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전략적 변곡점: 왜 지금 데이터 메쉬(Data Mesh)를 도입해야 하는가
데이터 메쉬(Data Mesh)는 데이터에 대한 접근 방식, 태도, 그리고 기술이 변화하는 전략적 변곡점 이후에 도입되는 혁신적인 데이터 관리 패러다임입니다. 전략적 변곡점이란 이전의 기술을 철회하고 새로운 기술을 채택하는 순간을 의미합니다. 비즈니스의 복잡성과 규모, 데이터 사용의 다양성이 증가함에 따라 조직의 영향력은 커지지만, 변곡점 이후에도 기존의 분석 방식을 고수하면 그 영향력은 다시 감소하게 됩니다. 그러나 데이터 메쉬를 적용하면 새로운 성장을 맞이하여 조직의 영향력(변화에 대응할 수 있는 민첩성, 데이터로부터의 가치 창출 가능성 등을 의미)을 다시 높일 수 있습니다.
이번 글에서는 우리가 현재 왜 이러한 전략적 변곡점에 위치해 있는지, 그리고 데이터 메쉬가 어떻게 이러한 도전 과제를 해결할 수 있는지 다섯 가지 주요 관점에서 살펴보겠습니다.
1. 데이터에 대한 높은 기대치
오늘날 데이터 지향 비즈니스를 구축하는 것은 경영진의 전략에서 최우선 목표 중 하나입니다. 데이터는 지능형 서비스와 제품을 만드는 데 있어 가장 중요한 요소이며, 실시간 비즈니스에서 의사 결정을 뒷받침하는 핵심 자산입니다.
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개인화된 사용자 경험 제공: 고객별 데이터에 기반하여 최상의 사용자 경험을 제공합니다.
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운영 비용 및 시간 절감: 데이터 기반 최적화를 통해 효율성을 높입니다.
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직원의 의사 결정 지원: 경향 분석과 비즈니스 인텔리전스를 통해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 장려합니다.
과거에는 BI(Business Intelligence)를 중심으로 고도로 전문화된 팀이 데이터를 관리하고 제공했습니다. 그러나 이제는 데이터 민주화를 통해 조직 내의 많은 사람들이 데이터를 기반으로 액션을 취할 수 있어야 합니다. 이는 데이터에 대한 접근성과 활용성을 높여 조직 전체의 역량을 강화하는 것을 의미합니다.
2. 데이터의 이분법적 분화
현대 조직이 겪고 있는 기술적 복잡성은 운영 데이터와 분석 데이터로 분리해온 방식에서 비롯됩니다. 이는 다음과 같은 문제를 야기합니다:
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사일로화된 팀 구조: 두 가지 데이터를 관리하는 팀이 분리되어 소통과 협업이 어려워집니다.
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복잡한 기술 스택 증가: 각 데이터 유형을 지원하기 위한 기술 스택이 늘어나 관리 부담이 커집니다.
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데이터 통합의 어려움: 두 데이터를 통합하기 위한 추가적인 노력이 필요하며, 이로 인해 데이터 파이프라인(ETL)이 복잡해집니다.
운영 데이터 플레인과 분석 데이터 플레인으로 나뉜 구조는 중간을 잇기 위해 복잡한 데이터 파이프라인을 필요로 하며, 이는 점차 파편화되고 유지 보수가 어려워집니다. 이러한 이분법적 분화는 데이터 활용의 효율성을 저해하고, 빠른 의사 결정을 어렵게 만듭니다.
3. 스케일: 전례 없는 새로운 걸림돌
기존에는 데이터의 양, 속도, 다양성 측면에서 대규모 데이터를 처리하기 위한 기술 솔루션이 발전해왔습니다. 그러나 이제는 데이터의 오리진(Origin)과 위치(Location)라는 새로운 종류의 스케일에 직면하고 있습니다.
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다양한 데이터 소스: 비즈니스를 운영하는 모든 시스템, 고객과의 모든 접점, 심지어 외부 조직에서도 데이터가 생성됩니다.
