데이터 매핑은 하나의 데이터 모델이나 포맷에서 다른 포맷으로 데이터를 변환하는 프로세스를 의미합니다. 주로 데이터 마이그레이션이나 통합 시에 수행되며, 서로 다른 소스에서 온 데이터를 일관성 있게 통합하여 처리하기 위해 이루어집니다.
이 기사에서는 데이터 매핑이 무엇인지, 이 프로세스의 중요성, 실천 절차, 그리고 실천 시의 중요한 포인트에 대해 설명합니다.
데이터 매핑(Data Mapping)은 문자 그대로, 서로 다른 데이터 소스나 포맷의 데이터를 변환하고 결합하여 매핑(연결)하는 프로세스를 의미합니다.
현대의 데이터 기반 비즈니스에서는 여러 데이터 시스템을 활용하고 이를 연계하여 데이터를 활용하는 것이 일반적입니다. 그러나 서로 다른 시스템 간에는 데이터 포맷, 구조, 세부 수준 등이 다릅니다.
이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 데이터 매핑입니다. 데이터 매핑에서는 필드(이름, 주소 등)의 대응을 설정하거나 데이터 포맷 변환, 데이터 결합 및 분할을 수행합니다. 이러한 프로세스를 통해 시스템 간의 차이를 극복한 데이터 통합이 가능해지며, 데이터의 가치를 극대화한 데이터 활용이 이루어질 수 있습니다.
데이터 매핑은 조직이 디지털 혁신을 추진하는 과정에서 필수적인 프로세스입니다. 데이터의 일관성과 품질 확보, 데이터 관리 비용 최적화, 그리고 보안 및 개인정보 보호 실현을 위해 데이터 매핑은 핵심적인 역할을 합니다.
아래에서 이러한 이유들을 자세히 설명하겠습니다.
현재 DX(디지털 트랜스포메이션)를 추진 중인 기업에서는 데이터 사일로화가 걸림돌이 되어 효율적인 데이터 활용이 원활하게 진행되지 않는 경우가 많습니다. 이때, 데이터 매핑을 실천함으로써 데이터를 중앙에서 관리할 수 있게 됩니다.
서로 다른 데이터 소스에서 추출된 데이터를 일관되게 변환함으로써, 데이터 포맷의 통일과 데이터 불일치가 해소됩니다. 이를 통해 데이터의 일관성이 확보되고, 더 원활한 데이터 운영이 가능해집니다.
그리고 데이터의 일관성이 확보되면, 데이터 품질의 향상으로 이어집니다. 데이터 매핑 과정에서는 일관된 데이터 변환과 중복 데이터 삭제가 이루어져 데이터의 정확성이 유지됩니다. 또한 데이터 변환 등의 프로세스가 자동화됨으로써, 사람에 의한 오류가 줄어드는 것도 데이터 품질 향상에 기여하는 요소 중 하나입니다.
조직 내에서 데이터의 중앙 집중 관리가 이루어지지 않으면, 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 구별하는 것이 어려워지며, 중복된 데이터가 증가하게 됩니다. 이 상황이 지속되면, 데이터 양이 무제한으로 증가하고 관리 비용도 급증하게 됩니다.
이때, 데이터 매핑이 중요한 역할을 합니다. 데이터 매핑을 통해, 서로 다른 시스템에서 데이터를 변환하고 통합함으로써, 데이터의 중앙 집중 관리가 가능해집니다. 중앙 집중 관리가 가능해지면, 활용에 필요한 데이터만 저장할 수 있어 불필요한 관리 비용을 절감할 수 있습니다.
또한, 데이터 매핑을 통해 데이터 변환 및 정리가 자동화되면, 수작업으로 진행하던 과정에서 발생할 수 있는 사람에 의한 오류가 줄어듭니다. 이로 인해, 오류 수정 및 재처리에 드는 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 매핑은 보안 대책 및 프라이버시 보호에 중요한 역할을 합니다. 이는 필드 간의 매핑을 통해 개인정보 등의 관리를 강화할 수 있기 때문입니다.
현대에는 SaaS와 같은 외부 서비스를 이용할 기회가 증가하면서 데이터 관리가 복잡해졌습니다. 또한, 2022년 4월에 시행된 개정 개인정보 보호법에 따라, 정보 공개 요청에 대한 대응이나 이용 목적의 상세한 설명이 요구되기 시작했습니다. 데이터 관리의 복잡성과 데이터 처리에 대한 엄격한 관리 요구가 증가함에 따라, 데이터 매핑의 중요성이 주목받고 있습니다.
