데이터 메시: 현대 엔터프라이즈를 위한 분산형 데이터 소유권

오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 혁신을 주도하며 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 기존의 중앙 집중식 데이터 아키텍처는 증가하는 데이터 볼륨, 속도 및 다양성을 따라가는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이로 인해 데이터 메시와 같은 새로운 접근 방식이 등장했으며, 이는 분산된 데이터 소유권과 데이터 관리에 대한 도메인 중심 접근 방식을 옹호합니다.

데이터 메시란 무엇입니까?

데이터 메시는 분석 데이터를 대규모로 관리하고 액세스하기 위한 분산된 사회 기술적 접근 방식입니다. 이는 기술이 아니라 기존의 중앙 집중식 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 아키텍처에 도전하는 패러다임 전환입니다. 데이터 메시의 핵심 아이디어는 데이터 소유권과 책임을 데이터에 가장 가까운 팀, 즉 도메인 팀에 분산하는 것입니다. 이를 통해 더 빠른 데이터 제공, 민첩성 향상 및 데이터 품질 개선이 가능합니다.

대규모 다국적 전자 상거래 회사를 상상해 보십시오. 전통적으로 고객 주문, 제품 재고, 배송 물류 및 마케팅 캠페인과 관련된 모든 데이터는 중앙 데이터 팀에서 관리하는 단일 데이터 웨어하우스에 중앙 집중화됩니다. 데이터 메시를 사용하면 이러한 각 비즈니스 도메인(주문, 재고, 배송, 마케팅)이 자체 데이터를 소유하고 관리하여 제품으로 취급합니다.

데이터 메시의 4가지 원칙

데이터 메시 아키텍처는 4가지 주요 원칙을 기반으로 합니다.

1. 도메인 중심의 분산된 데이터 소유권

이 원칙은 데이터 소유권과 책임이 데이터에 대해 가장 잘 알고 있는 도메인 팀에 있어야 함을 강조합니다. 각 도메인 팀은 조직 내의 다른 팀에서 쉽게 액세스하고 사용할 수 있는 데이터 세트인 자체 데이터 제품을 정의, 구축 및 유지 관리할 책임이 있습니다.

예: 금융 서비스 회사는 소매 금융, 투자 금융 및 보험에 대한 도메인을 가질 수 있습니다. 각 도메인은 고객, 거래 및 제품과 관련된 자체 데이터를 소유합니다. 그들은 자신의 도메인 내에서 데이터 품질, 보안 및 접근성에 대한 책임이 있습니다.

2. 데이터는 제품이다

데이터는 조직에서 제공하는 다른 제품과 동일한 수준의 주의와 관심을 기울여 제품으로 취급해야 합니다. 즉, 데이터 제품은 잘 정의되고 쉽게 검색할 수 있으며 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 또한 고품질, 안정적이고 안전해야 합니다.

예: 단순히 원시 데이터 덤프를 제공하는 대신 배송 물류 도메인은 정시 배송률, 평균 배송 시간 및 배송당 비용과 같은 주요 지표를 제공하는 "배송 성과 대시보드" 데이터 제품을 만들 수 있습니다. 이 대시보드는 배송 성과를 이해해야 하는 다른 팀에서 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

3. 플랫폼으로서의 셀프 서비스 데이터 인프라

조직은 도메인 팀이 데이터 제품을 쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 제공해야 합니다. 이 플랫폼은 데이터 수집, 저장, 처리 및 액세스에 필요한 도구와 기능을 제공해야 합니다.

예: 데이터 파이프라인, 데이터 스토리지, 데이터 변환 도구 및 데이터 시각화 도구와 같은 서비스를 제공하는 클라우드 기반 데이터 플랫폼. 이를 통해 도메인 팀은 복잡한 인프라를 구축하고 유지 관리할 필요 없이 데이터 제품을 만들 수 있습니다.

4. 연합 컴퓨팅 거버넌스

데이터 소유권은 분산되어 있지만 조직 전체에서 데이터 일관성, 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 연합 거버넌스 모델이 필요합니다. 이 모델은 데이터 관리에 대한 명확한 표준과 정책을 정의하는 동시에 도메인 팀이 자율성과 유연성을 유지할 수 있도록 해야 합니다.

예: 데이터 품질, 보안 및 개인 정보 보호에 대한 표준을 설정하는 글로벌 데이터 거버넌스 위원회. 도메인 팀은 자신의 도메인 내에서 이러한 표준을 구현할 책임이 있으며 위원회는 감독 및 지침을 제공합니다.

데이터 메시의 이점

데이터 메시 아키텍처를 구현하면 조직에 다음과 같은 여러 이점을 제공할 수 있습니다.

