데이터 수집이란 무엇인가요?

데이터 소스에는 금융 시스템, 타사 데이터 제공업체, 소셜 미디어 플랫폼, IoT 기기, SaaS 앱, 전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM)와 같은 온프레미스 비즈니스 애플리케이션이 포함됩니다.

이러한 소스에는 정형 데이터와 비정형 데이터가 모두 포함되어 있습니다. 데이터가 수집되면 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크하우스, 데이터 마트, 관계형 데이터베이스 및 문서 저장 시스템에 저장할 수 있습니다. 조직은 데이터를 수집해 비즈니스 인텔리전스 작업뿐만 아니라 머신 러닝, 예측 모델링 및 인공지능 애플리케이션에도 사용할 수 있습니다.

많은 데이터 수집 도구는 데이터 분석 소프트웨어가 효율적으로 분석할 수 있도록 원시 데이터를 적절한 형식으로 정리하는 프로세스를 자동화합니다. 일반적으로 데이터 수집을 위해서는 데이터 과학 및 Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식이 필요합니다. 데이터 수명 주기를 효과적으로 관리하기 위해 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스 또는 추출, 로드, 변환 프로세스(ELT)를 사용해 데이터를 정리하고 동일한 형식으로 변환합니다.

자동화 소프트웨어는 다양하고 수많은 빅데이터 소스를 통해 특정 환경과 애플리케이션에 맞게 수집 프로세스를 조정할 수 있게 도와줍니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석 프로그램을 사용해 즉시 또는 나중에 분석할 수 있도록 데이터 준비 기능을 포함하는 경우가 많습니다.

데이터 수집은 오늘날 비즈니스에서 수집하는 대량의 데이터를 처리하고 가치를 추출하는 첫 번째 단계입니다. 잘 계획된 데이터 수집 프로세스는 분석 엔진에 공급되는 데이터의 정확성과 신뢰성을 보호하여 데이터 팀이 기능을 효과적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 수집이 중요한 이유로 다음의 세 가지를 꼽을 수 있습니다.

데이터 수집은 다양한 소스에서 원시 데이터를 가져와 분석할 수 있도록 준비하는 프로세스입니다. 여러 단계로 구성된 이 파이프라인은 비즈니스 인텔리전스를 위해 데이터의 접근성, 정확성, 일관성, 사용 가능성을 보장합니다. SQL 기반 분석 및 기타 처리 워크로드를 지원하는 데 매우 중요합니다.

데이터 디스커버리: 조직 전체에서 사용 가능한 데이터를 파악하는 탐색 단계입니다. 데이터 환경, 구조, 품질, 잠재적 용도를 이해하면 성공적인 데이터 수집을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

데이터 획득: 데이터 소스가 식별된 후 이뤄지는 데이터 획득에는 데이터 수집이 포함됩니다. 여기에는 구조화된 데이터베이스 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)부터 스프레드시트 또는 종이 문서와 같은 비정형 형식에 이르기까지 다양한 소스에서 데이터를 검색하는 작업이 포함될 수 있습니다. 다양한 데이터 형식과 잠재적으로 대용량의 데이터를 처리하고 수집 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 보호해야 하는 점에서 복잡한 작업입니다.

데이터 유효성 검사: 데이터 수집 후 유효성 검사를 통해 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. 데이터에 오류, 불일치 및 누락값이 있는지 확인합니다. 데이터는 데이터 유형 유효성 검사, 범위 유효성 검사 및 고유성 유효성 검사와 같은 다양한 검사를 통해 정리되고, 신뢰성을 확보하며, 추가 처리를 위해 준비됩니다.

데이터 변환: 유효성 검사를 거친 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환합니다. 여기에는 정규화(중복 제거), 집계(데이터 요약), 표준화(일관된 서식 지정)가 포함될 수 있습니다. 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

데이터 로딩: 마지막 단계에서는 변환된 데이터를 분석 및 보고에 쉽게 사용할 수 있는 지정된 위치(일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크)에 배치합니다. 이 로딩 프로세스는 특정 요구 사항에 따라 일괄 작업 또는 실시간으로 수행할 수 있습니다. 데이터 로딩은 데이터 수집 파이프라인이 완료되었음을 의미하며, 데이터를 준비하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 가치 있는 비즈니스 인텔리전스를 생성할 수 있도록 준비된 상태입니다.