또한 이름, 주소, 전화번호 등의 개인정보뿐만 아니라 조직의 기밀 정보 유출 방지에도 데이터 매핑이 효과적입니다. 보안 대책 및 프라이버시 보호와 관련된 업무를 원활하게 수행하기 위해서도 데이터 매핑은 중요한 프로세스라 할 수 있습니다.
기업이나 업계의 상황에 따라 절차의 세부사항이나 순서가 달라질 수 있으므로, 자사에서 실천할 경우에는 적절한 프로세스로 조정해 주시기 바랍니다.
먼저, 데이터 매핑을 통해 변환되는 데이터 소스와 타겟을 명확히 정의합니다. 서로 다른 시스템 간의 데이터 연계인 경우, 각각의 스키마와 필드 간의 대응 관계를 확인하는 것도 중요합니다.
변환 전의 소스 데이터에 대해서는 "어디에서 추출되는지"와 "어떤 데이터 형식으로 제공되는지" 등을 명확히 합니다. 또한, 변환 후의 타겟에 대해서도 동일하게 데이터 형식과 구조를 파악해 두어야 합니다.
데이터 소스와 타겟을 정의함과 동시에, 타겟 데이터 모델을 상세히 이해하는 것도 중요합니다. 타겟 모델을 이해하면 소스 데이터와 타겟 데이터 간의 대응 관계를 정확히 파악할 수 있으며, 효율적인 매핑 설계로 이어질 수 있습니다.
타겟 데이터 모델의 데이터 형식을 이해함으로써, 예를 들어 정수형에서 부동소수점형으로 변환이 필요한 경우, 해당 변환에 기반한 적절한 변환 처리를 수행할 수 있습니다. 타겟 데이터 모델에 대한 사전 이해는 데이터의 정합성과 품질을 보장하는 데 매우 중요하다고 할 수 있습니다.
매핑 규칙 정의는 소스 데이터를 타겟 데이터로 변환할 때의 구체적인 방법을 명확히 하는 프로세스입니다. 매핑 규칙의 정의는 변환 후 타겟 데이터의 품질과 데이터 매핑의 효율성에 직접적으로 영향을 미치므로, 정의 시 신중히 진행해야 합니다.
구체적으로는, 소스 데이터와 타겟 데이터의 각 필드 간 대응 관계, 데이터 형식 변환 정의, 특정 조건 정의 등을 수행합니다. 처리 과정이 복잡하거나 데이터 양이 많은 경우, 매핑을 최적화하기 위한 규칙을 미리 정의하는 것이 중요합니다.
매핑 규칙 정의가 완료되어 설계가 끝난 후, 실제로 데이터 매핑을 실행합니다. 이때, 사전에 정의된 매핑 규칙을 기반으로 데이터 변환 작업이 올바르게 이루어지는지 확인합니다.
데이터 변환 중에 예상치 못한 오류나 이상이 발생하면, 적절한 오류 처리(Error Handling)을 수행해야 합니다. 예를 들어, 오류 로그를 생성하거나 알림 수단을 설정하여 오류에 신속히 대응할 수 있도록 대비책을 마련하는 것이 중요합니다.
데이터 매핑 실행이 완료된 후, 데이터 변환 및 이동이 올바르게 이루어졌는지 검증합니다. 검증은 사전에 정의된 설계대로 데이터 매핑이 수행되었고, 기대한 결과가 도출되었는지를 확인하기 위한 매우 중요한 단계입니다.
테스트 데이터 세트를 사용하여 데이터 매핑 후 변환된 결과를 검증합니다. 동시에 오류 확인 및 데이터 일관성을 점검하고, 필요에 따라 수정 및 조정을 진행합니다.
데이터 매핑이 본격적으로 운영되기 시작하면, 성능상의 문제가 없는지 시스템 동작을 지속적으로 모니터링합니다.
지속적인 데이터 통합을 진행하는 경우, 새로운 데이터 소스 추가나 타겟 데이터 요구 사항 변경 등이 발생할 수 있습니다. 이를 대응하기 위해 매핑 규칙이나 프로세스 최적화를 진행하는 것이 필요합니다.
