데이터 플랫폼이란 무엇인가요?

데이터 플랫폼 개요

이 페이지에서는 데이터 플랫폼에 대한 이해를 돕기 위해 다음과 같은 내용을 다룹니다:

• 데이터 플랫폼의 레이어
• 데이터 플랫폼의 유형
• 데이터 플랫폼 예제
• 데이터 플랫폼의 장점
• 데이터 플랫폼 선택 방법
• 결론

데이터 플랫폼은 조직이 대량의 데이터를 관리, 저장, 처리, 분석할 수 있도록 지원하는 인프라입니다. 일반적으로 데이터 관련 활동을 지원하도록 설계된 하드웨어, 소프트웨어 및 도구의 조합으로 구성됩니다. 데이터 플랫폼의 목표는 기업이 애플리케이션에서 데이터를 사용하고 데이터에서 도출된 인사이트를 바탕으로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.

데이터 플랫폼의 레이어

데이터 플랫폼은 데이터 수집 계층, 데이터 저장 계층, 데이터 처리 계층, 데이터 파이프라인 계층, 애플리케이션/사용자 인터페이스 계층 등 최대 5개의 계층으로 구성될 수 있습니다. 데이터 수집 계층은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 가져오는 역할을 담당하며, 저장 계층은 데이터를 저장합니다. 처리 계층은 애플리케이션에서 분석하거나 사용할 수 있도록 데이터를 변환하고 준비하며, 파이프라인 계층은 계층과 다른 애플리케이션 간의 데이터 이동을 처리합니다. 사용자 인터페이스 계층은 최종 사용자가 대시보드 또는 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 데이터와 상호 작용하고 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 방법을 제공합니다.

데이터 수집 계층

데이터 수집 계층은 데이터 플랫폼의 첫 번째 계층으로, 다음과 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 역할을 담당합니다:

• 센서
• API
• 데이터베이스
• 파일
• 애플리케이션
• 타사 소스

이 계층은 다양한 형식, 구조, 프로토콜로 된 데이터를 검색하여 저장 및 처리할 수 있는 공통 형식으로 변환합니다. 데이터 수집은 데이터 품질과 완전성을 보장하기 위해 스케줄링, 모니터링, 집계 및 오류 처리가 필요한 지속적인 프로세스입니다.

수집된 데이터는 데이터 레이크에 원시 또는 거의 원시 형식으로 저장되어 다운스트림 레이어에서 액세스하고 분석할 수 있습니다. 데이터 플랫폼의 성공 여부는 데이터 수집 계층의 효율성과 신뢰성에 크게 좌우되는데, 이 계층은 의사 결정에 사용되는 데이터의 품질과 적시성을 결정하기 때문입니다.

데이터 레이크란 무엇이며, 데이터 플랫폼에 어떤 이점이 있을까요? 데이터 레이크는 대량의 원시, 비정형, 반정형 데이터를 저장하는 중앙 집중식 리포지토리로, 조직은 제한이나 사전 정의된 스키마 없이도 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 관리하고 처리하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

데이터 스토리지 계층

데이터 플랫폼의 데이터 스토리지 계층은 데이터를 원시 또는 처리된 형식으로 저장하는 역할을 담당합니다. 일반적으로 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스뿐만 아니라 NoSQL 데이터베이스와 같은 기타 스토리지 기술( 카우치베이스 카펠라™ or 카우치베이스 서버)를 사용하여 운영 및 애플리케이션 데이터를 저장하고 소싱합니다. 데이터는 다운스트림 계층에서 빠르게 액세스하고 검색할 수 있도록 구성, 색인화 및 최적화됩니다. 스토리지 계층에는 액세스 제어, 계보, 백업 및 보존 규칙과 같은 데이터 거버넌스 정책이 통합되는 경우가 많습니다. 데이터 플랫폼의 성공 여부는 데이터 스토리지 계층의 확장성, 안정성, 보안에 달려 있습니다.

