데이터 메쉬: 최신 데이터 관리를 위한 분산 아키텍처 접근 방식

오늘날 빠르게 변화하는 데이터 환경에서 조직은 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하는 문제와 씨름하고 있습니다. 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 같은 기존의 중앙 집중식 데이터 아키텍처는 민첩성, 확장성 및 도메인별 통찰력에 대한 증가하는 요구를 따라가지 못하는 경우가 많습니다. 바로 여기서 데이터 메쉬가 매력적인 대안으로 등장하여 데이터 소유권, 거버넌스 및 액세스에 대한 분산 접근 방식을 제공합니다.

데이터 메쉬란 무엇입니까?

데이터 메쉬는 데이터 관리에 대한 도메인 중심의 셀프 서비스 접근 방식을 수용하는 분산 데이터 아키텍처입니다. 중앙 집중식 데이터 팀 및 인프라에서 개별 비즈니스 도메인이 데이터 상품으로 데이터를 소유하고 관리할 수 있도록 권한을 부여하는 것으로 초점을 전환합니다. 이 접근 방식은 기존의 중앙 집중식 데이터 아키텍처와 관련된 병목 현상과 비유연성을 해결하는 것을 목표로 합니다.

데이터 메쉬의 핵심 아이디어는 각 도메인이 자체 데이터 자산의 품질, 검색 가능성, 접근성 및 보안을 담당하는 제품으로 데이터를 취급하는 것입니다. 이 분산된 접근 방식을 통해 더 빠른 혁신, 더 큰 민첩성 및 조직 전체에서 향상된 데이터 문해력을 얻을 수 있습니다.

데이터 메쉬의 네 가지 원칙

데이터 메쉬는 네 가지 주요 원칙에 따라 안내됩니다.

1. 도메인 중심의 분산 데이터 소유권 및 아키텍처

이 원칙은 데이터 소유권이 데이터를 생성하고 사용하는 비즈니스 도메인에 있어야 함을 강조합니다. 각 도메인은 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 관리 관행을 조정하여 자체 데이터 파이프라인, 데이터 저장소 및 데이터 상품을 관리할 책임이 있습니다. 이러한 분산화를 통해 도메인은 변화하는 비즈니스 요구 사항에 더 빠르게 대응하고 해당 영역 내에서 혁신을 촉진할 수 있습니다.

예: 대규모 전자 상거래 조직에서 '고객' 도메인은 인구 통계, 구매 내역 및 참여 지표를 포함한 모든 고객 관련 데이터를 소유합니다. 고객 행동 및 선호도에 대한 통찰력을 제공하는 데이터 상품을 생성하고 유지 관리할 책임이 있습니다.

2. 데이터 상품

데이터는 소비, 품질 및 가치 제안에 대한 명확한 이해와 함께 제품으로 취급됩니다. 각 도메인은 데이터를 검색 가능하고, 접근 가능하며, 이해할 수 있고, 신뢰할 수 있으며, 상호 운용 가능하게 만들 책임이 있습니다. 여기에는 데이터 계약 정의, 명확한 문서 제공, 엄격한 테스트 및 모니터링을 통한 데이터 품질 보장이 포함됩니다.

예: 소매 회사의 '재고' 도메인은 각 제품에 대한 실시간 재고 수준을 제공하는 데이터 상품을 만들 수 있습니다. 이 데이터 상품은 잘 정의된 API를 통해 '판매' 및 '마케팅'과 같은 다른 도메인에서 액세스할 수 있습니다.

3. 플랫폼으로서의 셀프 서비스 데이터 인프라

셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼은 도메인이 데이터 상품을 구축, 배포 및 관리하는 데 필요한 기본 도구와 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 변환, 데이터 저장, 데이터 거버넌스 및 데이터 보안과 같은 기능을 모두 셀프 서비스 방식으로 제공해야 합니다. 이 플랫폼은 기본 인프라의 복잡성을 제거하여 도메인이 데이터에서 가치를 창출하는 데 집중할 수 있도록 해야 합니다.

