데이터 수집이란 무엇인가요?
데이터 수집이란 무엇인가요?
데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 저장 및 분석을 위해 대상 시스템으로 복사하는 프로세스를 말합니다. 현대적 시스템에서 데이터는 다양한 형식과 속도로 시스템과 디바이스 사이를 '흐른다'고 간주됩니다. 예를 들어 스마트 센서의 데이터는 일정한 센서 입력 흐름으로 지속적으로 수신되는 반면, 고객 판매 데이터는 하루가 끝날 때 배치 단위로 수집 및 전송될 수 있습니다. 데이터가 조직에 들어오기 전에 다양한 데이터 소스에서 검증 검사, 전처리, 오류 관리를 필요로 합니다. 데이터 수집에는 추가 분석을 위해 데이터를 안전하게 수집하는 데 필요한 모든 기술과 프로세스가 포함됩니다.
데이터 수집이 중요한 이유는 무엇인가요?
데이터 수집 프로세스는 모든 데이터 파이프라인의 첫 번째 단계입니다. 이를 통해 원시 데이터를 적절하게 수집, 준비하고 다운스트림 프로세스에 사용할 수 있습니다. 정확한 데이터 수집이 필수적인 이유는 다음과 같습니다.
데이터 우선순위 지정 지원
비즈니스 분석가와 데이터 과학자는 가장 중요한 데이터 소스의 우선순위를 지정하여 효율적인 처리 및 통합을 위한 데이터 수집 파이프라인을 구성합니다. 운영 요구 사항에 따라 우선순위가 지정된 데이터가 이동되어 정리, 중복 제거, 변환 또는 전파됩니다. 이러한 준비 단계는 효과적인 데이터 운영에 필수적입니다. 우선순위 지정 접근 방식은 비즈니스 효율성을 높이는 동시에 데이터 처리를 간소화합니다.
데이터 사일로 제거
데이터 수집은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 통합된 형식으로 변환함으로써 조직이 데이터 자산을 통합적으로 파악할 수 있습니다. 이 프로세스는 데이터 사일로를 방지하여 여러 부서가 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 함으로써 협업을 개선합니다.
자동화를 통한 가속화
데이터 수집 시스템을 구축한 후 데이터 엔지니어는 다양한 자동화 제어를 설정하여 프로세스 속도를 더욱 높일 수 있습니다. 이러한 프로세스는 이 데이터에 의존하는 AI 및 기계 학습 모델 등 다른 데이터 기반 도구에 쉽게 통합됩니다. 자동화된 데이터 파이프라인은 전체 프로세스를 간소화하는 데도 도움이 됩니다.
분석 개선
효과적인 데이터 분석을 위해서는 관련성 있는 정보가 즉시 제공되어야 합니다. 데이터를 수집하는 동안 여러 소스를 결합하거나 데이터 보강 활동을 수행할 수 있습니다. 데이터 수집 계층은 데이터를 데이터 웨어하우스나 전문 데이터 마트 같은 적절한 스토리지 시스템으로 전달하여 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터 액세스를 보장합니다. 데이터에 대한 온디맨드 액세스를 통해 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능합니다. 조직은 데이터 분석 결과를 사용하여 보다 정확한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 수집 프로세스 유형은 무엇인가요?
데이터 수집 및 접근 방식은 데이터의 볼륨, 속도, 사용 사례에 따라 달라집니다.
배치 데이터 수집
배치 수집 도구는 지정된 기간에 데이터를 수집하여 여러 데이터 항목 그룹을 한번에 수집합니다. 일반적으로 하루가 끝날 때, 주말 또는 월말 같이 예약된 간격으로 데이터를 검색하도록 설정됩니다. 예를 들어 이미지 편집 소프트웨어는 하루가 끝날 때 편집한 모든 이미지를 클라우드에 자동으로 업로드합니다.