데이터 처리 계층

데이터 플랫폼의 데이터 처리 계층은 분석을 위해 데이터를 변환하고 준비하는 역할을 담당합니다. 이 계층에는 데이터 처리, 정리 및 집계를 위한 도구가 포함되며 종종 머신 러닝 알고리즘이나 인공 지능 기술이 통합되기도 합니다. 처리된 데이터는 데이터 저장 계층에 저장되거나 추가 분석 및 쿼리를 위해 분석 계층으로 전달될 수 있습니다. 데이터 처리 계층에서는 데이터 품질 검사, 오류 처리, 메타데이터 추가 또는 파생 지표 계산과 같은 데이터 보강 작업도 처리합니다. 데이터 처리 계층의 효율성과 정확성은 데이터에서 도출된 인사이트를 제공하는 데 매우 중요합니다.

데이터 파이프라인 계층

데이터 플랫폼의 데이터 파이프라인 계층은 플랫폼의 여러 계층 간에 데이터를 이동하는 역할을 담당합니다. 여기에는 다음과 같은 도구가 포함될 수 있습니다:

• 데이터 통합 - 다양한 애플리케이션, 소스 및 형식의 데이터 결합
• 데이터 변환 - 한 형식 또는 구조에서 다른 형식으로 데이터를 변환, 매핑 또는 재구성하는 작업
• 데이터 강화 - 기존 데이터 세트에 메타데이터, 파생 메트릭 또는 외부 데이터 소스와 같은 데이터 추가하기
• 데이터 전송 - 인공지능 모델 프로세서, 애플리케이션, 데이터 레이크 또는 웨어하우스와 같은 다른 시스템에 선별된 데이터를 공급합니다.

파이프라인 계층은 배치 또는 실시간 데이터 처리를 지원할 수 있으며 메시지 큐 또는 스트림 처리 프레임워크를 통합하는 경우가 많습니다. 데이터 파이프라인 작업에는 데이터가 올바른 형식과 구조로 다운스트림 계층에 전달되도록 하기 위한 데이터 복제, 데이터 정리 또는 데이터 형식 지정이 포함될 수 있습니다. 데이터 파이프라인 계층의 효율성과 안정성은 올바른 데이터를 적시에 적재적소에 전달하기 위해 매우 중요합니다.

사용자 인터페이스 레이어/애플리케이션 레이어

데이터 플랫폼의 사용자 인터페이스 계층은 최종 사용자, 분석가, 데이터 소비자가 데이터 및 분석과 상호 작용할 수 있도록 하는 최상위 계층입니다. 이 계층에는 데이터에 대한 인터페이스를 제공하는 대시보드, 보고서 및 시각화 도구가 포함됩니다. 사용자 인터페이스 계층은 셀프 서비스 분석, 임시 쿼리 및 데이터 탐색을 위한 도구도 제공할 수 있습니다. 사용자 인터페이스 계층은 사용자가 데이터에서 도출된 인사이트에 액세스하고 이해할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 사용자 인터페이스 계층은 다양한 사용자 그룹, 역할 또는 권한에 따라 사용자 지정하여 올바른 데이터가 올바른 사용자에게 전달되도록 할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자 인터페이스 계층은 피드백 루프 또는 협업 기능을 통합하여 사용자가 인사이트를 공유하고, 질문하거나, 데이터 플랫폼을 개선하기 위한 피드백을 제공할 수 있도록 합니다.

상용 및 맞춤형 애플리케이션은 데이터 플랫폼 내에서 데이터를 생성, 공급, 처리, 분석 및 소비할 수 있습니다. 애플리케이션은 분석 인사이트를 위한 소스 데이터를 제공할 뿐만 아니라 분석 및 인공적으로 도출된 인사이트를 데이터가 가장 유용할 수 있는 정확한 시간과 장소에서 실행할 수 있기 때문에 잘 구현된 데이터 플랫폼의 주요 수혜자 중 하나입니다. 애플리케이션 계층에는 다음과 같은 특징이 있습니다:

• 모빌리티 - 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 디바이스에서 실행되는 애플리케이션
• 데이터 생성 - 애플리케이션은 종종 데이터의 원본 소스입니다.
• 사용자 상호 작용 - 데이터 플랫폼에 대한 다른 사용자 인터페이스와 마찬가지로 애플리케이션은 종종 인간과 데이터 사이의 중개자 역할을 합니다.
• 즉석 처리 - 애플리케이션은 상호작용, 시간, 장소, 상황이 만나 데이터를 소비하고 새로운 즉각적인 인사이트나 정보를 생성하는 경우가 많습니다(예: 가장 가까운 스타벅스가 어디인가요?).
• 메타데이터 생성 - 데이터에는 생성 시기, 작성자, 장소, 상황과 같은 유용한 메타데이터가 함께 제공되는 경우가 많습니다.

