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IT 트렌드 - Data Mesh를 통한 데이터 관리의 탈중앙화

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    이번 글에서는 기존 DW, Data Lake 처럼 중앙 집중식으로 데이터 관리하면서 발생되는 문제들을 해결하기 위해 최근 언급되고 있는 새로운 데이터 관리 체계인 Data Mesh 개념에 대해 살표 보겠습니다. Data Mesh 출현 배경 기업은 내/외부의 데이터를 Data Warehouse 또는 Data Lake를 통해 중앙 집중적으로 수집/통합하여 비지니스 사용자들을 지원해오고 있습니다. 과거의 전통적 On-Premise와 최신 Cloud로 전환되면서 더욱 여러 종류의 Data Source들이 출현하고 있습니다. 이렇다 보니 더 많은 데이터 이동과 복잡한 ETL 작업이 수반되고 데이터의 양은 계속 증가되고 결국 어디서 무엇을 찾을 수 있는지 매우 힘들어지는 상황이 되고 있습니다. 또, DW나 Data Lake를 관리/운영 부서들이 모두 IT 중심의 부서이다 보니 각기 다른 비지니스 사용자들의 비지니스 요구 사항에 능동적으로 대응하기가 매우 어렵다는 것입니다. 그래서 전통적인 중앙 집중식 데이터 관리를 벗어나 해결하려는 고민과 시도들이 나타나게 되었습니다. Data Mesh 이란 무엇인가? 최근 Cloud 환경에서 어플리케이션을 개발할 때 기존 Monolithic 방식보다 MicroService Architecture(MSA) 방식을 채택 사례가 증가하고 있습니다. 데이터 관리에서도 이런 MSA 방식과 같이 기존 하나의 거대한 Data Repository가 아닌 각자 Domain별로 나누어서 데이터 관리 체계를 구성하는 접근 방식 나타나고 있습니다. Data Mesh는 최종 사용자가 중요한 데이터를 Data Lake나 Data Warehouse로 통합하지 않고 전문적인 데이터 팀이 개입할 필요 없이 Domain 부서에서 운영 데이터와 분석 데이터를 관리하여 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 설계 개념입니다.  Data Mesh는 데이터 관리의 병목 현상과 사일로를 줄이고 데이터 거버넌스를 희생하지 않으면서 확장성을 가능하게 하여 ...

IT 트렌드 - Data Fabric을 통한 기업 데이터 관리의 민첩성과 탄력성 강화

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  이번 글에서는 최근 기업 데이터 환경이 더욱 복잡해지고 다양화되는 상황에서 분산된 데이터의 원활한 활용을 위해 새롭게 제시되고 있는 데이터 관리의 접근 방식인 Data Fabric에 대해 살표 보겠습니다. Data Fabric 출현 배경 많은 기업들이 데이터를 활용하여 자신들의 비지니스에 도움이 되는 방향으로 적극적으로 활용해보려고 시도하고 있습니다. 기업은 이미 비지니스 운영을 위한 다양한 업무(운영) 시스템, 데이터 분석을 위한 데이터 웨어하우스, 빅 데이터 및 데이터 레이크 등을 갖추고 운영하고 있을 것입니다. 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등의 다양한 데이터 환경과 정형, 반정형, 비정형 등의 다양한 종류의 데이터 등의 다양한 시스템과 애플리케이션들이 여기에 해당될 것입니다. 데이터가 여러 분산된 시스템에 저장되어 있다 보니, 비지니스 사용자들은 본인들이 원하는 데이터를 찾고 접근하기가 더욱 어려워지고 또한 IT 관리자는 이런 요구 사항을 지원하기 위해 더 많은 시간과 노력을 데이터 관리에 소비하고 있습니다. Gartner 등의 외부 컨설팅 및 평가 기관들은 이미 몇 년 전부터 이런 문제들의 해결책으로 Data Fabric 이라는 용어를 IT 트렌드 보고서에 제시해오고 있습니다. Data Fabric 이란 무엇인가? 먼저, Fabric이라는 용어는 직물(Weave)처럼 여러 실(선)들이 교차 연결된 것처럼 서로 다른 데이터 소스들을 하나의 플랫폼으로 통합시키고 데이터 관리를 단순화한다는 것을 의미입니다. Gartner는 Data Fabric을 데이터 및 연결 프로세스의 통합 레이어(패브릭) 역할을 하는 설계 개념으로 정의하고 있습니다. Data Fabric은 기존의 메타 데이터에 대한 검색이 가능하고 추론된 메타데이터 자산에 대한 지속적인 분석을 활용하여 하이브리드 및 다중 클라우드 플랫폼을 포함한 모든 환경에서 통합되고 재사용 가능한 데이터의 설계, 배포 및 활용을 지원합니다. Gartner - Data Fabric Architectur...