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데이터 액세스의 복잡성: 다양한 위치에 있는 데이터를 실시간으로 액세스하고 처리해야 하는 요구가 증가합니다.
이러한 전례 없는 스케일의 다양성을 가진 데이터 소스는 기존의 중앙화된 데이터 수집 방식으로는 대응하기 어렵습니다. 이제는 데이터를 중앙으로 모으는 것이 아니라, 데이터를 연결하고 분산된 상태에서 관리하는 방식으로의 전환이 필요합니다.
4. 비즈니스의 끊임없는 복잡성과 변동성
현대 비즈니스 환경은 끊임없이 변화하며, 이러한 변화는 데이터에 직접적으로 반영됩니다.
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신속한 피처 전달: 새로운 기능과 서비스를 빠르게 제공해야 합니다.
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서비스 추가 및 변경: 비즈니스 요구에 따라 서비스를 유연하게 조정해야 합니다.
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새로운 접점과 파트너십: 고객과의 새로운 접점, 비즈니스 파트너와의 협업이 늘어납니다.
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기업 인수 및 합병: 조직 구조의 변화로 데이터 환경도 재구성됩니다.
이러한 복잡성과 변동성 속에서 조직은 데이터의 흐름을 정확히 파악하고, 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다. 이벤트가 발생한 시점에 신뢰할 수 있는 고품질의 데이터에 액세스할 수 있어야 하며, 이를 위해 데이터 플랫폼은 이벤트 발생 시점과 분석 시점 사이의 시공간적 거리를 좁혀야 합니다.
5. 데이터 투자 및 수익률 간의 불협화음
많은 기업들이 데이터에 막대한 투자를 하고 데이터 서비스를 구축했지만, 기대한 만큼의 수익률이 돌아오지 않는 경우가 많습니다.
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기술 인력 부족: 데이터 및 AI 솔루션을 구축하고 실행하는 데 필요한 전문 인력이 부족합니다.
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조직과 기술의 병목 현상: 중앙 집중식 구조와 복잡한 거버넌스가 혁신을 저해합니다.
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데이터 활용의 마찰: 데이터 검색, 테스트, 액세스 및 사용 과정에서 여러 장애물이 존재합니다.
과거의 솔루션이 오늘날의 투자 수준에 비해 만족스러운 결과를 내지 못하는 이유를 명확히 이해하고, 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식이 필요합니다.
정리하기
우리는 위에서 언급한 다섯 가지 상황에 놓여 있으며, 이는 우리가 전략적 변곡점에 위치하고 있음을 의미합니다. 이러한 변곡점에서는 기존의 데이터 관리 방식으로는 더 이상 조직의 영향력을 유지하거나 확대하기 어렵습니다.
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데이터 메쉬(Data Mesh)는 이러한 도전 과제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션입니다. 데이터 메쉬는 데이터에 대한 접근 방식과 기술, 조직 문화를 근본적으로 변화시켜 데이터로부터의 가치 창출을 극대화합니다.
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데이터의 도메인 오너십 강화: 각 도메인이 데이터에 대한 책임을 지고 관리하여 민첩성과 품질을 높입니다.
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제품으로서의 데이터: 데이터를 독립적인 제품으로 취급하여 사용자 중심의 데이터 서비스를 제공합니다.
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셀프 서비스 데이터 플랫폼 구축: 기술과 인력의 병목 현상을 해소하고, 개발자와 사용자가 쉽게 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다.
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연합 컴퓨팅 거버넌스 적용: 중앙 집중식 거버넌스의 한계를 극복하고, 자동화된 정책과 표준을 통해 일관성을 유지합니다.
데이터 메쉬를 도입함으로써 조직은 변화하는 비즈니스 환경에 민첩하게 대응하고, 데이터로부터 새로운 가치를 창출하여 지속적인 성장과 혁신을 이룰 수 있습니다.
마무리
다음 글에서는 이러한 전략적 변곡점 이후에 데이터 메시를 도입함으로써 조직이 얻을 수 있는 구체적인 이점과 기대 효과에 대해 자세히 알아보겠습니다.