ㅁ 데이터 통합

ㅇ 정의:
데이터 통합은 여러 출처에서 데이터를 수집하고 이를 일관성 있는 형식으로 결합하여 분석 가능하도록 만드는 과정이다.

ㅇ 특징:
– 데이터 중복 제거 및 일관성 유지가 중요하다.
– 서로 다른 데이터 소스 간의 스키마 매핑 및 변환이 필요하다.
– 데이터 품질 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 데이터를 제공한다.

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 시스템에서 데이터를 수집하여 통합 분석이 필요한 경우.
– 데이터 사일로(silo)를 극복하고 비즈니스 인사이트를 얻고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터 통합과 데이터 병합을 혼동하는 경우.
– 데이터 품질 문제를 간과하고 통합 단계를 단순화하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 데이터 통합은 데이터 품질을 보장하지 않아도 된다. (X)
2. 데이터 통합은 서로 다른 데이터 소스의 스키마를 매핑하는 과정이 포함된다. (O)

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1. 데이터 파이프라인

ㅇ 정의:
데이터 파이프라인은 데이터가 원천에서 목적지(예: 데이터 웨어하우스 또는 분석 도구)로 이동하는 동안 수행되는 일련의 자동화된 처리 과정을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 데이터 수집, 정제, 변환, 적재(ETL/ELT) 단계를 포함한다.
– 실시간 데이터 스트리밍이나 배치 처리 방식으로 구현 가능하다.
– 데이터의 흐름과 처리 상태를 모니터링할 수 있는 기능이 제공된다.

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 데이터를 주기적으로 처리하여 분석을 지원해야 하는 경우.
– 실시간 데이터 처리 및 대시보드 업데이트가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– ETL과 데이터 파이프라인을 동일시하는 오류.
– 데이터 파이프라인의 자동화와 수동 작업을 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 데이터 파이프라인은 데이터의 흐름을 자동화하는 데 사용된다. (O)
2. 데이터 파이프라인은 데이터 변환 과정을 포함하지 않는다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

데이터 통합과 관련된 학습 내용을 아래와 같이 정리합니다:

1. 데이터 통합에서 발생할 수 있는 주요 문제점과 해결 방법:
– 데이터 중복: 동일한 데이터가 여러 소스에서 중복으로 존재할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 중복 제거 알고리즘을 사용하거나 데이터 정규화를 수행합니다. 또한, 데이터 식별자를 사용하여 중복 여부를 확인할 수 있습니다.
– 형식 불일치: 서로 다른 데이터 소스에서 데이터 형식이 일치하지 않을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 표준화를 적용하여 형식을 통일하고, ETL(추출, 변환, 적재) 도구를 활용하여 데이터 변환을 자동화합니다.
– 데이터 누락: 일부 데이터가 누락되어 있을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 누락된 데이터를 예측하거나, 대체 데이터를 삽입하는 방법을 사용할 수 있습니다.
– 데이터 충돌: 동일한 데이터 항목에 대해 서로 다른 값이 존재하는 경우가 있습니다. 데이터 충돌을 해결하기 위해 우선순위를 설정하거나, 데이터 출처를 기준으로 신뢰할 수 있는 값을 선택합니다.

2. 데이터 파이프라인 설계 시 고려해야 할 성능 최적화 기법:
– 병렬 처리: 데이터를 처리하는 작업을 병렬로 실행하여 처리 속도를 높입니다. 이를 위해 분산 컴퓨팅 프레임워크(예: Apache Spark)를 활용할 수 있습니다.
– 캐싱 전략: 자주 사용되는 데이터를 캐싱하여 데이터 접근 속도를 향상시킵니다. 캐싱은 특히 반복적으로 조회되는 데이터에 효과적입니다.
– 스트리밍 처리: 대량의 실시간 데이터를 처리할 때 스트리밍 방식을 사용하여 데이터 처리 지연을 최소화합니다.
– 데이터 파티셔닝: 데이터를 여러 파티션으로 나누어 병렬 처리 및 데이터 접근 효율성을 개선합니다.
– 리소스 관리: 네트워크, CPU, 메모리 사용을 최적화하여 데이터 파이프라인의 성능을 극대화합니다.

3. 데이터 통합과 데이터 거버넌스의 관계:
– 데이터 품질에 미치는 영향: 데이터 통합은 데이터 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 통합 과정에서 데이터 표준화, 중복 제거, 오류 수정 등을 수행하여 데이터 품질을 개선할 수 있습니다.
– 데이터 보안에 미치는 영향: 데이터 통합 과정에서 데이터 보안이 중요합니다. 데이터 소스 간의 전송 과정에서 암호화 기술을 사용하거나, 접근 제어를 통해 민감한 데이터 보호를 강화해야 합니다.
– 데이터 거버넌스의 지원: 데이터 통합은 데이터 거버넌스의 일환으로 관리됩니다. 통합된 데이터에 대한 정책 및 규정을 정의하고, 데이터 사용 및 접근을 모니터링하여 데이터 관리 체계를 강화합니다.
– 데이터 통합의 투명성: 데이터 통합은 데이터의 출처, 변환 과정, 사용 목적을 명확히 정의하여 데이터 거버넌스의 투명성을 높이는 데 기여합니다.