AI 시대를 위한 기업 데이터 관리 기술, 데이터 옵스에 대해서 살펴봤습니다.
디지털 혁신은 결코 쉽지 않습니다. 그러나 이 기술이 있으면 프로세스를 자동화하여 데이터를 보다 유용하게 활용하고 디지털 혁신 여정을 보다 원활하게 만들 수 있습니다. 여기에서 얻은 교훈을 데이터 관리 및 분석에 적용하고 효과적으로 배포하면 분석 솔루션 시장 출시 시간을 단축하고, 데이터 품질 및 준수를 개선하며 데이터 관리 비용이 절감할 수 있습니다.
데이터 운영은 제품이나 서비스 또는 솔루션이 아니라 방법론으로, 협업과 자동화를 통해 조직의 데이터 활용을 개선하려는 기술적이자 문화적인 변화입니다. 그렇다면 이 기술이 무엇인지 이번 포스팅을 통해서 상세하게 살펴보도록 하겠습니다.
이번에 소개해드릴 주인공은 바로 데이터 옵스입니다. 데이터 중심의 기업을 위한 중요한 기술이라고 할 수 있겠는데, 이것은 품질 및 속도, 협업을 개선하고 데이터 분석 영역에서의 지속적인 개선된 문화를 촉진하기 위하여 애자일 소프트웨어의 엔지니어링 자동화 및 방법, 데이터에 대한 통합된 프로세스 지향적 관점을 결합한 일련의 관행을 뜻합니다.
데브옵스 팀과 데이터 엔지니어, 과학자 역할을 결합하여 데이터 중심의 기업을 지원하는 도구나 프로세스, 조직 체계를 구성하여 데이터와 애널리틱스 기반의 앱 설계, 개발, 유지관리의 간소화를 목표로 구성된 기술이기도 합니다. 이 기술이 등장한 배경에는 기본적으로 3가지가 존재합니다. it부서의 의존, 충분한 권한 부족, 그리고 기술 환경 미흡이 있습니다.
일반적으로 IT 부서에는 데이터를 운영하여 전담 조직에서 이러한 부서의 협조 없이는 데이터 확보 및 가공이 어려운 상태라 할 수 있고 담당 협업에서 오너쉽을 가지고 있는 분석 대상의 업무가 문제를 찾거나 개선하는 일을 하기에는 데이터 조직의 충분한 권한이 부족하여 이 또한 심각한 문제로 여겨지고 있습니다.
그래서 샌드박스, 스테이징, 프로덕션 순의 단계를 거치며 데이터 옵스가 활발히 활동하면서 이러한 문제점을 해결할 수 있도록 도와주고 있습니다. 데이터 탐색, 초기 모델 개발, 기타 분석 활동 등을 통해 정제되지 않은 원시데이터를 기반으로 새로운 비즈니스의 가치를 탐구하고 이를 토대로 모델을 개발하고 데이터 품질 수준을 향상할 수 있습니다. 그리고 의사결정 프로세스를 개선 및 가속화하고 장기적 관점에서의 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 도와주기도 합니다.
그럼 데이터 옵스의 주요 기술에는 어떤 것들이 있을지 궁금하실 것 같습니다. 이 기술의 주요 내용으로는 스토리지/리버전 제어, 이력 및 메타 데이터 관리, 인증 및 권한 접근 제어, 코드/구성을 이동시키는 자동 배포, 환경 생성 및 관리 등이 존재합니다. 이미 관련한 회사들의 사례들이 존재하는 바가 있으며 이 외에도 더 다양한 기술들이 존재하여 다양한 활동을 할 수 있게 해 줍니다.
앞서 소프트웨어 개발 자동화 및 모니터링을 목적으로 한 데브옵스 기술과는 확실히 다른 차이점을 보여주고 있습니다. 소포트웨어 개발 및 품질 보증, 기술 운영을 목적으로 하고 있는 이 기술과는 달리 데이터 옵스는 데이터의 공학/통합/품질 관리/보안/개인 정보 관리 등을 주 업무로 맡고 있는 만큼 각 기술의 성향이 다르다는 것을 알 수 있습니다.
이렇게 클라우드 컴퓨팅의 부상, 데이터의 급증, 인공 지능 등으로 조직은 데이터와 인프라 관리를 대폭 개선해야 하는데 이러한 과제에 직면한 많은 기업에서 유일한 해결책은 데이터 생산자와 소비자의 협업은 비즈니스 인텔리전스 및 기업 성공 촉진을 위해 데이터를 효과적으로 사용하는 중요한 데이터 관리라는 것입니다. 이때 필요한 것이 바로 이 데이터 옵스라 할 수 있겠습니다.
속 발전하고 있지만 이미 조직이 진정한 데이터 중심으로 전환하는 데 도움이 되는 매우 유용한 절차입니다. 사용자는 분석 모델을 효율적으로 구축 및 배포하여 데이터 자산에서 실질적인 가치를 보다 수월하게 얻을 수 있는 만큼 앞으로의 가치가 기대될만하다고 볼 수 있을 것 같습니다.
이렇게 해서 데이터 옵스 기술에 대해서 상세히 살펴봤습니다. 이번 포스팅이 많은 도움이 되셨기를 바라며, 다음 시간에도 또 다른 정보 가지고 찾아오겠습니다. 감사합니다.
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