데이터 수집이란? 유형과 모범 사례

비즈니스 인사이트를 얻거나 더 나은 의사결정을 내리려다 장애물이나 실수를 경험한 적이 있을 것입니다. 적어도 정보 측면에서 이런 문제는 부실한 데이터 수집 방식에서 비롯됩니다. 데이터는 비즈니스의 생명선입니다. 효과적인 데이터 수집 워크플로와 도구 없이는 조직을 지속적으로 운영하기 어렵습니다.

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.

데이터는 다양한 출처에서 여러 형식과 크기로 생성됩니다. 그 중심에 데이터 수집이 있습니다. 데이터 수집 체계를 제대로 갖추지 않으면 보고서와 문서를 작성하거나 중요한 결정을 내릴 수 없습니다. 이 가이드에서는 데이터 수집의 정의와 프레임워크, 기업에서 사용하는 다양한 프로세스를 살펴봅니다. 데이터 수집의 의미부터 파이프라인, 과제, 실무 사례까지 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다.

데이터 수집이란 무엇인가?

데이터 수집이란?은 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.

데이터 수집은 여러 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 가져와 적재하는 프로세스입니다. 수집한 데이터는 향후 처리와 분석을 위해 중앙 집중식 저장소에 보관합니다. 데이터 수집은 모든 데이터 파이프라인의 기반입니다.

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?그 이유는 다음과 같습니다.

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.
• 정보를 확보하고 접근 및 활용할 수 있도록 하는 첫 단계입니다
• 원시 데이터를 수집해 대상 시스템으로 전송합니다. 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 저장 시설로 옮길 수 있습니다.

데이터 인제스트 vs ETL

데이터 수집의 목적은 다음과 같습니다.

데이터 인제스트와 ETL의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

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• 비즈니스 인텔리전스와 분석에 사용할 수 있도록 데이터를 준비합니다
• 데이터 품질을 개선합니다 - 데이터를 정리하고 검증하고 변환합니다. 이를 통해 데이터의 정확성과 일관성도 확보합니다.
• 워크플로를 자동화해 출처에서 목적지까지 데이터가 더 쉽게 이동하도록 합니다.

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 프로세스입니다ETL은 풀 프로세스입니다데이터 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.

데이터 수집이 중요한 이유

데이터 수집의 유형

데이터 수집은 조직에 경쟁 우위를 제공하기 때문에 중요합니다. 기업은 데이터를 활용해 시장을 조사하고 최신 동향을 파악하며 숨겨진 기회를 발견합니다. 오늘날 디지털 환경은 빠르게 진화하고 데이터 환경도 변화하고 있습니다. 따라서 기업은 데이터의 양, 생성 속도, 성능 변화에 대응하는 역량을 갖추는 등 새로운 동향에 발맞춰야 합니다.

데이터 수집의 유형

고객이 생성하는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 요구 사항도 계속 생겨납니다. 데이터 수집은 고객에게 비즈니스 운영 전반에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 또한 투명성, 무결성, 책임성, 가용성을 확보해 기업이 업계에서 신뢰도와 평판을 높이도록 합니다.

데이터 수집 워크플로에는 주로 두 가지 유형이 있습니다.

데이터 수집과 ETL 비교

ETL은 ‘추출, 변환, 적재(Extract, Transform, Load)’의 약자로, 쿼리, 구조화, 웨어하우스 저장을 위해 데이터를 종합하는 프로세스를 뜻합니다. 현대의 데이터 수집은 시스템에 데이터를 입력하는 데 초점을 맞추지만, ETL은 데이터를 처리하고 정리하는 데 더 중점을 둡니다. ETL은 비정형 데이터를 최적화해 데이터 분석에 적합한 형태로 만듭니다.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 수집과 ETL의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

데이터 수집 프로세스는 다음과 같은 단계를 포함합니다: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.