대량의 데이터를 배치로 처리하는 경우 프로세스 속도가 빠를 수도 있지만 대량의 데이터가 포함된 경우 프로세스 속도가 느려질 수도 있습니다. 전송 속도가 느리고 오류가 있는 경우 배치를 다시 시작하려면 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다. 배치 처리를 사용하는 엔지니어는 내결함성이 있는 파이프라인을 생성하여 배치가 마지막으로 중단된 지점부터 시작할 수 있습니다.
이 접근 방법은 과거 데이터를 분석하려는 경우 또는 타이밍이 중요하지 않은 경우에 가장 적합합니다. 실시간에 가까운 데이터 또는 실시간 데이터를 수집하려면 다음 방법 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다.
스트리밍 데이터 수집
스트리밍 데이터 수집 도구는 연속 판독을 수행하는 IoT 센서에서 데이터를 수집할 때처럼 데이터가 생성되는 즉시 데이터를 수집합니다. 스트리밍은 최신 데이터에 대한 액세스를 보장하지만 리소스를 많이 사용할 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 손실을 유발하고 데이터 스트림에 격차를 만들 수 있는 시스템 또는 네트워크 오류와 네트워크 지연을 처리해야 합니다.
스트리밍 데이터 수집에는 두 가지 접근 방식이 있습니다.
풀 기반 수집
수집 도구는 소스를 쿼리하고 데이터 추출을 수행합니다. 연속적으로 수행되거나 사전 설정된 간격으로 수행될 수 있습니다.
푸시 기반 수집
데이터 소스는 새 정보를 생성하는 즉시 데이터를 수집 도구로 푸시합니다.
마이크로 배치 수집
마이크로 배치 데이터 수집은 연속 데이터 스트림을 이산 스트림이라는 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 나눕니다. 이 접근 방법은 배치 처리의 장점과 스트리밍 수집의 장점을 모두 제공합니다. 실시간 처리가 필요하지만 전체 스트리밍에 리소스가 너무 많이 소모되는 시나리오에 적합한 방법입니다. 하지만 마이크로 배치 방법은 순수한 스트리밍 수집에 비해 여전히 약간의 지연이 발생합니다.
마이크로 배치 처리는 스트리밍과 관련된 높은 비용을 지불하지 않고도 거의 실시간으로 데이터를 수집할 수 있는 비용 효율적인 방법입니다.
이벤트 기반 수집
푸시 기반 수집의 특수한 형태입니다. 이벤트 기반 시스템은 특정 이벤트나 트리거가 발생할 때(연속적으로 또는 설정된 간격으로 발생하지 않음) 데이터를 수집합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 주문 처리, 고객 알림, 시스템 모니터링 같은 애플리케이션에 사용됩니다. 이 방법은 필요한 경우에만 데이터를 수집하여 불필요한 데이터 이동이 줄고 리소스 사용이 최적화됩니다. 하지만 제대로 작동하려면 잘 정의된 이벤트 트리거와 이벤트 처리 메커니즘이 필요합니다.
변경 데이터 캡처
변경 데이터 캡처(CDC) 시스템은 데이터베이스 복제, 증분 데이터 웨어하우징, 분산 시스템 간 동기화에 일반적으로 사용되는 이벤트 기반 수집의 한 유형입니다. 데이터 수집 도구는 전체 데이터세트를 전송하지 않고 데이터베이스의 변경 내용만 수집합니다. CDC는 트랜잭션 로그 이벤트를 모니터링하여 삽입, 업데이트, 삭제를 식별하고 거의 실시간으로 다른 시스템에 전파합니다. CDC는 데이터 전송 비용을 최소화하고 효율성을 개선하지만 기본 데이터베이스 시스템의 지원이 필요하며 일부 처리 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
데이터 수집, 데이터 통합, ETL의 차이점은 무엇인가요?
이러한 개념은 종종 혼동되지만 중요한 차이점이 있습니다.
