데이터 흐름 정의
"데이터 흐름"이라는 용어는 데이터가 시스템, 애플리케이션, 프로세스 간에 이동하는 방식과 그 과정에서 데이터가 어떻게 변환되는지를 설명합니다.
데이터 흐름이란 무엇인가요?
데이터가 시스템을 통해 어떻게 이동하고, 비즈니스 프로세스를 지원하며, 인사이트를 제공하는지 알아보세요.
핵심 사항
- 데이터 흐름은 시스템 내에서 데이터가 이동하는 것을 의미합니다.
- 효과적인 데이터 흐름 관리는 실시간 인사이트, 의사 결정, 운영 효율성을 지원합니다.
- DFD(데이터 흐름 다이어그램)는 데이터 이동을 시각화하고 비효율성이나 병목 현상을 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 결합하여 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 처리합니다.
- 오늘날의 데이터 흐름 시스템은 실시간 처리와 유연성으로 기존의 ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스를 능가합니다.
- 데이터 흐름의 일반적인 사용 사례로는 고객 관계 관리, 공급망 최적화, 재무 보고 등이 있습니다.
- 안전한 데이터 흐름 관리를 통해 규정 준수를 보장하는 동시에 중요한 정보를 보호할 수 있습니다.
데이터 흐름 관리의 작동 방식
데이터 흐름은 출처, 변환, 목적지를 포함하여 데이터가 시스템을 통해 이동하는 방식을 의미합니다. 비즈니스 목표를 지원하는 방식으로 데이터를 관리하려면 데이터 흐름을 명확하게 이해하는 것이 중요합니다.
데이터 흐름의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
데이터 흐름의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터 소스. 데이터를 생성하는 시스템과 애플리케이션입니다. 데이터베이스, IoT(사물 인터넷) 디바이스, 트랜잭션 시스템 등을 예로 들 수 있습니다.
- 데이터 목적지. 데이터를 소비하는 시스템 또는 애플리케이션입니다. 보고 도구, CRM(고객 관계 관리) 시스템 또는 기계 학습 모델이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 변환. 이러한 프로세스는 데이터의 형식이나 구조를 변경하여 목적지와 호환되도록 하거나 분석에 더 유용하도록 합니다. 여기에는 데이터 정리, 집계, 인코딩이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 흐름 경로: 데이터가 요소 간에 이동할 때 따르는 특정 경로입니다. 데이터 흐름 경로는 데이터가 적시에 적절한 장소에 도달하도록 보장합니다.
데이터 레이크하우스 환경에서의 데이터 흐름
데이터 흐름을 통해 데이터 레이크하우스와 같은 최신 하이브리드 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 이점을 결합하여 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 관리하는 통합되고 확장성 있는 시스템을 구축합니다.
데이터 레이크하우스가 무엇인지 이해하려면 먼저 그 이전 개념인 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 검토하는 것이 도움이 됩니다. 기존 데이터 웨어하우스는 데이터베이스나 재무 보고서와 같이 행과 열로 구성된 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 지원하는 데는 매우 유용하지만 비디오, 이미지 또는 로그와 같은 비구조화된 원시 데이터를 처리하는 데 필요한 유연성은 갖추지 못했습니다. 반면 데이터 레이크는 비구조화된 데이터를 원래 형식으로 저장할 수 있어 빅 데이터 및 기계 학습 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 내장된 구조가 없으므로 데이터를 쿼리하고 분석하기가 더 어려울 수 있습니다.
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 확장성 있고 유연한 저장 공간과 데이터 웨어하우스의 구조화된 쿼리 및 분석 기능을 결합하여 이러한 간극을 메웁니다. 이 아키텍처를 사용하면 모든 데이터 작업을 단일 환경 내에서 수행할 수 있습니다.
데이터 흐름은 데이터 레이크하우스가 원활하게 작동하도록 지원하는 중요한 역할을 합니다.
