데이터 기반 의사 결정은 기업의 비즈니스 잠재력을 좌우할 수 있습니다. 빅데이터에서 도출된 인사이트는 글로벌 조직의 미래 성장을 형성할 수 있습니다. 위험 부담이 큰 만큼, 모든 애플리케이션과 채널에서 데이터를 수집하고 고성능 데이터 인제스트 워크플로를 구축하는 것이 필수적입니다.
데이터 수집은 처리된 데이터를 수집하여 저장소로 이동시키는 과정입니다. 이는 모든 데이터 파이프라인의 핵심 구성 요소로, 팀이 무결성 문제나 불일치 없이 최신 데이터에 거의 즉각적으로 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 우수한 데이터 인제스트는 고품질 데이터, 기밀성, 가용성 및 확장성을 보장합니다.
본 가이드에서는 데이터 인제스트의 정의, 작동 방식, 다양한 유형, 이점 등에 대해 논의하겠습니다.
데이터 수집이란 무엇인가?
데이터 수집은 조직이 데이터베이스를 위해 데이터를 가져오고, 추출하고, 변환하여 나중에 사용할 수 있도록 하는 과정입니다. 현대 비즈니스에서는 변환된 데이터가 다양한 작업을 수행하기 위해 수동 또는 자동으로 처리됩니다.
수집된 데이터는 다양한 출처와 형식으로 제공될 수 있습니다. 데이터는 수집 및 정리되기 전에 구조화되거나 비구조화된 형태로 제시될 수 있습니다. 데이터 수집은 소셜 미디어 피드, 내부 로그 및 보고서, 상업용 피드, 심지어 사물인터넷(IoT)이나 연결된 장치와 같은 실시간 피드 등 다양한 채널을 통해 수행됩니다.
데이터 수집의 주요 목적은 정보를 추출하여 사용 가능한 형식으로 변환하는 것입니다. 정리된 데이터는 분석, 머신 러닝, 데이터 처리 파이프라인 등 다양한 애플리케이션에 활용됩니다.
데이터 인제스트가 중요한 이유는 무엇인가요?
데이터 인제스트는 조직에 경쟁 우위를 제공하기 때문에 중요합니다. 기업들은 데이터를 활용하여 시장 조사를 수행하고 최신 트렌드를 파악하며 숨겨진 기회를 발견합니다. 오늘날 디지털 환경은 급속히 진화하고 데이터 환경도 변화하고 있습니다. 이는 기업이 데이터 양, 속도, 성능의 변화에 대응할 수 있는 능력을 포함해 새로운 트렌드를 따라잡아야 함을 의미합니다.
고객은 기하급수적으로 대량의 데이터를 생성하며 지속적인 요구를 가지고 있습니다. 데이터 인제스트는 비즈니스 운영에 대한 포괄적인 시각을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이는 투명성, 무결성, 책임성 및 가용성을 보장하여 기업이 업계에서 전반적인 신뢰도와 평판을 높일 수 있도록 합니다.
데이터 인제스트 vs ETL
ETL은 "추출(Extract), 변환, 로드(Extract, Transform, Load)"의 약자로, 쿼리, 구조화 및 데이터 웨어하우징을 위한 데이터 통합 프로세스를 의미합니다. 현대적인 데이터 인제스트 정의는 시스템으로의 데이터 입력에 중점을 둡니다. ETL은 데이터 처리 및 정리에 더 중점을 둡니다. ETL은 비정형 데이터를 최적화하여 데이터 분석에 적합하게 만듭니다.
