과거에는 회사 내 데이터가 종이 기반으로 관리되었지만, 현재는 디지털 관리가 중심이 되고 있습니다.
특히, 도입 비용이 저렴한 클라우드 기반 SaaS 서비스의 확산으로 인해
영업, 마케팅, 회계, 인사·노무 등 다양한 부서에서 사용하는 데이터 관리 도구가 빠르게 다양화되고 있습니다.
하지만 이러한 도구의 다양화는 동시에 사내 데이터의 분산과 사일로화를 초래하고 있으며,
데이터 통합 및 연계의 부재로 인해 데이터 거버넌스와 정합성 유지가 점점 더 어려워지고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 최근 주목받고 있는 것이 바로 본 기사에서 소개할 **EAI(Enterprise Application Integration)**입니다.
EAI는 다양한 애플리케이션 간의 데이터 흐름을 자동화하고, 분산된 시스템을 연결하여 단일 데이터 플랫폼처럼 작동하도록 만들어주는 핵심 솔루션입니다.
이는 기존의 ETL 기반 데이터 파이프라인과 달리, 실시간 또는 이벤트 기반 데이터 흐름에 강점을 지니고 있어,
데이터 엔지니어링 리소스가 부족한 기업에도 매우 유용합니다.
이 기사에서는 EAI 및 EAI 도구의 기본 개념, 자주 비교되는 ETL 도구와의 차이점,
그리고 EAI 도구 도입 전에 확인해야 할 주요 포인트를 소개합니다.
기업에 최적화된 데이터 연계 기반을 구축하고자 하는 분이라면 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
기존에는 엔지니어 없이는 구현하기 어려웠던 EAI도, 이제는 다양한 노코드·로우코드 도구의 등장으로
비교적 간단한 구성만으로도 손쉽게 도입할 수 있게 되었습니다.
이러한 상황을 바탕으로, 지금부터 EAI 도구의 핵심 기능과 도입 고려사항을 구체적으로 살펴보겠습니다.
EAI라는 용어는 다음 세 단어의 약자입니다.
즉, EAI란 영업에서 사용하는 SFA 도구나 마케팅에서 사용하는 MA 도구 등 회사 내 다양한 도구의 데이터를 하나로 통합하여, 사내 전체에서 데이터를 원활하게 연계하는 개념을 의미합니다.
EAI의 개념을 도입하면, 사내 여러 부서에 분산되어 있던 데이터를 일원화하여 관리할 수 있습니다. 동시에, 마케팅을 통해 수집된 데이터가 신속하게 영업 부서로 전달되는 등 데이터 활용이 촉진됩니다.
기존의 데이터 연계 작업은 주로 CSV 형식으로 파일을 내보내 전달하거나, 필요한 데이터를 Excel이나 Google 스프레드시트에 복사해 공유하는 등 사람이 직접 작업하는 방식에 의존했습니다.
이 방법은 데이터의 양과 업데이트 빈도에 따라 작업 비용이 증가할 뿐만 아니라, 데이터가 두 곳에서 관리되므로 비효율적입니다. 또한, 데이터 전달 후 변경사항이 발생해도 이를 실시간으로 반영할 수 없는 한계가 있습니다.
반면, EAI가 도입되면, 예를 들어, 마케팅 부서가 회사 세미나를 통해 얻은 리드 데이터를 즉시 영업 부서에 연계할 수 있어, 신속한 접근이 가능해집니다.
EAI는 크게 4가지 주요 기능으로 구성됩니다.
[어댑터 기능]
[포맷 기능]
[플로우 프로세서 기능]
[워크플로우 기능]
EAI에서는 어댑터 기능이 데이터를 수집하는 입구 역할을 하고, 포맷 기능과 플로우 프로세서 기능이 데이터를 변환 및 저장하며, 워크플로우 기능이 전체적인 데이터 흐름을 제어하는. 이러한 구조가 EAI의 기본적인 작동 방식입니다.
EAI와 유사한 용어로 ETL이라는 말이 있습니다. EAI와 ETL은 서로 다른 서비스 간 데이터를 통합한다는 점에서는 동일하지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.
