오늘날 다양한 정보를 얻을 수 있는 환경에서 사업 성장을 위해 데이터 수집 및 활용은 필수적입니다. 그러나 데이터 품질 보장, 적절한 도구 선택, 데이터 보안 문제 등 데이터 활용과 관련된 과제에 직면하는 기업들이 적지 않습니다.
이러한 과제를 해결하는 데 도움이 되는 것이 DataOps(데이터옵스)입니다. DataOps는 데이터 라이프사이클 전체를 효율적으로 관리하는 방법론으로, 데이터 품질 향상, 신속한 데이터 제공, 보안 강화 등 다양한 이점을 제공합니다.
본 글에서는 DataOps가 무엇인지, 그리고 그 효과와 실천 단계를 설명하려 합니다.
DataOps란, 인력과 프로세스, 기술의 연계를 강화하여 데이터 라이프사이클 전체를 효율적으로 관리하는 방법을 의미합니다.
미국의 조사 기관인 Gartner사 등 연구기관 에서도 DataOps의 중요성을 지적하며, "조직 전체의 데이터 관리자와 이용자 간의 데이터 흐름에서 커뮤니케이션, 통합, 자동화를 개선하는 것"이라고 정의하고 있습니다.
최근 데이터 수요가 증가하면서 데이터 중심(Data-Driven) 경영이 중요하게 여겨지고 있습니다. 그러나 조직 내에서 데이터 운영을 활성화하려면, 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 다양한 이해관계자의 요구를 충족하는 것이 필수적입니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 등장한 것이 DataOps입니다. DataOps는 데이터 운영의 자동화와 데이터 이용자 및 관리자 간의 협력을 통해, 데이터 품질 향상, 신속한 데이터 제공, 데이터 보안 강화 등을 실현할 수 있습니다.
DataOps가 주목받는 이유로는 데이터 양과 복잡성의 증가, 데이터 기반(Data-Driven) 경영의 추진 등이 있습니다. 그중에서도 가장 큰 요인 중 하나는 부서 간 데이터 연계의 필요성이 증가하고 있다는 점입니다.
데이터 공급 측면에서는 DX(디지털 트랜스 formation) 추진 등의 영향으로, 다루어야 할 데이터의 종류와 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 한편, 데이터 활용 측면에서는 데이터 분석 도구의 확산과 AI 기능의 적극적 활용 등에 따라, 업무 부서에서의 데이터 활용 범위가 확장되고 있습니다.
이처럼 데이터 공급 측과 활용 측 모두에서 데이터 활용의 수요가 증가하는 상황에서, 많은 조직이 데이터 운영의 업무가 특정 개인에게 의존하는 문제(속인화)에 직면하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 데이터 분석 부서와 데이터 수집·관리 부서 등이 부서를 넘어 유기적으로 협력하고, 데이터의 수집부터 활용까지의 흐름을 최적화하는 DataOps 접근 방식이 필수적입니다.
DataOps를 실천하면 데이터 품질 향상과 데이터 활용 프로세스의 효율화를 기대할 수 있습니다.
이 글에서는 각각에 대해 자세히 설명해드리겠습습니다.
데이터 기반(Data-Driven) 의사결정을 실현하려면 신뢰할 수 있는 데이터 분석이 필수적이며,이를 위해 가장 먼저 데이터 품질 확보가 전제되어야 합니다.
DataOps는 데이터 ETL(추출, 변환, 로드) 및 분석 등의 프로세스를 통합하고 자동화합니다. 이를 통해 사람의 실수나 오류를 줄이고, 데이터 품질을 향상시키는 데 기여합니다. 또한, 다양한 데이터 소스를 통합하고 데이터 흐름을 일원화하여, 데이터의 일관성과 정합성(Consistency & Integrity)을 보장할 수 있습니다.
데이터를 일원화하여 관리하려면, ETL 도구를 적극적으로 활용하는 것이 효과적입니다. 이러한 도구를 사용하면 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출·통합하고, 필요한 형태로 변환하는 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 데이터 모니터링 및 관리의 자동화도 가능하기 때문에, 데이터 보안 측면에서도 데이터 품질 유지 및 향상을 기대할 수 있습니다.
DataOps를 실천하면 데이터 수집부터 분석까지의 데이터 흐름이 자동화되어, 데이터 이용자와 공급자가 더욱 쉽게 데이터를 연계할 수 있습니다. 이처럼 조직 내에서 부서를 초월한 데이터 연계가 가능해지면, 효율적인 데이터 활용이 실현됩니다.
