데이터가 지배하는 시대에 우리가 주목해야 할 중요한 개념 중 하나는 ‘데이터옵스(DataOps)’입니다. 이 글에서는 데이터옵스의 정의부터 그 목표, 데브옵스와의 관계에 이르기까지 데이터옵스의 모든 측면을 탐구해보겠습니다. 여러분의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 함께 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
데이터옵스란?
데이터옵스는 데이터 중심의 기업을 지원하기 위한 민첩한 프로세스 지향 방법론입니다. 이는 데브옵스(DevOps) 팀과 데이터 엔지니어, 데이터 과학자들이 협력하여 효율적인 데이터 분석 개발 및 제공을 목표로 합니다. 시장조사 업체인 가트너는 데이터옵스를 조직 전반의 데이터 관리자와 소비자 간의 커뮤니케이션과 통합, 자동화를 개선하는 방법론으로 정의합니다.
데이터옵스의 목표
데이터옵스의 궁극적인 목표는 애플리케이션 설계, 개발 및 유지보수를 데이터와 데이터 분석을 기반으로 효율화하는 것입니다. 이는 데이터 관리 및 제품 생산 방식의 개선뿐만 아니라, 이러한 개선이 비즈니스 목표와 어떻게 조율되는지에 초점을 맞춥니다. 가트너에 따르면, 이러한 목표는 데이터와 데이터 모델, 관련 아티팩트의 예측 가능한 전달 및 변화 관리를 통해 빠르게 가치를 제공하는 것을 포함합니다.
데이터옵스와 데브옵스
데브옵스는 개발팀과 운영팀을 결합하여 소프트웨어 개발 수명 주기에 지속적인 제공을 목표로 하는 소프트웨어 개발 방법론입니다. 데이터옵스는 이 개념을 바탕으로, 데이터 전문가들을 추가하여 조직 전반적으로 데이터 흐름의 협업적 개발과 지속적인 사용에 초점을 맞춥니다.
데이터옵스의 차별성
데이터옵스와 데브옵스는 비슷해 보이지만, 데이터옵스는 단순히 ‘데이터를 위한 데브옵스’라고 볼 수 없습니다. 데이터옵스 관찰가능성 및 자동화 소프트웨어 전문 업체인 데이터키친에 따르면, 데이터옵스는 데이터 운영 관리라는 추가적인 측면을 포함합니다. 이는 데이터 분석을 활용하는 소프트웨어의 속도 향상 뿐만 아니라, 데이터 운영 자체의 효율성과 신뢰성을 동시에 증진시키는 것을 의미합니다.
데이터옵스 원칙
데이터옵스는 현대 비즈니스에서 필수적인 개념으로 부상하고 있습니다. 이 글에서는 데이터옵스의 기본 원칙과 그것이 어떻게 다양한 산업 분야에 적용될 수 있는지에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 데이터옵스의 역사적 뿌리부터 현대적 적용에 이르기까지, 이 방법론이 비즈니스 환경에 어떤 변화를 가져오고 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.
데이터옵스의 출발점: 애자일 방법론
데이터옵스의 근간은 애자일 방법론에 있습니다. 이 접근법은 고객 만족을 최우선 목표로 삼으며, 지속적인 분석 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 애자일 방법론은 변화에 신속하게 대응하고, 고객 요구사항을 빠르게 파악하여 이를 충족시키는 것을 핵심 가치로 삼습니다.
데이터옵스 성명서
데이터옵스팀은 실제로 작동하는 분석과 그로 인해 얻어지는 인사이트에 큰 가치를 두고 있습니다. 이 팀들은 데이터 분석의 성과를 인사이트 기반으로 측정하며, 변화를 수용하고 고객 요구의 진화를 지속적으로 이해하기 위해 노력합니다. 이들은 목표 중심으로 조직화되며, 지속 가능하고 확장 가능한 프로세스를 추구하고, “영웅주의”를 지양하는 문화를 가지고 있습니다.