예: AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 기반 데이터 플랫폼은 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 파이프라인 및 데이터 거버넌스 도구와 같은 서비스를 통해 셀프 서비스 데이터 인프라를 제공할 수 있습니다.

4. 연합 계산 거버넌스

데이터 메쉬는 분산화를 촉진하지만 상호 운용성, 보안 및 규정 준수를 보장하기 위해 어느 정도의 중앙 집중식 거버넌스가 필요하다는 점도 인식합니다. 연합 계산 거버넌스에는 모든 도메인이 준수해야 하는 일련의 일반 표준, 정책 및 지침을 설정하는 것이 포함됩니다. 이러한 정책은 자동화된 메커니즘을 통해 시행되어 조직 전체에서 일관성 및 규정 준수를 보장합니다.

예: 글로벌 금융 기관은 유럽 연합 국가의 고객 데이터를 처리할 때 모든 도메인이 GDPR 규정을 준수하도록 요구하는 데이터 개인 정보 보호 정책을 설정할 수 있습니다. 이러한 정책은 자동화된 데이터 마스킹 및 암호화 기술을 통해 시행됩니다.

데이터 메쉬의 이점

데이터 메쉬를 구현하면 조직에 몇 가지 중요한 이점이 제공됩니다.

• 민첩성 증가: 분산 데이터 소유권을 통해 도메인은 변화하는 비즈니스 요구 사항에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
• 확장성 향상: 여러 도메인에서 데이터 관리 책임을 분담하면 확장성이 향상됩니다.
• 데이터 품질 향상: 도메인 소유권은 데이터 품질에 대한 책임성을 높입니다.
• 혁신 가속화: 도메인이 데이터를 실험할 수 있도록 지원하면 혁신이 더 빨라집니다.
• 병목 현상 감소: 분산화를 통해 중앙 집중식 데이터 팀과 관련된 병목 현상이 제거됩니다.
• 데이터 문해력 향상: 도메인 소유권은 조직 전체에서 데이터 문해력을 촉진합니다.
• 데이터 검색 가능성 향상: 데이터를 제품으로 취급하면 관련 데이터 자산을 더 쉽게 검색하고 액세스할 수 있습니다.

데이터 메쉬의 과제

데이터 메쉬는 많은 이점을 제공하지만 조직에서 해결해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.

• 조직 변경: 데이터 메쉬를 구현하려면 조직 문화와 구조에 상당한 변화가 필요합니다.
• 데이터 거버넌스: 연합 거버넌스를 구축하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
• 기술적 복잡성: 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 구축하는 것은 기술적으로 어려울 수 있습니다.
• 데이터 사일로: 도메인 간의 상호 운용성을 보장하려면 데이터 표준 및 API에 세심한 주의를 기울여야 합니다.
• 기술 격차: 도메인 팀은 자체 데이터를 관리하는 데 필요한 기술과 전문 지식을 개발해야 합니다.
• 비용: 데이터 메쉬를 구현하고 유지 관리하는 것은 특히 초기 단계에서 비용이 많이 들 수 있습니다.

데이터 메쉬 구현: 단계별 가이드

데이터 메쉬를 구현하는 것은 신중한 계획과 실행이 필요한 복잡한 작업입니다. 다음은 조직이 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다.

1. 조직의 준비 상태 평가

데이터 메쉬 구현을 시작하기 전에 조직의 준비 상태를 평가하는 것이 중요합니다. 다음 요소를 고려하십시오.

• 조직 문화: 조직이 데이터 관리에 대한 분산 접근 방식을 수용할 준비가 되었습니까?
• 데이터 성숙도: 조직의 데이터 관리 관행은 얼마나 성숙합니까?
• 기술적 역량: 조직이 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 구축하고 관리하는 데 필요한 기술과 전문 지식을 갖추고 있습니까?
• 비즈니스 요구 사항: 데이터 메쉬가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 특정 비즈니스 과제가 있습니까?

