데이터 자동화 (Data Automation)
데이터의 양, 데이터 소스 및 데이터 유형이 증가함에 따라 조직에서는 해당 데이터를 변환하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 도움이 되는 도구와 전략에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이를 수행하기 전에 진행해야 한 중요한 단계는 정리되지 않은 원시 데이터를 고품질의 정제된 데이터로 처리하는 것입니다. 다음 섹션에서는 데이터 자동화와 사용 방법을 다루고 조직 내에서 데이터 자동화 사례를 구축하기 위한 모범 사례를 살펴봅니다.
데이터 자동화란 무엇인가요?
데이터 자동화는 갈수록 많은 인기를 얻고 있는 데이터 관리 기술입니다. 데이터 자동화를 통해 조직은 인적 개입 없이 기술을 활용하여 데이터를 수집, 업로드, 변환, 저장, 처리, 분석할 수 있습니다. 데이터 자동화는 데이터 수집, 변환, 검증, 정리, 통합, 분석과 같은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화함으로써 조직이 데이터를 최대한 활용하고 데이터 기반 의사 결정을 더 빠르고 쉽게 내리도록 지원합니다.
데이터 자동화의 예로는 어떤 것이 있나요?
데이터 자동화의 일반적인 예로는 추출, 변환, 로드(ETL)이 있습니다. ETL을 통해 엔지니어는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고, 데이터를 사용 가능하고 신뢰할 수 있는 리소스로 변환하고, 최종 사용자가 액세스하고 다운스트림 방식으로 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 시스템에 데이터를 로드할 수 있습니다.
데이터 자동화는 정형 데이터 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형에 적용할 수 있습니다. 또한 내부 데이터베이스, 외부 데이터베이스, 클라우드 기반 데이터 소스 그리고 타사 애플리케이션, 웹 서비스 및 API의 데이터와 같은 다양한 데이터 소스에서 사용할 수 있습니다. 데이터 파이프라인은 다양한 방식으로 자동화할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 예약: 데이터 프로세스를 자동화하는 가장 일반적인 방법은 특정 시간에 또는 특정 주기로 실행되도록 예약하는 것입니다. 예를 들어, 많은 조직에서는 야간에 24시간 간격으로 자동으로 시작되는 "야간" 데이터 파이프라인 실행을 통해 하루에 수집된 모든 데이터를 처리합니다.
- 트리거: 데이터 프로세스는 특정 조건이 충족되거나 특정 시스템 이벤트가 발생할 때 자동으로 시작될 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 스토리지에 저장된 파일에서 새 데이터를 수집하는 데이터 파이프라인은 새 파일이 도착할 때 시작하도록 자동화할 수 있습니다. 이 기술은 데이터 파이프라인이 필요할 때만 실행되도록 하여 새 데이터를 사용할 수 없을 때 중요한 리소스를 소비하지 않도록 합니다.
- 스트리밍: 스트리밍 파이프라인을 사용하여 가공되지 않은 데이터를 거의 즉시 처리할 수 있습니다. 스트리밍 처리 엔진은 데이터가 생성될 때 실시간으로 처리하므로 금융 시장이나 소셜 미디어와 같은 스트리밍 위치에서 정보에 액세스하는 조직에 적합한 옵션입니다.
데이터 자동화의 이점은 무엇인가요?
데이터 파이프라인의 장기적인 실행할 수 있으려면 자동화가 필수입니다. 자동화가 진행되면 데이터 분석 프로세스가 크게 향상되고 조직이 데이터 자산의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있기 때문입니다. 특히 데이터 자동화에는 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.
- 데이터 품질 향상: 방대한 양의 데이터를 수작업으로 처리하면 조직이 인적 오류의 위험에 노출됩니다. 데이터 자동화는 데이터가 일관되고 구조화된 방식으로 로드되도록 하여 인적 오류를 줄입니다.
- 비용 절감: 컴퓨팅 리소스를 데이터 분석 작업에 사용하는 비용이 직원 시간의 비용에 비해 저렴한 경우가 많습니다.
- 인사이트 도출 기능 향상: 적절한 데이터 자동화 전략은 데이터 엔지니어가 데이터 정리가 아닌 인사이트 도출과 같은 보다 생산적인 작업에 집중하도록 하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 자동화를 통해 데이터 사이언티스트는 완전한 고품질의 최신 데이터로 작업할 수 있습니다.