재현 가능한 결과의 중요성
데이터옵스팀은 데이터, 툴, 코드, 환경을 처음부터 끝까지 조율하여 재현 가능한 결과를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이들은 분석 파이프라인을 린(lean) 제조 라인과 유사하게 보며, 고객과 팀원, 운영 통계로부터 얻는 피드백을 정기적으로 반영합니다.
데이터옵스가 잘 맞는 분야
오늘날 많은 기업들이 머신 러닝의 도입을 확대하고 있으며, 데이터옵스는 이러한 머신 러닝의 엔드 투 엔드 요구사항을 지원하는 데 매우 적합한 접근 방식입니다. 테드 더닝과 엘렌 프리드먼은 이를 강조하며, 데이터옵스가 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어링의 협업을 강화하고, 모델 배포 과정에서 운영 부서로의 원활한 전환을 지원한다고 언급합니다.
실무에서의 데이터옵스
데이터옵스를 실무에 적용하기 위해서는 기업이 대규모 데이터를 처리하고 실시간 이벤트에 대응할 수 있는 데이터 관리 전략을 발전시켜야 합니다. 이는 데브옵스를 기반으로 한 교차 기능팀을 포함하며, 개발자, 운영 전문가, 데이터 전문가 간의 긴밀한 협업과 커뮤니케이션을 필요로 합니다.
더닝은 데이터옵스팀 내에서 데이터 과학자의 역할에 대해 언급하며, 이들이 개발팀과 밀접하게 협력해야 한다고 강조합니다. 이러한 통합은 데이터 과학자와 개발팀이 서로의 작업 방식과 문화를 이해하고 적응하는 데 도움이 됩니다.
데이터옵스팀을 구성하는 방법
데이터옵스팀 구축은 현대 비즈니스 환경에서 갈수록 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 데이터옵스팀을 효과적으로 구성하는 방법과 각 팀원의 역할에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 데이터옵스팀 구성의 핵심 원칙부터 각 팀원의 역할에 이르기까지, 이러한 팀이 비즈니스에 어떤 긍정적인 영향을 미칠 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.
데이터옵스팀 구성의 시작
데브옵스 기반 기업 대부분은 데이터옵스팀의 핵심 요소를 이미 갖추고 있습니다. 데이터 집약적 개발이 필요한 프로젝트를 파악한 후, 데이터 교육을 받은 인력을 팀에 추가하는 것으로 시작할 수 있습니다. 이러한 인력은 데이터 과학자보다는 데이터 엔지니어인 경우가 많습니다.
데이터옵스 엔지니어의 중요성
데이터옵스 엔지니어는 프로세스 구현과 팀워크를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들은 개발부터 프로덕션에 이르기까지 원활한 작업 흐름을 보장하고, 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 및 기타 리소스의 사용 가능성을 보장하는 오케스트레이션을 설계합니다.
다양한 전문성의 결합
많은 데이터옵스팀은 서로 겹치는 기술을 가진 개인들로 구성됩니다. 이들 각자는 데이터옵스팀 내에서 다양한 역할을 맡을 수 있으며, 이는 팀의 다양성과 유연성을 증대시킵니다.
데이터옵스팀의 주요 전문 영역
포레스터의 부사장 겸 수석 분석가인 미셸 고츠에 따르면, 데이터옵스팀의 주요 전문 영역에는 데이터베이스, 통합, 데이터에서 프로세스까지의 오케스트레이션, 데이터 정책 배포, 데이터 및 모델 통합, 데이터 보안 및 개인정보 통제 등이 포함됩니다.
데이터옵스팀의 공통 목표
데이터옵스팀은 구성 방식에 관계없이 공통된 목표를 공유해야 합니다. 이 목표는 팀이 지원하는 서비스가 데이터 기반으로 운영되어야 한다는 것입니다.