ETL은 레거시 시스템의 데이터를 IT 인프라로 이전하는 데 널리 사용됩니다. ETL 솔루션은 데이터를 새로운 아키텍처에 맞게 변환하고 새 시스템에 적재합니다. 데이터 수집은 모니터링, 로깅, 비즈니스 분석에 더 적합합니다. 데이터 복제와 함께 사용하면 민감한 데이터를 여러 위치에 저장하고 고가용성을 확보할 수 있습니다. 데이터 수집과 ETL의 핵심 차이는 다음과 같습니다 - 데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 모으는 반면, ETL은 여러 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 데이터를 변환하고 재구성합니다.

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 수집의 유형

3. 데이터 검증

데이터 수집 시스템에는 다음과 같은 유형이 있습니다.

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.
• 배치 수집 - 데이터를 모아 임시 저장소에 보관합니다. 이후 작업 실행을 예약해 데이터를 처리하고 최종 목적지에 적재합니다.
• 스트리밍 수집 - 데이터가 생성되는 즉시 수집하고 처리합니다. 지연이 없어 시간에 민감한 인사이트를 얻는 데 가장 적합합니다.
• 하이브리드 수집 - 배치 수집과 스트리밍 수집을 결합합니다. 마이크로 배치를 포함하며 일부 모델은 Lambda 아키텍처를 사용하기도 합니다. 과거 데이터의 정확성, 짧은 지연 시간, 실시간 데이터 스트리밍을 확보하는 데 효과적입니다.
• 증분 수집과 전체 수집 - 증분 수집은 마지막 수집 주기를 기준으로 합니다. 변경 데이터 캡처(CDC) 메커니즘을 사용해 원본 데이터베이스에서 새 데이터나 수정된 데이터를 식별하고 추출합니다. 전체 수집은 원본 시스템의 데이터 세트 전체를 수집해 한 번의 작업에 사용합니다.

5. 데이터 로딩

데이터 수집 프로세스

데이터 인제스트 프레임워크

데이터 수집 프로세스는 다음 단계로 구성됩니다.

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.

1. 데이터 탐색

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:

데이터 탐색은 조직에서 어떤 유형의 데이터를 사용할 수 있는지, 데이터가 어디서 오는지, 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있는지 파악하는 탐색 단계입니다. 데이터 환경과 품질, 구조, 잠재적 활용 방안을 명확히 파악하는 것이 목적입니다.

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. 데이터 확보데이터의 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.

데이터 확보는 데이터 탐색 다음 단계입니다. 출처를 식별한 후 선정한 출처에서 데이터를 수집합니다. 데이터 출처는 APIs, 데이터베이스, 스프레드시트, 전자 문서 등 다양합니다.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.

데이터 확보에는 대량의 데이터를 분류하는 작업이 포함됩니다. 다양한 형식을 다뤄야 하므로 복잡한 프로세스가 될 수 있습니다.강화된 비즈니스 인텔리전스 및 분석

3. 데이터 검증

데이터 수집에는 장점이 있지만, 이 과정에서 직면하는 주요 과제도 있습니다. 다음은 가장 흔한 문제점들입니다:

데이터 검증은 데이터의 일관성과 정확성을 확인하는 과정입니다. 데이터의 신뢰성을 높이고 데이터에 대한 신뢰를 강화합니다. 범위 검증, 고유성 검증, 데이터 유형 검증 등 다양한 방식이 있습니다. 검증의 목표는 데이터가 정제되고 사용 가능하며 다음 단계에 투입할 준비가 되었는지 확인하는 것입니다.

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.

4. 데이터 변환규정 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.

데이터 변환은 원시 데이터를 사용 목적에 더 적합한 형식으로 바꾸는 과정입니다. 데이터 표준화, 정규화, 집계 등 다양한 작업이 포함됩니다. 변환된 데이터는 의미를 파악하기 쉽고 분석에 적합합니다. 가치 있는 인사이트를 제공하는 유용한 자원이 될 수 있습니다.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.

