, 보안 정보를 포함함으로써 데이터 거버넌스를 강화할 수 있습니다.
그러나 데이터 카탈로그 운영에는 주의가 필요하며, 사용자의 요구 변화와 메타데이터 관리의 부담에 대응할 수 있는 시스템을 구축해야 합니다.
데이터 품질 저하는 데이터 늪을 유발하는 주요 원인 중 하나이며, 데이터 활용에 악영향을 미칩니다.
따라서 데이터 늪을 방지하려면 데이터 품질의 관리 및 모니터링이 필수적입니다.
품질 관리에는 데이터 품질의 평가 및 개선이 포함되어야 하며, 데이터 품질이 향상될수록 분석 결과의 신뢰성이 높아져 의사결정의 기반이 됩니다.
데이터 통합은 데이터 처리 과정의 효율성을 높이는 핵심 요소입니다.
DX(디지털 트랜스포메이션) 시대의 이상적인 데이터 환경은 비전문가도 원활하게 데이터를 활용할 수 있는 구조를 갖추는 것입니다. 이를 위해서는 비정형 데이터 처리 및 데이터 자동 변환 기술을 활용할 수 있는 데이터 플랫폼 구축이 필요합니다.
이러한 데이터 플랫폼 구축에 TROCCO®는 매우 유용합니다. 직관적인 GUI를 통해 빠른 설정 및 배포가 가능하며, 운영 지원도 강화되어 있습니다. 초기 비용 없이 단 하루 만에 데이터 분석 기반을 구축할 수 있으며, 약 100종류의 커넥터를 활용해 다양한 데이터 소스와 연동할 수 있습니다.
이를 통해 분석 속도가 향상되며, 개발 비용을 절감하면서 조직 전체의 데이터 활용을 촉진할 수 있습니다. 결과적으로 신속한 의사결정을 내리는데 기여합니다. 데이터 엔지니어가 부족한 기업에서도 데이터 통합을 최적화하여 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
데이터 늪이 발생하면 데이터 활용에 혼란이 생기며, 적절한 의사결정 및 데이터 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
이상적으로는 데이터 호수가 올바르게 유지되는 것이 가장 좋지만, 실제 데이터 운영에서는 다양한 문제가 발생하여 이를 유지하기가 어려워집니다. 따라서 데이터 카탈로그 도입과 같은 데이터 거버넌스의 실행이 데이터 늪을 방지하는 효과적인 해결책이 될 수 있습니다.
TROCCO®를 활용하면 다양한 데이터 소스의 통합, 변환, 정리가 효율적으로 이루어져 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. 또한 데이터 카탈로그 기능도 제공되어 데이터 관리가 더욱 쉬워집니다.
데이터의 연계·정비·운영을 효율적으로 진행하고 싶거나, 저희의 TROCCO® 제품에 관심이 있으신 분은 자료를 참고해 주세요.
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