데이터 레이크하우스가 무엇인지 이해하려면 먼저 그 이전 개념인 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 검토하는 것이 도움이 됩니다. 기존 데이터 웨어하우스는 데이터베이스나 재무 보고서와 같이 행과 열로 구성된 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 지원하는 데는 매우 유용하지만 비디오, 이미지 또는 로그와 같은 비구조화된 원시 데이터를 처리하는 데 필요한 유연성은 갖추지 못했습니다. 반면 데이터 레이크는 비구조화된 데이터를 원래 형식으로 저장할 수 있어 빅 데이터 및 기계 학습 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 내장된 구조가 없으므로 데이터를 쿼리하고 분석하기가 더 어려울 수 있습니다.
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 확장성 있고 유연한 저장 공간과 데이터 웨어하우스의 구조화된 쿼리 및 분석 기능을 결합하여 이러한 간극을 메웁니다. 이 아키텍처를 사용하면 모든 데이터 작업을 단일 환경 내에서 수행할 수 있습니다.
데이터 흐름은 데이터 레이크하우스가 원활하게 작동하도록 지원하는 중요한 역할을 합니다.
- 데이터 수집. IoT 디바이스, 트랜잭션 시스템 또는 외부 API와 같은 다양한 소스에서 원시 데이터가 원래 형식 그대로 데이터 레이크하우스에 제공됩니다. 이 단계는 모든 관련 정보를 지연 없이 캡처하기 위해 중단 없는 데이터 흐름에 의존합니다.
- 데이터 변환. 수집된 데이터는 분석에 적합하도록 정리되고, 구조화되고, 보강되어 분석에 사용됩니다. 데이터 흐름 경로는 이러한 변환을 지원하여 데이터를 효율적이고 정확하게 처리합니다.
- 데이터 소비. 변환된 데이터는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼, AI 기반 분석 도구 또는 시각화 대시보드와 같은 목적지로 전달됩니다. 이러한 시스템은 실행 가능한 인사이트를 실시간으로 제공하기 위해 지속적인 데이터 흐름에 의존합니다.
비즈니스를 위한 데이터 흐름의 이점
효과적인 데이터 흐름 관리는 데이터를 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 실행 가능하도록 유지합니다. 액세스 가능하고 실행 가능한 데이터는 비즈니스에 다음과 같은 상당한 이점을 제공합니다.
- 최적화된 데이터 처리 절차. 적절한 데이터 흐름 관리는 데이터가 수집되고, 변환되고, 전달되는 방식을 간소화합니다. 데이터 흐름은 중복을 줄이면서 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 보장합니다. 이러한 프로세스를 최적화함으로써 기업은 지연을 줄이고 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 확장성. 조직이 성장함에 따라 데이터도 증가합니다. 데이터 흐름 관리는 증가하는 데이터 양과 복잡성에 적응하면서 확장할 수 있도록 지원합니다. 몇 개의 소스에서 데이터를 처리하든, 수천 개의 IoT 디바이스에서 스트림을 통합하든, 잘 설계된 데이터 흐름 시스템은 필요에 따라 확장할 수 있습니다.
- 실시간 인사이트에 액세스. 효과적인 데이터 흐름을 통해 기업은 데이터를 실시간으로 처리하고 인사이트에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 시장 추세, 고객의 요구 사항, 운영 문제에 더 빠르게 대응하여 경쟁력을 갖출 수 있습니다.
- 개선된 의사 결정. 구조화된 데이터와 실시간 인사이트의 조합은 조직이 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 비용 절감 기회를 파악하든, 고객의 행동을 예측하든, 의사 결정자는 시기적절하고 정확한 데이터를 바탕으로 전략을 수립할 수 있습니다.
- 더 나은 운영 효율성. 데이터 프로세스를 자동화하고 데이터 흐름에 대한 수동 개입을 최소화하면 인적 오류의 위험이 줄어들고 운영 속도가 빨라집니다. 워크플로를 자동화하면 팀이 반복적인 작업 대신 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
- 강화된 데이터 보안. 데이터 흐름 관리는 액세스 및 사용을 규제하여 권한이 있는 개인만 액세스할 수 있도록 함으로써 중요한 정보를 보호합니다. 이를 통해 데이터 유출의 위험을 최소화하고, 규정 준수를 지원하며, 고객 및 파트너와의 신뢰를 구축할 수 있습니다.