데이터옵스 역할의 다양성
고츠에 따르면, 데이터옵스팀에 포함되는 역할에는 데이터 전문가, 데이터 엔지니어, 수석 데이터 엔지니어 등이 있습니다. 이들은 각각 데이터 환경과 개발 모범사례 지원, BI 및 분석 지원, 제품 및 고객 대면 결과물 개발 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행합니다.
데이터옵스 연봉과 인기 있는 툴
데이터옵스 분야가 급속히 성장함에 따라, 이 분야의 전문가들에 대한 수요와 그들의 연봉은 상당한 관심을 받고 있습니다. 이 글에서는 데이터옵스와 관련된 주요 직종과 그들의 평균 연봉 범위에 대해 탐구하고, 가장 인기 있는 데이터옵스 툴에 대해서도 알아보겠습니다. 데이터옵스 전문가들이 사용하는 도구들과 그들의 경제적 가치에 대한 이해는 이 분야에 대한 통찰력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터옵스 관련 직종의 연봉
페이스케일(PayScale)의 데이터에 따르면, 데이터옵스 관련 직종의 연봉 범위는 다음과 같습니다:
- 분석 관리자: 연봉 7만 2,000달러에서 13만 4,000달러 사이
- 부 데이터 과학자: 연봉 6만 1,000달러에서 10만 1,000달러 사이
- 데이터 분석가: 연봉 4만 6,000달러에서 8만 9,000달러 사이
- 데이터 설계자: 연봉 8만 1,000달러에서 16만 2,000달러 사이
- 데이터 엔지니어: 연봉 6만 7,000달러에서 13만 4,000달러 사이
- 데이터 과학자: 연봉 7만 달러에서 13만 7,000달러 사이
인기 있는 데이터옵스 툴
데이터옵스 분야에서 사용되는 인기 있는 도구들은 다음과 같습니다:
- 센서스(Census): 리버스 ETL에 특화된 운영 분석 플랫폼으로, 데이터 웨어하우스의 데이터를 CRM이나 광고 플랫폼과 같은 실무 시스템에 동기화합니다.
- 데이터브릭스 레이크하우스 플랫폼(Databricks Lakehouse Platform): 데이터 웨어하우징과 AI 사용 사례를 통합하는 데이터 관리 플랫폼입니다.
- 데이터폴드(Datafold): 데이터 품질 문제를 감지 및 수정하기 위한 데이터 품질 플랫폼입니다.
- 데이터키친(DataKitchen): 엔드 투 엔드 다중 툴, 다중 환경 데이터 파이프라인을 조율하는 데이터 관찰가능성 및 자동화 플랫폼입니다.
- Dbt: 데이터 파이프라인을 만들기 위한 데이터 변환 툴입니다.
- 텡구(Tengu): 데이터 및 파이프라인 관리를 위한 데이터옵스 오케스트레이션 플랫폼입니다.
데이터옵스에 관찰가능성이 꼭 필요한 이유
데이터옵스의 세계에서 관찰가능성(observability)의 중요성은 매우 큽니다. 이 글에서는 데이터옵스에서 관찰가능성이 왜 필수적인지, 그리고 그것이 비즈니스와 데이터 관리에 어떤 영향을 미치는지에 대해 탐구해보겠습니다. 하루의 일과를 통해 발생하는 다양한 데이터 관련 문제들을 예로 들어, 관찰가능성의 중요성을 실제적인 상황에 빗대어 설명하고자 합니다.
데이터옵스의 일상적인 도전
데이터옵스는 매일 다양한 도전에 직면합니다. 아침부터 밤까지 이어지는 일련의 사건들은 데이터 파이프라인의 견고성과 데이터 통합의 효율성이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 재무 실적 대시보드의 정확성, 고객 포털의 최신 가격 정보, 디지털 마케팅 피드의 반영 문제, 머신러닝 모델을 위한 최신 데이터 집합의 로드 실패 등은 모두 데이터옵스 팀의 긴급한 대응을 요구하는 사항들입니다.