2. 비즈니스 도메인 식별

데이터 메쉬를 구현하는 첫 번째 단계는 데이터를 소유하고 관리할 비즈니스 도메인을 식별하는 것입니다. 이러한 도메인은 조직의 비즈니스 단위 또는 기능 영역과 일치해야 합니다. 다음과 같은 도메인을 고려하십시오.

• 고객: 모든 고객 관련 데이터를 소유합니다.
• 제품: 모든 제품 관련 데이터를 소유합니다.
• 판매: 모든 판매 관련 데이터를 소유합니다.
• 마케팅: 모든 마케팅 관련 데이터를 소유합니다.
• 운영: 모든 운영 데이터를 소유합니다.

3. 데이터 상품 정의

각 도메인에 대해 생성하고 유지 관리할 데이터 상품을 정의합니다. 데이터 상품은 도메인의 비즈니스 목표와 일치해야 하며 다른 도메인에 가치를 제공해야 합니다. 데이터 상품의 예는 다음과 같습니다.

• 고객 세분화: 고객 인구 통계 및 행동에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 제품 추천: 구매 내역을 기반으로 고객에게 관련 제품을 제안합니다.
• 판매 예측: 과거 데이터 및 시장 동향을 기반으로 미래 판매를 예측합니다.
• 마케팅 캠페인 성과: 마케팅 캠페인의 효과를 추적합니다.
• 운영 효율성 지표: 운영 프로세스의 효율성을 측정합니다.

4. 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼 구축

다음 단계는 도메인이 데이터 상품을 구축, 배포 및 관리하는 데 필요한 도구와 서비스를 제공하는 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼을 구축하는 것입니다. 이 플랫폼에는 다음과 같은 기능이 포함되어야 합니다.

• 데이터 수집: 다양한 소스에서 데이터를 수집하기 위한 도구.
• 데이터 변환: 데이터를 정리, 변환 및 보강하기 위한 도구.
• 데이터 저장소: 데이터 상품을 저장하기 위한 스토리지 솔루션.
• 데이터 거버넌스: 데이터 품질, 보안 및 규정 준수를 관리하기 위한 도구.
• 데이터 검색: 데이터 상품을 검색하고 액세스하기 위한 도구.
• 데이터 모니터링: 데이터 파이프라인 및 데이터 상품을 모니터링하기 위한 도구.

5. 연합 계산 거버넌스 설정

모든 도메인이 준수해야 하는 일련의 일반 표준, 정책 및 지침을 설정합니다. 이러한 정책은 데이터 품질, 보안, 규정 준수 및 상호 운용성과 같은 영역을 다루어야 합니다. 조직 전체에서 일관성 및 규정 준수를 보장하기 위해 자동화된 메커니즘을 통해 이러한 정책을 시행합니다.

예: 서로 다른 도메인에서 데이터 품질 및 추적 가능성을 보장하기 위해 데이터 계보 추적을 구현합니다.

6. 도메인 팀 교육 및 권한 부여

도메인 팀에 자체 데이터를 관리하는 데 필요한 교육 및 리소스를 제공합니다. 여기에는 데이터 관리 모범 사례, 데이터 거버넌스 정책 및 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼 사용에 대한 교육이 포함됩니다. 도메인 팀이 데이터를 실험하고 혁신적인 데이터 상품을 만들 수 있도록 권한을 부여합니다.

7. 모니터링 및 반복

데이터 메쉬의 성능을 지속적으로 모니터링하고 피드백 및 학습을 기반으로 구현을 반복합니다. 데이터 품질, 데이터 액세스 속도 및 도메인 만족도와 같은 주요 지표를 추적합니다. 필요에 따라 셀프 서비스 데이터 인프라 플랫폼 및 거버넌스 정책을 조정합니다.

데이터 메쉬 사용 사례

데이터 메쉬는 다양한 산업 분야에서 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• 전자 상거래: 제품 추천 개인화, 가격 책정 전략 최적화 및 고객 서비스 개선.
• 금융 서비스: 사기 탐지, 위험 관리 및 금융 상품 개인화.
• 의료: 환자 치료 개선, 병원 운영 최적화 및 신약 개발 가속화.
• 제조: 생산 프로세스 최적화, 장비 고장 예측 및 공급망 관리 개선.
• 통신: 네트워크 성능 향상, 고객 제안 개인화 및 이탈 감소.

