데이터 관리란 무엇인가?

데이터 관리의 정의

데이터 관리란 효과적이고, 안전하고, 비용 효율적인 데이터 수집, 보관 및 사용 관행을 의미합니다. 데이터 관리의 목표는 사람, 조직 및 연결된 사물이 주어진 정책 및 규정 범위 내에서 최적의 방식으로 데이터를 사용하여, 조직에게 최대의 이익을 주는 의사결정을 내리고 조치를 취할 수 있도록 돕는 것입니다. 점점 더 많은 조직이 가치 창출을 위해 무형 자산에 의존하는 경향을 보이면서, 강력한 데이터 관리 전략의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다.

조직의 디지털 데이터를 관리하는 일에는 광범위한 작업, 정책, 절차 및 관행이 포함됩니다. 데이터 관리는 다음과 같은 방법적 요소를 포함한 광범위한 작업입니다:

• 다양한 데이터 계층 전반에서 데이터 생성, 액세스 및 업데이트
• 여러 클라우드 및 온프레미스에 걸친 데이터 저장
• 고가용성 및 재해 복구 기능 제공
• 점점 더 다양해지는 앱, 분석 및 알고리즘 내에서 데이터 사용
• 데이터 프라이버시 및 보안 보장
• 유지 일정 및 규정 준수 요구 사항에 따른 데이터 보관 및 폐기

공식적인 데이터 관리 전략은 사용자와 관리자의 활동, 데이터 관리 기술의 기능, 규제 요구 사항의 수요, 데이터에서 가치를 얻고자 하는 조직의 요구를 다룹니다.

데이터 자본이 곧 비즈니스 자본

오늘날의 디지털 경제에서 데이터는 일종의 자본이자 디지털 상품 및 서비스 생산에 활용되는 경제적 요소입니다. 자동차 제조업체에 필요한 금융 자본이 부족하면 새 자동차 모델을 제조할 수 없는 것처럼, 온보드 알고리즘에 제공할 데이터가 없으면 자율주행 자동차를 만들 수 없습니다. 데이터에 주어진 이 새로운 역할은 컴퓨팅의 미래뿐만 아니라 기업의 경쟁 전략에도 큰 의미를 가집니다.

데이터에 주어진 이 핵심적이며 미션 크리티컬한 역할을 감안할 때, 강력한 관리 관행 및 관리 시스템은 규모나 유형에 관계 없이 모든 조직에 필수적인 요소가 되었습니다.

오늘날의 데이터 관리 시스템

오늘날 조직들은 다양하면서도 통합된 데이터 계층 전반에서의 효과적인 데이터 관리 방법을 제공하는 데이터 관리 솔루션을 필요로 합니다. 데이터 관리 시스템은 데이터 관리 플랫폼에 구축되며, 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 빅데이터 관리 시스템, 데이터 분석 등을 포함할 수 있습니다.

이 모든 구성 요소는 '데이터 유틸리티'로서 함께 작동하며 다양한 앱과 앱에서 생성된 분석 및 데이터를 활용하는 알고리즘에 필요한 데이터 관리 기능을 조직에 제공합니다. 현재의 도구들은 데이터베이스 관리자(DBA)가 기존의 여러 수동 관리 작업들을 자동화하는 데 도움을 주지만, 대부분의 데이터베이스 배포의 규모와 복잡성 때문에 여전히 수동 개입이 필요한 경우가 많습니다. 수동 개입이 요구될 때마다, 그만큼 오류 가능성도 증가합니다. 수동 데이터 관리의 필요성을 줄이는 것은 새로운 데이터 관리 기술인 자율운영 데이터베이스의 핵심 목표입니다.

데이터 관리 플랫폼

소프트웨어를 지속적으로 제공하기 위한 가장 중요한 단계는 CI(지속적인 통합)입니다. CI는 개발자가 코드 변경 사항(대개 소규모이며 점진적으로 증가함)을 자동화된 빌드 및 테스트를 실행하는 중앙 소스 저장소에 커밋하는 개발 방법입니다. 이 저장소는 개발자가 초기에 버그를 자동으로 포착하여 버그가 운영 서버에 반영되는 것을 방지할 수 있게 해줍니다. 보통 지속적 통합 파이프라인에는 코드 커밋, 기본 자동 린팅/정적 분석 수행, 종속성 확인, 소프트웨어 구축 및 빌드 아티팩트 생성 전 일부 기본 유닛 테스트 수행 등 일련의 단계가 포함됩니다. Github, Gitlab 등과 같은 소스 코드 관리 시스템에서는 Jenkins와 같은 CI 도구에서 각 코드 체크인 후 빌드 및 테스트 실행을 자동으로 시작할 수 있는 Webhook 통합을 제공합니다.

데이터 관리 플랫폼은 조직 전체에서 데이터를 대규모로 수집 및 분석하기 위한 기본 시스템입니다. 상용 데이터 플랫폼에는 일반적으로 데이터베이스 공급업체 또는 타사 공급업체에서 개발한 관리용 소프트웨어 도구가 포함됩니다. 이러한 데이터 관리 솔루션은 IT 팀과 DBA가 다음과 같은 전형적인 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다.