• 민첩성 향상: 도메인 팀은 중앙 데이터 팀에 의존하지 않고도 변화하는 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.
• 데이터 품질 향상: 도메인 팀은 데이터에 대한 더 깊은 이해를 통해 더 나은 데이터 품질과 정확성을 확보할 수 있습니다.
• 더 빠른 데이터 제공: 도메인 팀이 전체 데이터 수명 주기를 담당하기 때문에 데이터 제품을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
• 데이터 민주화 강화: 조직 내에서 더 광범위한 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• 확장성: 데이터 메시의 분산된 특성으로 인해 중앙 집중식 아키텍처보다 더 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 혁신: 도메인 팀이 데이터를 실험할 수 있도록 지원함으로써 데이터 메시는 혁신을 촉진하고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.

데이터 메시의 과제

데이터 메시는 수많은 이점을 제공하지만 조직이 해결해야 할 몇 가지 과제도 제시합니다.

• 조직 변경: 데이터 메시를 구현하려면 조직 구조와 문화의 상당한 변화가 필요합니다.
• 기술 격차: 도메인 팀은 데이터 관리 및 데이터 엔지니어링에서 새로운 기술을 개발해야 할 수 있습니다.
• 거버넌스 복잡성: 연합 거버넌스 모델을 구축하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 기술 복잡성: 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 구축하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
• 데이터 일관성: 서로 다른 도메인에서 데이터 일관성을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.
• 보안 문제: 분산된 데이터 소유권에는 중요한 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 조치가 필요합니다.

데이터 메시 구현: 단계별 가이드

데이터 메시 아키텍처를 구현하는 것은 복잡한 작업이지만 다음과 같은 일련의 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 도메인 정의

첫 번째 단계는 조직 내에서 주요 비즈니스 도메인을 식별하는 것입니다. 이러한 도메인은 비즈니스 전략 및 조직 구조와 일치해야 합니다. 데이터가 비즈니스 내에서 자연스럽게 구성되는 방식을 고려하십시오. 예를 들어 제조 회사는 공급망, 생산 및 판매에 대한 도메인을 가질 수 있습니다.

2. 데이터 소유권 설정

도메인을 정의했으면 적절한 도메인 팀에 데이터 소유권을 할당해야 합니다. 각 도메인 팀은 자신의 도메인 내에서 생성되고 사용되는 데이터에 대한 책임이 있어야 합니다. 데이터 관리에 대한 각 도메인 팀의 책임과 책임을 명확하게 정의하십시오.

3. 데이터 제품 구축

도메인 팀은 조직 내의 다른 팀의 요구 사항을 충족하는 데이터 제품을 구축하기 시작해야 합니다. 이러한 데이터 제품은 잘 정의되고 쉽게 검색할 수 있으며 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 중요한 비즈니스 요구 사항을 해결하고 데이터 소비자에게 상당한 가치를 제공하는 데이터 제품의 우선 순위를 지정하십시오.

4. 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼 개발

조직은 도메인 팀이 데이터 제품을 쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 제공해야 합니다. 이 플랫폼은 데이터 수집, 저장, 처리 및 액세스에 필요한 도구와 기능을 제공해야 합니다. 분산된 데이터 관리를 지원하고 데이터 제품 개발에 필요한 도구를 제공하는 플랫폼을 선택하십시오.

5. 연합 거버넌스 구현

조직 전체에서 데이터 일관성, 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 연합 거버넌스 모델을 설정하십시오. 이 모델은 데이터 관리에 대한 명확한 표준과 정책을 정의하는 동시에 도메인 팀이 자율성과 유연성을 유지할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 거버넌스 정책의 구현 및 시행을 감독하기 위해 데이터 거버넌스 위원회를 구성하십시오.

6. 데이터 중심 문화 조성

데이터 메시를 구현하려면 조직 문화의 변화가 필요합니다. 데이터가 가치 있고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 사용되는 데이터 중심 문화를 조성해야 합니다. 도메인 팀이 데이터를 효과적으로 관리하고 사용하는 데 필요한 기술을 개발할 수 있도록 교육 및 훈련에 투자하십시오. 서로 다른 도메인 간의 협업과 지식 공유를 장려하십시오.

데이터 메시 대 데이터 레이크

데이터 메시와 데이터 레이크는 데이터 관리에 대한 두 가지 다른 접근 방식입니다. 데이터 레이크는 모든 유형의 데이터를 저장하기 위한 중앙 집중식 저장소인 반면 데이터 메시는 데이터 소유권을 도메인 팀에 분산하는 분산된 접근 방식입니다.

다음은 주요 차이점을 요약한 표입니다.

