인공 지능

데이터 수집에서 데이터 통합까지

업데이트 on 2022 년 12 월 9 일

하지카 사지드

데이터 수집과 데이터 통합은 종종 같은 의미로 사용됩니다. 두 용어 모두 효과적인 데이터 관리를 다루지만 서로 다른 의미와 목적을 가지고 있습니다.

이 문서에서는 데이터 수집 및 통합이 어떻게 관련되어 있으며 기업이 데이터를 효율적으로 관리하는 데 도움이 되는 방법에 대해 설명합니다.

데이터 수집이란 무엇입니까?

Data Ingestion은 팀이 쉽게 액세스할 수 있도록 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하고 대상으로 전송합니다.

일반적으로 소스에는 간단한 스프레드시트, 소비자 및 비즈니스 애플리케이션, 외부 센서 또는 인터넷이 포함될 수 있습니다. 대상에는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크가 포함될 수 있습니다.

데이터 수집은 수집하는 데이터에 변환 또는 확인 프로토콜을 적용하지 않습니다. 따라서 일반적으로 데이터 파이프라인의 첫 번째 단계입니다.

배치 대 스트리밍 데이터 수집

데이터 수집 프로세스에는 배치, 스트리밍 및 하이브리드의 세 가지 주요 유형이 있습니다. 조직은 수집하는 데이터의 유형 및 양과 비즈니스 요구 사항에 맞는 것을 선택해야 합니다.

또한 제품이나 서비스를 운영하기 위해 얼마나 빨리 새로운 데이터가 필요한지 고려해야 합니다.

일괄 데이터 수집: 데이터 수집 프로세스는 일정한 간격으로 실행되어 여러 소스에서 배치 방식으로 데이터 그룹을 가져옵니다. 사용자는 트리거 이벤트 또는 특정 일정을 정의하여 프로세스를 시작할 수 있습니다.

스트리밍 또는 실시간 데이터 수집: 스트리밍 데이터 수집을 통해 사용자는 데이터가 생성되는 즉시 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터를 지정된 대상으로 지속적으로 로드하는 실시간 프로세스입니다.

잡종: 이름에서 알 수 있듯이 하이브리드 데이터 처리는 배치 및 실시간 기술을 혼합합니다. 하이브리드 수집은 데이터를 더 작은 배치로 가져와 매우 짧은 시간 간격으로 처리합니다.

기업은 시간에 민감한 제품이나 서비스에 대해 실시간 또는 하이브리드 수집 기술을 사용해야 합니다.

데이터 수집 문제

한 가지 주요 과제는 여러 소스에서 가져올 수 있는 데이터의 양과 다양성이 계속해서 증가하고 있다는 것입니다. 예를 들어 사물 인터넷(IoT) 장치, 소셜 미디어, 유틸리티 및 트랜잭션 앱 등은 오늘날 사용 가능한 많은 데이터 소스 중 일부입니다.

그러나 최소한의 비용으로 대기 시간이 짧은 데이터 전달을 제공하는 아키텍처를 구축하고 유지하는 것은 어려운 일입니다.

다음 섹션에서는 이러한 문제에 도움이 될 수 있는 몇 가지 수집 도구를 간략하게 검토합니다.

데이터 수집을 위한 도구

즉흥

Improvado는 마케팅 데이터를 수집하는 도구입니다. 여러 수집 작업을 자동으로 수행하고 Google 및 Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising 등 200개 이상의 마케팅 데이터 소스를 지원합니다.

아파치 카프카

Apache Kafka는 낮은 대기 시간으로 빅 데이터를 수집할 수 있는 오픈 소스 고성능 플랫폼입니다. 스트리밍 분석을 위한 실시간 프로세스를 구축하려는 조직에 적합합니다.

아파치 나이파이

Apache NiFi는 낮은 대기 시간, 높은 처리량 및 확장성을 갖춘 기능이 풍부한 도구입니다. 사용자가 데이터 수집 프로세스를 신속하게 설계, 제어 및 모니터링할 수 있는 직관적인 브라우저 기반 사용자 인터페이스가 있습니다.