- 생산성 향상: 자동화를 통해 효율적인 데이터 처리 및 분석이 가능하므로 직원들이 반복적이거나 일상적인 작업에 소비하는 시간과 노력이 줄어듭니다.
- 분석 속도 향상: 서로 다른 소스에서 나오는 방대한 양의 데이터를 인간이 수작업으로 처리하는 것은 쉽지 않지만, 컴퓨터는 이 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 그리고 데이터를 통합 시스템에 로드하기 전에 표준화하고 검증할 수 있습니다.
일반적인 데이터 자동화 과제로는 어떤 것이 있나요?
데이터 자동화에는 많은 이점이 있지만 일부 제한 사항도 있습니다. 몇 가지 잠재적인 데이터 자동화 제한 사항 및 과제는 다음과 같습니다.
- 초기 투자 비용: 데이터 자동화 도구 또는 시스템을 구현할 때는 초기 투자 비용이나 구독 비용이 발생하는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 자동화를 구현하면 장기적으로 조직의 비용을 절약할 수 있습니다.
- 팀 역할의 진화: 데이터 엔지니어가 더 이상 수작업에 집중할 필요가 없어지면 보다 영향력이 큰 중요한 작업에 더 많은 시간과 노력을 쏟을 수 있습니다. 이전에 수작업에 주력했던 직원들의 역할이 데이터 자동화 솔루션을 활용하는 방법을 결정하고 시스템이 올바르게 구성되었는지 확인하는 등 새로운 영역으로 이동할 수 있습니다. 팀 역할을 어떻게 발전시키고, 직원의 역할을 어떻게 전환하거나 확대할 수 있는지 검토해야 합니다.
- 학습 곡선: 새로운 도구나 기술을 도입하는 데는 학습 곡선이 포함되는 경우가 많습니다 데이터 자동화도 이와 다르지 않습니다. 직원들이 데이터 자동화 도구에 익숙해지고 잠재력을 최대한 발휘하는 방법을 배우는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 문제 해결을 위해 여전히 필요한 인적 개입: 데이터 자동화는 데이터 통합을 간소화하고 수작업을 줄여주지만 중요한 워크플로 작업에는 여전히 인적 개 입이 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 파이프라인 오류가 발생하면 발생한 상황과 해결 방법을 파악하기 위해 인적 개입이 필요할 수 있습니다.
데이터 자동화 전략이란 무엇인가요?
데이터 자동화에 본격적으로 뛰어들기 전에 조직의 비즈니스 목표에 부합하는 데이터 자동화 계획을 세우는 것이 좋습니다. 조직이 데이터 자동화 전략을 개발하는 데 사용하는 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.
- 자동화할 프로세스의 우선 순위 지정: 조직에서 데이터 팀의 시간 중 대부분을 차지하는 데이터 프로세스를 평가합니다. 자주 실행되고 수많은 수작업 단계가 있는 파이프라인과 같은 프로세스를 고려합니다. 이 경우 데이터 엔지니어가 가장 많은 시간을 절약할 수 있으며 자동화된 경우 가장 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 가장 먼저 자동화할 항목을 정의합니다.
- 자동화할 특정 작업 식별: 특정 프로세스를 자동화하도록 선택한 후에는 각 프로세스 또는 파이프라인의 수작업 단계를 면밀히 검토합니다. 그러면 어떤 수작업을 자동화하는 것이 가장 좋은지 금방 알 수 있습니다. 자동화의 복잡성과 각 작업을 자동화하는 데 필요한 사항을 고려합니다. 식별된 작업을 자동화하기 위한 기술 요구 사항을 이해합니다.
- 올바른 자동화 도구 선택: 프로세스의 특정 요구 사항을 파악한 후에는 이를 바탕으로 올바른 데이터 처리 자동화 도구를 평가하고 선택합니다. 특정 요구 사항 외에도, 자동화 도구를 선택할 때 모범 사례를 구현하고 "미래에도 경쟁력 있는" 데이터 자동화를 구현하는 데 중요한 추가 기능이 있습니다.