기능	데이터 레이크	데이터 메시
아키텍처	중앙 집중식	분산
데이터 소유권	중앙 집중식 데이터 팀	도메인 팀
데이터 거버넌스	중앙 집중식	연합
데이터 액세스	중앙 집중식	분산
민첩성	낮음	높음
확장성	중앙 팀에 의해 제한됨	더 확장 가능함

데이터 레이크를 사용해야 하는 경우: 조직에서 모든 데이터에 대한 단일 정보 소스가 필요하고 강력한 중앙 데이터 팀이 있는 경우. 데이터 메시를 사용해야 하는 경우: 조직이 크고 분산되어 있으며 다양한 데이터 소스와 요구 사항이 있고 도메인 팀이 자체 데이터를 소유하고 관리할 수 있도록 하려는 경우.

데이터 메시 사용 사례

데이터 메시는 복잡한 데이터 환경과 민첩성이 필요한 조직에 적합합니다. 몇 가지 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 전자 상거래: 고객 주문, 제품 재고, 배송 물류 및 마케팅 캠페인과 관련된 데이터를 관리합니다.
• 금융 서비스: 소매 금융, 투자 금융 및 보험과 관련된 데이터를 관리합니다.
• 헬스케어: 환자 기록, 임상 시험 및 신약 개발과 관련된 데이터를 관리합니다.
• 제조: 공급망, 생산 및 판매와 관련된 데이터를 관리합니다.
• 미디어 및 엔터테인먼트: 콘텐츠 제작, 배포 및 소비와 관련된 데이터를 관리합니다.

예: 글로벌 소매 체인은 데이터 메시를 활용하여 각 지역 비즈니스 단위(예: 북미, 유럽, 아시아)가 해당 지역의 고객 행동, 판매 추세 및 재고 수준과 관련된 자체 데이터를 관리할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 현지화된 의사 결정과 시장 변화에 대한 더 빠른 대응이 가능합니다.

데이터 메시를 지원하는 기술

다음과 같은 여러 기술이 데이터 메시 아키텍처 구현을 지원할 수 있습니다.

• 클라우드 컴퓨팅 플랫폼: AWS, Azure 및 Google Cloud는 셀프 서비스 데이터 플랫폼을 구축하는 데 필요한 인프라와 서비스를 제공합니다.
• 데이터 가상화 도구: Denodo, Tibco Data Virtualization을 사용하면 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 여러 소스의 데이터에 액세스할 수 있습니다.
• 데이터 카탈로그 도구: Alation, Collibra는 메타데이터 및 데이터 계보에 대한 중앙 저장소를 제공합니다.
• 데이터 파이프라인 도구: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam은 실시간 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 도구: Informatica, Data Advantage Group은 데이터 거버넌스 정책을 구현하고 시행하는 데 도움이 됩니다.
• API 관리 플랫폼: Apigee, Kong은 데이터 제품에 대한 안전하고 제어된 액세스를 용이하게 합니다.

데이터 메시와 데이터 관리의 미래

데이터 메시는 조직이 데이터를 관리하고 액세스하는 방식에 있어 상당한 변화를 나타냅니다. 데이터 소유권을 분산하고 도메인 팀에 권한을 부여함으로써 데이터 메시는 더 빠른 데이터 제공, 데이터 품질 향상 및 민첩성 향상을 가능하게 합니다. 조직이 증가하는 데이터 볼륨 관리에 대한 과제를 계속 해결함에 따라 데이터 메시는 데이터 관리에 대한 점점 더 인기 있는 접근 방식이 될 가능성이 높습니다.

데이터 관리의 미래는 하이브리드될 가능성이 높으며 조직은 중앙 집중식 접근 방식과 분산된 접근 방식을 모두 활용합니다. 데이터 레이크는 원시 데이터를 저장하는 데 계속 중요한 역할을 수행하는 반면 데이터 메시는 도메인 팀이 비즈니스 단위의 특정 요구 사항을 충족하는 데이터 제품을 구축하고 관리할 수 있도록 합니다. 핵심은 조직의 특정 요구 사항과 과제에 적합한 접근 방식을 선택하는 것입니다.

결론

데이터 메시는 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 데이터 관리에 대한 강력한 접근 방식입니다. 분산된 데이터 소유권을 수용하고 데이터를 제품으로 취급하며 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 구축함으로써 조직은 더 큰 민첩성, 데이터 품질 향상 및 더 빠른 데이터 제공을 달성할 수 있습니다. 데이터 메시를 구현하는 것은 어려울 수 있지만 진정으로 데이터 중심이 되려는 조직에게는 그만한 가치가 있습니다.

데이터 메시가 귀하에게 적합한 접근 방식인지 평가할 때 조직의 고유한 과제와 기회를 고려하십시오. 특정 도메인에서 파일럿 프로젝트로 시작하여 경험을 쌓고 데이터 메시를 전체 조직에 배포하기 전에 데이터 메시의 이점을 검증하십시오. 데이터 메시는 만능 솔루션이 아니며 구현에 신중하고 사려 깊은 접근 방식이 필요함을 기억하십시오.