데이터 통합이란 무엇이며 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

모든 비즈니스는 매일 수많은 데이터를 생성합니다. 일반적인 비즈니스는 엔터프라이즈 데이터를 저장하기 위해 여러 온프레미스 시스템과 수백 개의 애플리케이션을 사용합니다. 따라서 데이터는 오늘날의 비즈니스가 번창하는 데 사용하는 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다.

이제 기업은 매초 엄청난 양의 데이터를 생산하고 있지만, 그 데이터는 적절하게 관리되고 통합되지 않으면 아무 소용이 없습니다. 수많은 데이터가 쌓여 궁극적으로 관리할 수 없게 될 수 있습니다. 그리고 여기에서 데이터 통합이 시작됩니다.

프로세스는 전체 데이터 거버넌스 프로세스의 주요 구성 요소 중 하나로 등장했습니다. 기존 데이터를 신속하게 공유해야 하는 필요성이 높아짐에 따라 기업에서는 데이터 통합 ​​빈도가 증가하고 있습니다.

데이터 통합 ​​프로세스에는 일반적으로 마스터 서버, 데이터 소스 네트워크, 마스터 서버에서 데이터에 액세스하는 사용자를 비롯한 몇 가지 공통 요소가 포함됩니다. 이 하나의 데이터 세트로 작업하면 기업에서 더 나은 결정을 내리고 더 나은 고객 경험을 제공하며 더 나은 협업을 위해 부서를 조정할 수 있습니다.

따라서 더 이상 고민하지 않고 데이터 통합의 개념과 이것이 기업의 차세대 주요 관심사인 이유를 이해해 보겠습니다.

데이터 통합이란 무엇입니까?

데이터 통합은 서로 다른 소스의 데이터를 하나의 통합된 보기로 결합하는 프로세스입니다. 통합은 수집 프로세스에서 시작 되며 다양한 소스에서 통합 보기로 데이터를 추출, 변환 및 로드 하는 ETL 접근 방식을 사용합니다 . 데이터 통합은 궁극적으로 분석 도구가 실행 가능하고 효과적인 비즈니스 인텔리전스 를 생성할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 고객 데이터 통합에는 판매, 마케팅, 계정과 같은 서로 다른 비즈니스 시스템에서 각 고객에 대한 정보를 추출하는 작업이 포함되며, 이러한 정보는 보고, 분석 및 고객 서비스에 사용할 단일 고객 보기로 결합됩니다.

데이터 통합은 모든 종류의 데이터(정형, 비정형, 배치 및 스트리밍)를 통합하여 인벤토리 데이터베이스의 기본 쿼리에서 복잡한 예측 분석 에 이르기까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

이제 데이터 통합이 무엇인지 알았 으므로 비즈니스에서 데이터 통합을 사용할 때의 이점에 대해 알아보겠습니다.

데이터 통합이 왜 중요한가요?

빅 데이터 통합에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.

Global News Wire 에서 보고한 바와 같이 데이터 통합 ​​시장은 2021년 116억 달러에서 2026년 196억 달러에 이르러 CAGR 11%로 성장할 것으로 예상됩니다.

조직이 파트너 간에 데이터베이스를 병합하려고 하든 정부 부서에서 부서 간의 데이터 사일로를 제거하려고 하든 데이터 통합 ​​시스템 은 지루한 데이터 조작 방법을 완화하는 데 필수적인 역할을 할 수 있습니다.

따라서 비즈니스에 데이터 통합 ​​솔루션 을 사용할 때의 몇 가지 이점이 있습니다.

1. 효율성 향상 및 시간 절약: 회사에서 데이터 통합과 같은 기술을 비즈니스 프로세스에 통합하면 해당 데이터를 준비하고 분석하는 데 걸리는 시간이 크게 줄어듭니다. 통합 보기의 자동화는 데이터를 수동으로 수집할 필요도 없습니다.

이러한 작업에서 절약된 시간은 분석 및 실행에 사용되어 조직을 보다 생산적이고 경쟁력 있게 만들 수 있습니다.

2. 오류 감소: 회사의 데이터 리소스와 관련하여 따라잡아야 할 사항이 많습니다. 데이터를 수동으로 수집하려면 직원이 탐색하려는 모든 위치와 계정을 알아야 합니다. 또한 데이터 세트가 정확하고 완전한지 확인하기 전에 필요한 모든 소프트웨어 를 설치해야 합니다. 데이터 저장소가 추가되고 해당 직원이 알지 못하는 경우 불완전한 데이터 세트가 생깁니다.