데이터 인제스트와 ETL의 주요 차이점은 다음과 같습니다:
&| 데이터 인제스트 | ETL |
|---|---|
| 데이터 수집은 단편적인 프로세스가 될 수 있으며 중복, 중복 및 데이터 드리프트와 같은 문제를 다룹니다. | ETL은 데이터 품질 및 유효성 요구 사항을 해결하고 대량의 비정형 데이터로 비즈니스 운영을 개선합니다. 파이프라인 전반에서 발생하는 모든 데이터 수집 문제를 해결합니다. |
| 데이터 수집은 원시 데이터의 실시간 가져오기 및 분석에 중점을 둡니다. | ETL은 최종 결과를 로드하기 전에 일련의 변환을 적용하는 데 중점을 둡니다. |
| 주로 스트리밍 데이터와 호환됩니다. | ETL은 배치 데이터에 가장 적합합니다. |
| 데이터 수집은 푸시 프로세스입니다 | ETL은 풀 프로세스입니다 |
| 데이터 수집은 여러 소스에서 다양한 형식의 대량 원시 데이터를 읽습니다. 이를 데이터 레이크에 수집하여 추가 분석을 수행합니다. | ETL은 데이터를 집계, 정렬, 인증 및 감사한 후 추가 작업을 위해 웨어하우스에 로드합니다. |
ETL은 레거시 시스템에서 IT 인프라로 데이터를 마이그레이션하는 데 널리 사용됩니다. ETL 솔루션은 데이터를 새로운 아키텍처로 변환하고 새로운 시스템에 로드할 수 있습니다. 데이터 인제스트는 모니터링, 로깅 및 비즈니스 분석 요구에 더 적합합니다. 데이터 복제와 함께 사용되어 민감한 데이터를 여러 위치에 저장하고 고가용성을 보장할 수 있습니다. 데이터 인제스트와 ETL의 주요 차이점은 데이터 인제스트는 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 반면, ETL은 다양한 애플리케이션에서 사용하기 위해 데이터를 변환하고 재구성한다는 점입니다.&
데이터 수집의 유형
데이터 수집의 유형
데이터 수집 워크플로에는 주로 두 가지 유형이 있습니다.
1. 스트리밍
스트리밍은 실시간 데이터 수집으로, 라이브 소스에서 캡처된 데이터를 실시간으로 처리합니다. 모든 변경 사항은 현재 데이터베이스 워크로드에 영향을 주지 않고 발생 즉시 자동으로 동기화됩니다. 스트리밍은 시간에 민감한 작업에 적합하며, 신속한 인사이트 제공을 통해 운영적 의사 결정을 지원합니다.
2. 배치
데이터가 일괄적으로 처리 및 이동되는 경우(일반적으로 일정 기반), 이를 배치 데이터 수집이라고 합니다. 분석가는 매월 동일한 날짜에 CRM 플랫폼에서 특정 유형의 데이터 세트를 수집하기 위해 배치 데이터 수집을 사용합니다. 이러한 유형의 데이터 수집은 실시간 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치지 않습니다. 주로 주기적인 간격으로 심층 분석을 위한 특정 데이터 포인트를 수집하는 데 사용됩니다.
데이터 수집 프로세스
데이터 수집 프로세스는 다음과 같은 단계를 포함합니다:
1. 데이터 발견
데이터 발견은 조직이 보유한 데이터의 유형, 출처, 비즈니스 이점을 위한 활용 방안을 탐색하는 단계입니다. 데이터 환경, 품질, 구조 및 잠재적 기능에 대한 명확성을 확보하는 것이 목표입니다.
2. 데이터 수집
데이터 수집은 데이터 발견 단계 이후의 다음 단계입니다. 식별된 선택된 출처로부터 데이터를 수집하는 과정을 포함합니다. 데이터 출처는 다양할 수 있으며 API, 데이터베이스, 스프레드시트, 전자 문서 등에 이릅니다.
데이터 수집은 대량의 데이터를 분류하는 작업을 포함하며, 다양한 형식의 데이터를 다루어야 하므로 복잡한 과정이 될 수 있습니다.
3. 데이터 검증
데이터 검증은 데이터의 일관성과 정확성을 확인하는 과정입니다. 이는 데이터 신뢰성을 높이고 신뢰도를 강화합니다. 범위 검증, 고유성 검증, 데이터 유형 검증 등 다양한 유형의 데이터 검증이 존재합니다. 검증의 목표는 데이터가 깨끗하고 사용 가능하며 다음 단계로 배포할 준비가 되었는지 확인하는 것입니다.
