구성 가능 데이터 아키텍처를 도입해야 하는 이유

By Petr Nemeth | 3 min read

현대의 비즈니스 데이터 전략은 역설적입니다. 회사는 내부 시스템에서 통제권을 확보하기를 원하지만, 동시에 반복 작업을 진행하거나 통제권을 확보하기 위해 귀중한 인력을 투입하기를 원하지는 않기 때문입니다. 하지만 현대 데이터 에코시스템에서는 완전히 구성 가능 데이터 아키텍처가 회사를 위한 데이터 시스템을 확보하는 데 가장 논리적이고 효과적인 방법입니다.

현대의 복잡성으로 인한 문제점

old data architecture - in text

데이터 애널리틱스 분야에 종사하는 사람 모두 더 많은 클라우드 앱이 도입됨에 따라 복잡성이 증가했던 상황을 경험하고 있습니다.

  • 수직 스케일링은 수평 스케일링으로 변화되었습니다. 수평 스케일링에서 회사는 리소스를 투자해 기존의 프로세스를 확장하는 대신 발생하는 모든 요구 사항을 위해 표준화된 애플리케이션을 추가합니다. 인보이싱, 재고 관리, 인사, 프로젝트 관리가 포함된 하나의 시스템에서 기존 시스템에 기능을 추가하는 대신 시스템을 개별 애플리케이션으로 대체하는 것이 수평 스케일링의 예시가 될 수 있습니다. 
  • 소수의 집중적 API 엔드포인트는 여러 개의 가벼운 엔드포인트로 분산화되었으며 각 엔드포인트에는 각자의 설명서와 요구 사항이 존재합니다. 
  • 요구 사항이 빠르게 변화함에 따라 회사의 전체 데이터 인프라도 갑작스럽게 변할 가능성이 생겼습니다. 인프라 변화의 예시로는 더욱 성능이 높은 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하거나, 통합 도구를 추가하거나, 일일 비즈니스 워크플로에 지속적으로 새로운 클라우드 소프트웨어를 추가하는 것이 있습니다.

물론 구성 요소와 데이터 볼륨을 계속해서 이동하면 새로운 도구와 소프트웨어의 필요성을 설명하지 않는 경우 예상치 못 한 비용이 크게 증가할 수 있습니다.  그렇다면 예측 불가능한 환경에서 회사는 미래를 어떻게 설계해야 할까요? 

원스톱 솔루션은 침체될 것

CDP data architecture - in text

고객 데이터 플랫폼(CDP, Customer Data Platform)과 같은 "올인원" 솔루션은 매력적으로 보입니다. 모든 운영을 하나의 도구로 통합해 시간과 노력을 절약할 수 있다고 생각되기 때문입니다. 하지만 보통 CDP는 빠른 변화를 염두에 두고 설계된 서비스가 아니며 많은 기업은 "완전한" 시스템이 곧 구식이 되는 경험을 하게 됩니다. 결과적으로 필요를 충족할 수 없게 될 시스템에 많은 시간과 예산을 소모하게 되는 것입니다. 

구성 가능 인프라를 통한 비용 감소와 전문 지식 확보

구성 가능 데이터 아키텍처는 처음부터 개별 구성 요소로 구축되며 모든 회사의 요구를 이상적으로 충족할 수 있는 데이터 인프라를 만드는 가장 확실한 방법입니다. 또한 구성 가능 아키텍처는 마케팅 사용 사례에 특히 적합합니다. 

Composable data architecture - in text

구성 가능 아키텍처의 각 요소는 ETL, 데이터 품질, 스토리지, 애널리틱스 등 목적에 따라 전문화되어 있습니다. 결과적으로 전체적으로 최적화되어 각 요소에 피드백을 제공할 수 있는 인프라를 확보하는 효과를 얻을 수 있습니다. 구성 가능 데이터 아키텍처는 인프라의 모든 구성 요소를 관리할 수 없는 범용적인 올인원 솔루션과 반대되는 개념입니다. 예를 들어 게임에 진심인 플레이어의 경우 데스크톱 컴퓨터를 사는 것이 더 나은 선택일 것입니다. 추가 부품 장착이 어려운 노트북 컴퓨터와 다르게 데스크톱 컴퓨터는 고사양 게임을 위해 더 나은 그래픽 카드와 추가 램을 장착할 수 있기 때문입니다. 

또한 구성 가능 아키텍처는 가성비 측면에서도 매우 뛰어난 선택입니다. 각 구성 요소가 점진적으로 추가될 수 있기 때문에 회사 지도부가 데이터 스택의 발전에 따른 비용을 더 쉽게 예측할 수 있으며 불가피한 변화에 대해 더 나은 계획을 세울 수 있게 됩니다. 그리고 시중에 다양한 무료/오픈소스 도구가 존재하기 때문에 잠재적 ROI도 굉장히 높습니다.

확장성과 적응성을 우선하기

데이터 스택 요소를 선택하는 경우 시중에 너무 많은 제품이 있어 혼란스러울 수 있습니다. 하지만 환경이 지속적으로 변화되는 업계에서는 변화하는 미래에 대비하는 것이 매우 중요하며 다음과 같은 도구와 플랫폼을 찾아야 합니다. 

  • 데이터 관련 요구 사항이 계속해서 진화하는 회사를 위해 확장성과 적응성에 집중하는 도구와 플랫폼 
  • 시간에 따라 아키텍처에 도구를 추가할 수 있도록 다른 시스템과의 통합과 상호 운용성을 우선하는 도구와 플랫폼 

하지만 아직 많은 회사는 즉시 이러한 아키텍처 패러다임의 운영적 변경 사항과 다수의 클라우드를 관리할 준비가 되어있지 않습니다. 자동화된 클라우드 공간으로 전환함에 따라 미리 전략을 세우고, 미래의 목표를 고려해 애플리케이션 포트폴리오를 설계하는 것이 중요합니다. 

배포를 위해 다른 업체나 에이전시의 서비스를 등록하기로 결정하는 경우 해당 업체가 어플리케이션 포트폴리오 합리화 영역에서 컨설팅을 제공할 수 있는지 확인하고, 공용 클라우드 서비스형 인프라(IaaS, Infrastructure as a Service)를 위한 로드맵을 구축하는 데 집중하는 업체인지 확인해야 합니다. 

여러분의 조직의 특정 요구 사항에 맞게 시간에 따라 점진적으로 구축되는 데이터 아키텍처를 이용하면 애널리틱스 업계의 불확실성을 견뎌낼 수 있는 인프라를 구축하고 미래에 대비할 수 있습니다. 

 

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Category: 산업 인사이트

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