데이터 통합이란 무엇인가요?
데이터 통합 은 다양한 소스의 데이터를 하나의 통합된 뷰로 결합하는 프로세스입니다. 데이터 자체의 이동과 변환에 중점을 둡니다. 주요 목표는 분석, 보고 및 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 일관되고 액세스 가능한 정보 풀을 만드는 것입니다. CRM의 고객 세부 정보, 이커머스 플랫폼의 판매 수치, ERP의 공급망 지표 등 회사의 모든 정보가 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 하나의 중앙 위치에 통합되어 있다고 상상해 보세요. 이러한 통합을 통해 비즈니스 운영을 전체적으로 파악하고, 추세를 파악하고, 더 나은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
애플리케이션 통합이란 무엇인가요?
애플리케이션 통합, 는 독립적인 소프트웨어 애플리케이션이 실시간으로 통신하고 함께 작동하도록 하는 데 중점을 둡니다. 즉, 애플리케이션을 기능적 수준에서 연결하여 일관된 단위로 작동하도록 하는 것입니다. 단순히 데이터를 이동하는 것이 아니라 서로 다른 애플리케이션이 작업을 트리거하고 시스템 전반에서 기능을 공유할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 마케팅 자동화 플랫폼에 새로운 리드가 추가되면 애플리케이션 통합을 통해 CRM에 해당 연락처를 자동으로 생성하고 메시징 앱을 통해 영업 담당자에게 알릴 수 있습니다. 목표는 비즈니스 프로세스를 간소화하고, 워크플로를 자동화하며, 여러 부서와 기능에 걸쳐 원활한 운영 흐름을 만드는 것입니다.
데이터 통합 작동 방식
데이터 통합에는 일반적으로 ETL(추출, 변환, 로드) 또는 ELT(추출, 로드, 변환)의 다단계 프로세스가 포함됩니다.
- 추출: 데이터는 원래 소스 시스템에서 가져옵니다. 이러한 소스에는 데이터베이스, 스프레드시트, 클라우드 애플리케이션, 플랫 파일 등 다양한 종류가 있을 수 있습니다.
- 변환: 추출된 데이터는 대상 시스템의 형식에 맞게 정리, 표준화 및 재구조화됩니다. 이 단계는 데이터 품질과 일관성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 데이터 유형 변환, 정보 유효성 검사, 중복 제거, 레코드 집계 등이 포함될 수 있습니다.
- 로드: 변환된 데이터는 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 중앙 리포지토리에 로드됩니다.
ELT 프로세스에서는 원시 데이터를 먼저 대상 시스템에 로드한 다음 해당 환경 내에서 변환합니다. 이 접근 방식은 최신 클라우드 기반 데이터 아키텍처. 데이터 통합은 일별 또는 주별 일정에 따라 일괄적으로 수행되는 경우가 많지만, 실시간에 가까운 옵션이 점점 더 보편화되고 있습니다.
애플리케이션 통합 작동 방식
애플리케이션 통합은 소프트웨어 시스템 간의 통신을 가능하게 하는 커넥터와 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)에 의존합니다. API는 서로 다른 애플리케이션이 정보를 요청하고 교환하는 방법에 대한 규칙과 프로토콜을 정의하는 메신저 역할을 합니다.
한 애플리케이션에서 이벤트가 발생하면(예: 인보이스가 결제됨) API 호출이 트리거됩니다. 이 호출은 다른 애플리케이션에 메시지를 전송하여 특정 작업(예: 청구 시스템에서 고객의 계정 상태 업데이트)을 수행하도록 지시합니다.
이 프로세스는 다음에서 발생합니다. 실시간 또는 거의 실시간으로 처리하여 즉각적인 프로세스 자동화가 가능합니다. 대량의 데이터를 이동하는 데이터 통합과 달리 분석 목적, 애플리케이션 통합은 트랜잭션, 기능 간 커뮤니케이션을 촉진하여 비즈니스 프로세스를 원활하게 운영할 수 있도록 지원합니다.
데이터 통합과 애플리케이션 통합의 차이점
이 비교 표에서 볼 수 있듯이 두 가지 유형의 통합 모두 시스템 연결을 포함하지만 목적, 범위 및 방법은 서로 다릅니다:
데이터 통합의 장점과 과제
혜택
- 의사 결정 개선: 데이터 통합은 단일 데이터 소스를 제공함으로써 리더에게 전략 계획을 위한 포괄적인 인사이트를 제공합니다.
- 향상된 데이터 품질: 변환 프로세스는 데이터를 정리하고 표준화하여 오류와 불일치를 줄입니다.
- 효율성 향상: 분석가와 데이터 과학자는 데이터를 수집하는 시간을 줄이고 데이터를 분석하는 데 더 많은 시간을 할애합니다.
