불충분한 데이터 레이크 계획의 누락된 비용

데이터 레이크와 최신 데이터 플랫폼은 통합된 중앙 저장소에서 구조화되지 않은, 반구조화된, 구조화된 방대한 양의 데이터 세트를 수집, 처리 및 저장할 수 있는 기능을 약속합니다. 그러나 프로젝트와 팀에 명확한 목표와 포괄적인 구현 계획이 없는 시나리오에서는 투자가 곧 매우 비싼 프로젝트 실패로 이어질 수 있습니다.

이 블로그에서는 불충분한 계획이 어떻게 상업적 가치를 크게 제공하지 못하고 확장성이 부족하고 통합이 제한적인, 결국 구현 실패로 이어지는 형편없는 아키텍처로 나타나는지에 대해 논의합니다.

데이터 레이크 이해

데이터 레이크는 스키마에 독립적인 방식으로 많은 처리 없이도 기본 형식으로 데이터를 수집할 수 있는 데이터 저장에 대한 현대적인 접근 방식입니다. 기존 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 스키마 온 리드 접근 방식을 허용하는데, 이는 본질적으로 처리 및 컴퓨팅 중심 변환을 다운스트림 애플리케이션에서 필요할 때까지 연기할 수 있음을 의미합니다. 이러한 유연성 덕분에 데이터 팀은 머신 러닝 및 AI와 같은 기존 분석을 넘어선 사용 사례에 대한 데이터 리소스를 준비할 수 있습니다.

그러나 정의된 계획이 없다면 이러한 유연성은 혼란으로 이어질 수밖에 없고, 그 결과 데이터 레이크 구현이 실패하게 됩니다. 즉, "데이터 늪"이 되는 것입니다.

불충분한 계획의 함정

계획이 부족한 데이터 아키텍처

모든 IT 프로젝트는 명확한 목표와 목적을 정의하는 것으로 시작해야 합니다. 구현이 보증된 목표 없이 시작되면 결과적으로 나오는 아키텍처는 종종 필요한 응집력이 부족합니다. 부적절한 데이터 레이크 계획은 종종 다음과 같은 결과를 초래합니다.

• 조각화된 저장소: 정의된 구조가 없으면 데이터가 무질서하게 저장될 수 있으며, 이로 인해 데이터 접근이 복잡해지고, 사용자가 관련 데이터와 통찰력에 접근하여 검색하기 어려워질 수 있습니다.
• 비효율적인 메타데이터 관리: 데이터 카탈로그는 데이터 레이크 성공을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 잘 계획된 데이터 레이크에는 포괄적인 데이터 카탈로그로 뒷받침되는 강력한 메타데이터 관리 관행이 확실히 포함될 것입니다. 메타데이터를 통해 사용자는 데이터를 더 잘 알 수 있습니다. 효과적인 메타데이터 관리가 없으면 통찰력이 종종 묻히는 "데이터 늪"으로 이동할 위험이 있습니다.
• 열악한 데이터 품질: 적절한 계획이 없다면 팀은 종종 어둠 속으로 빠져들고, 어떤 데이터가 데이터 레이크로 들어가는지 명확히 알지 못합니다. 이러한 모호함은 일관되지 않은 데이터 형식과 신뢰할 수 없는 데이터 입력으로 이어지며, 궁극적으로 전체 시스템의 무결성과 사용성을 손상시킵니다.

디자인의 확장성 부족

미래의 성장을 고려하지 못한 설계는 데이터 볼륨이 확장됨에 따라 어려움을 겪을 수밖에 없습니다. 데이터 볼륨이 증가하면 더 높은 스토리지 볼륨과 컴퓨팅 요구 사항이 필요합니다. 이 영역에서 계획이 부족하면 일반적으로 다음과 같은 결과가 발생합니다.

• 리소스 병목 현상: 초기 아키텍처는 수평 또는 수직으로 확장할 수 없어 성능이 느려지고 시스템 다운타임이 발생할 수 있습니다. 이는 종종 데이터 통화로 번창하는 비즈니스 환경에서 지연되고 아마도 진부한 통찰력으로 이어집니다.
• 높은 미래 비용: 성장과 비즈니스 요구 사항의 변화를 고려하지 않은 초기 계획이 형편없으면 종종 비즈니스 기대에 부응하지 못합니다. 배포 후 확장성을 위해 시스템을 개조하면 프로세스가 복잡해지고 처음부터 성장을 처리하도록 설계하는 것보다 훨씬 더 비쌀 수 있습니다.

확장성, 스토리지 및 컴퓨팅 요구 사항이 계획 단계부터 처리되도록 신중하게 고려해야 합니다. 이렇게 하면 병목 현상을 방지하는 동시에 데이터 레이크가 조직의 성장하는 요구 사항에 따라 진화할 수 있습니다.

미래의 필요와 요구 사항에 대한 고려 부족

데이터 팀은 종종 데이터 레이크 구현 계획에 대해 근시안적이 됩니다. 현재의 요구 사항을 해결하는 것이 중요하지만, 미래의 요구 사항과 진화하는 목표도 처리해야 합니다. 그렇지 않으면 다음과 같은 결과가 발생할 수 있습니다.

