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데이터 아키텍처에 대한 분산 접근 방식인 데이터 메쉬, 원칙, 이점, 과제 및 전 세계 조직을 위한 실용적인 구현 전략을 살펴보세요.

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.

데이터 메쉬의 과제

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.