칼럼

[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 엔터프라이즈 빅데이터를 위한 아키텍처

발행일시 : 2017-11-13 00:00
[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 엔터프라이즈 빅데이터를 위한 아키텍처

경제환경이 급속히 변화하는 4차 산업혁명 시대에 붐으로 다가온 용어는 당연히 ‘빅데이터(Big Data)’와 AI & Deep Learning, IoT이다. 엔터프라이즈 데이터에 특별히 크다라는 의미로 ‘Big’이라는 형용사를 고유명사처럼 붙인 이유는 무엇일까? 본래 엔터프라이즈 데이터는 작고 크다는 구분없이 구조적(Structured), 반구조적(Semi-Structured), 비구조적(Unstructured) 데이터 형태를 가진다 (2017-08-17 칼럼 ‘[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 지혜로운 기업으로 가는 한 차원 높은 메타-데이터’ 참조).

엔터프라이즈 데이터 매니지먼트 시스템은 구조적 데이터를 주로 데이터베이스에 저장하여 관리해 오고 있었다. 반구조적 데이터와 비구조적 데이터는 특별히 독립적으로 만들어진 매니지먼트 시스템을 통해 관리해 왔다. 4차 산업혁명이 일어나고 있는 현재는 대용량 데이터를 관리하고 분석할 수 있는 기술이 급속히 발전하여 다양한 데이터 형태를 통합 저장, 관리할 수 있게 되었다. 이제 엔터프라이즈는 자신 보유하고 있는 모든 데이터를 통합 데이터베이스에 관리하며 비즈니스를 위한 의사결정과 미래를 예측할 수 있다.

[이재관의 엔터프라이즈 데이터 아키텍처 꿰뚫기] 엔터프라이즈 빅데이터를 위한 아키텍처

항간에 회자하고 있는 ‘빅데이터’는 엄밀히 ‘3Vs’라는 성격을 가진다. 시간당 메가-, 기가-, 테라-바이트로 생성하는 용량(Volume), 수십~수천 바이트의 데이터가 매시간 끊임없이 전송되는 속도(Velocity), 모든 데이터 형태(구조, 반구조, 비구조)를 수용한 다양성(Variety)이다. 엔터프라이즈 데이터에 대한 성격을 논할 때 일반적으로 사용하는 카테고리로 특별히 규정할 필요는 없다. 정부기관이나 기업이 다양하고 수많은 데이터를 신속하게 수집하고 보유하고 있지만, 시스템 메카니즘을 통해 이용할 수 없을 뿐이다.

엔터프라이즈는 지금 이 시점에 존재하고 있고 지속적으로 발생하고 있는 모든 데이터를 매니지먼트 시스템 내로 변환하여 수용해야 한다. 그 이후에 엔터프라이즈는 비즈니스 전략을 실현하기 위한 데이터에 기반한 의사결정 및 미래 예측 시스템을 갖추어야 한다. 엔터프라이즈는 이 과정을 통해 인간과 같은 데이터 수집 및 사고(thinking)할 수 있는 체계를 갖추게 된다. 빅데이터는 엔터프라이즈 사고 체계를 확립하고 지식 시스템을 갖추는 계기이고 사업임을 이해해야 한다.

엔터프라이즈가 데이터에 기반한 사고 및 지식 시스템을 갖추기 위해서는 데이터 아키텍처를 통해 많은 준비를 해야한다.

-비즈니스전략기획(Business Strategy Planning)을 통해 비즈니스아키텍처 정의
-비즈니스를 위한 모든 데이터 통합(Integration) – 고객 데이터 통합, 마스터 데이터 매니지먼트(MDM)
-비즈니스 아키텍처를 지향하는 데이터 품질 확보
-비즈니스 분석 및 사고 체계를 위한 비즈니스 규칙(Business Rule) 정의
-데이터 보안/프라이버시 방안 수립
-메타-데이터 리포지토리 시스템 구축
-데이터 거버넌스 체계 구축

정부기관이나 기업이 ‘빅데이터’ 시스템을 구축한다는 의미는 곧 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트 체계를 갖추는 것이고 데이터 하부구조(Infrastructure)에 기반한 사고 및 지식 시스템을 갖추는 것이다. 이 사업은 많은 전문가와 인력, 비용과 기간이 소요되므로, 점진적으로 추진해야 한다. 엔터프라이즈 데이터 아키텍처에 고객이 누구며 고객의 욕구를 만족시키기 위한 제품과 서비스의 가치를 만들어 낼 전략인 비즈니스 아키텍처로부터 데이터를 정의하는 것이다.

결론적으로 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트 프레임워크을 갖추는 기본으로 돌아갈 때, 큰 이슈로 다가온 ‘빅데이터’가 갖추어지고 4차 산업혁명에 한발짝 다가간다. 산업혁명은 고객의 욕구를 만족시키기 위한 기업의 노력에서 시작되었고 4차 산업혁명 또한 고객 각 개인의 욕구를 만족시키는 제품과 서비스를 창조해 내려는 노력에서 시작한다. 이제 엔터프라이즈는 고객 각 개인의 욕구를 만족시킬 방안을 데이터를 기반으로 사고하여 지식인 새로운 아이디어를 창조해야 하는 시점에 다가왔다.

이재관 objectjk@gmail.com 필자는 30년 전, 중소기업 전산화를 위해 프로그래머로부터 출발하여 광양제철소 생산공정 진행을 위한 데이터베이스의 데이터 정합성을 관리하며 데이터 품질 분야에 첫 발을 내디뎠다. 제임스 마틴 박사의 정보공학방법론에 매료되어 기업과 정부기관의 정보전략기획 및 정보시스템 구축 프로젝트를 위한 컨설팅을 수행하였다. 최근 2년전에 DAMA International의 Korea Chapter를 설립하여 엔터프라이즈 데이터 매니지먼트(eDM) 프레임워크를 연구하며 세계의 데이터 매니지먼트 그룹들과의 연계와 지식을 보급하는 활동을 전개해 나가고 있다.

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