데이터를 수집할 때는 데이터의 품질을 보장하는 것이 가장 중요합니다.

• 누락값 처리: 대입(누락값을 통계적 측정값으로 대체), 삭제(데이터 세트에서 작은 부분을 차지하는 경우 누락값이 있는 레코드 또는 필드를 제거) 및 예측(머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용 가능한 다른 데이터를 기반으로 누락값을 예측 및 완성) 등의 기법이 사용됩니다.
• 이상값 식별 및 수정: z-점수 또는 IQR(사분위수 범위) 방법을 사용하여 이상값을 감지하는 것과 같은 통계적 방법이 일반적으로 사용됩니다. 상자 그림 또는 산점도와 같은 시각화 도구 및 로그 또는 제곱근 변환을 적용하여 이상값의 영향을 줄입니다.
• 데이터 형식 표준화: 표준화는 데이터 세트 전체에서 일관성을 보장하여 더 쉽게 분석할 수 있게 도와줍니다. 여기에는 데이터 유형 균일화, 정규화 및 코드 매핑이 포함됩니다.

데이터 거버넌스는 데이터 처리에 대한 정책 및 표준을 설정하여 수집 중에 데이터 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 정의된 역할과 책임을 통해 책임성을 부여할 수 있습니다. 메트릭과 모니터링 시스템을 구현하여 문제를 추적해 해결하고, GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정을 쉽게 준수하며, 데이터 정의와 형식을 표준화하여 일관성을 도모합니다.

데이터 수집은 데이터 사일로를 허물고 조직 내 모든 사람이 필요할 때 정보를 쉽게 이용할 수 있도록 합니다. 데이터 수집은 데이터 콜렉션을 자동화하고 클라우드 스토리지를 사용하여 데이터 보안과 귀중한 인사이트에 대한 액세스를 보호합니다.

데이터 수집은 데이터 사일로를 허물어 다양한 부서와 팀에서 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 회사의 데이터 에코시스템에서 얻은 인사이트를 누구나 활용할 수 있는 데이터 기반 문화가 조성됩니다.

데이터 수집은 다양한 형식과 구조를 가진 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하고 정리하는 복잡한 작업을 단순화합니다. 기업은 이 데이터를 일관된 형식으로 중앙 집중식 시스템 내에 가져와 데이터 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

효과적인 저지연 데이터 수집 파이프라인은 실시간 수집을 포함해 대량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있습니다.

데이터 수집을 통해 데이터 콜렉션 및 정리를 자동화하면 기존에 수동 데이터 취합 프로세스에 필요했던 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다. 또한 서비스형 데이터 수집 솔루션은 초기 인프라 투자가 발생하지 않으므로 더 큰 비용상 이점을 누릴 수 있습니다.

잘 설계된 데이터 수집 프로세스는 모든 규모의 기업이 계속 증가하는 데이터 양을 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 확장성은 성장 가도를 달리는 기업에 반드시 필요합니다. 데이터 급증을 손쉽게 관리할 수 있는 기능을 갖추면 데이터 환경이 확장되더라도 귀중한 인사이트를 계속 활용할 수 있습니다.

데이터 수집 솔루션은 원시 데이터에 클라우드 스토리지를 사용함으로써 필요할 때마다 방대한 정보 세트에 쉽고 안전하게 액세스할 수 있게 지원합니다. 이를 통해 물리적 스토리지 제한의 제약을 없애고 기업이 언제 어디서나 데이터를 사용할 수 있습니다.

데이터 수집과 추출, 변환, 로드(ETL) 및 추출, 로드, 변환(ELT)은 공통된 목표를 갖고 있지만 접근 방식이 다릅니다.