- 향상된 고객 서비스. 관련 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 기업은 추천을 개인 설정하고, 고객 문제를 신속하게 해결하며, 실시간 데이터를 효과적으로 활용하는 기타 조치를 취함으로써 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 충족할 수 있습니다.
데이터 흐름과 ETL 프로세스 비교
ETL 프로세스는 수십 년 동안 데이터 관리에서 핵심적인 역할을 담당했습니다. ETL은 3가지 주요 단계를 통해 기업이 분석할 데이터를 수집하고 준비할 수 있도록 지원합니다.
- 추출: 데이터베이스, API, 파일과 같은 소스에서 데이터 검색
- 변환: 데이터 정리, 집계, 보강 등을 통해 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환
- 로딩: 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스와 같은 시스템에 저장하여 보고 및 분석을 위해 액세스할 수 있도록 합니다.
- 일괄 처리 및 실시간 처리 지원. 기존의 ETL 프로세스는 일정에 따라 작동하는 경우가 많으며 정해진 간격으로 데이터를 일괄 처리합니다. 반면, 데이터 흐름 관리에서는 일괄 처리와 실시간 처리를 모두 지원하므로 기업은 데이터가 생성되는 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 이는 사기 탐지, IoT 모니터링, 동적 가격 책정과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.
- 더 유연한 아키텍처. ETL 프로세스는 일반적으로 구조화된 데이터에 맞춰 미리 정의된 워크플로에 의존하지만, 데이터 흐름 시스템은 더 광범위한 형식과 요구 사항을 처리할 수 있습니다. 이들은 텍스트, 이미지 또는 센서 판독값과 같은 비구조화된 데이터에 적응하고 다양한 시스템과 통합될 수 있습니다. 이러한 유연성은 데이터 레이크하우스와 같은 하이브리드 환경에서 특히 유용합니다.
- 실시간 데이터 보강. 데이터 흐름 시스템은 보강 기능을 데이터 흐름에 직접 통합합니다. 예를 들어 데이터가 시스템을 통해 이동할 때 거래에 지리적 컨텍스트를 추가하거나 고객 ID를 외부 데이터 세트와 일치하게 할 수 있습니다. 이렇게 하면 대기 시간을 줄이고 데이터가 목적지에 도달할 때 즉시 실행 가능하게 할 수 있습니다.
ETL에서 데이터 흐름 관리로의 진화
ETL은 일부 시나리오에서는 여전히 효과적이지만, 데이터의 양, 다양성, 속도가 증가함에 따라 그 한계가 더욱 분명해집니다. 이제 기업은 급변하는 요구 사항을 지원하기 위해 실시간 데이터 스트림, 비구조화된 형식, 동적 환경을 처리할 수 있는 시스템을 요구합니다.
최신 데이터 흐름 관리를 도입함으로써 조직은 데이터를 더 효율적으로 처리할 뿐만 아니라 변화하는 요구 사항을 충족하도록 확장성 있는 시스템을 갖출 수 있습니다. ETL 프로세스는 특정 작업에 여전히 유용하지만, 데이터 흐름 관리는 데이터 중심의 세계에서 성공을 거두는 데 필요한 속도, 적응성, 인텔리전스를 제공하는 차세대 데이터 통합을 제시합니다.
최신 데이터 흐름 관리를 도입함으로써 조직은 데이터를 더 효율적으로 처리할 뿐만 아니라 변화하는 요구 사항을 충족하도록 확장성 있는 시스템을 갖출 수 있습니다. ETL 프로세스는 특정 작업에 여전히 유용하지만, 데이터 흐름 관리는 데이터 중심의 세계에서 성공을 거두는 데 필요한 속도, 적응성, 인텔리전스를 제공하는 차세대 데이터 통합을 제시합니다.
데이터 흐름 적용 사례
데이터 흐름 관리는 데이터가 시스템을 통해 이동하는 방식을 간소화하여 비즈니스 기능 전반의 효율성, 의사 결정, 혁신을 지원합니다. 다음은 데이터 흐름의 가장 일반적인 적용 사례입니다.
