가트너가 주목한 데이터 패브릭, 기업 데이터 관리 혁신 가져올까?

오늘날 기업들이 직면한 가장 큰 도전 중 하나는 바로 데이터 관리입니다. 여러 시스템에 중구난방(사일로 하게)으로 산재해기 때문이죠. 그래서 데이터를 효과적으로 통합하고 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있죠.

 

이런 상황에서 '데이터 패브릭'이라는 개념이 나오기 시작했습니다. 이 글에서 20년이 넘는 데이터 경험을 통해 여러분은 데이터 패브릭의 개념부터 실제 적용 사례까지 상세히 알려 드리겠습니다. 

『 '데이널'의 컨텐츠에 포함된 정보는? 』

데이터 패브릭 개념을 정리해 보자

데이터 패브릭은 기업의 사일로(Silo) 데이터를 통합하고 관리하는 새로운 데이터 아키텍처 접근 방식입니다. 이는 마치 천(fabric)처럼 여러 데이터 요소를 엮어 하나의 통합된 구조를 만드는 것에서 유래한 이름입니다.

"근데 이게 말이 쉽지 어떻게 한다는 소리지?" 의문이 생길 거예요. 핵심은 데이터의 위치나 형식에 관계없이 모든 데이터를 하나의 통합된 뷰로 제공하는 것입니다.

 

이를 통해 기업은 온프레미스, 클라우드, 에지 컴퓨팅 환경 등 다양한 위치에 분산된 데이터를 마치 하나의 시스템에서 관리하는 것처럼 활용할 수 있습니다.

 

데이터 패브릭 핵심(출처: 가트너)

 

그렇다면 그냥 화면만 원페이지로 보여준다는 건가?라고 생각할 수 있죠. 그건 아니고 위 가트너에서 제공하는 '아키텍처'처럼 "네트워크 기반 아키텍처"를 통해 데이터의 흐름과 처리를 최적화하는 기술입니다.

 

이를 통해 기업은 데이터 사일로를 제거하고, 데이터를 통합적으로 관리하며, 분석 및 의사결정에 필요한 고품질 데이터를 제공받을 수 있습니다.

 

중요한 점은 기업의 데이터 전략을 근본적으로 변화시키는 새로운 패러다임입니다. 데이터 패브릭을 통해 기업은 데이터를 더 민주화하고, 실시간으로 활용하며, 보다 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다

 

데이터 패브릭의 주요 특징

데이터 패브릭은 5가지 주요 특징이 있습니다. 첫째, 통합된 데이터 뷰를 제공합니다. 데이터 패브릭은 다양한 소스의 데이터를 하나의 통합된 뷰로 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터의 물리적 위치나 형식에 구애받지 않고 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

둘째, 실시간 데이터 처리가 가능합니다. 데이터 패브릭은 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 신속한 의사결정을 가능하게 합니다.

셋째, 강력한 데이터 거버넌스를 지원합니다. 데이터 패브릭은 중앙집중식 데이터 거버넌스를 제공하여 데이터의 품질, 보안, 규정 준수를 보장합니다. 이는 데이터의 신뢰성과 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

넷째, 확장성과 유연성이 뛰어납니다. 데이터 패브릭은 기업의 성장에 따라 쉽게 확장할 수 있으며, 새로운 데이터 소스나 기술을 쉽게 통합할 수 있는 유연성을 제공합니다.

다섯째, 인공지능과 기계학습을 활용합니다. 데이터 패브릭은 AI와 ML 기술을 활용하여 데이터 관리를 자동화하고 최적화합니다. 이를 통해 데이터 통합 설계 시간을 30%, 배포 시간을 30%, 유지보수 시간을 70% 줄일 수 있다고 가트너는 추정하고 있습니다.

이러한 특징들로 인해 데이터 패브릭은 현대 기업의 데이터 관리 요구사항을 효과적으로 충족시킬 수 있는 강력한 솔루션으로 주목받고 있습니다.

데이터 패브릭 아키텍처(출처: 가트너)

 

데이터 패브릭 왜 지금 주목받는가?

현대 기업들이 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 데이터 사일로(Data Silos)입니다. 서로 다른 부서나 시스템에 분산된 데이터는 통합적으로 활용되기 어려웠던 거죠. 