• 데이터 수집: 데이터 수집은 추가 처리 또는 저장을 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집, 추출 및 전송하는 모든 도구와 프로세스를 포괄합니다.
• ETL: 추출, 변환, 로드는 데이터를 소스 시스템에서 추출해 대상 시스템의 요구 사항에 맞게 변환하는 프로세스입니다. 그런 다음 지정된 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 로드합니다.
• ELT: 추출, 로드, 변환은 소스에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 원시 데이터는 대상 시스템에 로드된 다음 특정한 분석을 위해 필요에 따라 온디맨드로 변환됩니다. ELT는 클라우드 플랫폼의 기능을 사용하여 대량의 원시 데이터를 처리하고 효율적으로 변환을 수행합니다.

데이터 수집과 데이터 통합은 데이터 파이프라인 내에서 서로 다른 용도로 사용됩니다.

데이터 수집: 다양한 소스의 데이터를 위한 진입점 역할을 하며, 최소한의 변환으로 데이터의 원래 구조를 유지하면서 성공적으로 전송하는 데 목표를 둡니다.

데이터 통합: 일반적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 대상 시스템에 데이터를 공급하기 전에 여러 소스의 데이터를 변환하고 통합하는 데 중점을 둡니다. 데이터 통합에는 전체 데이터 세트의 일관성과 정확성을 보장하기 위한 데이터 정리, 표준화 및 강화가 포함될 수 있습니다.

데이터 수집에는 다양한 소스의 데이터를 지정된 시스템으로 가져오는 여러 가지 방법이 포함됩니다.

이 수집 방법은 특정 기간(일별 판매 보고서, 월별 재무제표)에 걸쳐 데이터를 축적하여 전체 데이터를 처리하는 방식입니다. 일괄 처리는 사용량이 적은 시간에 예약할 수 있어 시스템 성능에 미치는 영향이 적고, 안정적이며, 간편하다는 장점이 있습니다. 하지만 실시간 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.

실시간 데이터 수집은 데이터가 생성되는 즉시 데이터를 수집하므로 즉각적으로 분석 및 조치할 수 있어 즉각적인 인사이트와 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 방법은 즉각적인 결정이 가장 중요한 사기 탐지 또는 주식 거래 플랫폼과 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 적합합니다.

스트림 처리는 실시간 처리와 매우 유사하지만, 수집된 데이터를 받아 도착하는 대로 지속적으로 분석한다는 점이 다릅니다. 실시간 처리와 스트림 처리에는 모두 상당한 컴퓨팅 성능과 네트워크 대역폭 리소스가 필요합니다.

마이크로배칭 방식은 일괄 처리와 실시간 처리 사이에서 균형을 유지합니다. 소규모 일괄 작업을 자주 처리해 데이터를 수집함으로써 완전한 실시간 처리의 리소스 제약 없이 실시간에 가까운 업데이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 최신성과 시스템 성능 간의 균형을 최적화하려면 신중한 계획과 관리가 필요합니다.

일괄 처리와 실시간 처리를 결합한 이 수집 방법은 각각의 장점을 사용하여 데이터 수집을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. Lambda 아키텍처를 사용하면 대량의 기록 데이터를 처리하는 동시에 실시간 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.

데이터 수집 도구는 다양한 요구 사항과 기술 전문 지식에 적합한 다양한 솔루션을 제공합니다.

오픈 소스 도구: 소프트웨어의 소스 코드에 무료로 액세스할 수 있는 도구이며 사용자가 도구를 완벽하게 제어하고 사용자 지정할 수 있는 기능을 제공합니다.

독점 도구: 소프트웨어 공급업체가 개발하고 라이선스를 부여하는 솔루션으로, 사전 구축된 기능과 다양한 요금제를 제공하지만 공급업체 종속성 및 지속적인 라이선스 비용이 발생할 수 있습니다.

클라우드 기반 도구: 클라우드 환경 내에 있는 수집 도구로서 배포 및 유지 관리를 간소화하고 인프라에 대한 사전 투자 없이 확장성을 제공합니다.