- CRM. 연락처 정보, 거래 내역, 서비스 문의 등 고객 데이터의 흐름을 관리하면 팀에서 상호 작용을 개인 설정하고, 문제를 해결하고, 고객 만족도를 향상하는 데 필요한 최신 정보를 확보할 수 있습니다. 실시간 데이터 흐름은 고객 프로필에 대한 동적 업데이트를 지원하고 직원들이 예측 분석을 통해 고객의 요구 사항을 예측할 수 있도록 합니다.
- 공급망 관리. 데이터 흐름 관리는 공급망 전반에서 상품, 자재, 정보의 이동을 조정하는 데 중요한 역할을 합니다. 재고 수준을 추적하고, 배송을 모니터링하고, 물류를 실시간으로 최적화하여 궁극적으로는 지연을 줄이고 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 스마트 센서와 같은 IoT 디바이스와의 통합을 통해 공급망 데이터가 시스템 간에 지속적으로 흐르도록 보장합니다.
- 재무 관리. 정확한 재무 데이터는 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 필수적입니다. 데이터 흐름 관리는 수취 계정, 지급 계정, 급여, 예산과 같은 정보를 정리하여 재무 팀에서 중요한 인사이트에 실시간으로 액세스할 수 있도록 합니다. 자동화된 워크플로는 수동 데이터 입력 오류를 없애고 규정 준수와 감사 준비성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 인사 관리. HR팀의 경우 데이터 흐름을 관리한다는 것은 직원 기록, 복리후생 정보, 교육 이력, 성과 지표를 잘 정리하고 액세스하기 쉽도록 유지하는 것을 의미합니다. 실시간 데이터 흐름을 통해 업데이트가 즉시 반영되어 효율적인 온보딩과 지속적인 노동 규정 준수를 지원합니다.
- 마케팅 및 캠페인 분석. 데이터 흐름 관리를 통해 마케팅 팀은 전자 메일, 소셜 미디어, 웹 사이트 등 여러 채널에서 데이터를 수집하여 캠페인 성과를 추적할 수 있습니다. 이러한 데이터를 실시간으로 통합함으로써 기업은 전략을 신속하게 조정하여 캠페인이 적시에 적절한 메시지로 적절한 대상 그룹에 도달하도록 할 수 있습니다.
- 의료 서비스 데이터 통합. 의료 서비스 업계에서 데이터 흐름 관리는 전자 건강 기록, 진단 시스템, 웨어러블 디바이스와 같은 다양한 출처의 환자 정보를 통합하는 데 사용됩니다. 이러한 통합은 정확한 진단, 간소화된 치료 조정, HIPAA와 같은 개인 정보 보호 규정 준수를 지원합니다.
- 제조 및 IoT. 기계와 센서가 지속적으로 데이터를 생성하는 스마트 제조 환경에서 데이터 흐름은 매우 중요합니다. 기업은 데이터 흐름 관리를 통해 장비 성능을 모니터링하고, 유지 관리 필요성을 예측하며, 생산 일정을 최적화하여 가동 중지 시간과 낭비를 줄입니다.
- 전자상거래 및 리테일: 전자상거래에서 데이터 흐름 관리는 실시간 재고 추적, 개인 설정된 제품 추천, 동적 가격 책정을 지원합니다. 여러 플랫폼에 걸쳐 데이터를 통합하면 초기 탐색부터 결제까지 원활한 고객 경험을 보장할 수 있습니다.
데이터 흐름 관리의 미래
기업의 데이터 처리량이 증가함에 따라 효과적인 데이터 흐름 관리가 일상적인 운영에 더욱 중요해지고 있습니다. 조직에서 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 효율적으로 운영하며 경쟁력을 유지하기 위해서는 시스템 간에 데이터가 원활하게 이동해야 합니다.
데이터 흐름을 관리하기 위한 최신 도구는 이제 기본적인 최적화와 제어를 넘어 실시간 처리, 고급 분석, AI 지원 자동화와 같은 기능을 포함합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 더 심층적인 인사이트를 얻고 환경 변화에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.
데이터 흐름 관리의 새로운 추세는 다음과 같습니다.