관찰가능성의 필요성
데이터 관리나 데이터옵스 팀은 데이터 호수와 데이터 웨어하우스를 만들고 지원하는 데 큰 노력을 기울입니다. 이상적으로는 실시간 데이터 스트림, 데이터 통합 플랫폼, API 통합 등을 제공해야 하지만, 많은 조직이 여전히 데이터 처리 스크립트와 수동 워크플로우에 의존하고 있습니다. 이러한 방식은 데이터 파이프라인의 견고성을 저해하고, 문제 발생 시 즉각적인 대응을 어렵게 만듭니다.
과거와 현재의 차이
과거에는 데이터 통합 툴이 부족하여 데이터 품질 문제를 수동으로 해결해야 했습니다. 로그 분석을 통해 문제의 원인을 찾는 작업은 유닉스 툴의 전문가가 되는 길이었습니다. 하지만 현재는 데이터 파이프라인에 관찰가능성을 구현하는 강력한 툴들이 존재합니다. 이러한 툴들은 데이터옵스 팀이 단순히 데이터 소스를 연결하고 변환하는 것을 넘어, 데이터 통합을 안정적으로 수행하고 데이터 품질 문제를 효율적으로 해결하는 데 필수적입니다.
데이터옵스의 관찰가능성은 비단 기술적 문제 해결에만 국한되지 않습니다. 이는 전략적인 데이터 관리와 데이터 주도적 비즈니스 결정에도 큰 영향을 미칩니다.
데이터 신뢰성 확보에 유용한 데이터옵스 관찰가능성
데이터옵스 분야에서의 관찰가능성은 현재 기업들에게 매우 중요한 이슈입니다. 이 글에서는 데이터옵스의 관찰가능성이 어떻게 데이터 신뢰성을 확보하는 데 도움이 되는지, 그리고 이것이 기업의 데이터 관리 및 비즈니스 결정에 어떤 영향을 미치는지에 대해 깊이 있게 탐구하겠습니다. 관찰가능성이 데이터옵스에서 차지하는 역할과 중요성을 다양한 전문가의 견해를 바탕으로 심도 있게 살펴보겠습니다.
데이터옵스에서의 관찰가능성의 중요성
관찰가능성은 데브옵스 팀이 이미 오래전부터 도입한 방식이며, 데이터옵스 분야에서도 이와 유사한 목적으로 활용되고 있습니다. 이는 중앙화된 애플리케이션 로그 파일, 애플리케이션 성능 모니터링, AI 옵스 플랫폼의 사용 등을 포함하여, 데이터 파이프라인의 안정성을 보장하고 데이터 품질 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터옵스의 관찰가능성 목표
데이터옵스의 관찰가능성 목표는 데이터 파이프라인을 분석하고 안정적인 데이터 제공을 보장하는 것입니다. 몬테 카를로의 공동 창업자인 리오르 가비시는 데이터옵스 수명 주기의 각 단계에서 데이터의 상태를 이해하는 조직의 역량으로 관찰가능성을 정의합니다. 어센드.io의 CEO 숀 냅은 관찰가능성이 파이프라인의 실시간 운영 상태와 데이터 형태 추세 등을 식별하는 데 도움이 된다고 강조합니다.
관찰가능성이 비즈니스에 미치는 영향
데이터 기반 조직에서 데이터 파이프라인의 안정성과 신뢰성은 매우 중요합니다. 비즈니스 리더, 직원, 고객 모두에게 영향을 미치기 때문에, 관찰가능성 도구는 조직에 있어 필수적입니다. 특히 데이터 시각화 및 준비 도구를 사용하는 시민 데이터 과학자에게는 더욱 중요합니다.
관찰가능성의 실질적 의미
코랄로직스의 개발자 지지자 크리스 쿠니는 관찰가능성을 단순히 대시보드에 그래프를 그리는 것이 아니라, 전체 스택을 포괄하는 엔지니어링으로 정의합니다. 이는 팀이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 해주는 중요한 요소입니다.
