데이터 인프라란?
데이터 인프라는 데이터를 수집, 관리, 저장, 분석하는 데 사용되는 기술 및 시스템의 조합입니다. 이러한 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 서비스의 조합은 다양한 환경의 데이터 워크로드를 지원하여 데이터 가용성을 보장하고 데이터 기반 인사이트를 효율적으로 처리 및 전달할 수 있도록 마련되었습니다.
데이터 인프라의 목표
데이터 인프라의 개략적인 목표는 조직이 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 포괄적이고 안정적이며 확장 가능한 기반을 구축하는 것입니다. 견고한 데이터 인프라를 구축해야 하는 또 다른 이유는 다음과 같습니다.
컴플라이언스 및 거버넌스
데이터 인프라는 여러 도구와 프로세스를 제공하며, 여기에는 조직이 내부 정책 및 외부 규제 요건에 따라 데이터를 관리하고 데이터의 수명 주기 동안 책임감 있게 처리하는 데 필요한 보안 및 개인정보보호 제어가 포함됩니다.
데이터 접근성 및 공유
데이터 인프라는 승인된 사용자와 시스템이 언제 어디서나 필요할 때 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 해 줍니다. 또한 의사 결정권자가 필요한 정보에 적시에 액세스할 수 있도록 지연과 병목 현상을 제거합니다.
잘 설계된 데이터 인프라는 데이터가 사일로화되지 않게 하여 그룹 간의 데이터 공유와 협업을 지원합니다.
데이터 통합 및 상호 운용성
잘 설계된 데이터 인프라는 다양한 소스와 형식의 데이터를 원활하게 통합하고 함께 사용할 수 있게 하므로, 비즈니스에서는 서로 다른 소스의 데이터를 결합하고 유의미한 인사이트를 도출하며 데이터 사일로를 없앨 수 있습니다.
데이터 관리
데이터 인프라는 데이터의 생성 및 저장부터 처리, 삭제에 이르는 전체 수명 주기에 걸쳐 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 데이터가 올바른 파이프라인을 통해 효율적으로 이동하여 필요할 때 액세스 및 사용할 수 있도록 하는 프로세스와 시스템을 구현하는 것도 포함됩니다.
데이터 품질 및 무결성
데이터 인프라는 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 신뢰성을 보장하는 메커니즘을 제공합니다. 이러한 메커니즘은 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스에서 도출된 인사이트의 품질을 높여 줍니다.
데이터 보안 및 개인정보보호
데이터 인프라 보안과 개인정보보호는 디지털 자산을 관리 및 보호하는 데 매우 중요합니다.
데이터 인프라에서 데이터 보안은 무단 액세스, 데이터 유출 및 기타 형태의 악의적인 공격으로부터 데이터를 보호하는 데 사용되는 보호 조치와 기술을 가리킵니다. 주요 데이터 보안 요소로는 암호화, 액세스 제어, 데이터 마스킹 및 토큰화, 네트워크 보안, 감사 및 모니터링 등이 있습니다.
데이터 프라이버시는 데이터 보호 규정(예: 일반 데이터 보호 규정(GDPR ), 건강보험 정보 이전 및 그 책임에 관한 법률(HIPAA), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA))의 컴플라이언스 요건에 부합하도록 데이터를 합법적으로 수집, 저장, 관리 및 공유하는 방법에 중점을 둡니다. 주요 데이터 개인정보보호 조치에는 데이터 최소화, 설계에 의한 개인정보보호, 데이터 주권, 동의 관리가 포함됩니다.
확장성
데이터 인프라는 확장성을 제공하여 조직이 성능이나 보안을 저하시키지 않고도 스토리지, 처리 기능 및 기타 리소스를 손쉽게 변경할 수 있도록 합니다.
데이터 인프라에 관한 복잡성
복잡한 에코시스템
클라우드, 온프레미스, 에지 환경이 혼합된 구조로 전환되면서 데이터 인프라 관리 및 거버넌스는 더 복잡해지고 있습니다.
데이터 액세스 및 통합에 따르는 비용과 복잡성
데이터 소스가 급증함에 따라 데이터 액세스 및 통합에 따르는 비용과 복잡성이 증가하여, 효율적인 데이터 관리를 지원하기 위한 새로운 아키텍처와 기술의 도입이 요구되고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장성과 유연성을 제공하지만 클라우드 서비스 및 인프라와 관련된 비용 관리는 복잡할 수 있습니다. 조직은 리소스에 대한 요구와 예산의 제약 사이에서 균형을 유지해야 하며, 불필요한 지출을 피하기 위해 신중한 계획과 모니터링을 수행해야 합니다.
데이터 품질 및 일관성
높은 데이터 품질을 유지하고 다양한 데이터 소스에서 일관성을 확보하는 것은 복잡한 작업입니다. 여기에는 데이터 형식 표준화, 데이터 정확성 검증, 중복 및 오류 제거를 위한 데이터 정제 등 엄격한 데이터 거버넌스 관행을 확립하는 것이 포함됩니다.