- 전체적인 비즈니스 관점: 데이터 통합 분석 데이터 사일로, 를 통해 고객, 운영 및 성과에 대한 전체적인 상황을 파악할 수 있습니다.
도전 과제
- 복잡성: 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 기술적으로 까다롭고 리소스 집약적일 수 있습니다.
- 높은 초기 비용: 데이터 웨어하우스와 ETL 도구를 포함한 데이터 통합 인프라를 구축하려면 상당한 초기 투자가 필요합니다.
- 유지 관리: 데이터 소스 및 비즈니스 요구 사항이 변경되면 통합 워크플로우에 대한 지속적인 유지 관리 및 업데이트가 필요합니다.
- 데이터 거버넌스: 여러 소스에서 데이터 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수를 관리하면 복잡성이 한층 더 가중됩니다.
애플리케이션 통합의 장점과 과제
혜택
- 생산성 향상: 애플리케이션 전반에서 수작업을 자동화하면 직원들은 더 많은 가치를 창출하는 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.
- 간소화된 운영: 애플리케이션 통합은 원활한 워크플로우를 생성하여 지연을 줄이고 프로세스 효율성을 개선합니다.
- 향상된 고객 경험: 고객 대면 시스템을 통합하면 일관되고 시기적절한 서비스를 보장할 수 있습니다.
- 민첩성 향상: 기업은 새로운 SaaS 애플리케이션을 신속하게 연결하고 변화하는 시장 요구에 맞게 프로세스를 조정할 수 있습니다.
도전 과제
- API 제한 사항: 통합은 애플리케이션 API의 품질과 가용성에 따라 달라집니다. 일부 레거시 시스템에는 최신 API가 부족합니다.
- 규모에 따른 복잡성: 많은 수의 포인트 투 포인트 통합을 관리하면 유지 관리가 어려운 “스파게티 아키텍처'가 될 수 있습니다.
- 보안 위험: 연결된 모든 애플리케이션에는 잠재적인 취약점이 존재합니다. 전송 중인 데이터를 보호하려면 적절한 보안 조치가 필수적입니다.
- 공급업체에 대한 의존성: 타사 애플리케이션의 API를 변경하면 연동이 중단될 수 있으므로 즉각적인 주의와 업데이트가 필요합니다.
데이터 통합 도구
이러한 도구는 대규모 데이터 이동 및 변환을 처리하도록 설계되었습니다. 일반적인 예는 다음과 같습니다:
- ETL 도구: Fivetran, Stitch, Talend 및 Informatica PowerCenter는 데이터를 추출, 변환 및 웨어하우스로 로드하는 데 특화되어 있습니다.
- 클라우드 네이티브 솔루션: AWS Glue, Google Cloud Data Fusion 및 Azure Data Factory는 주요 클라우드 에코시스템을 위한 확장 가능한 통합 서비스를 제공합니다.
- 데이터 레이크 플랫폼: 데이터브릭과 스노우플레이크는 데이터 스토리지와 강력한 통합 및 변환 기능을 결합한 통합 플랫폼을 제공합니다.
애플리케이션 통합 도구
이러한 플랫폼은 API 주도 연결 및 워크플로 자동화에 중점을 둡니다.
- iPaaS: MuleSoft 애니포인트 플랫폼, Boomi, Workato, Zapier는 애플리케이션 연결을 위한 사전 구축된 커넥터와 시각적 워크플로 빌더를 갖춘 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다.
- ESB: 기존 온프레미스 솔루션인 TIBCO BusinessWorks 및 IBM App Connect Enterprise는 애플리케이션 간 메시지 라우팅을 위한 중앙 허브 역할을 합니다.
- API 관리 플랫폼: Apigee(Google), Kong 및 Amazon API Gateway는 조직이 API를 설계, 보호 및 관리할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 통합과 애플리케이션 통합을 사용해야 하는 경우
올바른 접근 방식을 선택하는 것은 전적으로 비즈니스 목표에 따라 달라집니다.
필요할 때 데이터 통합을 사용하세요:
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위한 중앙 리포지토리 구축
- 트렌드 분석을 위해 여러 시스템의 기록 데이터 통합
- 머신 러닝 모델용 데이터 세트 준비
- 만들기 고객에 대한 360도 뷰 영업, 마케팅, 지원 시스템의 데이터를 결합하여
필요할 때 애플리케이션 통합을 사용하세요:
- 여러 애플리케이션에 걸친 비즈니스 프로세스 자동화
- 두 시스템 간의 데이터를 실시간으로 동기화(예: 전자상거래 사이트와 ERP 간의 재고 동기화)
- 다양한 서비스를 연결하여 원활한 사용자 경험 만들기
- 여러 부서가 선호하는 애플리케이션 내에서 협업할 수 있도록 지원
주요 내용 및 관련 리소스
데이터 통합과 애플리케이션 통합은 상호 배타적인 것이 아니라 서로 다른 비즈니스 문제를 해결하는 상호 보완적인 분야입니다. 데이터 통합은 전략적 인사이트에 필요한 통합 정보를 제공하는 반면, 애플리케이션 통합은 일상적인 업무 수행에 필요한 운영 효율성을 높입니다. 포괄적인 통합 전략은 종종 이 두 가지를 모두 사용하여 진정한 의미의 연결된 기업을 구축합니다.