ETL은 EAI보다 먼저 등장한 개념으로, 서로 다른 서비스 간 데이터 전송이라는 공통점이 있지만, 본래는 데이터 엔지니어링 분야에서 사용되던 용어입니다.
EAI가 현장 수준에서 실시간 데이터 연동을 목표로 시작된 것과 달리, ETL은 데이터를 분석하기 위해 DWH(데이터 웨어하우스)로 데이터를 통합하는 것을 주요 목적으로 하고 있습니다.
하지만 EAI 도구 중에는 DWH로 데이터를 전송할 수 있는 기능을 지원하는 경우도 있어 ETL로 활용할 수 있습니다. 반대로, 당사에서 제공하는 TROCCO®와 같은 ETL 도구 역시 DWH에 국한되지 않고 100종 이상의 데이터 전송 원본 및 전송 대상에 대응할 수 있어, EAI 도구로도 운용 가능합니다.
최근에는 두 도구 모두 다양한 요구를 충족할 수 있도록 다양한 기능을 갖추고 있어, EAI 도구와 ETL 도구 간의 차이가 과거만큼 크지 않은 상황입니다. 따라서 고려 중인 도구가 EAI인지 ETL인지보다는, 운영의 용이성, 설정의 간단함, 그리고 추가 기능의 선호도 등을 기준으로 선택해도 문제가 없습니다.
데이터 엔지니어가 없고 대규모 데이터 처리 기반이 없는 기업에서도 쉽게 데이터 연계를 실현할 수 있도록 돕는 것이 EAI 도구입니다. 이 장에서는 온프레미스 환경에 설치가 필요 없는 SaaS형 EAI 도구를 소개합니다.
EAI 도구를 이해하는 데 있어 알아두어야 할 두 가지 주요 이점들은 다음과 같습니다.
EAI 도구의 가장 큰 매력은, 프로그래밍 지식 없이도
드래그 앤 드롭 방식의 노코드 인터페이스를 통해 손쉽게 데이터 연계 및 통합을 설정할 수 있다는 점입니다.
이처럼 직관적인 화면 설정만으로도 데이터 파이프라인을 구축할 수 있게 되면서,
과거에는 데이터 엔지니어의 영역이었던 업무가 영업, 마케팅, 운영 등 비엔지니어 부서까지 확장되고 있습니다.
EAI 도구를 활용하면 부서나 시스템 간 사일로화된 데이터를 신속히 연결하여,
예를 들어 리드 획득 이후 고객 접근까지의 비즈니스 흐름이 자동화되고,
팀 간 협업 속도와 데이터 활용도가 비약적으로 향상됩니다.
또한, 예산 집행 요청과 같은 회계 업무 프로세스에서도
경비 신청 데이터가 회계 소프트웨어와 실시간 연계되어 처리됨으로써
조직 내부의 데이터 흐름성과 업무 효율성이 크게 개선됩니다.
특히 EAI 도구의 워크플로우 기능은 복잡한 조건 분기나 의존 관계가 얽힌 데이터 연계 로직도
노코드 방식으로 구현할 수 있도록 설계되어 있어,
기존 ETL 방식의 수동 작업이나 코드 작성보다 훨씬 빠르고 안정적인 비즈니스 자동화를 실현할 수 있습니다.
이처럼 EAI 도구는 단순한 연결 기능을 넘어서,
데이터 거버넌스, 업무 자동화, 그리고 조직 전체의 데이터 통합 전략의 중심 역할을 수행하게 됩니다.
데이터 연계 기반을 직접 개발하는 방식은
연계해야 할 데이터의 양과 회사에서 사용하는 SaaS 서비스의 수가 늘어날수록
개발 및 유지보수 비용이 급격히 증가하는 경향이 있습니다.
특히, 내부에서 연계 시스템을 운영하려면 데이터 엔지니어의 채용, 교육, 유지 관리까지 포함된
상시적인 인건비와 기술 리소스 확보가 필수적입니다.
게다가 사용하는 외부 서비스의 버전 업그레이드나 API 사양 변경이 발생하면,
그에 따른 연동 오류를 직접 처리해야 하며, 이는 운영 부담을 가중시켜 왔습니다.