데이터 통합이 이루어지면 직원은 필요할 때마다 가장 정확한 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 지루한 수작업과 데이터 조작을 줄여 오류를 최소화합니다.

3. 보다 현명한 비즈니스 의사 결정 지원: 데이터 통합을 통해 기업 내에서 투명한 비즈니스 프로세스를 수행할 수 있습니다. 데이터 통합 ​​시스템 은 기업이 원하는 방식으로 다양한 내부 시스템에서 데이터를 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 데이터를 명확하게 이해할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 프로세스에 대한 모든 결정이 빠르고 현명하게 이루어질 수 있습니다.

4. 협업 개선: 모든 부서의 직원, 때로는 서로 다른 물리적 위치에 있는 직원은 비즈니스 프로젝트를 위해 회사 데이터에 액세스해야 합니다. 또한 거의 모든 부서의 직원이 나머지 비즈니스에 필요한 데이터를 개선하고 생성하고 있습니다.

데이터를 통합하면 모든 사람이 전체 조직의 데이터에 대한 통합 보기에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 조직 전체의 협업과 통합 이 향상됩니다.

5. 더 가치 있는 데이터 제공: 데이터 통합 ​​프로세스 시간이 지남에 따라 비즈니스 데이터의 가치가 향상됩니다. 데이터가 중앙 집중식 리포지토리 시스템에 통합됨에 따라 품질 문제가 식별되고 개선 사항이 구현되어 보다 정확한 데이터가 생성됩니다. 이는 품질 분석의 기반이 됩니다.

데이터 통합에 사용되는 기술

빅 데이터 통합 의 필요성은 데이터가 내부 소스는 물론 외부 소스에서도 들어올 때 발생합니다. 이는 데이터 소스의 복잡성, 불일치 및 볼륨에 따라 다양한 유형의 데이터 통합 ​​기술을 사용하여 달성됩니다.

다양한 유형의 데이터 통합 기술을 하나씩 살펴보고 비즈니스 인텔리전스 프로세스를 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

1. 데이터 통합: 데이터 통합은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 중앙 집중식 데이터 리포지토리를 만듭니다. 이 중앙 집중식 리포지토리는 데이터 분석 및 보고와 같은 다양한 목적으로 사용됩니다.

데이터 통합을 다른 데이터 통합 ​​기술과 차별화하는 핵심 요소는 데이터 대기 시간입니다. 데이터 대기 시간은 다른 소스에서 데이터를 검색하여 데이터 저장소로 전송하는 데 걸리는 총 시간으로 정의됩니다.

대기 시간이 짧다는 것은 데이터 저장소에서 비즈니스 인텔리전스 및 분석 에 최신 데이터를 사용할 수 있음을 의미합니다.

데이터 통합에 사용되는 기술과 비즈니스 요구 사항에 따라 이 대기 시간은 몇 초에서 몇 시간 또는 그 이상까지 다양할 수 있습니다. 그러나 데이터 기술의 발전으로 데이터를 통합하고 거의 실시간 또는 실시간으로 대상으로 변경 사항을 전송할 수 있습니다.

2. 데이터 전파: 데이터 전파는 애플리케이션을 사용하여 이벤트 기반 기반으로 한 위치에서 다른 위치로 데이터를 복사합니다. EDR(엔터프라이즈 데이터 복제) 및 EAI(엔터프라이즈 애플리케이션 통합)는 데이터 전파에 사용할 수 있습니다.

EDR은 두 데이터베이스 간에 데이터를 전송하는 데 더 자주 사용되지만 EAI는 두 시스템 간의 비즈니스 트랜잭션 처리와 같은 목적을 위한 링크를 제공합니다.

3. 데이터 연합: 이 기술은 다양한 소스의 데이터를 통합하는 가상 데이터베이스를 생성합니다. 그런 다음 사용자는 가상 데이터베이스를 조직의 모든 데이터에 대한 단일 정보 소스로 사용합니다.

이 기술에서는 데이터 검색 및 액세스를 위한 균일한 사용자 인터페이스 를 만들기 위해 데이터 추상화가 수행됩니다. 결과적으로 응용 프로그램이나 사용자가 가상 ​​데이터베이스를 쿼리할 때마다 쿼리가 관련 기본 데이터 소스로 전송됩니다.

즉, 데이터는 데이터 연합에서 온디맨드 방식으로 제공됩니다.