5. 데이터 적재

조직을 위한 최적의 데이터 수집 관행은 다음과 같습니다:

데이터 적재는 데이터 수집 워크플로의 마지막 단계입니다. 변환된 데이터를 추가 분석에 활용할 수 있도록 데이터 웨어하우스에 적재합니다. 처리된 데이터는 보고서 생성이나 다른 용도로 재사용할 수 있으며, 비즈니스 의사 결정과 인사이트 도출에도 활용할 수 있습니다.

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

데이터 수집 파이프라인은 어떻게 작동하나요?

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.

파이프라인은 다양한 소스에서 원시 데이터를 가져와 분석에 적합하도록 준비합니다. SQL 기반 분석을 지원하고 다른 워크로드를 처리하는 데도 사용할 수 있습니다.

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.

파이프라인은 다음 단계로 구성됩니다:

결론
• 데이터 탐색 - 조직의 데이터 현황을 파악하고 전반적인 개요를 확인합니다. 이 탐색 단계에서는 데이터 구조와 품질을 이해하고 성공적인 데이터 수집에 필요한 기초를 마련합니다.
• 데이터 확보 - 파이프라인 아키텍처에서 데이터를 수집하는 단계입니다. 여러 소스에서 데이터를 가져옵니다.
• 데이터 검증 - 데이터의 정확성과 일관성을 확인하는 단계입니다. 오류와 누락된 값도 검사합니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 높이고 무결성과 고유성을 확보합니다.
• 데이터 변환 - 검증된 데이터를 변환하고 정규화해 중복을 제거합니다. 데이터를 집계하고 표준화해 형식의 일관성도 확보합니다. 이 과정에서 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있게 됩니다.
• 데이터 적재 - 변환된 데이터를 지정된 위치에 적재합니다. 데이터 수집 레이크나 데이터 웨어하우스가 그 대상이 될 수 있습니다. 전체 데이터를 일괄 또는 실시간으로 적재할 수 있습니다. 이로써 데이터 수집 파이프라인이 완료되고, 이후에는 데이터에서 가치 있는 비즈니스 인텔리전스를 도출하는 데 집중합니다.

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.

데이터 수집 프레임워크

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데이터 수집 프레임워크는 다양한 소스의 데이터를 분석과 추가 활용을 위해 스토리지 저장소로 옮기도록 설계된 워크플로입니다. 다양한 모델과 아키텍처를 기반으로 구축할 수 있습니다. 데이터 수집과 분석 속도는 프레임워크의 방식과 기능에 따라 달라집니다.

데이터 통합은 데이터 수집 프레임워크와 밀접하게 관련되어 있지만, 같은 개념은 아닙니다. 빅데이터 애플리케이션이 확산되면서 데이터 수집에 가장 널리 사용되는 방식은 배치 데이터 수집 프레임워크입니다. 이 방식은 데이터를 그룹 단위로 처리하고, 주기적으로 배치 단위로 데이터 플랫폼에 전송합니다. 필요한 컴퓨팅 리소스가 적으며, 데이터 수집 스트리밍 프레임워크를 사용하면 데이터를 실시간으로 수집할 수도 있습니다.

데이터 수집의 이점

데이터 수집을 통해 기업은 경쟁사를 파악하고 시장을 더 잘 이해합니다. 수집한 데이터를 분석해 소비자에게 더 나은 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다. 조직이 데이터 수집을 통해 얻는 대표적인 이점은 다음과 같습니다:

1. 종합적인 데이터 가시성

데이터 수집은 조직의 데이터 보안 태세를 더 종합적으로 파악하는 데 유용합니다. 분석에 필요한 모든 데이터를 확보하고 중복을 제거하며 오탐을 방지합니다. 조직은 다양한 소스의 데이터를 저장소에 통합해 산업 환경을 전체적으로 살펴보고, 추세를 파악하며, 변화하는 소비자 행동의 세부 양상을 이해할 수 있습니다.

2. 데이터의 일관성과 가용성

데이터 수집은 조직 전반의 데이터 사일로를 제거합니다. 기업은 이를 바탕으로 정보에 근거한 결정을 내리고 최신 통계를 제공할 수 있습니다. 사용자는 가치 있는 인사이트를 도출하고 재고 관리와 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다. 전반적인 데이터 가용성을 확보하면 고객 서비스와 비즈니스 성과도 빠르게 개선됩니다.