데이터 수집과 데이터 통합 비교
데이터 통합은 서로 다른 데이터세트를 하나의 통합된 보기로 결합하는 것을 말합니다. 이 용어는 여러 소스 시스템의 데이터를 단일 대상 시스템으로 이동하고, 데이터를 병합하며, 불필요한 데이터를 제거하고, 중복 데이터를 제거한 다음 심층적인 인사이트를 위해 분석하는 작업을 포괄하는 용어입니다. 예를 들어 고객 프로필 데이터를 주문 구매 데이터와 통합하면 특정 연령 집단 또는 위치 인구 통계의 주문 선호도에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 수집은 모든 데이터 통합 파이프라인의 첫 번째 단계입니다. 그러나 데이터 통합에는 수집 외에도 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 데이터 쿼리를 비롯한 다른 도구 및 기술이 포함됩니다.
데이터 수집과 ETL 및 ELT 비교
추출, 변환, 로드(ETL)는 여러 단계 또는 홉에서 데이터 품질을 개선하는 다단계 아키텍처의 한 유형입니다. ETL에서는 데이터가 소스에서 추출되고 분석 도구에서 원하는 형식으로 변환된 다음 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 같은 데이터 스토리지 시스템에 로드됩니다.
추출, 로드, 변환(ELT)은 ETL의 데이터 변환 및 로드 세그먼트 순서가 뒤바뀐 대체 파이프라인입니다. 단일 홉 아키텍처이므로 대상 시스템에서 데이터가 로드되고 변환됩니다.
데이터 수집은 ETL 및 ELT의 두 파이프라인 모두에서 추출 및 로드 단계를 말합니다. 그러나 ETL과 ELT는 모두 변환 단계에서 데이터를 처리하여 단순한 데이터 수집 이상의 기능을 수행합니다.
데이터 수집의 과제는 무엇인가요?
조직이 데이터를 수집할 때 고려해야 할 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
규모 조정
데이터 볼륨이 크고 시간이 지남에 따라 데이터 속도가 증가하기 때문에 조직에서 데이터 수집 시스템을 확장하는 것은 어려운 일입니다.
수평적 스케일링 및 수직적 스케일링
조직은 두 가지 주요 스케일링 전략을 사용합니다. 수평적 스케일링에서는 수집 워크로드를 여러 노드에 분산합니다. 병목 현상을 방지하려면 효율적인 로드 밸런싱과 조정이 필요합니다. 수직적 스케일링은 단일 노드 내 처리 능력 향상에 의존하므로 엔지니어링이 더 쉬울 수 있지만 노드의 처리 능력에 의해 제한됩니다. 이때 주요 과제는 처리 파이프라인이 지연이나 시스템 장애를 유발하지 않고 증가하는 데이터를 처리할 수 있도록 하는 것입니다.
스케일링 문제를 해결하기 위해 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 수평적 스케일링을 실시간 데이터 수집을 수행할 수 있습니다. 또는 Amazon EMR을 사용하여 Apache Spark, Trino 및 기타 빅 데이터 워크로드를 쉽게 실행하고 확장할 수 있습니다.
서버리스 아키텍처
서버리스 파이프라인은 인스턴스 구성 및 배포가 필요하지 않은 온디맨드 데이터 수집 아키텍처입니다. 서버리스 아키텍처는 가변 데이터 수집 패턴 또는 이벤트 기반 수집에 가장 적합합니다.
예를 들어 Amazon Data Firehose 및 AWS Lambda를 사용하여 AWS에서 서버리스 통합 파이프라인을 빌드할 수 있습니다.
보안
데이터를 수집할 때, 특히 민감한 정보를 처리할 때는 보안과 규정 준수가 중요한 사안입니다. 조직은 데이터 수집, 전송, 저장에 엄격한 요구 사항을 부과하는 데이터 프라이버시 규정을 준수해야 합니다.
다음은 수집 중 데이터 보안에 대한 몇 가지 모범 사례입니다.
