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DataOps란?
DataOps는 기업 데이터에 대한 깊이 있는 인사이트를 얻기 위해 DevOps 접근법을 이용하는 데이터 관리 방식을 말합니다. 이러한 접근법을 통해 DevOps 및 데이터 과학자들이 힘을 모아 데이터 관리를 개선하고 빠른 혁신을 지원하는 분석을 개발할 수 있습니다.
DataOps 도입 필요성
대부분의 기업이 사일로로 인한 데이터 및 AI 관련 문제를 겪고 있습니다.
현재 데이터에 대한 고민
데이터 사일로로 분절된 데이터 및 중복 저장 등 데이터의 불일치로 인한 데이터 신뢰도 저하
Case별로 데이터 파이프라인이 구축되어 데이터 요청에 대한 빠른 대응이 불가
대규모의 데이터를 자유롭게 다룰 수 있는 통합 관점의 분석 환경의 부재
잦은 변경으로 데이터 품질의 정합성, 무결성 문제문제
산재한 데이터 생산/조회 경로와 표준화 되지 않은 지표 정의
Growth 분석을 위한 데이터 카탈로그의 부재 및 비즈니스 성과 연계 어려움
DataOps 장점
DataOps는 데이터 스프롤 제어, 데이터 보안 보장, 신속한 수익 흐름 생성 등에 도움이 됩니다. 또한 단일 위치에서 엄청난 양의 데이터를 처리, 저장, 액세스, 분석, 제시하여 디지털 트랜스포메이션을 가속할 수 있습니다. DataOps 전환으로 조직에서 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
실시간 데이터 인사이트 제공
반복 가능한 자동화 및 통합된 프로세스 표준화
팀과 팀 구성원 간의 커뮤니케이션 및 협업 개선 장려
데이터 분석을 통해 가능한 모든 시나리오를 예측하여 투명성 향상
더 높은 데이터 품질 보장
데이터 소스 큐레이션 및 인프라 관리 절차의 자동화로 ROI 향상
자동화된 거버넌스를 통해 데이터의 보안 및 데이터 보호 법률 준수 보장
내부와 외부에서 확장하는 데이터 제공 지원
조직은 DataOps 방식을 통해 다양한 소스에서 다양한 형태의 데이터를 사용하여 학습하고 실시간으로 더 많은 작업을 할 수 있습니다.
DataOps 도입 기대효과
데이터와 AI를 활용해 수동 보고시간 97% 절감, 개발 시간 90% 단축, 인사이트 도출 시간 96% 단축 및 운영 비용 93% 절감 등 전사적 효율성이 향상됩니다
데이터와 AI를 활용해 전사적
업무 효율성 향상
수도 보고 시간 97% 절감
최적화된 데이터 관리로 개발 시간 90% 단축
업무 생산성, 민첩성 및 지속 가능성
향상
데이터와 AI를 활용해 자동화 및 개인화
인사이트 도출 시간 96% 단축
운영 비용 93% 절감
빠른 의사결정 지원 및 새로운 비즈니스
기회 창출
DataOps 주요 기능
ETL
운영자는 데이터 프로세스 자동화 지원: 데이터 수집/처리/분석 프로세스 등록하고, 실행 이력, 상세 결과 확인
사용하기 쉬운 파이프 라인 생성 및 관리
Python 기반으로 동적으로 파이프라인 생성 및 관리 가능
데이터 수집, 처리, 분석 등의 다양한 프로세스 실행
간단한 작업 스케줄링
Web UI를 통한 모니터링 및 관리
각 파이프라인에서 실행된 작업에 대한 로그 조회
UI를 통한 파이프라인 작업 실행 및 예약
데이터 이행 오류 조치
오류 발생한 도메인의 소스 수정 후 Airflow UI에서 해당 도메인 재실행
메타관리
운영자는 데이터 프로세스 자동화 지원: 데이터 수집/처리/분석 프로세스 등록하고, 실행 이력, 상세 결과 확인
데이터 카탈로그
레이크 하우스 저장 전체 데이터 검색 조회를 위한 데이터 카탈로그 서비스 제공
메타 정보 및 계보 정보
데이터 카탈로그 상세 메타 정보 및 통계 서비스 제공
데이터 생성 족보에 해당하는 계보 정보 서비스 제공
데이터 생성 족보에 해당하는 계보 정보 서비스 제공
데이터품질관리
데이터 스키마 호환 검사 및 스키마 진화 지원, 다양한 스키마 검증 규칙 및 변환 규칙 제공, 스키마 품질 상태 제공
델타 기반 스키마 검사 및 스키마 검증 규칙 제공
델타 기반 데이터 컬럼 검증 및 커스텀 함수 검증
ACID 트랜잭션 및 데이터 시간 여행 서비스 제공
컬럼명 존재 유무 검사, 단일 스페이스, 변환 규칙, trim 규칙 등 다양한 검증 규칙 제공
ACID 트랜잭션 및 데이터 시간 여행 서비스 제공
컬럼명 존재 유무 검사, 단일 스페이스, 변환 규칙, trim 규칙 등 다양한 검증 규칙 제공
스키마 품질 상태 제공
테이블 컬럼 수, 최소, 최대 값, 중간값, NULL 값, 예시값 등 테이블 상태 정보 분석 결과 제공
시각화
업무담당자는 데이터 테이블을 조회 및 분석하고, 시계열 데이터 차트를 이용한 분석 지원
BI 대시보드
BI 쿼리를 조합하여 위지윅 기반의 대시보드 생성 서비스 제공
BI쿼리 및 차트
RDBMS, 레이크하우스 등 다양한 데이터 소스에 대한 쿼리 정의 및 차트 생성 서비스 제공
분석도구
데이터 분석 담당자에게 JupyterLab IDE 기반에서 Python과 Spark 등 개발 언어 활용한 데이터 분석 지원
데이터 분석 전문가를 위한 Jupyterlab 기반의 데이터
데이터 분석 전문가를 위한 Jupyterlab 기반의 데이터 분석 환경 도구 제공
Spark 연동한 데이터 분석 서비스
JupyterLab 환경에서 즉시 사용 가능한 Kubernetes 기반 Spark 클러스터와 연계한 분산 데이터 분석/처리 서비스 제공
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