데이터 수집

요약

데이터 수집에는 여러 소스에서 데이터를 수집하고 저장, 분석 및 처리를 위해 중앙 집중식 시스템으로 전송하는 작업이 포함됩니다. 실시간 분석, 비즈니스 인텔리전스, 머신 러닝 및 운영 효율성을 활용하는 조직에 매우 중요합니다. 이 프로세스에는 배치, 실시간 또는 하이브리드 수집을 사용할 수 있으며 데이터 수집, 전처리, 전송, 저장, 모니터링 및 최적화와 같은 단계가 포함됩니다. 데이터 품질, 지연 시간, 확장성 문제를 극복하고 신뢰할 수 있고 시기 적절한 인사이트를 확보하려면 올바른 도구와 전략을 선택하는 것이 필수적입니다.

데이터 수집이란 무엇인가요?

데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 저장, 분석 및 처리할 수 있는 시스템으로 가져오는 프로세스입니다. 데이터 파이프라인의 첫 번째 단계이며, 이를 통해 조직은 구조화된 데이터를 활용할 수 있습니다, 반구조화및 비정형 데이터 데이터베이스, 애플리케이션, 센서, 스트리밍 플랫폼에서 데이터를 수집합니다. 프로세스가 실시간으로 이루어지든 일괄 처리로 이루어지든, 데이터 수집은 분석, 보고, 정확한 의사 결정의 기반이 되는 데이터를 보장합니다.

이 리소스를 계속 읽으면서 데이터 수집, 통합과의 차이점, 사용 사례, 데이터 수집 파이프라인, 프로세스를 간소화하는 데 사용할 수 있는 도구에 대해 자세히 알아보세요.

• 데이터 수집의 목적은 무엇인가요?
• 데이터 수집 대 데이터 통합
• 데이터 수집 유형
• 데이터 수집 사용 사례
• 데이터 수집 과제
• 데이터 수집 파이프라인
• 데이터 수집 도구
• 주요 요점
• 자주 묻는 질문

데이터 수집의 목적은 무엇인가요?

데이터 수집은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 분석, 보고 및 운영에 액세스할 수 있도록 합니다. 구체적인 목표는 다음과 같습니다:

• 다양한 소스의 데이터를 단일 위치로 중앙 집중화하여 더 쉽게 액세스하고 관리하세요.
• 실시간 또는 일괄 처리로 다양한 분석 및 운영 요구 사항 지원
• 정확한 보고를 위한 최신의 신뢰할 수 있는 데이터로 비즈니스 인텔리전스 도구 강화
• 중요한 정보에 대한 적시 액세스를 보장하여 데이터 기반 의사 결정 지원
• 머신 러닝 모델 및 고급 분석에 최신 고품질 데이터 제공
• 표준화된 수집 프로세스를 통해 플랫폼 전반의 데이터 일관성 및 품질 향상

데이터 수집 대 데이터 통합

데이터 수집과 데이터 통합은 모두 현대의 기본입니다. 데이터 아키텍처와 비슷하지만 서로 다른 용도로 사용됩니다. 데이터 수집은 데이터를 수집하여 중앙 리포지토리로 이동하는 데 중점을 둡니다, 데이터 통합 는 데이터가 체계적이고 일관성 있게 정리되어 분석할 준비가 되어 있는지 확인합니다. 이 둘의 차이점을 이해함으로써 조직은 효율적이고 확장 가능한 시스템을 설계할 수 있는 더 나은 위치에 서게 됩니다. 다음은 두 가지를 나란히 비교한 것입니다:

데이터 수집 유형

데이터 수집은 데이터를 얼마나 빨리 처리하고 사용해야 하는지에 따라 다양한 요구사항을 충족하도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 일괄, 실시간, 하이브리드의 세 가지 주요 데이터 수집 유형은 사용 사례에 따라 서로 다른 이점을 제공합니다. 다음은 각 유형에 대한 간략한 분석입니다:

일괄 수집

일괄 수집 는 예약된 간격으로 데이터를 수집하고 처리합니다. 일일 보고, 기록 분석, 백업 절차 등 데이터에 즉시 액세스할 필요가 없는 시나리오에 이상적입니다. 이러한 유형의 데이터 수집은 많은 양의 데이터를 동시에 처리하는 데 비용 효과적이고 효율적이지만 지연 시간이 발생할 수 있습니다.