- 전송 중 데이터 및 저장 중 데이터 암호화
- 액세스 제어 및 인증 메커니즘
- 개인 식별 정보(PII)를 보호하기 위한 데이터 마스킹 및 익명화 기법
AWS에서 수집하는 동안 데이터 보안을 보호하기 위해 다음과 같은 서비스를 사용할 수 있습니다.
- Amazon Macie: 기계 학습 및 패턴 매칭을 사용하여 민감한 데이터 검색
- AWS Key Management Service: AWS 워크로드에서 데이터 암호화
- AWS PrivateLink: 데이터를 인터넷에 노출하지 않고도 Amazon Virtual Private Clouds(VPC)와 AWS 서비스의 연결성 지원.
네트워크 신뢰성
네트워크 장애, API 장애, 일관되지 않은 데이터 가용성으로 인해 데이터 수집 프로세스가 중단될 수 있습니다. 이러한 이벤트는 데이터 손상과 같은 문제를 야기합니다. 어느 한 소스에서 데이터 과부하가 발생하면 데이터가 손실되거나 데이터 웨어하우스와 같은 시스템이 일시적으로 느려질 수 있습니다. 데이터 흐름의 급증을 관리하려면 적응형 스로틀링이 필요할 수 있습니다. 데이터 수집 도구는 배압 관리를 통해 처리 용량에 맞는 속도로 수신 데이터를 처리할 수 있습니다.
장애가 발생한 데이터 처리를 재시도하는 방법도 또 다른 오류 처리 전략입니다. 데이터 수집 도구는 손상되거나 누락된 데이터를 식별하면 소스에 재전송 요청을 보냅니다. 재시도하면 정확도가 높아지지만 예상 처리량과 지연 시간에 영향을 미칠 수 있습니다.
AWS에서 자동화된 재시도를 구현하려면 AWS Step Functions를 사용하여 자체 워크플로를 생성할 수 있습니다. 반면 Amazon Kinesis는 인바운드 데이터 흐름을 관리하기 위한 구성 가능한 정책 및 프로세스를 제공합니다.
데이터 품질
다양한 소스에서 데이터 수집 파이프라인에 데이터가 도착하더라도 조직에 적용할 수 있는 일관된 형식일 것이라는 보장은 없습니다. 원시 데이터 소스에는 누락된 값, 잘못된 데이터 형식, 스키마 불일치가 포함될 수 있습니다. 비정형 데이터로 작업할 때는 특히 그렇습니다. 균일성이 없으면 상호 작용 계층과 정리 계층이 추가되기 때문입니다.
데이터 수집 도구는 일반적으로 데이터 품질 검사를 포함하며, 데이터 검증, 정리, 표준화 방법을 구현합니다. 자동화된 중복 제거, 스키마 적용, AI 기반 이상 탐지는 오류가 데이터 파이프라인으로 더 확산되기 전에 오류를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AWS의 데이터 품질 도구로는 품질 규칙 및 자동화를 위한 AWS Glue, 데이터 카탈로그 작성 및 거버넌스를 위한 Amazon DataZone이 포함됩니다.
데이터 수집 프레임워크는 어떻게 더 나은 비즈니스 의사 결정을 지원하나요?
정확한 데이터에 적시에 액세스하면 팀에서 트렌드를 더 빠르게 파악하고, 변화하는 고객 요구에 대응하며, 전략을 실시간으로 조정할 수 있습니다. 조직은 직감이 아닌 증거에 기반하여 의사 결정을 내릴 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.
안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 통한 신뢰 구축
고객과 규제 기관은 기업이 책임감 있게 데이터를 처리하기를 기대합니다. 잘 설계된 데이터 수집 프로세스는 데이터가 안전하게 수집 및 전송되고 안전하게 데이터에 액세스하도록 보장하여 이러한 기대치를 충족하는 데 도움이 됩니다.