 

이는 의사결정 속도를 지연시킵니다. 또한, 글로벌 데이터 생성량이 2024년까지 149 제타바이트를 초과할 것으로 예상되는 상황에서 더 많은 데이터를 효과적으로 관리하려면 새로운 접근 방식이 필요했던 것입니다. '데이터 패브릭'은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

필요성	내용 설명
데이터의 폭발적 증가	IoT 기기, 소셜 미디어, 클라우드 서비스 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 양과 종류가 급증하고 있습니다. 기업들은 이러한 다양한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용해야 하는 과제에 직면해 있습니다
데이터 사일로 문제	많은 기업들이 여러 부서와 시스템에 걸쳐 데이터가 분산되어 있는 '데이터 사일로' 문제를 겪고 있습니다. 이는 데이터의 일관성을 해치고, 전체적인 비즈니스 인사이트를 얻는 것을 어렵게 만듭니다
실시간 데이터 처리	빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 실시간 데이터 분석과 의사결정의 중요성이 커지고 있습니다. 데이터 패브릭은 이러한 실시간 처리 요구를 충족시킬 수 있습니다
데이터 거버넌스와 규제 준수의 중요성	GDPR, CCPA 등 데이터 관련 규제가 강화되면서 체계적인 데이터 거버넌스의 필요성이 커지고 있습니다. 데이터 패브릭은 중앙집중식 거버넌스를 통해 이러한 요구를 충족시킵니다
인공지능의 발전	AI와 ML 기술의 발전으로 데이터 관리를 자동화하고 최적화할 수 있는 가능성이 열렸습니다. 데이터 패브릭은 이러한 기술을 적극 활용합니다

 

이러한 이유들로 인해 데이터 패브릭은 현대 기업의 데이터 관리 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 

데이터 패브릭의 구성 요소

데이터 패브릭은 여러 기술과 서비스를 조합하여 작동합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 데이터 통합 및 오케스트레이션: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 동기화
2. 메타데이터 관리: 데이터를 이해하고 추적하기 위한 정보 제공
3. 데이터 거버넌스 및 보안: 접근 제어와 규정 준수를 보장
4. 실시간 분석 및 시각화 도구: 데이터를 인사이트로 전환
5. 하이브리드 및 멀티클라우드 지원: 여러 환경에서 유연하게 작동

이러한 구성 요소들은 함께 작동하여 데이터를 보다 체계적이고 효율적으로 관리할 수 있게 합니다.

 

데이터 패브릭 vs. 데이터 레이크

데이터 레이크와 데이터 패브릭은 종종 혼동됩니다. 사실 모두 대규모 데이터 관리를 위한 솔루션이기 때문인데요. 하지만 그 목적과 기능에서 큰 차이가 있습니다. 

특징	데이터 레이크	데이터 패브릭
본질	대규모 원시 데이터를 저장하는 저장소	통합 및 변환된 데이터를 제공하는 아키텍처
데이터 구조	구조화/비구조화된 원시 데이터를 그대로 저장	여러 소스의 데이터를 통합하고 정제
사용 목적	빅데이터 분석 및 머신러닝	실시간 통합, 거버넌스 및 분석
실시간 처리	제한적	가능
확장성 및 유연성	저장 용량 중심으로 확장(매우 높음)	클라우드 및 온프레미스 환경 모두 지원(높음)
거버넌스 수준	추가적인 관리 도구 필요	중앙 집중식 거버넌스 내장
구현 복잡도	중간	높
유지보수 비용	낮음	중간

 

결론적으로, 데이터 레이크는 대규모 원시 데이터를 저장하는 데 적합하지만, 데이터 패브릭은 이 데이터를 실질적으로 활용할 수 있도록 통합하고 관리하는 데 초점을 맞춥니다.

 

Q: 데이터 패브릭 구현 시 가장 큰 이슈는 무엇인가요?
데이터 패브릭 구현의 주요 과제는 기존 시스템과의 통합입니다. 레거시 시스템, 다양한 데이터 형식, 보안 정책 등을 고려해야 하며, 이는 상당한 시간과 리소스가 필요한 작업입니다.

Q: 데이터 패브릭이 ROI에 미치는 영향은 어떠한가요?
데이터 패브릭 도입으로 데이터 통합 비용이 평균 30% 감소하고, 데이터 활용도는 40% 이상 증가하는 것으로 나타났습니다. 또한 의사결정 속도가 평균 25% 향상되는 효과가 있습니다.

 

Q: 데이터 패브릭을 구현하는 솔루션은 어떤 것들이 있나요?

데이터 패브릭 솔루션은 SAP Data Intelligence, TIBCO Data Virtualization, IBM Data Fabric, Microsoft Fabric 등이 있습니다. 

 

마치며, 기업 혁신의 열쇠일까?

데이터 패브릭은 앞으로도 계속 발전할 것으로 판단됩니다. AI/ML 기술의 발전, 에지 컴퓨팅의 확산, 5G 네트워크의 보급 등과 맞물려 더욱 강력한 데이터 관리 솔루션으로 진화할 것으로 예상됩니다. 

 

이는 기업들이 점점 더 복잡해지는 데이터 환경에서 경쟁력을 유지하도록 돕는 전략적 도구이기 때문입니다. 하지만 초기 도입 비용과 지속적인 유지 관리는 신중히 고려해야 할 요소입니다.

 

만약 여러분의 조직이 복잡한 데이터 생태계를 가지고 있고, 실시간으로 인사이트를 얻고자 한다면, 데이터 패브릭 아키텍처를 도입하는 것이 현명한 선택일 수 있습니다.