• 제한된 유연성: 변화하는 요구 사항에 따라 데이터 레이크는 미래의 분석이나 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 완벽하게 지원하지 못할 수 있으며, 그럴 경우 데이터 팀과 최종 사용자는 실행 가능한 통찰력을 적시에 추출하지 못할 수 있습니다.
• 통합 기회의 놓침: 미래의 워크플로나 새로운 기술을 예상하지 못하면 데이터 레이크가 다른 시스템 및 애플리케이션과 원활하게 통합되지 않을 수 있습니다. 이는 통찰력에 대한 리드 타임을 늘려 기회 비용에서 손실된 달러로 이어질 것입니다.

현재 및 미래의 비즈니스 목표를 통합한 전략적 계획은 회복성 있는 데이터 인프라를 구축하는 데 매우 중요합니다.

기존 워크플로 및 레거시 시스템과의 제한된 통합

대규모 조직에는 데이터 팀이 새로운 데이터 레이크에 연결하고자 할 수 있는 수많은 과거 데이터 소스와 레거시 시스템이 있습니다. 그래도 계획이 제대로 이루어지지 않으면 기술 구현에 많은 중점을 두는 반면 운영 중단을 피하기 위해 신중하게 매핑해야 하는 기존 워크플로와 레거시 시스템에 대한 종속성은 간과합니다. 여기에서의 모든 감독은 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다.

• 사일로화된 데이터: 데이터 레이크가 올바르게 매핑되지 않고 기존 워크플로와 일치하지 않으면 임무에 중요한 데이터가 고립된 상태로 남아 있을 가능성이 높으며, 이로 인해 서로 다른 사일로가 생성되고 조직 내에서 단일 진실의 소스를 만드는 목표가 훼손됩니다.
• 운영상의 비효율성: 레거시 시스템은 종종 데이터 레이크와 인터페이스해야 하는 프로세스를 확립했습니다. 제한된 통합은 이러한 프로세스를 중단시켜 전반적인 생산성을 저하시킬 수 있습니다.

성공적인 구현을 위해서는 데이터 레이크가 상호 운용 가능하도록 설계되어야 합니다.

부적절한 계획의 결과

데이터 레이크 프로젝트에서 계획이 부족하면 직접적인 결과는 엄청납니다.

• 데이터 늪: 명확한 구조와 거버넌스가 없다면 데이터 레이크는 데이터 늪으로 전락할 수 있습니다. 즉, 관리할 수 없는 쓸모없는 정보의 저장소가 될 수 있습니다.
• 증가하는 비용: 조직이 확장성과 통합을 위해 시스템을 개량하는 데 어려움을 겪으면서 계획이 부족하면 예상치 못한 비용이 발생하는 경우가 많습니다.
• 놓친 사업 가치: 결국 데이터 레이크의 명확한 목표가 부족하고 설계가 잘못되면 데이터 레이크가 비효율적이 되어 조직이 데이터 레이크가 제공하려는 전략적 통찰력을 얻지 못하게 됩니다.
• 잘못된 결정: 계획이 부족하면 다운스트림 분석 애플리케이션에서 품질이 낮은 데이터가 사용될 수 있으며, 이로 인해 잘못된 통찰력을 얻고 잘못된 의사 결정이 초래될 수 있습니다.

실패를 피하기 위한 모범 사례

이러한 함정을 예방하려면 조직에서 포괄적인 계획 접근 방식을 채택해야 합니다.

• 명확한 목표 정의: 데이터 레이크가 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악합니다. IT, 비즈니스 및 분석 팀의 주요 이해 관계자를 참여시켜 통합된 비전을 만듭니다.
• 확장성을 위한 디자인: 현재 요구 사항을 충족하고 향후 데이터 볼륨과 사용 패턴에 맞춰 확장할 수 있을 만큼 유연한 아키텍처를 구축합니다.
• 기존 시스템과 통합: 레거시 시스템 및 기존 워크플로와의 원활한 통합을 계획합니다. 이를 통해 데이터가 조직 전체에서 원활하게 흐를 수 있습니다.
• 거버넌스 계획: 처음부터 강력한 데이터 거버넌스 정책과 견고한 메타데이터 관리 관행을 수립합니다. 이러한 조치는 데이터 레이크를 체계적이고 안전하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 모범 사례를 구현하면 데이터 레이크 배포의 성공 가능성이 크게 높아져 조직이 계획상의 실수에 시달리지 않고 데이터 이니셔티브를 활용할 수 있습니다.

생각을 폐쇄

데이터 레이크는 의심할 여지 없이 비즈니스 가치를 제공할 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 올바르게 계획하고 구현하지 않으면 실패할 심각한 위험도 있습니다. 프로젝트 계획 및 범위 설정 단계에서 팀은 종종 미래 호환성, 확장성, 통합 및 상호 운용성과 같은 핵심 문제를 해결하지 못합니다. 계획, 확장성, 통합 및 설계를 우선시함으로써 조직은 데이터 레이크와 최신 데이터 플랫폼의 진정한 잠재력을 끌어내 데이터의 진정한 잠재적 가치를 이끌어낼 수 있습니다.
기억해야 할 점: 성공적인 데이터 레이크 구현은 데이터가 흐르기 훨씬 전에 시작됩니다. 모든 것은 명확한 계획으로 시작됩니다.