3. 데이터 전송 자동화

데이터 수집 도구로 데이터 전송을 자동화할 수 있습니다. 변환된 정보를 수집, 추출, 공유하고 관련 담당자나 사용자에게 보낼 수 있습니다. 데이터 수집은 기업이 다른 중요한 업무에 시간을 쓸 수 있도록 하고 생산성을 크게 높입니다. 데이터에서 얻은 가치 있는 정보는 비즈니스 성과 개선으로 이어지며 시장의 빈틈을 메우는 데 활용할 수 있습니다.

4. 비즈니스 인텔리전스 및 분석 강화

실시간 데이터 수집을 통해 기업은 매 순간 정확한 예측을 내릴 수 있습니다. 데이터를 바탕으로 미래를 예측해 더 나은 고객 경험을 제공하고, 다양한 데이터 관리 작업을 자동화해 시간을 절약합니다. 최신 비즈니스 인텔리전스 도구로 수집된 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 데이터 수집은 데이터의 형식을 통일하고 가독성을 높이며 조작 가능성을 줄이고, 적합한 사용자가 필요한 시점에 데이터에 접근하도록 합니다.

데이터 수집의 주요 과제

데이터 수집에는 이점이 있지만, 과정에서 해결해야 할 주요 과제도 있습니다. 가장 일반적인 과제는 다음과 같습니다:

1. 데이터 누락

수집된 데이터가 완전하고 모든 요소를 포함하는지 확인하기는 어렵습니다. 여러 위치에서 데이터를 수집할 때 데이터 누락은 조직이 겪는 큰 문제입니다. 양질의 데이터 부족, 일관성 결여, 부정확한 값과 중대한 오류는 데이터 분석에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

2. 규정 준수 문제

여러 지역에서 데이터를 가져오면 조직에 규정 준수 문제가 발생할 수 있습니다. 지역마다 데이터의 사용, 저장, 처리에 관한 개인정보 보호법과 제한 사항이 다릅니다. 의도치 않은 규정 위반은 소송과 평판 손상의 위험을 높이고 다른 법적 문제로 이어질 수 있습니다.

3. 작업 실패

데이터 수집 파이프라인에는 장애가 발생할 수 있으며, 여러 단계로 이루어진 복잡한 작업이 실행될 때 오케스트레이션 문제가 생길 위험이 높습니다. 공급업체마다 정책이 다르고, 일부는 데이터 손실 완화 방안을 마련하지 않습니다. 사람이나 시스템의 오류로 데이터가 중복될 수 있으며 오래된 데이터가 생성될 가능성도 있습니다. 서로 다른 데이터 처리 파이프라인은 아키텍처의 복잡성을 높이고 추가 리소스를 요구할 수 있습니다.

데이터 수집의 모범 사례는 무엇인가요?

조직을 위한 주요 데이터 수집 모범 사례는 다음과 같습니다:

• 데이터 수집을 자동화하고 적절한 워크플로를 설정하세요.  이를 위해 적합한 데이터 수집 도구와 프로세스를 사용하세요. 효과적인 도구는 이벤트 기반 트리거로 반복적인 수집 작업을 자동화해 오케스트레이션 담당자의 시간을 절약하고 인적 오류를 줄입니다.
• 스트리밍과 일괄 데이터 수집 중 무엇을 선택할지 결정하기 어렵다면 데이터 SLAs를 마련하세요. 비즈니스 요구 사항, 데이터에 대한 기대치, 영향을 받는 대상, 계약의 충족 또는 위반 여부를 판단하는 기준을 포함해야 합니다.
• 운영 데이터베이스와 분석 데이터베이스를 분리해 한쪽의 문제가 다른 쪽으로 확산되지 않도록 하세요. 데이터 수집 지점에서 품질도 확인하세요.  확장성이 부족한 데이터 파이프라인의 각 문제 사례에 대한 테스트를 마련하세요. 데이터가 특정 품질 검사를 통과하지 못하면 수집을 중단하는 데이터 서킷 브레이커도 구축해 사용해야 합니다.
• 데이터 관측성 제품을 사용해 최신 데이터 스택의 적용 범위를 넓히세요. 데이터 신뢰성과 비즈니스 인텔리전스가 강화됩니다. 데이터 관측성은 데이터 수집 파이프라인을 보완합니다.