- 자동화에 대한 단계적 접근 방식 적용: 현재 수동으로 처리하는 데이터 파이프라인 또는 프로세스를 완전히 자동화할 필요는 없습니다. 먼저 일부 파이프라인 단계만 자동화하고 평가하여 자동화를 시작할 수도 있습니다. 데이터 자동화에는 실무자의 사고 방식의 전환과 학습 곡선이 필요하므로 단계적으로 자동화를 구현하면 이러한 전환에 도움이 될 수 있습니다. 또한 이 접근 방식은 비즈니스 크리티컬 데이터 프로세스가 발생할 수 있는 변경 위험을 줄여 줍니다. 팀이 더 많은 경험을 쌓고 자동화에 따른 큰 이점을 확인하게 되면 프로세스의 추가 부분을 자동화하거나 시간 경과에 따라 추가 파이프라인 및 프로세스를 자동화하는 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 자동화 도구란 무엇인가요?
데이터 자동화 도구는 ETL과 같은 데이터 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있는 기술입니다. 데이터 자동화 도구를 제작하는 회사는 많지만, 요구 사항에 적합한 도구를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 자동화 도구에서 찾아야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
- 확장성: 데이터 자동화 도구는 증가하는 데이터 처리 요구 사항을 충족하도록 빠르게 확장할 수 있어야 합니다.
- 가시성: 데이터 무결성과 정확성을 보장하고 문제 발생 시 신속한 문제 해결을 지원하는 로깅 및 모니터링 기능을 제공해야 합니다.
- 보안: 암호화, 액세스 제어, 인증, 감사와 같은 강력한 보안 기능이 있어야 합니다.
- 통합: 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 분석 플랫폼, 시각화 도구와 같은 다른 데이터 도구 및 시스 템과 원활하게 통합되어 엔드 투 엔드 데이터 자동화 워크플로를 지원해야 합니다. 또한 다양한 데이터 소스, 형식 및 워크플로에 맞게 조정할 수 있어야 합니다.
- 사용 편의성: 사용자가 광범위한 코딩이나 기술적 역량 없이도 데이터 자동화 워크플로를 쉽게 구성, 설계, 관리할 수 있어야 합니다.
Databricks 레이크하우스 플랫폼에서의 데이터 자동화
Databricks 레이크하우스 플랫폼은 데이터 엔지니어링, 데이터 관리, 데이터 사이언스, 머신 러닝을 위한 통합 도구 세트입니다. 이 플랫폼은 정형 데이터를 위한 중앙 집중식 리포지토리인 데이터 웨어하우스의 장점과 대량의 가공되지 않은 데이터를 호스팅하는 데 사용되는 데이터 레이크의 장점을 결합합니다.
Databricks 레이크하우스 플랫폼에는 Databricks 레이크하우스 플랫폼 내에서의 데이터 처리, 머신 러닝, 분석 워크로드를 위한 통합 오케스트레이션 도구인 Databricks Workflows가 포함되어 있습니다. Databricks Workflows는 작업을 구성하는 태스크와 이런 태스크 간의 실행 순서와 종속 항목을 정의하는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 정의하여 팀이 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줍니다. Databricks Workflows는 실시간 스트리밍 데이터에 대한 파이프라인을 구축할 때 작업 예약, 트리거 또는 무중단 실행을 지원합니다. 또한 Databricks Workflows는 자동화된 작업을 위한 고급 모니터링과 효율적인 리소스 할당 기능을 제공합니다.
한편, Delta Live Tables(DLT)는 ETL 및 스트리밍 데이터 처리를 간소화하고, Databricks 레이크하우스 플랫폼에서 고품질 데이터를 제공하는 신뢰할 수 있는 배치 및 스트리밍 데이터 파이프라인을 쉽게 구축하고 관리할 수 있도록 지원합니다. DLT를 이용하면 데이터 엔지니어링 팀에서 선언적 파이프라인 개발, 자동 데이터 테스트 및 모니터링과 복구를 위한 심층적인 가시성을 바탕으로 ETL 개발과 관리를 간소화할 수 있습니다. DLT에는 데이터 변환의 선언적 구현을 지원하는 Auto Loader, SQL 및 Python 인터페이스에 대한 지원이 기본적으로 포함되어 있습니다.