데이터 소스가 여러 개이거나, 데이터 양이 많고 자동화 처리가 필요한 경우에는 ETL 도구를 사용하는 것이 좋습니다. ETL 도구는 데이터 변환 및 통합 프로세스를 자동화할 수 있기 때문에 효율적인 데이터 매핑을 실현할 수 있습니다.
데이터 매핑을 수행할 때는 아래 세 가지 포인트를 숙지해야 합니다.
소속된 조직이나 상황에 따라 다를 수 있으므로, 실제 운영 시에는 조직의 상황이나 요구 사항에 맞게 적절히 적용해야 합니다.
데이터 활용을 진행하면서, 요구 사항이나 수요의 변화, 기술 발전 등으로 인해 데이터 소스나 타겟의 변경·추가가 필요할 수 있습니다. 데이터 양이나 처리 프로세스의 복잡성이 변화할 경우, 데이터 매핑의 처리 성능을 최적화해야 하기 때문입니다.
데이터 소스나 타겟의 요구 사항이나 구조가 변경되는 경우, 매핑 규칙이나 새로운 변환 처리에 대한 변경을 수행합니다. 새로운 데이터 소스가 도입되거나 새로운 고객과의 연동이 필요해질 경우, 데이터 매핑의 업데이트가 필요합니다.
정기적인 업데이트 및 재검토는 데이터 품질을 유지하기 위해 매우 중요합니다. 데이터 소스나 타겟의 추가 또는 변경이 필요할 때 새로운 오류가 발생하여 수정이 필요할 수 있습니다. 정기적인 재검토와 업데이트를 통해 데이터의 정확성 및 일관성을 지속적으로 유지하는 것이 중요합니다.
데이터 매핑을 실천할 때, 자동화 도구를 활용하면 데이터 추출부터 변환까지의 처리 프로세스를 자동화할 수 있어 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한, 수작업에서 발생할 수 있는 인위적인 오류를 줄일 수 있기 때문에 데이터의 정확성을 유지할 수 있습니다.
자동화 도구의 활용은 유연성과 확장성 측면에서도 매우 큰 혜택을 가져옵니다. 수작업으로 데이터 매핑 프로세스를 수행할 경우, 처리할 수 있는 데이터 양이나 데이터 소스의 복잡성에는 한계가 있습니다. 그러나 자동화 도구를 활용하면, 조직의 사업 확장에 따라 데이터 양의 증가나 데이터 소스의 복잡화가 일어나더라도 효율적인 데이터 매핑이 가능합니다.
또한, 자동화 도구의 기능에 따라 실시간 데이터 변환이 가능해지는 경우도 있습니다. 실시간 처리가 가능하면 최신 데이터를 분석에 반영할 수 있어 효과적인 의사결정을 빠르게 할 수 있습니다.
데이터 매핑의 효율화를 위해 자동화 도구를 활용하는 것은 매우 효과적이지만, 자동화 도구에서도 예상치 못한 오류나 문제가 발생할 가능성이 있습니다. 잘못된 데이터를 활용하여 심각한 실수가 발생하지 않도록, 최종 확인은 사람이 직접 수행하는 것이 중요합니다.
또한, 프로그램 상에서 문제가 발생하지 않았더라도, 사전에 정의된 비즈니스 규칙 등이 적용되지 않았을 가능성이 있습니다. 이러한 상황에 대비하려면, 데이터 활용의 목적과 의도를 충분히 이해한 사람이 신중하게 데이터를 검토하고, 데이터의 신뢰성을 유지해야 합니다.
이 기사에서는 데이터 매핑의 개요, 실행 절차, 그리고 실천 시의 주요 포인트에 대해 설명해드려봤습니다.
데이터 매핑은 데이터 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 뿐만 아니라, 데이터 관리 비용 절감, 보안 대책, 개인정보 보호 등 데이터 운영 전반에서 다양한 장점들을 제공합니다.
다만, 실행 절차가 명확하지 않거나 조직 내에서 효율적인 정보 공유가 이루어지지 않으면 데이터 품질이 확보되지 않거나 효율적인 프로세스 실행이 어려울 수 있습니다. 실천에 앞서 이 기사에서 소개한 절차를 공유하고, 자동화 도구 도입을 검토하는 것이 좋습니다.
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