데이터 흐름을 관리하기 위한 최신 도구는 이제 기본적인 최적화와 제어를 넘어 실시간 처리, 고급 분석, AI 지원 자동화와 같은 기능을 포함합니다. 이러한 기능을 통해 조직은 더 심층적인 인사이트를 얻고 환경 변화에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.
데이터 흐름 관리의 새로운 추세는 다음과 같습니다.
- AI 지원 데이터 관리. AI는 데이터 정리 및 분류를 자동화하고 실시간 패턴을 기반으로 추세를 예측하여 데이터 흐름 관리를 혁신하고 있습니다. 이러한 개선 사항은 향후 몇 년 동안 기업이 의사 결정을 개선하고 운영을 더욱 간소화하는 데 도움이 될 것입니다.
- 데이터 패브릭. 이 통합 계층은 플랫폼과 사용자 전반의 프로세스를 연결하여 원활한 데이터 액세스 및 공유를 지원합니다. Microsoft Fabric은 엔드투엔드 데이터 서비스를 제공하고, 실시간 분석을 지원하며, 기업이 다양한 시스템에서 성능 저하 없이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 도와주는 데이터 패브릭의 한 예입니다.
- 로우코드 및 노코드 플랫폼. 로우코드 및 노코드 플랫폼은 코딩에 대한 전문 지식이 없더라도 누구나 데이터 워크플로를 만들고 관리할 수 있도록 지원합니다. 로우코드 및 노코드 플랫폼은 조직의 혁신을 위한 잠재력을 확장하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대한 대응 시간을 단축합니다.
- 강화된 데이터 보안 및 개인 정보 보호. 유럽연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 규제가 발전함에 따라 안전한 데이터 흐름 관리는 기업의 최우선 과제가 되고 있습니다. 데이터 액세스를 모니터링, 감사, 제어하는 도구는 조직이 이러한 규정을 준수하는 동시에 중요한 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.
Fabric 무료 평가판 시작
AI 시대에 변혁과 혁신을 추진하기 위한 통합 데이터 관리 및 분석 플랫폼인 Microsoft Fabric을 통해 조직의 역량을 강화하세요.
시작은 간단하고 쉽습니다. Azure 계정이 필요하지 않으며 대신 Fabric 플랫폼에 직접 가입할 수 있습니다.
자세한 정보
시작은 간단하고 쉽습니다. Azure 계정이 필요하지 않으며 대신 Fabric 플랫폼에 직접 가입할 수 있습니다.
자세한 정보
리소스
Fabric을 사용하여 데이터 흐름을 관리하는 방법 알아보기
자주 묻는 질문
- 데이터 흐름은 분석 및 보고를 위해 여러 소스에서 데이터를 수집, 변환, 통합하는 데 사용됩니다. 이는 데이터 준비를 간소화하고, 중복성을 줄이며, 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 흐름의 저장 목적지에 따라 데이터 흐름 유형이 결정됩니다. Microsoft Dataverse 테이블에 데이터를 로드하는 데이터 흐름은 표준 데이터 흐름으로 분류되고, 분석 테이블에 데이터를 로드하는 데이터 흐름은 분석 데이터 흐름으로 분류됩니다.
- 데이터 흐름에는 단방향(한 방향으로만 흐름), 반이중(양방향으로 흐르지만 동시에 흐르지는 않음), 전이중(양방향으로 동시에 흐름)의 3가지 모드가 있습니다.
- 데이터 흐름은 데이터 이동, 변환, 보안을 관리하는 통합 시스템, 프로토콜, 도구에 의해 제어됩니다. Microsoft Fabric과 같은 통합 데이터 플랫폼은 제어와 액세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Fabric에 대한 자세한 정보.
- 데이터 흐름 관리에는 데이터 통합 도구를 사용하고, 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 데이터 이동을 모니터링하여 정확성과 효율성을 보장하는 것이 포함됩니다. 또한 수동 개입을 줄이고 오류를 최소화하기 위해 데이터 처리 작업을 자동화하는 것도 포함됩니다.
- 데이터 이동을 추적하고 병목 현상을 감지하며 데이터가 의도한 목적지에 도달하도록 하는 모니터링 도구를 사용하면 데이터 흐름을 확인할 수 있습니다.
Microsoft Fabric 팔로우