4. 데이터 변환
데이터 변환은 원시 형식의 데이터를 사용하기에 더 바람직하고 적합한 형태로 변환하는 과정입니다. 여기에는 데이터 표준화, 정규화, 집계 등 다양한 프로세스가 포함됩니다. 변환된 데이터는 의미 있고 이해하기 쉬우며 분석에 이상적입니다. 이는 가치 있는 통찰력을 제공하고 훌륭한 자원으로 활용될 수 있습니다.
5. 데이터 로딩
데이터 로딩은 데이터 인제스트 워크플로의 최종 단계로, 이 단계에서 모든 과정이 마무리됩니다. 변환된 데이터는 추가 분석을 위해 사용할 수 있는 데이터 웨어하우스에 로드됩니다. 처리된 데이터는 보고서 생성, 다른 곳에서의 재사용에도 활용될 수 있으며, 비즈니스 의사 결정 및 인사이트 도출에 바로 사용할 수 있는 상태가 됩니다.
데이터 인제스트 프레임워크
데이터 인제스트 프레임워크는 다양한 소스의 데이터를 분석 및 추가 활용을 위해 저장소 리포지토리로 전송하도록 설계된 워크플로우입니다. 데이터 인제스트 프레임워크는 다양한 모델과 아키텍처를 기반으로 할 수 있습니다. 데이터가 얼마나 빠르게 인제스트되고 분석될지는 프레임워크의 스타일과 기능에 따라 달라집니다.
데이터 통합은 데이터 수집 프레임워크 개념과 밀접하게 연결되어 있지만 동일하지는 않습니다. 빅데이터 애플리케이션의 부상과 함께 데이터 수집에 가장 널리 사용되는 프레임워크는 배치 데이터 수집 프레임워크입니다. 이는 데이터 그룹을 배치 처리하고 주기적으로 일괄적으로 데이터 플랫폼으로 전송하는 방식을 포함합니다. 이를 위해 필요한 컴퓨팅 자원은 적으며, 데이터 수집 스트리밍 프레임워크를 사용하여 실시간으로 데이터를 수집할 수 있는 옵션도 있습니다.
데이터 수집의 장점
데이터 수집은 기업이 경쟁사를 파악하고 시장을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 수집된 데이터는 소비자를 위한 고품질 제품 및 서비스 개발을 위해 분석됩니다. 조직에 있어 데이터 수집의 가장 일반적인 장점은 다음과 같습니다:
1. 종합적인 데이터 시각화
데이터 수집은 조직의 데이터 보안 상태에 대한 보다 포괄적인 시각을 제공합니다. 이는 분석에 필요한 모든 관련 데이터를 확보하고 중복을 제거하며 오탐을 방지합니다. 다양한 출처의 데이터를 저장소로 중앙 집중화함으로써 조직은 산업 환경에 대한 완전한 시각을 확보하고, 트렌드를 파악하며, 변화하는 소비자 행동의 미묘한 차이를 이해할 수 있습니다.
2. 데이터의 균일성과 가용성
데이터 수집은 조직 전반에 걸쳐 데이터 사일로를 제거합니다. 이는 기업이 정보에 기반한 의사 결정을 내리고 최신 통계를 제공하도록 지원합니다. 사용자는 이를 통해 가치 있는 통찰력을 도출하고 재고 관리 및 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다. 포괄적인 데이터 가용성을 보장함으로써 고객 서비스와 비즈니스 성과도 신속하게 향상됩니다.
3. 자동화된 데이터 전송
데이터 수집 도구를 활용하면 자동화된 데이터 전송이 가능합니다. 변환된 정보를 수집, 추출, 공유하고 관련 당사자나 사용자에게 전송할 수 있습니다. 데이터 수집은 기업이 다른 중요한 업무에 시간을 할애할 수 있게 하며 비즈니스 생산성을 크게 향상시킵니다. 데이터에서 얻은 가치 있는 정보는 비즈니스 성과 개선으로 이어지며 시장 내 공백을 메우는 데 활용될 수 있습니다.
4. 강화된 비즈니스 인텔리전스 및 분석
실시간 데이터 인제스트는 기업이 분 단위로 정확한 예측을 가능하게 합니다. 기업은 예측을 수행하고 다양한 데이터 관리 작업을 자동화하여 시간을 절약함으로써 우수한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 인제스트된 데이터는 최신 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 분석할 수 있으며, 비즈니스 소유자는 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 데이터 수집은 데이터를 균일하고 가독성 있게 만들며, 조작 가능성을 줄이고 적절한 시점에 적절한 사용자가 접근할 수 있도록 합니다.