실시간 수집(스트리밍)

스트리밍 수집이라고도 하는 실시간 수집은 데이터가 생성되는 대로 지속적으로 수집하고 처리하는 방식입니다. 이 접근 방식은 모니터링 시스템, 사기 탐지, 개인화된 사용자 경험과 같이 즉각적인 인사이트가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 실시간 수집은 데이터 생성부터 가용성까지 지연을 최소화합니다.

하이브리드 수집

하이브리드 수집은 배치 방식과 실시간 방식을 결합하여 다양한 종류의 데이터와 워크로드를 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다. 예를 들어, 기업에서는 사용자 활동 추적에는 실시간 수집을 사용하고 야간 데이터 웨어하우스 업데이트에는 일괄 수집을 사용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 요구사항에 따라 속도, 효율성, 복잡성 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

데이터 수집 사용 사례

데이터 수집은 산업과 애플리케이션 전반에 걸쳐 중요한 역할을 합니다. 다음은 가장 일반적인 사용 사례 중 일부입니다:

• 실시간 분석: 최신 데이터로 대시보드와 분석 도구를 강화하여 성과를 모니터링하고, KPI를 추적하고, 변경 사항에 즉시 대응할 수 있습니다.
• 머신 러닝 및 AI: 정확한 학습, 예측 및 자동화를 위해 머신러닝 모델에 적시에 깨끗한 데이터를 공급합니다.
• IoT 및 센서 데이터: 디바이스와 센서에서 지속적인 데이터 스트림을 수집하여 제조, 운송 및 의료 시스템을 지원합니다.
• 고객 개인화: 행동 및 거래 데이터를 수집하여 사용자 경험과 마케팅 활동을 실시간으로 맞춤화합니다.
• 운영 효율성: 내부 시스템의 데이터를 통합하여 예측, 리소스 계획 및 비즈니스 운영을 개선합니다.
• 규정 준수 및 보고: 여러 플랫폼에서 데이터를 수집하여 규제 보고, 감사 추적 및 데이터 거버넌스 노력을 지원합니다.

실시간 인사이트에 사용하든 대규모 데이터 처리에 사용하든, 데이터 수집은 더 스마트하고 응답성이 뛰어난 시스템을 위한 기본입니다.

데이터 수집 과제

데이터 수집은 성능, 안정성, 확장성에 영향을 미칠 수 있는 여러 가지 문제를 수반하므로, 강력하고 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하기 위해서는 이러한 문제를 정면으로 해결하는 것이 중요합니다.

• 데이터 품질: 서로 다른 소스의 데이터를 수집하면 불일치, 누락된 값 또는 오류로 인해 분석 및 보고에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다.
• 확장성: 데이터 볼륨이 증가함에 따라 수집 시스템은 성능 저하나 다운타임 없이 증가된 부하를 처리할 수 있도록 확장되어야 합니다.
• 지연 시간: 실시간 사용 사례의 경우, 수집이 조금만 지연되어도 오래된 인사이트와 놓친 기회로 이어질 수 있습니다.
• 복잡한 형식: 여러 소스의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 처리하려면 유연하고 종종 복잡한 처리 로직이 필요합니다.
• 보안 및 규정 준수: 민감한 데이터를 수집하려면 암호화, 액세스 제어 및 감사 추적이 필요한 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정을 준수해야 합니다.
• 시스템 통합: 레거시 시스템, 클라우드 서비스 및 API를 연결하는 것은 기술적으로 까다롭고 지속적인 유지 관리가 필요할 수 있습니다.
• 비용 관리: 고속 또는 대용량 수집 프로세스에는 상당한 인프라 및 처리 비용이 발생할 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하려면 신중한 계획, 올바른 도구, 성능과 거버넌스를 지원하는 확장 가능한 아키텍처가 필요합니다.

데이터 수집 파이프라인

데이터 소스 식별

수집 프로세스의 첫 번째 단계는 데이터의 출처를 파악하는 것입니다. 이러한 소스는 내부(CRM 시스템, ERP 플랫폼 또는 데이터베이스) 또는 외부(API, 소셜 미디어 피드, 타사 앱 또는 파트너 시스템)에서 수집할 수 있습니다. 올바른 수집 전략을 설계하려면 생성되는 데이터의 유형, 형식, 빈도를 이해하는 것이 필수적입니다.