두 가지 통합 유형의 고유한 기능과 이점을 이해하면 사일로를 허물고 프로세스를 자동화하며 기술 스택의 가치를 최대한 활용하는 데 적합한 도구와 방법을 선택할 수 있습니다.
데이터 관리와 관련된 주제에 대해 자세히 알아보려면 아래의 관련 리소스를 참조하세요:
관련 리소스
- 데이터 플랫폼이란 무엇인가요? - 개념
- 데이터 수집 - 개념
- 데이터 통합을 위해 Molo17 GlueSync를 사용해야 하는 5가지 이유 - 블로그
- 실시간 데이터베이스 - 개념
- AI 데이터 관리 가이드 - 블로그
- 구글 클라우드의 카우치베이스 카펠라 - 파트너
자주 묻는 질문
조직에서 데이터와 애플리케이션 통합을 함께 사용할 수 있나요? 물론입니다. 사실 대부분의 현대 기업에는 이 두 가지가 모두 필요합니다. 예를 들어, 애플리케이션 통합을 사용하여 이커머스 플랫폼의 신규 판매를 실시간으로 CRM에 동기화할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 통합을 사용하여 두 시스템의 일일 판매 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 과거 판매 실적을 분석할 수 있습니다.
애플리케이션 통합의 네 가지 유형에는 어떤 것이 있나요? 네 가지 주요 유형이 있습니다:
- API 통합: API를 사용하여 애플리케이션 간에 데이터와 기능을 노출하고 사용하기
- 메서드 통합: 서로 다른 애플리케이션이 서로 프로시저 또는 메서드를 호출하도록 허용하기
- 데이터 수준 통합: 데이터베이스 또는 파일을 직접 공유하는 방식은 오래되고 유연성이 떨어지는 방식입니다.
- 사용자 인터페이스(UI) 통합: 포털을 통해 여러 애플리케이션 프런트엔드를 하나의 통합된 사용자 인터페이스로 결합하는 경우
실시간 데이터 공유에 데이터 통합과 애플리케이션 통합 중 어느 쪽이 더 낫나요? 애플리케이션 통합은 실시간 데이터 공유에 더 적합합니다. 시스템 간의 즉각적인 이벤트 기반 통신을 통해 프로세스를 동기화할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 통합은 일반적으로 일괄적으로 이루어지며 분석을 위한 주기적인 대용량 데이터 업데이트에 더 적합합니다.
클라우드 기반 시스템에는 데이터 통합과 애플리케이션 통합 중 어느 쪽이 더 낫나요? 둘 다 다음과 같은 탁월한 솔루션을 제공합니다. 클라우드 기반 시스템. 애플리케이션 통합은 SaaS 애플리케이션을 연결하도록 구축된 iPaaS 플랫폼을 통해 클라우드에서 활발하게 이루어집니다. 데이터 통합은 확장 가능하고 유연한 데이터 통합을 위해 클라우드 데이터 웨어하우스(예: Snowflake 또는 BigQuery)와 클라우드 네이티브 ETL/ELT 도구(예: AWS Glue 또는 Azure Data Factory)를 사용합니다.
데이터 통합으로 비즈니스 분석이 어떻게 향상되나요? 데이터 통합을 통해 직접적으로 비즈니스 분석 깨끗하고 통합된 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 제공합니다. 데이터 사일로를 제거하여 분석가가 비즈니스 전반의 모든 관련 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 이러한 포괄적인 뷰는 보다 정확한 보고서, 심층적인 인사이트, 더 나은 예측 모델로 이어집니다.
데이터 보안과 거버넌스는 데이터와 애플리케이션 통합 간에 어떻게 다른가요? 데이터 통합에서 보안과 거버넌스는 중앙 집중식 데이터 저장소(“미사용 데이터”)를 보호하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 데이터 웨어하우스 또는 레이크 내의 액세스 제어, 암호화, 데이터 마스킹은 물론 GDPR과 같은 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다.
애플리케이션 통합에서는 애플리케이션 간에 전송되는 데이터를 보호하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 무단 작업을 방지하기 위한 API 보안, 인증(예: OAuth), 메시지 암호화 및 액세스 토큰 관리가 포함됩니다. 거버넌스는 API의 수명주기를 관리하고 올바르게 사용되는지 확인하는 것입니다.