4. 데이터 웨어하우징: 이 유형의 데이터 통합에는 공통 저장 영역을 사용하여 데이터를 정리, 형식 지정 및 저장하는 작업이 포함됩니다. 이 기술에서는 조직 전체의 모든 애플리케이션에서 데이터를 데이터 웨어하우스 로 복사합니다 . 여기에서 데이터 분석가가 쿼리할 수 있습니다.

소스 애플리케이션 대신 웨어하우스에서 데이터를 쿼리한다는 것은 분석가가 앱이나 소프트웨어의 성능에 영향을 미치는 것에 대해 걱정할 필요가 없다는 것을 의미합니다.

또한 데이터 분석가는 중앙의 단일 위치에서 모든 데이터를 볼 수 있으므로 데이터의 정확성과 일관성을 확인할 수 있습니다.

5. 미들웨어 데이터 통합: 미들웨어 데이터 통합은 소스 시스템과 중앙 데이터 저장소 간에 미들웨어 애플리케이션을 사용하는 것을 포함합니다. 미들웨어는 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스나 데이터베이스와 같은 리포지토리로 보내기 전에 데이터를 검증하는 데 도움이 됩니다.

[또한 읽기: 기업을 위한 데이터 과학 및 분석에 대한 전체 가이드 ]

실제 데이터 통합 ​​사용 사례

데이터 통합은 데이터의 진정한 잠재력을 발견하는 첫 번째 단계입니다. 기업이 모든 정보를 한 곳에 모을 때 그 안에서 가장 정확하고 중요한 통찰력을 찾는 것이 가능해집니다.

데이터 통합 ​​소프트웨어 는 현재 의료, 통신, 소매를 비롯한 대다수 산업에서 사용되고 있습니다. 이러한 산업은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 데이터 통합 ​​기술을 채택하고 있으며 이것이 경쟁 우위를 제공하는 것입니다.

다음은 이 기술이 다양한 부문과 산업의 비즈니스 에 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는 데이터 통합의 실제 사용 사례입니다 .

1. 의료: 환자를 치료하려면 세심한 주의와 치료 기록에 대한 액세스가 필요합니다. 이전에는 환자 데이터가 시스템 전체에 분산되어 궁극적으로 치료가 손상되었습니다. 그러나 데이터 통합을 통해 병원에서는 가능한 한 많은 데이터를 하나의 종합적인 기록으로 통합하기 시작했습니다. 이는 결과적으로 환자 결과를 개선하고 건강과 웰빙을 향상시키며 비용을 절감하는 결과를 가져왔습니다.

2. 소매: 소매업체는 매일 수많은 데이터를 처리합니다. 따라서 성능 추적은 모든 관련 데이터를 한 곳에 보관하는 데 전적으로 의존합니다. 데이터 통합을 통해 소매업체는 다양한 매장과 채널 내에서 판매, 재고 및 기타 중요한 지표를 원활하게 관리할 수 있습니다.

3. 금융: 금융 업계는 사기 방지 및 탐지, 신용 위험 측정, 교차 판매/상향 판매 기회 극대화, 가치 있는 고객 유지를 위해 데이터 통합을 수용하기 시작했습니다.

[또한 읽기: 기계 학습이 핀테크 산업의 금융 사기 탐지에 도움이 되는 방법 ]

4. 마케팅: 마케팅은 데이터 통합이 중요해진 또 다른 영역입니다. 여기에는 의도한 시간에 적절한 청중에게 메시지를 보내는 것이 포함됩니다. 상황이 미세하게 조정되지 않으면 마케팅 캠페인이 순식간에 중단될 수 있습니다.

수천 또는 잠재적으로 수백만 명의 소비자에 대한 정보를 관리하는 것은 데이터 통합을 위한 적절한 통합 채널과 도구 없이는 불가능합니다. 실망스러운 캠페인과 마케팅 예산 낭비로 이어질 수 있습니다. 데이터를 통합하는 것이 최신 상태를 유지하고 체계적으로 유지하는 유일한 방법입니다.

5. 통신: 양질의 고객 서비스는 통신에서 매우 중요하며 이를 위해서는 데이터 통합이 중요합니다. 다양한 소스의 데이터를 통합하면 회사와 고객 관계에 대한 360도 뷰를 제공합니다. 낮은 고객 만족도와 더 많은 고객 서비스 요청으로 이어지는 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다.

데이터 통합의 과제

데이터 통합에서 데이터 관리 팀이 직면하는 일반적인 문제에는 일관되지 않은 데이터 사일로 통합, 증가하는 데이터 볼륨 유지, 데이터 품질 문제 해결이 포함됩니다. 글로벌 운영을 하는 조직에서는 통합해야 하는 시스템의 수와 분산 특성이 복잡성을 가중시킵니다.

