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탈중앙화된 데이터 혁신의 시작
데이터 메시(Data Mesh)는 대규모 조직에서 데이터의 접근, 공유, 관리 방식을 혁신하는 탈중앙화된 기술적 접근법입니다. 이 글에서는 데이터 메시를 모르던 시절의 기존 데이터 팀의 문제점과 왜 데이터 메시라는 개념이 필요한지에 대해 알아보고, 데이터 메시 적용 전후의 조직 변화를 살펴보겠습니다.
기존 데이터 팀의 문제점과 데이터 메시의 필요성
전통적으로 많은 조직에서는 데이터 수집부터 저장, 분석까지 모든 데이터 관련 업무를 중앙 데이터 팀에 집중시켰습니다. 이러한 중앙 집중식 접근 방식은 초기에는 효율적일 수 있지만, 조직이 성장하고 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 여러 가지 문제가 발생합니다.
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병목 현상 발생: 모든 데이터 요청과 처리가 중앙 데이터 팀을 통해 이루어지기 때문에, 업무량이 급증하면 팀의 처리 능력을 초과하여 병목 현상이 생깁니다.
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도메인 지식 부족: 중앙 데이터 팀은 각 비즈니스 도메인의 전문 지식을 깊이 있게 알기 어렵기 때문에, 데이터의 맥락을 충분히 이해하지 못하고 부정확한 분석 결과를 도출할 수 있습니다.
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의사소통 문제: 데이터 요구 사항을 중앙 팀에 전달하고 피드백을 받는 과정에서 시간이 지체되고 오해가 생길 수 있습니다.
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유연성 및 확장성 저하: 빠르게 변화하는 시장 환경에 대응하기 위해서는 신속한 데이터 분석이 필요하지만, 중앙 집중식 구조에서는 이러한 요구를 충족시키기 어렵습니다.
이러한 문제들로 인해 조직 내에서 데이터 활용의 효율성이 떨어지고, 데이터 기반 의사 결정이 지연되는 등 비즈니스 성과에 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 관리와 활용 방식에 대한 새로운 접근법이 필요하게 되었습니다.
데이터 메시의 등장과 해결책
데이터 메시는 이러한 중앙 집중식 데이터 관리의 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. 데이터 오너십을 각 도메인 팀으로 이전하여, 데이터 관리와 분석을 탈중앙화함으로써 위에서 언급한 문제들을 해결하고자 합니다. 이를 통해 각 도메인 팀은 자신들의 전문 지식을 바탕으로 데이터를 직접 관리하고 활용할 수 있게 되며, 조직 전체의 데이터 활용 효율성과 유연성을 높일 수 있습니다.
데이터 메시 적용 전후의 조직 변화
적용 전의 조직
데이터 메시를 도입하기 전에는 중앙 데이터 팀이 모든 데이터 관련 업무를 담당했습니다. 예를 들어, 새로운 제품 기능을 개발하려는 팀이 데이터 분석이 필요할 때마다 중앙 데이터 팀에 요청을 해야 했습니다. 이 과정에서 데이터 액세스 권한을 얻는 데 시간이 오래 걸리고, 필요한 데이터를 추가로 확보하기 위해 복잡한 절차를 거쳐야 했습니다. 중앙 데이터 팀은 여러 도메인의 요구 사항을 모두 처리하기 어려워 업무 지연이 발생하고, 이는 전체 프로젝트의 지연으로 이어졌습니다.
적용 후의 조직
데이터 메시를 도입한 후에는 각 도메인 팀이 데이터 프로덕트를 직접 소유하고 관리하며, 이를 다른 팀과 공유합니다. 데이터 프로덕트는 글로벌 데이터 검색 도구나 포털을 통해 쉽게 발견되고 접근할 수 있습니다. 이제 제품 팀은 중앙 데이터 팀을 거치지 않고도 필요한 데이터를 바로 활용하여 새로운 기능을 빠르게 개발할 수 있습니다. 각 도메인 팀은 자신의 데이터에 대한 책임과 권한을 가지며, 피어 투 피어(peer-to-peer) 방식으로 다른 팀과 협업합니다.
데이터 메시의 핵심 원칙
1.
데이터의 도메인 오너십 원칙: 데이터의 소유권과 책임을 중앙 데이터 팀이 아닌 각 도메인 팀이 가집니다. 도메인 전문가들이 데이터를 직접 관리하고 개선함으로써 데이터 품질과 활용성을 높입니다.
2.
제품으로서의 데이터 원칙: 데이터를 단순한 부산물이 아닌 하나의 제품으로 취급합니다. 데이터 프로덕트는 명확한 데이터 공유 계약을 제공하여 사용자가 데이터를 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 합니다. 데이터 퀀텀(Data Quantum)은 데이터, 메타데이터, 코드, 정책, 인프라 등을 자율적으로 제어하고 캡슐화한 개념으로, 데이터 프로덕트의 완전한 소유와 관리를 가능하게 합니다.
3.
셀프 서비스 데이터 플랫폼 원칙: 도메인 팀들이 데이터를 손쉽게 공유하고 활용할 수 있는 셀프 서비스 데이터 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 복잡한 기술적 장애물을 제거하고 사용자 경험을 향상시켜 데이터 접근성과 생산성을 높입니다.
4.
연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙: 도메인 대표, 데이터 플랫폼 팀, 주제별 전문가로 구성된 팀이 협력하여 데이터 거버넌스 모델을 구축합니다. 이는 조직 전체의 일관된 데이터 정책과 표준을 유지하면서도 각 도메인의 자율성과 혁신을 촉진합니다.
마무리
데이터 메시는 대규모 조직에서 데이터 활용의 유연성과 효율성을 높이기 위한 혁신적인 접근법입니다. 이는 대부분의 데이터 팀이 직면하는 문제를 해결하기 위해 나온 방식으로, 데이터 메시가 꼭 정답은 아니지만 그 개념을 이해한다면 현재 데이터 팀이 겪고 있는 문제를 다시 한번 살펴보고 하나씩 개선해 나갈 수 있는 계기가 될 것입니다.
다음 시리즈에서는 데이터의 도메인 오너십 원칙에 대해 알아보고, DDD(Domain-Driven Design)에 대해서도 간략하게 살펴보려고 합니다.