데이터옵스와 데브옵스의 관찰가능성
데이터옵스와 데브옵스의 관찰가능성은 비즈니스의 기술적 측면에서 매우 중요한 요소입니다. 이 글에서는 데이터옵스와 데브옵스에서 관찰가능성이 어떻게 활용되는지, 그리고 이것이 각 분야에 어떤 영향을 미치는지에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 관찰가능성의 중요성과 이를 향상시키기 위한 다양한 도구와 전략에 대해 살펴보겠습니다.
데이터옵스와 데브옵스에서의 관찰가능성
데브옵스 팀은 인프라, 네트워크, 애플리케이션, 서비스, 데이터베이스를 포괄할 때 다양한 모니터링 툴을 사용합니다. 데이터옵스도 이와 유사하게 동작하며, 데이터를 활용하는 데 도움이 되는 다양한 시스템을 필요로 합니다. 칼립티아의 창업자이자 CEO인 에두아르도 실바는 데이터 파이프라인이 폭넓은 목적지로 데이터를 전송할 수 있도록 해야 한다고 말합니다.
업체 중립적 오픈소스 솔루션의 중요성
실바는 여러 개의 데이터 호수와 데이터베이스, 데이터 통합 플랫폼을 활용하는 조직들에게 업체 중립적인 오픈소스 솔루션을 추천합니다. 이러한 데이터 플랫폼에 내장된 데이터옵스 관찰가능성 기능은 구성하고 배포하기 쉬울 수 있지만, 여러 플랫폼에 걸쳐 작동하는 전체적인 데이터 관찰가능성 기능을 제공하지 않을 수도 있습니다.
필요한 기능과 도구
액셀데이터.io의 CTO 애쉬윈 라지브는 엔터프라이즈 데이터 관찰가능성이 병목 현상을 해결하고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하고 운영하는 데 중요하다고 강조합니다. 라지브는 데이터옵스 팀이 사고를 예측하고 방지할 수 있도록, 효율적인 데이터 제공, 적절한 탐색 및 드릴다운 기능을 갖춘 도구를 API 및 SDK와 함께 사용해야 한다고 설명합니다.
로우 코드 기능이 있는 데이터옵스 툴
데이터옵스에서 로우 코드(low-code) 기능의 중요성은 빠르게 성장하는 데이터 중심 비즈니스 환경에서 매우 큽니다. 이 글에서는 로우 코드 기능이 있는 데이터옵스 툴이 왜 필요한지, 그리고 이것이 데이터 관찰가능성 및 데이터 품질 관리에 어떤 영향을 미치는지에 대해 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 로우 코드 접근 방식이 데이터옵스와 데브옵스에서 어떻게 효율성을 높이는지에 대해 다양한 전문가의 견해를 바탕으로 심도 있게 살펴보겠습니다.
데이터옵스에서 로우 코드의 중요성
데이터옵스의 관찰가능성은 신뢰성과 적시 데이터 전달에 초점을 맞춥니다. 이를 달성하기 위해, 콜레스의 공동 창업자이자 CEO인 아몬 페트로시안은 비즈니스 및 엔지니어링 팀이 적절히 정제, 관리, 변환된 데이터에 액세스할 수 있어야 한다고 강조합니다. 현재 데이터 애플리케이션의 발전에 따라, 조직은 코드 우선 접근 방식의 유연함을 제공하면서 GUI 기반의 엔터프라이즈급 규모를 가능하게 하는 툴에 집중해야 합니다.
데이터옵스와 데브옵스에서의 로우 코드 활용
데이터옵스와 데브옵스 모두에서 로우 코드 자동화 툴에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 이러한 툴은 코더가 아닌 사용자도 데이터 준비 및 시각화 작업을 할 수 있도록 하며, 동시에 개발자가 견고한 실시간 데이터 파이프라인을 개발하는 데 필요한 API와 툴을 제공합니다. 이는 데이터옵스 수명 주기의 핵심 구성요소인 데이터 관찰가능성 솔루션을 다양한 데이터 환경에 걸쳐 쉽게 구현하고 배포할 수 있도록 합니다.