데이터 수집

소스를 식별한 후에는 배치, 실시간(스트리밍) 또는 하이브리드 방법을 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 일괄 수집은 예약된 간격으로 데이터를 수집하는 반면, 실시간 수집은 데이터가 생성되는 즉시 데이터를 캡처합니다. 어떤 방법을 선택할지는 조직에 필요한 데이터 최신성 수준에 따라 달라집니다.

데이터 전처리

이 단계에서 원시 데이터는 다음과 같은 과정을 거칩니다. 기본 전처리 를 사용하여 저장 또는 추가 변환을 준비할 수 있습니다. 전처리에는 중복 제거, 형식 유효성 검사, 값 정규화, 추가 컨텍스트를 통한 데이터 보강 등이 포함될 수 있습니다. 전처리는 데이터 품질을 개선하고 다운스트림 처리의 복잡성을 줄여주기 때문에 파이프라인에서 유용한 부분입니다.

데이터 전송

전처리 후에는 데이터를 소스에서 대상 시스템으로 이동해야 합니다. 이 단계에서는 안전하고 안정적이며 확장 가능한 데이터 전송을 지원하기 위해 데이터 파이프라인이나 수집 도구를 사용하는 경우가 많습니다. 특히 실시간 수집의 경우 성능, 지연 시간, 대역폭을 고려하는 것이 중요합니다.

데이터 저장

수집된 데이터는 구조, 사용 목적, 필요한 접근성에 따라 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 클라우드 기반 스토리지 플랫폼과 같은 중앙 집중식 저장소에 저장됩니다. 정형 데이터는 웨어하우스로, 비정형 또는 반정형 데이터는 유연한 분석을 위해 레이크에 저장될 수 있습니다.

모니터링 및 로깅

모니터링은 데이터 흐름, 지연 시간, 실패율을 추적하는 도구를 통해 수집 파이프라인이 원활하게 실행되도록 보장합니다. 로깅은 어떤 데이터가 언제, 어디서 수집되었는지에 대한 가시성을 제공하여 디버깅, 감사 및 규정 준수 요구 사항을 지원합니다.

확장 및 최적화

데이터의 양과 속도, 다양성이 증가함에 따라 파이프라인을 성능과 비용에 맞게 최적화해야 합니다. 최적화에는 수집 일정 조정, 인프라 확장, 오류 처리 자동화, 진화하는 요구 사항을 충족하기 위한 새로운 도구 도입 등이 포함됩니다. 확장성은 수요 증가에 따라 파이프라인이 안정적이고 시기적절한 데이터를 제공할 수 있도록 보장합니다.

이러한 단계를 통해 효율적이고 정확한 수집을 통해 비즈니스의 분석 및 운영 목표를 지원할 수 있습니다.

데이터 수집 도구

올바른 데이터 수집 도구를 선택하면 안정적이고 확장 가능하며 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 여러 소스에서 데이터를 수집, 전송, 처리하는 과정을 자동화하는 데 도움이 되어야 합니다. 올바른 도구를 선택하면 팀은 인프라에 대한 부담을 덜고 인사이트에 더 집중할 수 있습니다. 다음은 일괄, 실시간, 하이브리드 수집 중 어떤 방식을 사용하든 여러분의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 만한 도구 목록입니다.

• ETL/ELT 플랫폼: Apache NiFi, Talend, Fivetran과 같은 도구를 사용하면 데이터를 추출, 변환, 스토리지 시스템으로 로드할 수 있으며, 복잡한 워크플로와 데이터 품질 검사를 지원하는 경우가 많습니다.
• 스트리밍 데이터 플랫폼: 다음과 같은 기술 아파치 카프카, Apache Flink 및 Amazon Kinesis는 IoT, 모니터링 및 이벤트 중심 애플리케이션에 이상적인 고속 데이터 스트림의 실시간 수집을 지원합니다.
• 클라우드 네이티브 서비스: AWS Glue와 같은 관리형 솔루션, Google 클라우드 데이터 흐름및 ADF(Azure 데이터 팩토리) 는 클라우드 에코시스템 전반의 긴밀한 통합을 통해 확장 가능한 서버리스 수집 기능을 제공합니다.
• 데이터 파이프라인 오케스트레이션 도구: Airbyte, Prefect, Apache Airflow와 같은 플랫폼은 다양한 도구와 서비스에서 데이터 수집 워크플로우를 조정, 예약 및 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

선택하는 도구는 데이터 소스, 형식, 볼륨, 지연 시간 요구 사항에 따라 달라집니다. 올바른 도구를 선택하면 데이터 안정성을 크게 개선하고 엔지니어링 오버헤드를 줄이며 인사이트를 얻는 시간을 단축할 수 있습니다.

