수동 데이터 관리 작업은 시간이 많이 걸리고 비즈니스 요구 사항은 항상 진화하고 있습니다. 수집에서 제공에 이르기까지 전체 데이터 관리 프로세스에 대한 간소화된 접근 방식을 통해 조직은 까다로운 다단계 이니셔티브를 처리할 수 있을 만큼 민첩하게 대처할 수 있습니다. 또한 데이터 팀이 데이터 제품을 개발하는 동안 폭발적인 데이터 증가를 관리할 수 있습니다.

DataOps의 핵심 목적은 데이터 생산자(업스트림 사용자)와 데이터 소비자(다운스트림 사용자) 간의 오픈 사일로를 허물어 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 대한 액세스를 보호하는 것입니다. 데이터 사일로는 액세스 및 분석을 제한하는 데 효과적이므로 DataOps는 부서 간 데이터를 통합함으로써 고유한 요구 사항에 맞게 관련 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 팀 간의 협업을 촉진합니다. 데이터와 비즈니스 팀 간의 커뮤니케이션과 협업을 강조하는 DataOps는 속도, 안정성, 품질 보증 및 거버넌스를 향상합니다.또한 이어지는 분야 간 협업을 통해 데이터를 더욱 전체적으로 볼 수 있으므로 더 통찰력 있는 분석으로 이어질 수 있습니다.

DataOps 프레임워크 내에서 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가, IT 운영 팀, 데이터 관리 팀, 소프트웨어 개발 팀 및 사업부 이해관계자로 구성된 데이터 팀은 서로 협력하여 비즈니스 목표를 정의하고 달성합니다. 따라서 DataOps는 데이터 양과 유형이 증가하고 비즈니스 사용자와 데이터 과학자 사이에 새로운 사용 사례가 등장함에 따라 관리 및 제공이라는 일반적인 문제가 병목 현상이 되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. DataOps에는 데이터 파이프라인 오케스트레이션, 데이터 품질 모니터링, 거버넌스, 보안 및 셀프 서비스 데이터 액세스 플랫폼과 같은 프로세스 구현이 포함됩니다.  

파이프라인 오케스트레이션 툴은 데이터의 흐름을 관리하고 추출 일정, 데이터 변환 및 로딩 프로세스와 같은 작업을 자동화합니다. 또한 복잡한 워크플로우를 자동화하고 데이터 파이프라인이 원활하게 실행되도록 하여 데이터 팀의 시간과 리소스를 절약합니다.

데이터 품질 모니터링은 데이터 품질에 대한 실시간 사전 식별 기능을 제공하여 분석에 사용되는 데이터의 신뢰성을 보장합니다.

거버넌스 프로세스는 데이터를 보호하고 다양한 규정 및 조직 정책에 부합하도록 합니다. 또한 특정 데이터 자산에 대한 책임자를 정의하고, 데이터에 액세스하거나 수정할 수 있는 권한을 가진 사람을 규제하며, 파이프라인을 통한 데이터 흐름에 따라 출처와 변환을 추적하여 투명성을 높입니다.

거버넌스와 함께 작동하는 보안 프로세스는 무단 액세스, 수정 또는 손실로부터 데이터를 보호합니다. 보안 프로세스에는 데이터 암호화, 데이터 스토리지 또는 파이프라인의 취약점 패치, 보안 침해로부터의 데이터 복구가 포함됩니다.

DataOps 프로세스는 셀프 서비스 데이터 액세스를 추가함으로써 데이터 분석가 및 비즈니스 사용자와 같은 다운스트림 이해관계자가 데이터에 더 쉽게 액세스하고 탐색할 수 있도록 지원합니다. 셀프 서비스 액세스는 데이터 검색을 위한 IT 의존도를 낮추고 데이터 품질 검사를 자동화하여 더 정확한 분석과 인사이트를 제공합니다.

DataOps는 애자일 개발 철학을 활용하여 데이터 관리에서 속도, 유연성 및 협업을 구현합니다. 애자일의 정의 원칙은 피드백과 적응성을 기반으로 하는 반복적인 개발과 지속적인 개선이며, 사용자에게 조기에 자주 가치를 제공하는 것을 목표로 합니다.

DataOps는 애자일 방법론에서 이러한 핵심 원칙을 차용하여 데이터 관리에 적용합니다. 반복적 개발은 작은 단계로 무언가를 만들고, 피드백을 받고, 다음 단계로 넘어가기 전에 조정하는 것을 말합니다. DataOps에서는 더 빠른 개발, 테스트 및 배포를 위해 데이터 파이프라인을 더 작은 단계로 나누는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터 인사이트(고객 행동, 프로세스 비효율성, 제품 개발)를 더 빠르게 제공할 수 있으며 데이터 팀이 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있는 공간을 제공합니다.