이처럼 과거에는 사내 데이터 활용 범위가 확대될수록,
개발·운영 비용과 복잡성, 그리고 데이터 플랫폼 관리 인건비가 함께 증가하는
**'확장 딜레마'**를 안고 있었습니다.
하지만 이러한 문제는 EAI 도구의 도입을 통해 크게 완화될 수 있습니다.
노코드 기반의 시각적 설정만으로도 데이터 통합 및 연계 로직을 구축할 수 있기 때문에,
데이터 엔지니어링 리소스를 최소화하면서도 빠른 전환이 가능합니다.
또한, 운영 기반의 유지보수 및 기술 대응을 EAI 도구 벤더에 위임할 수 있어,
기존의 인프라 대비 운영 안정성과 비용 절감 효과를 동시에 기대할 수 있습니다.
이러한 특성 덕분에, 소규모 데이터 엔지니어링 팀을 가진 기업이나
기술 인력이 제한적인 중소기업에서도
데이터 연계 기반 구축 및 자동화된 워크플로우 설계가 충분히 실현 가능해졌습니다.
EAI는 이제 대기업만의 선택지가 아닌, 모든 규모의 기업에게 열려 있는 실용적인 솔루션이 된 것입니다.
EAI 도구는 많은 이점을 제공하지만, 도입 전 반드시 고려해야 할 단점도 존재합니다. 아래는 EAI 도구 도입과 관련된 두 가지 주요 단점입니다.
EAI 도구는 기본 요금 외에도, 연계하는 데이터 양이나 사용하는 서비스 수에 비례하여 종량제로 과금되는 경우가 많습니다.
이미 사내 데이터가 여러 서비스에 분산된 상황에서 EAI 도구를 도입하려고 하면, 예상보다 큰 초기 비용이 발생할 가능성이 있습니다.
EAI 도구 중에는 전담 고객 지원을 제공하는 것도 있으므로, 도입 시 초기 비용이 얼마나 발생할지 미리 확인해 두는 것이 좋습니다.
도구 도입 후 "이 정도 비용이 들 줄은 몰랐다"라고 후회하지 않도록 사전 확인은 필수입니다.
EAI 도구는 서로 다른 서비스 간 데이터 전송을 가능하게 하지만, 데이터의 전송원 및 전송 대상 서비스는 원래 이러한 데이터 이동을 염두에 두고 설계된 것이 아닙니다.
예를 들어, 영업 부서에서 사용하는 SFA 도구인 Salesforce를 사례로 들면, MA 도구에서 얻은 리드 데이터에 대응하는 객체를 준비하지 않은 상태에서 EAI 도구를 통해 전송을 시도하면 Salesforce로의 연계는 실패할 수 있습니다.
EAI 도구를 도입하더라도 각 도구에서 객체를 공통화하는 등 연계를 위한 준비가 필요하며, 원활한 데이터 연계를 실현하기까지 시간이 걸리는 경우가 있습니다.
장단점을 고려하여, EAI 도구를 도입할 때 확인해야 할 3가지 항목들을 소개합니다. EAI 도구를 효과적으로 활용하려면 이 세 가지를 충분히 이해하는 것이 중요합니다.
또한 무료 체험이 제공되는 경우 이를 활용하면 도입 판단에 도움이 될 수 있습니다.
EAI 도구는 말 그대로 도구이기 때문에, 해결하고자 하는 과제가 명확하지 않거나 활용 이미지가 구체적이지 않은 상태에서 도입하면 효과적으로 활용하지 못할 가능성이 있습니다.
예를 들어, "자사 세미나에서 얻은 데이터가 영업 부서로 신속하게 전달되지 않아, 영업 부서의 접근이 지연되고 있다"와 같이 자사가 직면한 과제를 구체적으로 정의해야 합니다.
EAI 도구 도입을 통해 해당 과제를 해결할 수 있을지 검토하고, 명확한 과제를 바탕으로 도구 도입 여부를 판단해야 합니다.
EAI 도구 도입 시 초기 비용이 발생합니다.