Data Intelligence 비지니스 사례 - Data Intelligence Cloud를 통한 고객 이탈 방지를 위한 데이터 프로세스 수행 절차

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   이번 글에서는  기업의 데이터 전문가 구성원들이 SAP Data Intelligence Cloud 솔루션의 도움을 받아서 데이터 중심의 혁신적 업무를 중단 없이 수행하는 모습을 설명합니다. 데이터를 최대한 활용하는 것은 기업의 성공에 매우 중요합니다. 모든 데이터를 활용하면 중요한 통찰력을 발견할 수 있습니다. 하지만 분산된 하이브리드 환경에서 데이터 가치를 극대화하려면 어떻게 해야 할까요? 다음은 통신 회사에서 고객 이탈률이 높은 이유를 파악하고 취해야 할 조치를 결정하려는 데이터 시나리오를 살펴보겠습니다. 비지니스 문제 A통신사는 계속된 고객 이탈에 대한 대응책으로 이탈이 예상된 고객군을 선별하여 마케팅 프로모션을 진행하려고 합니다. A통신사 데이터 전문가 구성원 - 데이터 엔지니어, 데이터 관리자, 데이터 과학자, 데이터 아키텍트 - 들은 SAP Data Intelligence Cloud 솔루션을 가지고 어떻게 자신들의 데이터 프로세스 업무를 구현할 것인지를 토론합니다. A통신사는 현재 고객과 관련된 데이터가 SAP S/4HANA, SAP DWC, AWS S3에 보관되어 있습니다. 데이터 조직 구성원 별 데이터 업무 수행 1. 데이터 엔지니어 데이터 연결, 통합, 오케스트레이션 SAP Data Intelligence Cloud를 사용하면 원하는 방식으로 어디서나 모든 데이터를 검색하고 연결할 수 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 전반에 걸쳐 정형, 비정형 및 스트리밍 데이터에 걸쳐 SAP 및 Non-SAP 시스템을 통합할 수 있습니다. 데이터 엔지니어인 김대리가 고객 이탈을 줄이기 위해 데이터를 연결하고 하는 방법을 살펴보겠습니다. 1단계 - 김대리는 고객과 고객 행동에 대한 사용 가능한 데이터를 연결하고 통합해야 합니다. S/4HANA와 S3에는 상세하고 집계된 고객 데이터가 있습니다. 2단계 - SAP Data Intelligence Cloud의 M...

DI 구축사례 - AB InBev : SAP 데이터를 Data Lake로 실시간 통합

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이번 글에서는 벨기에의 다국적 음료 기업인 AB InBev(AB인베브)가 다양한 데이터의 통합 즉, SAP 및 Non-SAP 데이터를 Data Lake로 통합하기 위해 Data Intelligence Cloud를 선택한 사례를 소개합니다. 회사 개요 회사 : AB InBev(AB인베브) 본사 : Leuven, Belgium 산업 : 식음료  웹사이트 :  https://www.ab-inbev.com/ Anheuser-Busch InBev(AB InBev)는 벨기에에 본사를 둔 다국적 음료 대기업입니다. 150개국에서 600개 이상의 맥주 브랜드를 운영하고 있는 세계 최대 맥주 양조업체입니다. 가장 잘 알려진 브랜드로는 Stella Artois, Budweiser, Corona가 있습니다. 고객 상황 및 문제 AB InBev는 S/4HANA, Central Finance, MDG 중심으로 글로벌 변환 프로그램인 Aurora를 진행하고 있습니다. 그들은 주요 Microsoft 고객이며 Azure에서 SAP 애플리케이션을 호스팅하고 있습니다. 그들은 SAP 및 Non-SAP 환경의 데이터를 통합하는 Brewdat이라는 Azure 기반 Data Lake를 구축하려고 합니다. 그들은 Brewdat 플랫폼에서 개발에만 집중하는 대규모 데이터 과학자 및 개발자 팀을 보유하고 있습니다. 기존 작업이 원활하게 실행되도록 하려면 SAP 데이터를 데이터 레이크에 복제해야 합니다. 따라서 주요 과제는 SAP 데이터와 Brewdat 플랫폼을 통합하는 것입니다. Aurora 환경이 HANA 런타임 라이선스에서 실행되는 동안 AB InBev는 SAP에서 Brewdat으로 데이터를 전송할 때 제한 사항에 직면하고 되었습니다. 처음에는 3rd-party 솔루션(Azure)을 사용하여 이를 달성할 계획이었지만 결국 Data Intelligence Cloud를 사용하기로 결정했습니다. 솔루션 기대 및 장점 AB InBev는 A...