데이터 파이프라인에 대한 지속적인 모니터링과 피드백을 바탕으로 꾸준한 개선을 실행함으로써 데이터 전달의 효율성을 유지할 수 있습니다. 반복 주기를 통해 새로운 데이터 리소스, 변화하는 사용자 요구 사항 또는 비즈니스 요구 사항을 더 쉽게 해결할 수 있으므로 데이터 관리 프로세스가 적절성을 유지할 수 있습니다. 데이터 변경 사항은 Git과 같은 버전 제어 시스템을 사용하여 문서화되므로 데이터 모델의 수정 사항을 추적하고 롤백을 간소화할 수 있습니다.

협업과 소통은 애자일의 핵심이며 DataOps는 이를 반영합니다. 엔지니어, 분석가, 비즈니스 팀이 협력하여 목표를 정의하고 파이프라인이 신뢰할 수 있고 사용 가능한 데이터의 형태로 비즈니스 가치를 제공할 수 있도록 합니다. 이해관계자, IT 및 데이터 과학자는 지속적인 피드백 루프에서 프로세스에 가치를 더하여 문제를 해결하고 더 나은 제품을 구축하며 신뢰할 수 있는 데이터 인사이트를 제공할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 

예를 들어 사용자를 만족시키기 위해 제품을 업데이트하는 것이 목표인 경우, DataOps 팀은 조직 데이터를 검사하여 고객이 찾고 있는 것에 대한 인사이트를 얻고 해당 정보를 활용하여 제품 제공을 개선할 수 있습니다.

DataOps는 처음부터 무언가를 생성하는 대신 커뮤니케이션을 촉진하고, 프로세스를 자동화하고, 데이터를 재사용하여 조직 내에서 민첩성을 촉진합니다. 파이프라인 전반에 DataOps 원칙을 적용하면 데이터 품질이 향상되는 동시에 데이터 팀 구성원이 시간 소모적인 작업에서 벗어날 수 있습니다.

자동화는 테스트를 신속하게 처리하고 데이터 스택의 모든 계층에 걸쳐 엔드투엔드 관측 가능성을 제공할 수 있으므로 문제가 발생하면 데이터 팀에 즉시 경고가 전송됩니다. 이러한 자동화와 관측 가능성의 조합을 통해 데이터 팀은 다운타임 인시던트가 다운스트림 사용자 또는 활동에 영향을 미치기 전에 선제적으로 인시던트를 해결할 수 있습니다.

그 결과, 비즈니스 팀은 더 나은 품질의 데이터를 확보하고, 문제를 줄이며, 조직 전체에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이는 데이터 제품의 개발 주기를 단축하고 데이터 액세스의 민주화를 수용하는 조직적 접근 방식으로 이어집니다.

데이터 사용이 증가함에 따라 해당 데이터 사용 방법에 대한 규제 문제가 발생합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)과 같은 정부 규정으로 인해 기업이 데이터를 처리하는 방법과 수집 및 사용할 수 있는 데이터 유형이 복잡해졌습니다. DataOps와 함께 제공되는 프로세스 투명성은 파이프라인에 대한 직접 액세스를 제공하여 거버넌스 및 보안 문제를 해결하므로 데이터 팀은 누가 데이터를 사용하는지, 데이터가 어디로 가는지, 누가 업스트림 또는 다운스트림 권한을 가지고 있는지 관찰할 수 있습니다.

구현과 관련하여 DataOps는 원시 데이터를 정리하고 이를 사용할 수 있는 기술 인프라를 개발하는 것으로 시작합니다.

일단 조직에서 DataOps 프로세스를 실행하고 나면 협업이 핵심입니다. DataOps는 비즈니스 및 데이터 팀 간의 협업을 강조하여 개방적인 소통을 촉진하고 사일로를 허물고 있습니다. 애자일 소프트웨어 개발에서와 마찬가지로 데이터 프로세스는 더 빠르고 조정 가능한 청크로 분할되어 반복 속도가 빨라집니다. 자동화는 데이터 파이프라인을 간소화하고 인적 오류를 최소화하는 데 사용됩니다.

데이터 기반 문화를 구축하는 것도 중요한 단계입니다. 데이터 활용 능력에 투자하면 사용자가 데이터를 효과적으로 활용할 수 있으며, 데이터 품질을 개선하고 데이터 인프라 업그레이드의 우선 순위를 지정하기 위해 인사이트를 수집하는 지속적인 피드백 루프를 형성할 수 있습니다.