데이터 수집 활용 사례

데이터 수집의 일반적인 활용 사례 네 가지는 다음과 같습니다:

1. 데이터 웨어하우징 - 데이터를 저장하고 최신 상태로 유지하며 데이터 수집 프로세스 자동화에 활용하는 방식입니다. 데이터 웨어하우스는 실시간 스트림과 마이크로배치 수집 프레임워크를 활용합니다. 또한 데이터를 검증, 감사하고 대조합니다.
2. 비즈니스 인텔리전스 및 분석 - 데이터 수집 프로세스는 비즈니스 인텔리전스 전략에 영향을 미칩니다. 언제든 데이터 기반 비즈니스 의사결정을 내리고 실행 가능한 인사이트를 활용해 매출원, 고객 및 시장에 가치를 더할 수 있습니다.
3. 머신러닝 - 머신러닝은 데이터 수집 과정에서 지도 학습 및 비지도 학습 환경의 데이터 분류와 회귀를 위한 기반을 마련합니다. 머신러닝 파이프라인의 모델을 학습시켜 더 높은 품질의 결과물을 생성하고 전문 도구와 통합할 수 있습니다.
4. 고객 데이터 온보딩 - 고객 데이터 온보딩은 수동으로 또는 임시 방식으로 진행할 수 있습니다. 데이터 수집을 통해 신규 사용자에게 유용한 리소스를 대량으로 제공하고 비즈니스 관계를 강화할 수 있습니다.

데이터 수집에서 SentinelOne의 역할

SentinelOne Singularity™ AI SIEM은 자율형 SOC를 위해 구축되었습니다. 업계에서 가장 빠른 AI 기반 개방형 플랫폼으로 조직의 모든 데이터와 워크플로를 보호합니다.

SentinelOne Singularity™ Data Lake를 기반으로 구축되어 Hyperautomation으로 워크플로 속도를 높입니다. 무제한 확장성과 데이터 보존 기간을 제공합니다. 기존 SIEM의 데이터를 필터링, 보강 및 최적화할 수 있습니다. 초과 데이터를 모두 수집하면서 현재 워크플로를 유지할 수 있습니다.

데이터를 스트리밍해 실시간으로 위협을 탐지하고 자율형 AI로 머신 스피드의 데이터 보호를 구현할 수 있습니다. 업계 유일의 통합 콘솔 환경에서 조사와 탐지에 필요한 가시성도 높일 수 있습니다.

스키마와 인덱싱이 필요 없으며 엑사바이트급으로 확장되어 어떤 데이터 부하도 처리할 수 있습니다. 전체 보안 스택을 손쉽게 통합할 수 있습니다. 정형 및 비정형 데이터를 모두 수집하며 OCSF를 기본 지원합니다. 자동화된 사고 대응 플레이북으로 일관되고 효과적인 위협 대응도 보장할 수 있습니다. 지금 오탐과 알림 노이즈를 줄이고 리소스를 효율적으로 배분해 전반적인 보안 태세를 강화하세요.

결론

효과적인 데이터 수집은 모든 현대 조직의 근간입니다. 고품질 데이터와 데이터 무결성 및 신뢰성이 없으면 기업은 효과적으로 운영하거나 오늘날의 경쟁 환경에서 앞서 나갈 수 없습니다. 분석 혁신을 활용하고 추출한 인사이트의 가치를 극대화하려면 탄탄한 데이터 수집 워크플로가 필수입니다. 기업은 전용 데이터 수집 제품이나 동적 통합 도구로 데이터 처리를 간소화하고 매출 성장을 촉진할 수 있습니다.

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