데이터 보안 및 개인정보보호 과제
데이터 인프라가 증가하고 더 복잡해지면서 다양한 기술과 플랫폼이 통합되어, 사이버 위협에 대한 보안이 더 어려워지고 잠재적인 공격 표면이 증가하고 있습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 글로벌 데이터 보호 규정을 준수해야 하므로 또 다른 복잡성이 더해집니다.
통합 및 상호 운용성
다양한 애플리케이션과 시스템은 서로 다른 형식으로 데이터를 생성하고 저장합니다. 이러한 데이터를 통합하고 시스템이 원활하게 상호 운용될 수 있게 하는 것은 중요한 과제입니다.
비정형 데이터 관리
이메일, 문서, 멀티미디어 콘텐츠와 같은 조직 데이터의 상당 부분은 비정형 데이터에 해당합니다. 비정형 데이터 를 관리할 경우 저장, 검색 가능성, 분석 측면에서 고유한 데이터 인프라 문제에 직면하게 됩니다.
인력 및 기술 부족
데이터 과학, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 숙련된 인력이 부족하여 데이터 인프라의 개발과 유지 관리를 저해할 수 있는 문제가 지속적으로 발생하고 있습니다.
데이터 인프라 관리에 도움이 되는 도구
데이터 인프라를 효율적으로 관리하려면 데이터 저장, 처리, 보안 및 분석의 다양한 측면을 처리하도록 설계된 도구 제품군이 필요합니다. 이러한 도구는 데이터 시스템의 성능과 안정성을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 데이터에 액세스하고 데이터를 안전하게 보호하며 의사 결정 프로세스에서 사용할 수 있게 합니다.
데이터 인프라 관리에 사용되는 주요 도구는 다음과 같습니다.
- 백업 및 재해 복구 도구
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석 플랫폼
- 클라우드 관리 및 오케스트레이션 플랫폼
- 컴플라이언스 관리 도구
- 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리 도구
- 데이터 통합 및 ETL(추출, 변환, 로드) 도구
- 데이터 품질 관리 도구
- 데이터 보안 및 데이터 프라이버시 도구
- 모니터링 및 성능 도구
데이터 인프라 요소
데이터 인프라의 요소에는 데이터 관리 솔루션이 포함되며, 이는 데이터 통합, 품질 관리, 메타데이터 관리, 마스터 데이터 관리(MDM) 시스템 등, 데이터의 수명 주기에 걸쳐 구성, 관리, 거버넌스를 지원하는 소프트웨어 도구와 플랫폼을 가리킵니다.
- 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등의 데이터 저장 및 관리
- 데이터 처리, 분석, 머신러닝 작업에 필요한 컴퓨팅 능력을 제공하는 하드웨어 및 소프트웨어 리소스
- 네트워킹 도구(예: 데이터 센터 내 및 여러 데이터 센터 간 데이터 리소스를 연결하기 위한 광역 네트워크(WAN), 로컬 영역 네트워크(LAN), 라우터 및 스위치)
- 데이터 관리, 사용, 보안 및 개인정보보호를 관리하는 정책, 규칙, 규정, 지침 및 모범 사례
데이터 인프라가 중요한 이유
지속가능성 관련 우려 사항 해결
데이터 인프라는 점점 더 지속가능성을 고려하는 방향으로 설계되어, 효율적인 운영을 유지하는 동시에 에너지 사용을 최적화하고 폐기물을 줄여 탄소 발자국을 최소화함으로써 데이터 센터 및 컴퓨팅 리소스의 환경 영향에 대한 우려 사항을 해결하고 있습니다.
데이터 기반 의사 결정 지원
데이터 인프라는 데이터를 처리 및 분석하고 데이터 중심의 의사 결정을 지원하기 위한 분석 및 비즈니스 인텔리전스 도구의 기반을 제공합니다.
운영 효율성 향상
데이터 인프라는 데이터 관리 프로세스를 자동화 및 간소화하여 수작업을 줄이고 조직이 핵심 업무 및 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
효율적인 데이터 관리 촉진
조직은 효율적인 데이터 인프라를 통해 저장, 검색, 분석을 처리하는 도구를 사용하여 데이터를 효율적으로 구성하고 관리할 수 있습니다.
미래 지향적 접근 방식
데이터 인프라를 통해 새로운 기술을 통합하고, 새롭게 부상하는 데이터 유형을 처리하며, 변화하는 운영 모델에 적응할 수 있습니다.
데이터 기반 의사 결정 지원
데이터 인프라는 데이터 분석을 위한 포괄적인 환경을 제공함으로써, 조직이 적시에 정확한 데이터 인사이트를 바탕으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있게 합니다.
혁신과 가치 창출을 주도하는 데이터 인프라
데이터 인프라는 데이터 관리 및 활용을 위한 기반이 되는 프레임워크를 제공하여 데이터 중심의 의사 결정을 지원하고, 운영을 최적화하며, 고객 경험을 향상시키고, 혁신을 강화합니다. 데이터 인프라는 조직이 고급 분석, 머신러닝 및 기타 데이터 기반 이니셔티브를 통해 데이터를 가치 창출에 활용하여 새로운 기회와 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 돕습니다.