데이터 수집의 주요 과제
데이터 수집에는 장점이 있지만, 이 과정에서 직면하는 주요 과제도 있습니다. 다음은 가장 흔한 문제점들입니다:
1. 누락된 데이터
수집된 데이터가 완전하고 모든 구성 요소를 포함하는지 확인할 방법이 없습니다. 여러 위치에서 데이터를 수집할 때 조직이 겪는 가장 큰 문제 중 하나가 바로 누락된 데이터입니다. 품질 저하된 데이터, 불일치, 부정확성 및 중대한 오류는 데이터 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
2. 규정 준수 문제
여러 지역에서 데이터를 가져오는 것은 조직에 규정 준수 문제를 야기할 수 있습니다. 각 주마다 데이터 사용, 저장 및 처리 방식에 관한 서로 다른 개인정보 보호법과 제한 사항이 존재합니다. 의도치 않은 규정 위반은 소송 위험과 평판 손상을 증가시키고 다른 법적 후과로 이어질 수 있습니다.
3. 작업 실패
데이터 수집 파이프라인은 실패할 수 있으며, 다단계 복잡 작업이 트리거될 때 오케스트레이션 문제 발생 위험이 높습니다. 각 벤더마다 자체 정책이 있으며 일부는 데이터 손실 완화 방안을 마련하지 않습니다. 인적 또는 시스템 오류로 인해 중복 데이터가 발생할 수 있습니다. 오래된 데이터가 생성될 가능성도 있습니다. 서로 다른 데이터 처리 파이프라인은 아키텍처에 복잡성을 더하고 추가 리소스 사용을 요구할 수 있습니다.
데이터 수집 모범 사례는 무엇인가요?
조직을 위한 최적의 데이터 수집 관행은 다음과 같습니다:
- 조직은 데이터 수집, 처리 및 실시간 인사이트 확보를 위해 데이터 메쉬 모델을 채택해야 합니다. 이는 신뢰할 수 있고 정확한 데이터 처리를 보장합니다.
- 고객으로부터 데이터 사용 사례 사양을 수집하십시오. 비즈니스 서비스를 제공하기 전에 데이터 SLA를 작성하고 서명하는 것이 모범 사례입니다.
- 인제스트 단계 자체에서 데이터 품질 검사를 적용하십시오. 확장 가능하고 유연한 테스트를 모든 파이프라인에 대해 생성하고 서킷 브레이커를 배포하십시오. 데이터 가시성을 활용하여 사고를 신속하게 감지하고 확대되기 전에 해결하십시오.
- 인제스트를 수행하기 전에 원시 데이터를 백업하십시오. 데이터 처리 전에 데이터가 규정 준수 기준을 충족하는지 확인하십시오.
- 데이터 문제의 경우 소스에서 경고를 추가할 수 있습니다. 수집 파이프라인에 현실적인 일정을 설정하고 적절한 테스트를 마련하십시오. 모든 데이터 수집 파이프라인은 필요한 모든 종속성과 함께 자동화되어야 합니다. 오케스트레이션 도구를 사용하여 서로 다른 파이프라인을 동기화할 수 있습니다.
- 데이터 수집 파이프라인을 문서화하는 것은 매우 중요합니다. 프레임워크 재사용 및 파이프라인 개발을 위한 템플릿을 만드십시오. 새로운 데이터 수집 속도 향상은 비즈니스에 이점을 제공합니다.
데이터 수집 활용 사례
다음은 네 가지 일반적인 데이터 수집 사용 사례입니다:
- 데이터 웨어하우징 – 데이터가 저장되고 최신 상태로 유지되며 데이터 수집 프로세스를 자동화하는 데 활용되는 곳입니다. 데이터 웨어하우스는 실시간 스트림과 마이크로 배치 수집 프레임워크를 활용합니다. 또한 데이터 검증, 감사 및 조정 기능을 수행합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석 – 비즈니스 인텔리전스 전략은 데이터 수집 프로세스의 영향을 받습니다. 데이터 기반의 비즈니스 의사 결정을 내리고 실행 가능한 인사이트를 활용하여 수익 흐름, 고객 및 시장에 이점을 제공할 수 있습니다.