DI 구축사례 - Costain : SAP BTP를 통한 영국 정부 운송 인프라 프로젝트 혁신

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SAP Business Technology Platform을 활용하여 최적의 의사결정을 통해 영국 정부의 운송 인프라 프로젝트를 혁신한 Costain 사례를 포스팅합니다. 회사 개요 회사 : Costain Group plc 본사 :  Maidenhead, England 산업 :  Construction & Engineering  웹사이트 :  https://www.costain.com/ Costain Group plc는 영국(UK)의 운송, 물, 에너지, 방위 시장 전반에 걸쳐 국가적 요구를 충족하기 위해 통합된 첨단 스마트 인프라 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 컨설팅 서비스, 디지털 기술 서비스, 자산 최적화, 복잡한 프로그램 관리를 제공하여 영국의 국가 중요 인프라 요구 사항을 제공합니다. 예를 들면 Channel Tunnel(영국과 프랑스 사이의 철도 터널), High Speed ​​2(영국의 저탄소 운송 미래에 중요한 고속 철도 운송), Crossrail(런던 지하 시스템의 대규모 업그레이드) 건설이 있습니다. Costain Group plc는 영국 최고의 엔지니어링 솔루션 제공업체 중 하나로 Times Top 50 Employers for Women, 영국에서 가장 존경받는 기업, Order of Distinction for Safety 등(https://www.costain.com/about-us/awards) 등 가치를 보여주는 많은 상을 수상했습니다. Costain Group plc는 1865년에 설립되었으며 현재 3,400명의 직원을 고용하고 있으며, 산업 디지털 혁신의 선두 주자입니다. 비지니스 문제 지하철(런던 지하철), 영국 철도역, 고속철도, 주요 고속도로를 포함하는 영국 교통부는  £600B 지출(예산) 포트폴리오의 프로젝트들을 보다 효율적으로 실행하기 위해 데이터 사용을 개선하기 위해  Costain Group plc에 연락합니다. 지출 포트폴리오 데이터에는 운송 인프라 비...

Data Intelligence - 지능형 기업에게 SAP Data Intelligence는 왜 필요한가?

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최근의 화두인 지능형 기업으로 전환에 대한 다양한 방법과 솔루션이 등장하고 있으며 그 중요성이 이전보다 더욱 인식되고 있습니다. 간단하게 말하자면, 즉 지능형 기술인   AI , 실질적으론 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 적용하여 이전에는 하지 못하는 업무를 수행하거나 수동적인 업무를 자동화하여   LOB   사용자들은 본연의 업무에 집중하도록 하여 궁극적으로 기업의 경쟁 우위에 있도록 하자는 것입니다. 기업의 지능형 기술의 접근 방법으로 크게 2가지로 구분할 수 있는데, 첫째는   S/4HANA   등 Application에 사전에 빌트인 된 머신 러닝 모델을 제공하여   LOB   사용자들이 쉽게 업무에 활용할 수 있는 High Level의 접근 방식과 둘째는 사용자가 직접 기업의 다양한 데이터를 참조하여 머신 러닝 모델을 빌드하여 업무에 적용하는 Low Level 접근 방식으로 나눌 수 있을 것입니다. 이번 포스팅에서는 후자의 경우, 직접 머신 러닝 모델을 만들어서 적용하는 과정에서 좀 더 개발 과정을 간소화하고 자동화할 수 있는 방법에 대해 이야기를 나누고 싶습니다. 머신 러닝 모델은 만들기 위해서는 다양한 머신 러닝 기법과 지식이 요구됩니다. 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, Feature Engineering, Feature Selection 등 머신 러닝을 공부하거나 경험해 보신 분이라면 이런 용어 및 절차에 익숙하실 것입니다. 그리고, 무엇보다도 데이터가 필요하며 당근 기본입니다. 하지만, 우리는 머신 러닝 실습, 예제, 교육 등에서 데이터를 기본적으로 전달 받기 때문에 데이터 획득 문제에 대해 그렇게 중요하게 생가하지 않고 당연하게 누군가 해 주겠지 하고 여겼습니다. 하지만, 현실은 그리 녹녹하지 않습니다. 어떤 주제에 대한 머신 러닝 시나리오에 대한 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 데이터는 어디에 있을까요? 네, 데이터는 다양한 시스템에 존재하고 있습니다.   S/4HAN...