데이터 볼륨은 계속해서 빠르게 증가하고 있으며 이는 IoT가 더욱 발전하고 저렴한 클라우드 개체 스토리지 서비스의 사용이 증가함에 따라 증폭될 것입니다.

데이터 통합 ​​소프트웨어 는 모든 데이터의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요하지만 필요한 통합 작업을 성공적으로 관리하고 계획하는 것은 복잡한 프로세스입니다.

따라서 다음은 조직이 통합 시스템을 구축할 때 직면 하는 몇 가지 일반적인 문제 입니다.

1. 배포 및 사용 의 복잡성: 데이터 통합을 시작하는 것은 두려운 작업이 될 수 있습니다. 이는 데이터 사일로가 분산되어 있고 데이터에 대한 단일 정보 소스가 없는 대규모 조직에 특히 해당됩니다. 모든 사람이 데이터에 액세스할 수 있도록 하려는 기업에는 데이터 거버넌스를 보장하고 보안 요구 사항을 충족하는 동시에 데이터 통합 ​​프로세스를 단순하고 확장 가능한 데이터 통합 ​​전략이 필요합니다.

2. 새로운 소스의 데이터: 새로운 시스템은 비디오, 센서 및 IoT 장치와 같은 다양한 소스에서 실시간 또는 비정형 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터를 생성합니다. 이러한 모든 데이터를 통합해야 하는 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 통합 ​​인프라를 신속하게 조정하는 방법을 파악하는 것이 비즈니스에 매우 중요합니다. 그러나 데이터의 양, 속도, 새로운 형식은 새로운 과제를 안고 있습니다.

3. 데이터 통합 ​​유지: 통합 시스템이 가동되고 실행되면 작업이 완료된 것이 아닙니다. 데이터 팀이 모범 사례 및 조직 및 규제 기관의 최신 요구 사항에 따라 데이터 통합 ​​노력을 유지하는 것이 중요합니다.

4. 새로운 데이터 유형은 어려울 수 있습니다 . IoT 장치 또는 센서와 같은 다양한 시스템에서 생성되는 데이터 유형의 수가 증가하고 있습니다. 이러한 새롭고 새로운 데이터 유형을 통합하려면 유연한 통합 전략을 마련하는 것이 중요합니다. 그런 다음 이러한 시스템에서 나오는 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력을 활용할 수 있습니다.

Appinventiv는 데이터 통합을 어떻게 도울 수 있습니까?

회사 내에서 데이터 통합을 활용하면 얻을 수 있는 이점은 무궁무진합니다. 모든 부서의 비즈니스 동향 및 성과에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 것부터 고객 경험 개선에 이르기까지 데이터 통합의 구현은 비즈니스의 숙련도를 향상시킬 수 있습니다.

Appinventiv의 고도로 숙련된 전문가 팀은 모든 데이터 문제를 동시에 처리하면서 비즈니스를 위한 자동화된 데이터 통합 ​​소프트웨어를 구현하는 데 도움을 줄 것입니다.

당사의 전문 지식을 통해 데이터 유형, 형식, 출처 또는 위치에 관계없이 비즈니스를 위한 최신 데이터 아키텍처를 생성할 수 있습니다.

따라서 비즈니스에서 데이터 분석 솔루션 을 구현하려는 경우 전문가에게 문의하고 고용할 수 있습니다. 우리는 당신의 모든 요구를 다룰 것입니다!

자주 묻는 질문

Q. 간단히 말해서 데이터 통합이란?

A. 데이터 통합은 통합 보기를 위해 서로 다른 소스의 데이터를 단일 데이터 세트로 통합하는 프로세스입니다.

Q. 데이터 통합은 어떻게 사용되나요?

A. 일반적인 데이터 통합 ​​프로세스에서 클라이언트는 데이터 요청을 마스터 서버로 보냅니다. 그런 다음 마스터 서버는 내부 및 외부 소스에서 필요한 데이터를 가져옵니다. 데이터는 소스에서 추출된 다음 단일 통합 보기로 통합됩니다. 이것은 클라이언트의 사용을 위해 다시 제공됩니다.

Q. 데이터 통합이 왜 중요한가요?

A. 데이터 통합은 서로 다른 시스템의 데이터를 통합하여 비즈니스에 더 가치 있게 만듭니다. 직원들이 더 잘 협력하고 고객을 위해 더 많은 일을 할 수 있도록 도와줍니다.