데이터 통합이란 무엇입니까?

데이터 통합 프로세스는 여러 소스의 데이터를 통합하여 보다 통찰력 있는 분석과 더 나은 의사 결정을 가능하게 하는 통합 보기를 제공합니다.

데이터 통합은 단계별 절차입니다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집을 수행하여 사물 인터넷(IoT) 센서, 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 소비자 애플리케이션 등 다양한 소스에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 가져옵니다.

다음으로 다양한 변환을 적용하여 데이터를 정리, 필터링, 유효성 검사, 집계 및 병합하여 통합 데이터 세트를 구축합니다. 마지막으로 업데이트된 데이터를 직접 사용 및 분석을 위해 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 지정된 대상으로 보냅니다.

데이터 통합이 중요한 이유는 무엇입니까?

조직은 여러 다른 반복 작업을 정리, 필터링, 확인, 병합, 집계 및 수행하는 자동화된 데이터 통합 절차를 통해 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

이러한 관행은 더 가치 있는 프로젝트에 더 많은 시간을 할애하므로 데이터 팀의 생산성을 높입니다.

또한 데이터 통합 프로세스는 기계 학습(ML) 알고리즘을 사용하여 고객에게 가치를 제공하는 제품 또는 서비스의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. ML 알고리즘에는 깨끗하고 최신 데이터가 필요하므로 통합 시스템은 정확한 실시간 데이터 피드를 제공하여 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어 주식 시장 앱은 투자자가 적시에 결정을 내릴 수 있도록 높은 정확도의 지속적인 데이터 피드가 필요합니다. 자동화된 데이터 통합 파이프라인은 이러한 데이터가 오류 없이 신속하게 전달되도록 합니다.

데이터 통합 유형

데이터 수집과 마찬가지로 데이터 통합에는 일괄 통합과 실시간 통합의 두 가지 유형이 있습니다. 일괄 데이터 통합은 일정한 간격으로 데이터 그룹을 가져오고 변환 및 검증 프로토콜을 적용합니다.

반면 실시간 데이터 통합은 새로운 데이터가 있을 때마다 데이터 통합 프로세스를 지속적으로 적용합니다.

데이터 통합 문제

데이터 통합은 서로 다른 소스의 데이터를 하나의 깨끗한 데이터 세트로 결합하기 때문에 가장 일반적인 문제는 다양한 데이터 형식과 관련됩니다.

중복 데이터는 여러 소스의 데이터를 결합하는 동안 중복이 발생하는 주요 문제 중 하나입니다. 예를 들어 CRM의 데이터는 소셜 미디어 피드의 데이터와 동일할 수 있습니다. 이러한 복제는 더 많은 디스크 공간을 차지하며 분석 보고서의 품질을 저하시킵니다.

또한 데이터 통합은 들어오는 데이터의 품질만큼 우수합니다. 예를 들어 사용자가 소스 시스템에 수동으로 데이터를 입력하면 데이터에 많은 오류가 있을 가능성이 있으므로 통합 파이프라인이 중단될 수 있습니다.

그러나 데이터 수집과 마찬가지로 회사는 다음 섹션에서 설명하는 일부 통합 도구를 사용하여 프로세스를 지원할 수 있습니다.

데이터 통합 도구

탈 렌드

Talend는 여러 데이터 품질 관리 기능을 갖춘 인기 있는 오픈 소스 데이터 통합 도구입니다. 사용자의 데이터 준비 및 변경 데이터 캡처(CDC)를 돕습니다. 또한 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스로 빠르게 이동할 수 있습니다.

Zapier

Zapier는 여러 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션과 통합할 수 있는 강력한 코드 없는 솔루션입니다. 사용자는 특정 작업으로 이어지는 트리거 이벤트를 쉽게 만들 수 있습니다. 트리거 이벤트는 리드 생성일 수 있으며 작업은 이메일을 통해 리드에 연락하는 것일 수 있습니다.