즉각적인 운영 개선 외에도 다양한 이점을 제공합니다. 규정 준수의 신뢰성이 향상되고 데이터 웨어하우스에서 보안 데이터 처리를 입증하면 여러 팀에서 내부 신뢰를 구축하고 고객 신뢰를 강화할 수 있습니다.
비즈니스 전반에서 규정 준수 및 보고 간소화
신뢰할 수 있는 데이터 수집 프로세스를 통해 조직은 규제 요구 사항을 충족하고 감사를 간소화할 수 있습니다. 비즈니스 전반의 데이터를 일관되고 안전하게 수집하면 명확하고 추적 가능한 운영 기록이 생성됩니다. 특히 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 미국 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법(HIPAA) 또는 지불 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)과 같은 표준을 준수하는 데 중요한 역할을 합니다.
자동화된 데이터 수집은 인적 오류의 위험을 줄이고 필요한 데이터를 적시에 캡처할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 보다 쉽게 정확한 보고서를 생성하고, 감사자 요청에 응답하며, 데이터 관행이 투명하고 통제되고 있음을 입증할 수 있습니다.
여러 팀에서 더 빠른 혁신 지원
데이터를 안정적으로 수집하고 신속하게 사용할 수 있으면 비즈니스 전반의 여러 팀에서 애자일 역량이 강화될 수 있습니다. 예를 들어 제품, 마케팅, 운영 팀은 IT 팀이 데이터세트를 준비할 때까지 기다리지 않고도 가설을 테스트하고, 고객 관계 관리(CRM) 시스템에서 결과를 측정하며, 반복할 수 있습니다. 이러한 팀은 자동화된 통합 파이프라인을 통해 신선하고 신뢰할 수 있는 데이터에 셀프 서비스 방식으로 액세스하여 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있습니다.
AWS는 데이터 수집 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS는 다양한 데이터 유형을 AWS 클라우드 데이터베이스나 기타 분석 서비스로 수집할 수 있는 서비스와 기능을 제공합니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
- Amazon Data Firehose는 스트리밍 데이터의 볼륨과 처리량에 맞게 자동으로 규모가 조정되는 Kinesis 서비스 제품군에 속하며, 지속적인 관리가 필요하지 않습니다.
- AWS Glue는 간단하고 비용 효율적인 방식으로 데이터를 분류, 정리, 변환하고 여러 데이터 저장소 간에 안정적으로 전송하는 완전관리형 서버리스 ETL 서비스입니다.
- AWS Transfer Family는 AWS 스토리지 서비스 내외부로 파일을 이동할 수 있는 안전한 완전관리형 전송 서비스입니다.
- AWS 데이터베이스 및 AWS Database Migration Service(DMS)는 모든 AWS 데이터베이스 서비스에서 변경 내용을 캡처 및 스트리밍하는 메커니즘을 제공합니다. Amazon DynamoDB 또는 Amazon Neptune의 네이티브 CDC를 사용할 수 있으며, 이를 통해 데이터 통합 파이프라인의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 또 다른 옵션으로, 원본의 트랜잭션 로그에서 변경 내용을 추출하는 AWS Database Migration Service(DMS)를 사용할 수 잇습니다. DMS는 이러한 장기 실행 복제 작업에 대한 복구 기능을 지원하는 고가용성 서비스입니다. 그런 다음 Amazon MSK, Amazon Kinesis 또는 AWS Glue를 사용하여 데이터 스트림을 선택적으로 변환 및 배포할 수 있습니다.
- Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)는 오픈 소스 Apache Kafka를 스트림 수집에 사용하는 애플리케이션을 쉽게 빌드하고 실행할 수 있는 완전관리형 서비스입니다.
또한 Amazon EC2와 Amazon EMR에 사용자 지정 데이터 수집 플랫폼을 설치하고 자체 스트림 스토리지 계층과 처리 계층을 빌드할 수 있습니다. 이렇게 하면, 어려운 인프라 프로비저닝을 피하고 다양한 스트림 스토리지와 처리 프레임워크에 액세스할 수 있습니다.
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