주요 요점 및 리소스

데이터 수집은 최신 데이터 기반 시스템 구축의 기본입니다. 실시간 분석을 지원하든, 머신러닝 모델에 데이터를 제공하든, 보고를 위해 데이터를 중앙 집중화하든, 데이터의 가치를 최대한 활용하려면 효율적인 수집 파이프라인이 필수적입니다. 데이터 수집 프로세스와 사용 가능한 도구를 이해하면 보다 신속하고 탄력적인 시스템을 설계할 수 있습니다. 이 리소스에서 기억해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다:

• 데이터 수집은 정형, 반정형 또는 비정형 데이터를 수집하여 분석 및 처리를 위해 중앙 집중식 시스템으로 전송합니다.
• 실시간 및 일괄 수집 방식을 모두 지원하며, 하이브리드 방식을 통해 유연성을 더했습니다.
• 데이터 수집의 목적은 분석을 강화하고, 더 빠른 의사 결정을 내리며, 운영 효율성을 위해 데이터를 통합하는 것입니다.
• 데이터 수집은 사용성을 위해 수집 후 데이터를 변환하고 조율하는 데 중점을 두는 데이터 통합과는 다릅니다.
• 일반적인 사용 사례로는 실시간 분석, IoT, 개인화, 규정 준수, 머신 러닝 등이 있습니다.
  수집 파이프라인에는 소스 식별, 수집, 전처리, 전송, 저장, 모니터링 및 확장이 포함됩니다.
• 데이터 품질, 지연 시간, 확장성, 통합 복잡성, 보안 규정 준수 등이 주요 과제입니다.
• 확장 가능하고 안정적인 파이프라인을 구축하려면 ETL 플랫폼, 스트리밍 프레임워크 또는 클라우드 네이티브 서비스와 같은 올바른 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

Resources

데이터 관리에 대해 자세히 알아보려면 다음 Couchbase 리소스를 살펴보세요:

데이터 관리란 무엇인가요? - 개념
데이터 플랫폼이란 무엇인가요? - 개념
고객 360 데이터 수집 - 개발자
통합 및 도구 - 개발자
Couchbase 커넥터를 사용한 빅 데이터 통합 - 문서
제로-ETL이란 무엇인가요? - 개념

자주 묻는 질문

데이터 수집이란 무엇을 의미하나요? 데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 수집, 가져와서 분석 및 사용을 위해 저장소 또는 처리 시스템으로 전송하는 프로세스를 말합니다.

데이터 수집과 수집의 차이점은 무엇인가요? 데이터 수집에는 센서, 애플리케이션 또는 데이터베이스와 같은 소스에서 원시 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 데이터 수집은 데이터를 중앙 집중식 시스템으로 이동하여 저장, 처리 및 분석하기 때문에 여기서 한 단계 더 나아갑니다.

데이터 수집은 ETL과 동일한가요? 아니요, 데이터 수집은 ETL과 동일하지 않습니다. 수집은 소스에서 대상으로 데이터를 이동하는 데 중점을 두는 반면, ETL은 분석을 위해 데이터를 변환하고 준비하는 작업도 포함합니다.

빅데이터에서 데이터 수집이란 무엇인가요? 빅데이터에서 데이터 수집은 다양한 소스에서 대량의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 시스템으로 가져오는 프로세스입니다. 분석, 머신 러닝 및 기타 애플리케이션을 위해 적시에 확장 가능한 데이터 흐름을 보장하기 위해 배치 및 실시간 방법을 모두 지원합니다.

데이터 수집 단계는 어떻게 되나요? 데이터 수집 단계에는 일반적으로 데이터 소스 식별, 배치 또는 실시간 방법을 사용한 데이터 수집, 품질과 일관성을 위한 사전 처리 등이 포함됩니다. 그런 다음 데이터는 데이터 레이크나 웨어하우스와 같은 대상 시스템으로 전송되어 분석을 위해 저장됩니다. 지속적인 모니터링, 로깅 및 확장은 데이터 볼륨이 증가하더라도 수집 파이프라인이 안정적이고 효율적으로 유지되도록 보장합니다.