• 데이터베이스 시스템 또는 기반 인프라의 결함 식별, 경고, 진단 및 해결
• 데이터베이스 메모리 및 스토리지 리소스 할당
• 데이터베이스 디자인 변경
• 더 빠른 애플리케이션 성능을 위해 데이터베이스 쿼리에 대한 응답 최적화

갈수록 인기가 높아지고 있는 클라우드 데이터베이스 플랫폼은 기업들이 비용 효율적으로 신속하게 규모를 확장 및 축소할 수 있게 지원합니다. 일부 서비스형으로 제공되는 플랫폼 덕분에 조직은 더 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

자율운영 데이터베이스란?

클라우드를 기반으로 하는 자율운영 데이터베이스는 인공지능(AI) 및 머신러닝을 사용하여 데이터베이스 백업 관리, 보안 및 성능 튜닝을 포함하여 DBA가 수행하는 많은 데이터 관리 작업을 자동화합니다.

자율구동 데이터베이스라고도 불리는 자율운영 데이터베이스는 데이터 관리에 다음과 같은 상당한 이점을 제공합니다:

• 복잡성 감소
• 인적 오류 가능성 감소
• 더 높은 데이터베이스 안정성 및 보안
• 운영 효율성 향상
• 저렴한 비용

갈수록 인기가 높아지고 있는 클라우드 데이터 플랫폼은 기업들이 비용효율적으로 신속하게 규모를 확장 및 축소할 수 있게 지원합니다. 일부 서비스형으로 제공되는 플랫폼 덕분에 조직은 더 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

빅 데이터 관리 시스템

해석하는 방식에 따라, 빅 데이터는 말 그대로 그저 아주아주 많은 양의 데이터를 의미할 수 있습니다. 그러나 빅 데이터는 전통적인 데이터 대비 훨씬 다양성이 크고 대단히 빠른 속도로 수집됩니다. Facebook과 같은 소셜 미디어 소스로부터 매일, 아니 1분마다 들어오는 그 많은 데이터를 생각해 보세요. 이와 같은 데이터의 양, 다양성 및 속도는 데이터를 비즈니스에 매우 중요한 요소로 만들어주지만, 그만큼 관리하기 복잡한 요소로 만들기도 합니다.

비디오 카메라, 소셜 미디어, 오디오 녹음 및 사물인터넷(IoT) 장치 등 다양한 소스로부터 점점 더 많은 양의 데이터가 수집되면서 빅 데이터 관리 시스템이 등장하게 되었습니다. 빅 데이터 관리 시스템은 세 가지 일반적인 영역에 특화되어 있습니다.

• 빅 데이터 통합은 배치(batch)에서 스트리밍까지 다양한 유형의 데이터를 가져와서 이를 소비할 수 있는 형태로 변환합니다.
• 빅 데이터 관리는 객체 스토리지를 사용하여 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에 데이터를 효율적이고, 안전하고, 안정적으로 저장 및 처리합니다.
• 빅 데이터 분석은 그래픽 분석을 포함한 분석법을 통해 새로운 인사이트를 발견하고 머신러닝 및 AI 시각화를 사용해 모델을 구축합니다.

기업은 빅 데이터를 사용해 제품 개발, 예측 유지 관리, 고객 경험, 보안, 운영 효율성 등을 개선 및 가속화하고 있습니다. 빅 데이터가 커지는 만큼 기회도 커집니다.

데이터 관리 원칙 및 데이터 프라이버시

유럽 연합에서 제정하고 2018년 5월에 시행된 GDPR(일반 데이터 보호 규정)에는 개인 데이터의 관리 및 처리에 관한 7가지 핵심 원칙이 담겨 있습니다. 이 원칙에는 합법성, 공정성, 투명성, 목적 제한, 정확성, 저장 제한, 무결성 및 기밀성 등이 포함됩니다.

GDPR 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA) 등 그 발자취를 따르는 기타 법률은 데이터 관리의 지형을 바꾸고 있습니다. 이러한 요구 사항들로 인해 개인에게 자신의 개인 정보 및 해당 정보의 사용처를 스스로 관리할 수 있는권한을 제공하는 표준화된 데이터 보호법이 마련되었습니다. 발효된 법안은 조직이 데이터 수집 시 정보에 입각한 동의를 얻지 못했거나, 데이터 사용 및 위치를 제대로 관리하지 못하거나, 데이터 삭제 또는 이식성 요구사항 준수에 실패한 경우 고객을 진짜 법적 소구권을 보유한 데이터 이해관계자로 전환시켜줍니다.

데이터 관리의 진화

데이터가 비즈니스 자본으로서 역할을 하게 되면서 조직은 디지털 스타트업 기업 및 혁신가들이 이미 알고 있던 사실을 깨닫게 되었습니다: 데이터가 트렌드를 파악하고, 의사결정을 내리고, 경쟁자들보다 한발 앞서 행동을 취할 수 있게 하는 가치있는 자산이라는 사실을 말이죠. 가치 사슬에서 데이터가 차지하게 된 새로운 위치는 조직이 이 새로운 자본으로부터 가치를 창출할 더 나은 방법을 적극적으로 모색하도록 만들고 있습니다.

최고의 데이터 관리를 통해 얻을 수 있는 이점이 무엇인지 확인해 보세요(예: 클라우드의 자율운영 전략, 확장 가능한 고성능 데이터베이스 클라우드 기능 등).

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