또한, 부서 간 협업 강화와 ETL 도구 등의 자동화 툴을 적극 도입함으로써, Data Democratization을 달성할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. Data Democratization이 이루어지면, 개인의 기술 수준이나 소속 부서에 관계없이 누구나 필요한 데이터를 활용할 수 있게 되며,결과적으로 조직 전체의 데이터 운영이 더욱 활성화됩니다.
데이터 활용 프로세스가 효율화되면, 신속한 의사결정과 생산성 향상으로 이어집니다.
즉, DataOps를 실천하는 것은 조직의 경쟁력을 강화하는 핵심적인 전략이라고 할 수 있습니다.
여기에서는, DataOps를 실천하기 위한 프로세스를 아래 3단계로 나누어 설명 해드리려 합니다.
그럼, 각각의 단계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
DataOps를 실천하려면, 먼저 조직 전체의 데이터 활용 현황을 파악하고, 이에 맞춘 구체적인 목표를 설정하는 것이 중요합니다.
현재 조직 내에서 데이터 수집, 처리, 분석 프로세스를 정확하게 파악하고, 수작업에 의존하는 작업이나 병목 현상이 발생하는 프로세스를 명확히 정의해야 합니다. 이를 기반으로 데이터 품질 향상, 실시간 분석 구현 등 구체적인 최종 목표를 설정합니다.
또한, SaaS 도구, BI, AI 등을 활용하면 데이터 관리 및 분석 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.
현황 파악이 완료되고 구체적인 개선 목표가 설정되었다면, 실제로 데이터 활용 프로세스의 개선과 자동화를 진행합니다.
수작업으로 인해 발생하는 오류가 문제라면, ETL 도구를 도입하여 데이터 수집, 처리, 분석 등의 작업을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 데이터 품질 확보가 과제라면, 데이터 정제 및 정규화를 수행하거나 실시간 처리 프로세스를 도입하는 방법을 고려할 수 있습니다.
프로세스를 개선하고 자동화할 때는 데이터 품질을 신중하게 검토해야 합니다. 데이터 품질이 확보되지 않은 상태에서 데이터를 활용하더라도 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻기 어렵습니다. 따라서, 프로세스 개선과 자동화가 불필요한 작업이 되지 않도록 데이터 품질 확보를 철저히 진행해야 합니다.
데이터 활용 프로세스의 개선과 자동화가 완료되었다면, 지속적인 학습이 이루어질 수 있도록 피드백 루프를 확립하는 것이 중요합니다.
데이터 활용 사이클이 반복될 때마다, 이용자 및 팀으로부터 적극적으로 피드백을 수집하여 프로세스 개선에 반영해야 합니다. 또한, 조직 내에서 정기적인 회의 및 리뷰를 실시하여 성과와 프로세스를 평가하는 것이 중요합니다.
본 글에서는 DataOps의 의미, 주목받는 배경, 그리고 실천을 위한 구체적인 접근 방식에 대해 설명해봤습니다.
데이터 기반 경영의 중요성이 높아지는 현대에서 조직 내에서의 효율적인 데이터 활용은 필수적입니다. 하지만 업무가 특정 개인에게 의존하는 경향이 강하고, 부서 간 데이터 연계가 원활하지 않은 경우, 데이터를 효과적으로 운영하기는 어려울 것입니다.
따라서 DataOps를 실천하여 데이터 라이프사이클을 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. DataOps를 적용하면 데이터 품질 유지 및 향상, 데이터 활용 프로세스의 효율화 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 활용이 원활하지 않다고 느끼는 분들은, 본 기사에서 소개한 단계를 참고하여 DataOps 실천을 검토해 보시는 것은 어떨까요?
데이터 분석 인프라 종합 지원 서비스 TROCCO®는 ETL을 중심으로 데이터 운영을 돕는 다양한 기능을 제공합니다. DataOps 실천에서 데이터 활용 자동화를 위해 ETL 도구를 도입하는 것은 매우 효과적입니다. 여러 데이터 소스로부터 데이터를 추출하여 통합적으로 관리하고자 하는 분들은 도입을 고려해 보시기 바랍니다.
"현재 ETL 프로세스에서 문제를 느끼는 분" 또는 "DataOps 실천을 위해 데이터 활용을 자동화하고 싶은 분", 그리고 본 제품에 관심 있는 분들은 꼭 자료를 확인해 보시기 바랍니다.
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