데이터 플랫폼의 유형

데이터 플랫폼은 기업이 데이터를 생성, 수집, 처리, 분석, 재사용하는 데 필수적인 도구입니다. 시중에는 다양한 유형의 데이터 플랫폼이 있으며, 각 플랫폼마다 고유한 특징과 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 플랫폼의 네 가지 예로는 클라우드 데이터 플랫폼, 고객 데이터 플랫폼, 빅 데이터 플랫폼, 엔터프라이즈 데이터 플랫폼이 있습니다.

클라우드 데이터 플랫폼

클라우드 데이터 플랫폼은 온프레미스 하드웨어와 소프트웨어가 필요한 기존 데이터 플랫폼과 달리 클라우드에 데이터를 저장, 처리, 분석합니다.

기존의 온프레미스 데이터 플랫폼에 비해 클라우드 데이터 플랫폼은 유연성과 확장성이 뛰어나며 비용 효율성이 높은 경우가 많습니다. 조직은 새로운 하드웨어나 소프트웨어에 투자하지 않고도 변화하는 데이터 요구사항에 따라 컴퓨팅 리소스를 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.

또한 클라우드 데이터 플랫폼은 고급 분석 및 머신 러닝 기능을 제공하여 조직이 데이터에서 인사이트를 얻고 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 고객 데이터 플랫폼, 빅 데이터 플랫폼, 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 모두 클라우드 또는 온프레미스에서 실행할 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 여러 채널과 접점에서 고객 데이터를 수집하고 관리하는 데 중점을 두며, "고객 360." 다른 유형의 데이터 플랫폼과 달리 CDP는 CRM 시스템, 마케팅 자동화 도구, 웹사이트 분석 등 다양한 소스의 데이터를 통합하여 고객에 대한 통합된 뷰를 생성하도록 설계되었습니다.

다른 데이터 플랫폼에 비해 CDP는 고객 중심적이며 고객 행동과 선호도에 대한 인사이트와 분석을 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 고객과의 상호작용을 개인화하고, 고객 참여를 개선하며, 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

다른 유형의 데이터 플랫폼도 고객 데이터를 수집하고 분석할 수 있지만, CDP처럼 고객에 대한 통합된 뷰를 제공하도록 특별히 설계되지는 않았습니다.

빅 데이터 플랫폼

빅데이터 플랫폼은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 실시간 또는 실시간에 가깝게 처리하도록 설계되었습니다. 빅 데이터 플랫폼은 일반적으로 다음을 사용합니다. 분산 컴퓨팅 기술을 사용하여 여러 서버와 노드에서 데이터를 처리할 수 있습니다. 빅데이터 플랫폼은 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT) 디바이스, 기계 생성 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다.

최신 모바일, 데스크톱 및 임베디드 IoT 디바이스를 위한 Couchbase Mobile 3에 대해 자세히 알아보세요.

다른 유형의 데이터 플랫폼에 비해 빅데이터 플랫폼은 방대한 양의 데이터를 매우 빠른 속도로 처리하도록 설계되었습니다. 일반적으로 예측 분석, 사기 탐지, 추천 시스템과 같은 데이터 집약적인 애플리케이션에 사용됩니다.

다른 유형의 데이터 플랫폼도 대량의 데이터를 처리할 수 있지만, 빅데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 특별히 설계된 것은 아닙니다.

엔터프라이즈 데이터 플랫폼

엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 조직 전체에서 데이터를 관리하고 통합하도록 설계되었습니다. 일반적으로 고객 데이터, 재무 데이터, 공급망 데이터와 같은 구조화된 데이터를 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. 엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 보다 효율적인 데이터 관리와 거버넌스를 목표로 조직에서 사용하는 모든 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다.

엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 엔터프라이즈 규모의 데이터를 처리하기 때문에 데이터 일관성과 규정 준수를 보장하는 데 중요한 데이터 품질 관리, 데이터 통합, 데이터 거버넌스와 같은 기능을 제공합니다. (GDPR과 Couchbase에 대해 자세히 알아보세요.)

데이터 플랫폼 예제

데이터 플랫폼을 구축할 때는 여러 가지 옵션이 있습니다. 다음은 한 대형 유통 회사의 구현 예시입니다:

이 플랫폼은 고객 데이터, 판매 데이터, 재고 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 저장하고 분석합니다. 플랫폼은 여러 계층으로 구성됩니다:

• UI/애플리케이션 레이어: 애플리케이션 계층은 데이터의 생성자이자 소비자입니다. 이러한 계층은 웹, 모바일 또는 임베디드 애플리케이션을 비롯한 다양한 수단을 통해 전달될 수 있습니다. 애플리케이션 레이어는 사용자와 기술 사이의 중개자 역할을 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 소매업체에는 웹사이트, 네이티브 모바일 앱, API가 있습니다.
• 데이터 수집 계층: 이 계층은 회사의 POS 시스템, 전자상거래 플랫폼, 모바일 앱 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 역할을 담당합니다. 데이터는 다음과 같은 데이터 수집 플랫폼으로 실시간으로 스트리밍됩니다. 아파치 카프카.
• 데이터 저장 계층: 이 계층은 확장 가능하고 성능이 우수한 방식으로 데이터를 저장하는 역할을 담당합니다. 이 계층에는 카우치베이스 카펠라는 고속, 대용량 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 서비스형 데이터베이스(DBaaS)입니다. Capella는 인메모리 캐싱, 자동 샤딩 및 복제와 같은 기능을 제공하여 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 이상적입니다.
• 데이터 처리 계층: 이 계층은 데이터를 처리하고 다양한 분석 작업을 수행합니다. 이 계층에서는 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리할 수 있는 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Apache Spark를 사용합니다. Spark는 다음을 사용하여 Couchbase에 연결할 수 있습니다. 카우치베이스 스파크 커넥터를 사용하여 Spark가 Couchbase와 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 합니다.
• 데이터 시각화 레이어: 이 계층은 데이터를 시각화하여 비즈니스 사용자가 액세스할 수 있도록 하는 역할을 담당합니다. 이 계층에는 다음과 같은 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구가 사용됩니다. Tableau or Power BI. BI 도구는 데이터 처리 계층에 연결하여 데이터를 기반으로 대화형 대시보드와 보고서를 생성할 수 있습니다.

전반적으로 이 데이터 플랫폼 아키텍처를 통해 이 리테일 회사는 확장 가능하고 성능이 뛰어난 방식으로 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 시각화할 수 있습니다. Couchbase를 데이터 스토리지 계층으로 사용함으로써 이 회사는 데이터베이스의 속도, 확장성, 안정성의 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터 플랫폼의 장점

비즈니스를 위한 데이터 플랫폼을 보유하면 많은 이점이 있습니다:

• 중앙 집중식 데이터 관리 - 데이터를 저장, 처리, 관리할 수 있는 중앙 집중식 위치가 있으면 조직 전체에서 데이터에 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.
• 데이터 품질 향상 - 데이터 정리, 표준화 및 유효성 검사를 위한 도구로 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다.
• 향상된 데이터 보안 - 암호화, 액세스 제어, 모니터링과 같은 기능으로 민감한 데이터를 무단 액세스로부터 보호합니다.
• 더 빠른 인사이트와 의사 결정 - 데이터 시각화, 분석 및 머신 러닝을 위한 도구를 제공하여 데이터를 더 빠르게 분석하고 더 큰 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 확장성 및 유연성 - 변화하는 데이터 요구 사항에 맞게 확장 또는 축소하고 인터넷이 연결된 곳이면 어디서나 데이터에 액세스하세요.