- 머신 러닝 – 머신 러닝 데이터 수집은 감독형 및 비감독형 학습 환경 전반에 걸친 데이터 분류 및 회귀 분석의 기반을 마련합니다. 머신 러닝 파이프라인의 모델은 더 높은 품질의 출력을 제공하도록 훈련될 수 있으며, 전문 도구와 통합될 수 있습니다.
- 고객 데이터 온보딩 – 고객 데이터 온보딩은 수동 또는 임시 모드로 수행될 수 있으며, 데이터 수집은 신규 사용자에게 풍부한 가치 있는 자원을 제공하고 비즈니스 관계를 강화할 수 있습니다.
데이터 수집에서 SentinelOne의 역할
SentinelOne Singularity™ AI SIEM은 사전 구축된 커넥터를 사용하여 모든 1차 또는 3차 소스의 데이터를 신속하게 수집하고 OCSF 표준을 사용하여 자동으로 정규화할 수 있습니다. 사용자는 서로 다른 사일로화된 데이터 세트를 연결하여 전사적 차원의 위협, 이상 징후 및 행동에 대한 가시성을 확보하고 실시간 사고 조사 및 대응을 수행할 수 있습니다.
완벽한 가시성을 확보하고, 풀스택 로그 분석을 활용하며, 미션 크리티컬 데이터를 항상 안전하게 보호하십시오. 보안 태세를 강화하고 평균 대응 시간을 단축하는 탁월한 방법입니다.포춘 10대 기업 중 4곳을 포함해 글로벌 2000대 기업 수백 곳을 비롯한 세계 최대 규모의 선도 기업들이 센티넬원을 신뢰합니다. 우리는 더 많은 것을 준비하고 있으며 귀사의 비즈니스 성과를 한 단계 끌어올립니다.
결론
우수한 데이터 수집 관행은 모든 현대 조직의 핵심입니다. 고품질 데이터, 무결성 및 보증 없이는 기업이 효과적으로 운영되거나 오늘날의 경쟁 환경에서 승리할 수 없습니다. 분석 혁신을 활용하고 추출된 인사이트를 최대한 활용하려면 강력한 데이터 수집 워크플로가 필수적입니다. 기업은 전용 데이터 수집 솔루션이나 동적 통합 도구를 활용하여 데이터 처리를 간소화하고 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.
SentinelOne의 무료 데모에 등록하시면 데이터 파이프라인을 한 단계 업그레이드하는 방법을 확인하실 수 있습니다.
"FAQs
데이터 수집은 처리 및 분석을 위한 데이터 수집을 의미합니다. 데이터 통합은 일련의 변환을 적용하고 변환된 데이터를 향후 사용을 위해 데이터 웨어하우스에 저장하는 데 중점을 둡니다.
"데이터 수집 도구를 결정할 때 고려해야 할 주요 요소는 상호 운용성, 사용자 편의성, 처리 빈도, 인터페이스 유형, 보안 수준 및 예산입니다.
"데이터 수집은 원시 데이터만 수집합니다. 데이터 인제스트는 원시 데이터를 수집, 준비 및 처리하여 추가 분석을 가능하게 합니다. 데이터 수집은 일회성 프로세스인 반면, 데이터 인제스트는 자동화되고 지속적으로 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.
"API 데이터 인제스트는 REST API를 활용하며 두 가지 일반적인 상호작용 패턴(벌크 및 스트리밍)을 사용합니다. 실시간에 가까운 수집 API를 사용하여 타사 데이터를 메트릭, 로그, 이벤트, 알람, 그룹 및 인벤토리에 삽입할 수 있습니다. API 데이터 수집은 데이터 접근성 및 신뢰성을 향상시키고 표준화하는 데 가장 적합합니다. API 수집은 더 빠르고 확장성이 뛰어나며, 다양한 속성 수정을 지원할 수 있습니다.
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