온프레미스 도구: 이 도구는 로컬 또는 프라이빗 클라우드 네트워크에 설치 및 관리되므로 데이터 보안을 더 효과적으로 제어할 수 있지만, 하드웨어 및 지속적인 IT 지원에 대한 투자가 필요합니다.

요구 사항과 전문 지식 간의 균형을 맞추기 위해 데이터 수집 파이프라인을 구축하기 위한 접근 방식을 몇 가지 알아보겠습니다.

수동 코딩된 파이프라인: 이 맞춤형 파이프라인은 최고 수준의 제어 기능을 제공하지만 상당한 개발 전문 지식이 필요합니다.

사전 구축된 커넥터 및 변환 도구: 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하지만 여러 파이프라인을 관리해야 합니다.

데이터 통합 플랫폼: 데이터 여정의 모든 단계에 걸친 포괄적인 솔루션을 제공하지만 설정 및 유지 관리를 위한 개발 전문 지식이 필요합니다.

DataOps: 데이터 엔지니어와 데이터 소비자 간의 협업을 촉진하고 데이터 수집 프로세스의 일부를 자동화하여 귀중한 시간을 절감할 수 있습니다.

데이터 수집은 데이터 파이프라인의 기본이지만, 그렇다고 해서 데이터 수집 프로세스가 복잡하지 않은 것은 아닙니다.

데이터 보안: 노출이 증가하면 민감한 데이터에 대한 보안 침해 위험도 높아집니다. 데이터 보안 규정을 준수하려면 복잡성과 비용이 증가합니다.

규모와 다양성: 데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가함에 따라 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

데이터 파편화: 불일치로 인해 데이터 분석 작업이 어려워지고 통합 데이터 보기를 만들기가 복잡할 수 있습니다. 대상 시스템에서 업데이트 없이 소스 데이터가 변경되면 스키마 드리프트가 발생하여 워크플로가 중단될 수 있습니다.

데이터 품질 보증: 데이터 수집 프로세스의 복잡한 특성으로 인해 데이터 신뢰성이 손상될 수 있습니다.

데이터 수집은 조직 내에서 데이터의 잠재력을 실현하기 위한 토대가 됩니다.

기업은 데이터 수집 솔루션을 통해 다양한 데이터를 수집하고 중앙 집중식 클라우드 데이터 레이크 대상으로 전송할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 오류가 발생하면 다운스트림 분석 및 AI/머신 러닝 이니셔티브를 위한 데이터의 가치와 신뢰성이 손상될 수 있으므로 고품질 데이터 수집이 가장 중요합니다.

고급 분석 및 AI 이니셔티브를 위해 클라우드로 마이그레이션하는 조직은 레거시 데이터, 사일로화된 데이터 소스, 데이터의 양, 속도 및 복잡성 증가와 관련된 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 최신 데이터 수집 솔루션은 데이터베이스, 파일, 스트리밍 소스 및 애플리케이션에서 데이터를 수집하는 프로세스를 간소화해주는 코드 없는 마법사 기능을 제공하는 경우가 많습니다.

데이터 수집 솔루션은 온프레미스 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 메인프레임 콘텐츠를 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로 대량 마이그레이션하여 데이터 웨어하우스 현대화에 속도를 더해줄 수 있습니다. 데이터 수집과 함께 변경 데이터 캡처(CDC) 기술을 사용하면 클라우드 데이터 웨어하우스를 최신 정보로 지속적으로 업데이트할 수 있습니다.

데이터 스트림의 실시간 처리는 새로운 수익 기회를 열어줍니다. 예를 들어, 통신 회사는 실시간 고객 데이터를 사용하여 영업 및 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다. 마찬가지로 IoT 센서에서 수집된 데이터는 운영 효율성을 높이고, 위험을 완화하며, 귀중한 분석 인사이트를 생성할 수 있습니다.

실시간 분석의 힘을 활용하기 위해 데이터 수집 도구를 사용하면 실시간 스트리밍 데이터(클릭스트림 데이터, IoT 센서 데이터, 머신 로그, 소셜 미디어 피드)를 메시지 허브 또는 스트리밍 대상에 원활하게 통합하여 이벤트 발생 시 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다.