데이터 아키텍처란?

데이터 아키텍처는 데이터의 저장, 관리, 이동, 처리 및 보호를 위한 구조와 프로세스를 설계하는 것을 의미합니다. 이는 조직이 데이터를 효과적으로 활용하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다. 데이터 아키텍처는 주로 다음과 같은 요소로 구성됩니다.

1. **데이터 소스 및 수집**: 데이터는 다양한 소스에서 생성되며, 데이터 아키텍처는 이러한 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 방법을 정의합니다. 소스에는 내부 시스템, 외부 파트너, 웹 서비스, 센서, 소셜 미디어 등이 포함될 수 있습니다. 데이터는 실시간으로 스트리밍되거나 배치 프로세스를 통해 주기적으로 수집될 수 있습니다.

2. **데이터 저장**: 수집된 데이터는 저장되어야 합니다. 데이터 아키텍처는 어디에 데이터를 저장할지, 어떤 형식으로 저장할지, 어떻게 액세스할지 등을 결정합니다. 일반적인 데이터 저장 옵션에는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등이 있습니다.

3. **데이터 처리**: 수집된 데이터를 분석하고 가공하여 유용한 정보로 변환하는 과정을 포함합니다. 이 단계에서 데이터 아키텍처는 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL) 프로세스를 설계하고 구현합니다. 데이터 처리에는 데이터의 정규화, 집계, 필터링, 변환, 조인 등의 작업이 포함될 수 있습니다.

4. **데이터 모델링**: 데이터 아키텍처는 데이터를 구성하는 방법을 정의하는 데이터 모델링을 포함합니다. 데이터 모델은 데이터의 구조, 관계, 제약 조건 등을 설명하며, 이를 통해 데이터를 효율적으로 관리하고 이해할 수 있습니다. 주요 데이터 모델에는 개체-관계(ER) 모델, 차원 모델, 스키마리스 모델 등이 있습니다.

5. **데이터 보안 및 규정 준수**: 데이터 아키텍처는 데이터의 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 방안을 제공해야 합니다. 이는 데이터 암호화, 액세스 제어, 모니터링, 감사, 규정 준수 프레임워크 준수 등을 포함할 수 있습니다.

6. **데이터 액세스 및 배포**: 데이터를 필요로 하는 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 데이터 아키텍처는 데이터 액세스 및 배포를 위한 방법을 결정하고 구현합니다. 이는 데이터 API, BI 도구, 데이터 시각화 도구, 사용자 인터페이스 등을 포함할 수 있습니다.

7. **확장성 및 성능**: 데이터 양이나 요구 사항이 변할 때 시스템이 확장 가능하고 성능이 유지되어야 합니다. 데이터 아키텍처는 시스템의 확장성과 성능을 고려하여 설계되어야 합니다.

이러한 요소들을 고려하여 설계된 데이터 아키텍처는 조직이 데이터를 효과적으로 활용하여 의사 결정을 내리고 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.