잠재적인 데이터 플랫폼의 단점

데이터 플랫폼을 사용하면 많은 이점이 있지만, 고려해야 할 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다:

• 높은 비용 - 특히 예산이 제한된 소규모 기업이나 조직의 경우 데이터 플랫폼을 구현하고 유지하는 데 막대한 비용이 소요될 수 있습니다.
• 복잡한 구현 - 데이터 플랫폼을 구현하는 것은 전문 기술 지식이 필요한 복잡한 프로세스가 될 수 있으며, 이로 인해 비용이 추가될 수 있습니다.
• 데이터 개인 정보 보호 문제 - 데이터 플랫폼에서 민감한 데이터나 기밀 데이터가 제대로 보호되거나 관리되지 않으면 데이터 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다.
• 잠재적 데이터 사일로 - 데이터 플랫폼이 제대로 통합되지 않으면 조직 내에 데이터 사일로가 생성되어 팀이나 부서마다 쉽게 공유할 수 없는 별도의 데이터 저장소를 보유하게 됩니다.
• 제한된 채택 - 기존 시스템 및 워크플로우와 제대로 통합되지 않으면 데이터 플랫폼이 직원이나 이해관계자에게 널리 채택되지 않아 그 효과가 제한될 수 있습니다.

하나의 도구로 모든 문제를 해결할 수는 없지만, Couchbase Capella DBaaS는 데이터 플랫폼 구현 및 유지 관리의 가장 일반적인 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다:

• 비즈니스 요구 사항에 따라 확장 또는 축소할 수 있는 낮은 TCO와 적은 노력으로 구현 가능
• 고급 보안 기능 기존 시스템 및 워크플로와 쉽게 통합할 수 있는 기능
• 친숙함 SQL의 유연성 JSON에 대한 지원 및 산 거래 채택률을 높이기 위해

데이터 플랫폼 선택 방법

데이터 플랫폼을 선택할 때는 비즈니스 요구 사항을 고려하고, 사용 가능한 옵션을 평가하고, 선택한 플랫폼을 테스트하고 배포하는 것이 중요합니다. 여기에는 관리해야 하는 데이터 유형을 파악하고, 다양한 플랫폼 옵션을 조사하고, 데이터와 사용 사례로 플랫폼을 테스트하는 것이 포함됩니다. 이러한 단계를 수행하면 조직의 요구 사항을 충족하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 데이터 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

1단계: 비즈니스 요구 사항 파악
1. 정형 또는 비정형 데이터 등 저장하고 관리해야 하는 데이터의 유형을 결정합니다.
2. 고객 경험 개선 또는 운영 최적화 등 데이터 플랫폼으로 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 파악합니다.
3. 데이터 규모와 시간이 지남에 따라 예상되는 데이터 요구 사항의 증가를 결정합니다.

2단계: 사용 가능한 플랫폼 평가
1. 다양한 데이터 플랫폼 옵션을 조사하고 각 플랫폼의 특징과 기능을 비교합니다.
2. 확장성, 보안, 성능, 사용 편의성, 비용 등의 요소를 고려하세요.
3. 각 플랫폼과 기존 IT 인프라 및 도구의 호환성을 평가합니다.

3단계: 테스트 및 배포
1. 개념 증명 또는 파일럿을 수행하여 데이터 및 사용 사례로 데이터 플랫폼을 테스트합니다.
2. 테스트 중 플랫폼의 성능, 확장성 및 사용 편의성을 평가합니다.
3. 직원과 이해관계자에게 데이터 플랫폼 사용에 대해 교육하고 조직 전체에 배포하세요.

결론

데이터 플랫폼은 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하기 위한 종합적인 솔루션입니다. 데이터 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리, 데이터 파이프라인, 사용자 인터페이스 등 각각 고유한 역할을 담당하는 최소 5개의 계층으로 구성되는 경우가 많습니다. 데이터 수집 계층은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 저장 계층은 데이터를 저장하는 역할을 담당합니다. 처리 계층은 분석을 위해 데이터를 변환하고 준비하며, 파이프라인 계층은 각 계층 간의 데이터 이동을 처리합니다. 마지막으로, 사용자 인터페이스 계층은 최종 사용자가 데이터와 상호 작용하고 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 방법을 제공합니다.

데이터 플랫폼에는 클라우드 데이터 플랫폼, 고객 데이터 플랫폼, 빅데이터 플랫폼, 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 등 각각 고유한 특징과 기능을 갖춘 다양한 유형의 데이터 플랫폼이 있습니다.

전반적으로 데이터 플랫폼은 기업이 데이터를 관리하고 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 유용한 도구입니다.

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