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조직에 데이터 메시 도입: 적절한 시점인가?
데이터 메시를 도입하는 것이 조직에 적합한 선택인지 평가하기 위해서는 여러 측면에서 조직의 현 상태를 점검할 필요가 있습니다. 특히, 아래와 같은 평가 항목들이 중간 이상으로 나타난다면, 데이터 메시를 도입할 적절한 시점이라고 할 수 있습니다.
1. 조직의 복잡성
데이터 및 애플리케이션 증식
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조직 내에서 데이터와 애플리케이션이 얼마나 빠르게, 그리고 다양하게 증식하고 있는지를 평가합니다.
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예를 들어, 한 전자상거래 기업이 온라인 주문, 고객 피드백, 물류 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하면서 중앙 집중식 데이터 웨어하우스로는 한계가 보인다면, 데이터 메시의 도입이 필요합니다.
기존 아키텍처의 한계
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데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 같은 전통적 분석 데이터 솔루션으로는 대규모 복잡한 데이터를 효과적으로 처리하기 어려운 경우.
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비즈니스가 여러 도메인(예: 마케팅, 영업, 고객지원 등)을 캡슐화하고, 다양한 데이터 유형이 동시에 수집될 때, 중앙 집중식 솔루션으로 해결하기 어려워집니다.
2. 데이터 전략
머신러닝 및 데이터 분석 활용
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조직이 전략적 차별화를 위해 머신러닝 및 데이터 분석을 얼마나 적극 활용하고 있는지를 평가합니다.
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데이터 전략이 데이터 기반 애플리케이션과 서비스로 이어져, 비즈니스 의사 결정에 큰 영향을 미친다면 데이터 메시 도입이 유리합니다.
가치 창출 역량
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대규모 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출하려는 시도가 이루어지고 있다면, 데이터 메시의 확장성과 유연성이 큰 도움이 될 것입니다.
3. 경영진 지원
경영진의 참여 및 하향식 지원
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경영진이 데이터 메시 구현에 얼마나 적극적으로 참여하고 지원하는지, 그리고 변화에 대한 저항을 수용할 수 있는지를 평가합니다.
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예를 들어, 마감 기한을 넘어서라도 장기적 비전을 위해 플랫폼을 발전시키자는 결정을 내릴 수 있는 조직이라면, 데이터 메시 도입에 적합합니다.
4. 핵심 데이터 기술
기술 개발 능력 및 의지
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비즈니스 향상을 위해 자체적으로 데이터 기반 기술을 개발하거나, 이미 보유하고 있는 기술 역량이 충분한지 평가합니다.
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각 도메인에 분산되어 있는 데이터 애플리케이션을 단순히 사용하는 것을 넘어서, 확장하고 재구성할 능력이 있어야 합니다.
5. 얼리 어답터
신진 기술 채택 성향
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조직이 새로운 기술을 미리 채택하고, 빠르게 실패하며, 그 경험을 통해 학습하는 문화를 가지고 있는지 평가합니다.
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위험을 감수하고 실험하는 정신이 강한 조직일수록 데이터 메시 도입에 유리합니다.
6. 모던 엔지니어링
클라우드 기반 데브옵스 및 지속적 전달 지원
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클라우드 환경에서 데브옵스 문화를 구축하고, 여러 소규모 팀이 독립적으로 운영될 수 있는 기술 스택을 보유하고 있는지 평가합니다.
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데이터 메시의 목표는 중앙 집중식 팀이 아닌, 여러 팀 간의 자율적 협력을 통한 확장을 지향하기 때문에, 이러한 기술적 기반이 필수적입니다.
7. 도메인 지향 조직
비즈니스와 기술의 일치도
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조직이 비즈니스 도메인 중심으로 설계되어 있고, 각 도메인에 전담 기술 팀이 있는지 평가합니다.
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전담 팀이 비즈니스 팀과 긴밀히 협력하여 기술을 사용해 비즈니스를 활성화하고 재구성한다면, 데이터 메시 도입이 적합합니다.
8. 장기적 약속
데이터 변환 여정의 준비 정도
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조직이 데이터 변환 여정을 시작할 준비가 되었는지, 그리고 장기적으로 헌신할 의지가 있는지를 평가합니다.
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소규모로 시작하더라도, 데이터 메시를 대규모로 확장했을 때 얻을 수 있는 이점이 크며, 조직 전체가 이를 위한 비전을 공유해야 합니다.
중간 정리
위의 평가 항목들에서 대부분 중간 이상의 점수를 받고 있다면, 조직은 데이터 메시 도입에 적합한 시점에 도달한 것으로 볼 수 있습니다. 데이터와 애플리케이션이 빠르게 증식하고, 기존 중앙 집중식 아키텍처의 한계가 드러나며, 경영진과 기술 팀, 비즈니스 도메인이 모두 변화에 열려 있는 조직이라면, 데이터 메시를 도입하여 분산된 데이터 프로덕트의 자율성과 협업을 강화하는 것이 현명한 선택이 될 것입니다.
다음 글에서는 너무 길어 작성하지 못했던 15장의 나머지 부분을 다룰 예정입니다. 데이터 메시를 실행하기 위해 사용하면 좋은 프레임워크를 간단하게 소개하고, 각 프레임워크 별 특징을 설명할 예정입니다.