다만, on-premises(회사 내 상주) 환경 구축 비용이나 전담 데이터 엔지니어를 고용하는 비용에 비하면 대부분 더 저렴한 편입니다.
초기 비용에 대해 절감할 수 있는 비용과 도구 도입을 통해 업무 효율화가 어느 정도 가능할지를 사전에 검토하면, EAI 도구 도입 후 결과에 대해 더 큰 만족감을 가질 수 있습니다.
EAI 도구는 프로그래밍 지식이 없어도 사용할 수 있지만, 최대한 활용하려면 어느 정도의 데이터 엔지니어링 관련 지식이 필수적입니다.
따라서, EAI 도구를 도입하기 전에 이를 효과적으로 활용할 수 있는 인재가 사내에 있는지 검토하는 것이 좋습니다.
구체적으로는, 데이터 엔지니어가 아닌 경우에도 SQL 작성에 거부감이 없는 것이 하나의 기준이 될 수 있습니다. 만약 그런 인재가 없다면, EAI 도구 제공업체에 병행형 고객 지원이나 초기 도입 지원 서비스를 요청하는 것이 효과적입니다.
또한, EAI 도구를 운영하는 책임자와 데이터 엔지니어 팀은 사내 여러 서비스의 데이터에 접근하게 됩니다. 도구 도입 후 원활한 운영을 위해, 운영 팀이 서비스에 접근할 수 있도록 권한 관련 사항도 사전에 검토해야 합니다.
대표적인 EAI 도구 세 가지를 소개합니다. 이들 도구는 다양한 커넥터를 제공하며, 단순한 EAI 기능뿐만 아니라 독창적인 기능도 갖추고 있습니다.
이용 요금과 지원하는 커넥터 수뿐만 아니라, 각 도구의 기능을 비교하며 EAI 도구 도입을 검토하는 것이 좋습니다.
ASTERIA Warp는 아스테리아 주식회사가 제공하는 비프로그래밍 방식으로 데이터 연계 기반을 구축할 수 있는 EAI 도구입니다.
이 도구는 다음과 같은 기능을 제공하며, 대규모 시스템에의 도입이 특징입니다:
Magic xpi Integration Platform은 노코드 및 비프로그래밍 방식으로 EAI를 구현할 수 있는 것이 특징입니다
주요 특징:
Boomi는 다양한 서비스와의 연계 및 노코드 방식으로 데이터 연계가 가능한 EAI 도구입니다.
주요 특징:
해외에서 개발된 EAI 도구의 경우, kintone이나 e-세일즈 매니저와 같은 일본 내 서비스를 완벽히 지원하지 못하는 경우가 있습니다. 하지만 Boomi의 커뮤니티를 통해 다른 사용자들의 경험을 참고하면 이러한 서비스와의 연계 장벽을 낮출 수 있습니다.
이 글에서는 데이터 활용에 필수적인 EAI의 개념,
그리고 EAI 도구의 특징 및 도입 전 확인해야 할 주요 사항에 대해 설명했습니다.
EAI 도구를 효과적으로 활용하려면, 단순히 기능이나 비용을 비교하기 전에
자사의 데이터 연계 목적과 활용 시나리오를 명확히 정의하는 것이 무엇보다 중요합니다.
또한, 만약 목적이 데이터 분석 중심이라면,
데이터 파이프라인 구축과 데이터 정제에 특화된 ETL 도구가 더 적합할 수도 있습니다.
저희가 제공하는 데이터 분석 기반 구축 서비스 TROCCO®는
노코드 기반의 데이터 전송 기능을 제공하며,
DWH로의 ETL 처리뿐만 아니라,
100종 이상의 SaaS 및 DB와의 커넥터를 지원해
EAI 도구로도 유연하게 활용 가능한 점이 강점입니다.
TROCCO®를 통해 데이터의 연계·통합·정비·운영을 효율적으로 자동화할 수 있으며,
복잡한 코딩 없이도 지속 가능한 데이터 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
데이터 연계 기반을 효과적으로 구축하고자 하시는 분이나,
TROCCO® 제품에 관심이 있으신 분은 꼭 관련 자료를 확인해 보시기 바랍니다.
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