DataOps는 데이터 자체를 제품으로 취급하므로 이해관계자가 KPI를 조정하고 중요한 데이터에 대한 서비스 수준 계약(SLA)을 조기에 개발하는 데 참여하는 것이 중요합니다. 조직 내에서 좋은 데이터로 간주되는 것에 대한 합의를 찾으면 팀이 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

자동화 및 셀프 서비스 툴은 사용자의 역량을 강화하고 의사 결정 속도를 향상합니다. 운영 팀이 비즈니스 팀의 임시방편적인 요청을 처리하여 의사 결정 속도를 늦추는 대신, 비즈니스 이해관계자는 항상 필요한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 높은 데이터 품질을 우선시함으로써 기업은 조직의 모든 수준에서 신뢰할 수 있는 인사이트를 확보합니다.

다음은 구현과 관련된 몇 가지 모범 사례입니다.

• 데이터 표준을 조기에 정의: 처음부터 데이터 및 메타데이터에 대한 명확한 의미 체계 규칙을 설정합니다.
• 다양한 DataOps 팀 구성: 다양한 기술과 배경을 가진 팀을 구성합니다.
• 효율성을 위한 자동화: 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴을 활용하여 데이터 처리를 자동화합니다.
• 사일로 제거: 명확한 소통 채널을 구축하고, 다양한 팀이 데이터와 전문 지식을 공유하도록 장려하며, 데이터 통합 및 자동화 툴을 사용하여 사일로와 병목 현상을 제거합니다.
• 확장성을 고려한 설계: 증가하는 데이터 볼륨에 적응하고 성장할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축합니다.
• 유효성 검사 기반으로 구축: 피드백 루프를 통합하여 데이터 품질을 지속적으로 검증합니다.
• 안전한 실험: 안전한 실험을 위해 프로덕션 환경을 모방하는 일회용 환경을 활용합니다.
• 지속적인 개선: 지속적인 효율성 향상에 초점을 맞춘 '린(Lean)' 접근 방식을 도입합니다.
• 지속적인 진행 상황 측정: 벤치마크를 설정하고 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 성능을 추적합니다.

강력한 DataOps 플랫폼을 통해 조직은 비효율적인 데이터 생성 및 처리 문제를 해결하고 오류 및 불일치로 인한 데이터 품질 저하 문제를 개선할 수 있습니다. 이러한 플랫폼이 제공하는 핵심 기능은 다음과 같습니다.

데이터 수집: 일반적으로 데이터 라이프사이클의 첫 번째 단계는 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스로 데이터를 수집하여 파이프라인을 통해 사용 가능한 인사이트로 변환하는 것으로 시작됩니다. 조직에는 대규모로 수집을 처리할 수 있는 유능한 툴이 필요합니다. 조직이 성장함에 따라 데이터 수집을 위한 효율적인 솔루션이 필요합니다.

데이터 오케스트레이션: 조직 내 데이터의 양과 유형은 계속 증가할 것이며, 이러한 증가가 통제할 수 없을 정도의 규모가 되기 전에 관리하는 것이 중요합니다. 리소스는 무한하지 않으므로, 데이터 오케스트레이션은 여러 파이프라인 작업을 단일 엔드투엔드 프로세스로 구성하여 엔지니어가 수동으로 코딩할 필요 없이 데이터가 필요한 시점과 장소에서 플랫폼을 통해 예측 가능하게 이동할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

데이터 변환: 데이터 변환은 원시 데이터를 정리, 조작 및 분석을 위해 준비하는 곳입니다. 조직은 복잡한 모델을 더 빠르게 만들고 팀이 확장되고 데이터 볼륨이 증가함에 따라 안정적으로 관리할 수 있는 툴에 투자해야 합니다.

데이터 카탈로그: 데이터 카탈로그는 조직 내의 모든 데이터 자산에 대한 라이브러리와 같습니다. 데이터를 구성하고 설명하며 쉽게 찾고 이해할 수 있도록 합니다. DataOps에서 데이터 카탈로그는 원활한 데이터 운영을 위한 견고한 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 카탈로그는 모든 데이터 요구 사항에 대한 단일 참조 지점 역할을 합니다.

데이터 관측성: 데이터 관측성이 확보되지 않았다면 조직은 적절한 DataOps 방식을 구현하고 있다고 할 수 없습니다. 관측 가능성은 생성되는 데이터 제품의 신뢰성과 정확성을 보호하고 업스트림 및 다운스트림 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터를 활용할 수 있도록 합니다.