예: 글로벌 통신 회사는 데이터 메쉬를 사용하여 고객 사용 패턴을 분석하고 서비스 제안을 개인화하여 고객 만족도를 높이고 이탈을 줄입니다.

데이터 메쉬 vs. 데이터 레이크

데이터 메쉬는 또 다른 인기 있는 데이터 아키텍처인 데이터 레이크와 자주 비교됩니다. 두 접근 방식 모두 데이터 액세스를 민주화하는 것을 목표로 하지만 기본 원칙과 구현 방식이 다릅니다. 다음은 두 가지 비교입니다.

기능	데이터 레이크	데이터 메쉬
데이터 소유권	중앙 집중식	분산형
데이터 거버넌스	중앙 집중식	연합형
데이터 관리	중앙 집중식	분산형
데이터 상품	주요 초점이 아님	핵심 원칙
팀 구조	중앙 집중식 데이터 팀	도메인 정렬 팀

요약하면 데이터 메쉬는 도메인 팀이 데이터를 제품으로 소유하고 관리할 수 있도록 권한을 부여하는 분산 접근 방식인 반면, 데이터 레이크는 일반적으로 중앙 집중식이며 단일 데이터 팀에서 관리합니다.

데이터 메쉬의 미래

데이터 메쉬는 전 세계 조직에서 채택이 증가하고 있는 빠르게 진화하는 아키텍처 접근 방식입니다. 데이터 볼륨이 계속 증가하고 비즈니스 요구 사항이 더욱 복잡해짐에 따라 데이터 메쉬는 데이터 액세스를 관리하고 민주화하는 데 더욱 중요한 도구가 될 것입니다. 데이터 메쉬의 미래 동향은 다음과 같습니다.

• 자동화 증가: 데이터 거버넌스, 데이터 품질 및 데이터 파이프라인 관리의 자동화 증가.
• 상호 운용성 향상: 도메인 간의 상호 운용성을 보장하기 위한 향상된 표준 및 도구.
• AI 기반 데이터 관리: 데이터 검색, 데이터 변환 및 데이터 품질 모니터링을 자동화하기 위한 인공 지능 사용.
• 서비스형 데이터 메쉬: 구현 및 관리를 단순화하는 클라우드 기반 데이터 메쉬 플랫폼.

결론

데이터 메쉬는 데이터 아키텍처에서 패러다임의 변화를 나타내며 데이터 관리에 대한 분산 및 도메인 중심적 접근 방식을 제공합니다. 비즈니스 도메인이 데이터를 제품으로 소유하고 관리할 수 있도록 권한을 부여함으로써 데이터 메쉬는 조직이 더 큰 민첩성, 확장성 및 혁신을 달성할 수 있도록 합니다. 데이터 메쉬를 구현하는 데는 몇 가지 과제가 있지만, 데이터의 전체 잠재력을 활용하려는 조직에게는 이 접근 방식의 이점이 상당합니다.

전 세계의 조직이 최신 데이터 관리의 복잡성과 계속 씨름함에 따라 데이터 메쉬는 비즈니스 성공을 이끌기 위해 데이터의 힘을 활용할 수 있도록 하는 유망한 길을 제시합니다. 이 분산형 접근 방식은 데이터 중심 문화를 조성하여 팀이 신뢰할 수 있고, 접근 가능하며, 도메인 관련 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

궁극적으로 데이터 메쉬 구현의 성공은 조직 변화에 대한 강력한 의지, 비즈니스 요구 사항에 대한 명확한 이해, 필요한 도구 및 기술에 대한 투자를 기꺼이 하는지에 달려 있습니다. 데이터 메쉬의 원칙을 수용함으로써 조직은 데이터의 진정한 가치를 발휘하고 오늘날의 데이터 중심 세상에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.