데이터옵스의 로우 코드 툴로의 전환
이러한 로우 코드 툴의 도입은 데이터옵스 팀이 사고를 더 빠르게 예측하고 해결할 수 있도록 하며, 데이터 품질과 문제 해결 과정을 간소화합니다. 이는 기업이 데이터 기반 결정을 더 효과적으로 내리고, 전체적인 비즈니스 효율성과 성과를 개선하는 데 크게 기여합니다.
분산된 데이터 파이프라인 모니터링
분산된 데이터 파이프라인 모니터링은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 복잡하고 중요한 과제입니다. 이 글에서는 안정적인 데이터 파이프라인을 모니터링하는 데 직면하는 도전과 해결 방안을 깊이 있게 탐구해보겠습니다. 대기업의 관찰가능성 플랫폼의 한계와 분산된 데이터 생태계에서의 데이터 관리의 어려움에 대해 다양한 전문가의 의견을 바탕으로 살펴보겠습니다.
대기업에서의 데이터 파이프라인 모니터링 도전
엠퍼시스의 CHRO 스라칸스 카라는 대형 엔터프라이즈 내에서 많은 사고를 사전에 방지하는 데의 어려움을 언급합니다. 여러 클라우드와 레거시 환경을 관통하는 트랜잭션에 대한 충분한 통찰력이 부족한 것이 큰 문제입니다. 테라데이터의 최고 제품 책임자 힐러리 애쉬튼은 현대 데이터 생태계의 태생적인 분산성으로 인해 데이터 상태를 관리하기 어렵다고 지적합니다.
데이터 파이프라인 신뢰도 구축
애쉬튼은 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 위해 텔레메트리 데이터를 활용한 360도 시야가 필요하다고 말합니다. 데이터 신선도, 누락된 레코드, 스키마 변경, 알 수 없는 오류 등을 식별하고 교정하는 것이 중요합니다. 이러한 프로세스에 머신러닝을 내장하여 작업을 자동화하는 것도 중요한 전략입니다.
기술의 발전과 현재의 도전
과거의 기술에 비해 오늘날의 데이터 관찰가능성 툴은 매우 발전했습니다. 그러나 여전히 많은 기업들이 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축과 고품질의 데이터 처리에 어려움을 겪고 있습니다. 비즈니스 리더와 파트너가 되어 민첩하고 증분적 구현을 추구하는 것이 필요합니다. 신뢰할 수 없는 데이터를 기반으로 한 데이터 시각화와 머신러닝 모델은 잘못된 결정으로 이어질 수 있기 때문입니다.
마무리
결론적으로, 데이터옵스는 오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서 필수적인 구성 요소입니다. 이 글을 통해 탐구한 바와 같이, 데이터옵스는 데이터 분석, 관리, 통합 및 전달의 효율화를 추구하며, 비즈니스와 기술적 의사 결정에 근본적인 변화를 가져옵니다. 데이터옵스는 데브옵스의 기본 원리를 활용하고 확장하여, 데이터의 신뢰성, 접근성 및 사용성을 강화합니다.
관찰가능성, 로우 코드 접근 방식, 분산된 데이터 파이프라인 관리 등 데이터옵스의 다양한 측면은 조직이 데이터를 보다 효과적으로 관리하고 활용할 수 있게 합니다. 이러한 접근 방법들은 데이터의 질과 신뢰성을 향상시키고, 조직 전반에 걸쳐 더 나은 비즈니스 통찰력과 의사 결정을 가능하게 합니다.
마지막으로, 기업들은 데이터옵스의 원칙과 관행을 채택함으로써 데이터 중심의 문화를 조성하고, 기술 혁신을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 데이터옵스의 적절한 구현과 발전은 기업이 데이터의 힘을 최대한 활용하여 혁신을 추구하고 성장을 가속화하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.