데이터 수집에서 데이터 통합까지

데이터 수집과 데이터 통합은 종종 교환적으로 사용됩니다. 두 용어는 모두 효과적인 데이터 관리와 관련이 있지만, 서로 다른 의미와 목표를 가지고 있습니다.

이 기사는 데이터 수집과 통합이 어떻게 관련되어 있는지 그리고 어떻게 비즈니스들이 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는지에 대해 논의합니다.

데이터 수집이란?

데이터 수집은 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집하여 팀이 쉽게 액세스할 수 있는 대상으로 전송하는 것입니다.

일반적으로 소스는 간단한 스프레드시트, 비즈니스 및 소비자 애플리케이션, 외부 센서 또는 인터넷을 포함할 수 있습니다. 대상은 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크일 수 있습니다.

데이터 수집은 수집한 데이터에 변환 또는 검증 프로토콜을 적용하지 않습니다. 따라서 데이터 파이프라인의 첫 번째 단계로 일반적으로 사용됩니다.

배치 대 스트리밍 데이터 수집

데이터 수집 프로세스의 세 가지 주요 유형은 배치, 스트리밍 및 하이브리드입니다. 조직은 수집하는 데이터의 유형과 볼륨 및 비즈니스 요구 사항과 일치하는 것을 선택해야 합니다.

또한 제품 또는 서비스를 운영하는 데 새 데이터가 얼마나 빠르게 필요한지 고려해야 합니다.

배치 데이터 수집: 데이터 수집 프로세스는 정기적인 간격으로 여러 소스의 데이터 그룹을 가져옵니다. 사용자는 트리거 이벤트 또는 특정 일정으로 프로세스를 시작할 수 있습니다.

스트리밍 또는 실시간 데이터 수집: 스트리밍 데이터 수집을 통해 사용자는 데이터가 생성되는 순간에 데이터를 가져올 수 있습니다. 이것은 데이터를 지정된 대상으로 실시간으로 로드하는 실제 프로세스입니다.

하이브리드: 하이브리드 데이터 처리는 배치와 실시간 기술을 혼합합니다. 하이브리드 수집은 데이터를 더 작은 배치로 가져와 매우 짧은 시간 간격으로 처리합니다.

비즈니스에서는 시간에 민감한 제품 또는 서비스를 위해 실시간 또는 하이브리드 수집 기술을 사용해야 합니다.

데이터 수집의 도전

한 가지 주요 도전은 여러 다른 소스에서 오는 데이터의 볼륨과 다양성입니다. 예를 들어, IoT 디바이스, 소셜 미디어, 유틸리티 및 트랜잭션 앱 등은 오늘날 사용할 수 있는 많은 데이터 소스 중 일부입니다.

그러나 낮은 지연 시간의 데이터 전달을 최소한의 비용으로 제공하는 아키텍처를 구축하고 유지하는 것은 어려운 일입니다.

다음 섹션에서는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 일부 수집 도구에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

데이터 수집 도구

Improvado

Improvado는 마케팅 데이터를 수집하는 도구입니다. 자동으로 여러 수집 작업을 수행하며 Google (GOOGL ) 및 Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising 등을 포함한 200개 이상의 마케팅 데이터 소스를 지원합니다.

Apache Kafka

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

Apache NiFi

Apache NiFi는 낮은 지연 시간, 높은 처리량 및 확장성이 뛰어난 기능이 풍부한 도구입니다. 사용자 친화적인 브라우저 기반 사용자 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 수집 프로세스를 빠르게 설계, 제어 및 모니터링할 수 있습니다.

데이터 통합이란?

데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 통합하여 더 통찰력 있는 분석과 더 나은 의사 결정이 가능하도록 하는 단일화된 뷰를 제공하는 프로세스입니다.

데이터 통합은 단계별 프로세스입니다. 첫 번째 단계는 데이터 수집을 수행하며, 여러 소스에서 구조화된 및 비구조화된 데이터를 가져옵니다. 예를 들어 IoT 센서, CRM 시스템, 소비자 애플리케이션 등입니다.

다음으로 데이터를 정리, 필터링, 검증, 집계 및 병합하여 통합 데이터 세트를 구축합니다. 마지막으로 업데이트된 데이터를 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 지정된 대상으로 보냅니다.

데이터 통합의 중요성

조직은 자동화된 데이터 통합 절차를 통해 반복적인 작업을 수행함으로써 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

이러한 관행은 데이터 팀의 생산성을 증가시킵니다. 그들은 더 가치 있는 프로젝트에 시간을 더 많이 보낼 수 있습니다.

또한 데이터 통합 프로세스는 기계 학습 알고리즘에 의존하는 제품 또는 서비스의 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습 알고리즘은 깨끗하고 최신의 데이터가 필요하기 때문에 통합 시스템은 실시간 및 정확한 데이터 피드를 제공하여 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 주식 시장 앱은 투자자들이 적절한 quyết정을 내리기 위해 높은 정확도로 지속적인 데이터 피드를 필요로 합니다. 자동화된 데이터 통합 파이프라인은 이러한 데이터를 오류 없이 빠르게 전달합니다.

데이터 통합 유형

데이터 수집과 마찬가지로 데이터 통합에도 배치 및 실시간 통합의 두 가지 유형이 있습니다. 배치 데이터 통합은 정기적인 간격으로 데이터 그룹을 가져와 변환 및 검증 프로토콜을 적용합니다.

실시간 데이터 통합은 새로운 데이터가 사용 가능해질 때마다 지속적으로 데이터 통합 프로세스를 적용합니다.

데이터 통합의 도전

데이터 통합은 여러 소스의 데이터를 하나의 깨끗한 데이터 세트로 결합하므로 가장 일반적인 도전은 다양한 데이터 형식입니다.

중복 데이터는 주요 도전 중 하나입니다. 여러 소스에서 데이터를 결합할 때 중복이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, CRM에 있는 데이터는 소셜 미디어 피드와 동일할 수 있습니다. 이러한 중복은 더 많은 디스크 공간을 차지하고 분석 보고서의 품질을 저하합니다.

또한 데이터 통합은 들어오는 데이터의 품질만큼 좋습니다. 예를 들어, 사용자가 소스 시스템에서 데이터를 수동으로 입력하는 경우 데이터에 많은 오류가 발생할 수 있으며 통합 파이프라인이 중단될 수 있습니다.

그러나 데이터 수집과 마찬가지로 회사들은 다음 섹션에서 논의된 일부 통합 도구를 사용하여 프로세스를 도와줄 수 있습니다.

데이터 통합 도구

Talend

Talend는 데이터 품질 관리 기능이 풍부한 인기 있는 오픈 소스 데이터 통합 도구입니다. 사용자에게 데이터 준비 및 변경 데이터 캡처(CDC)를 도와주며 클라우드 데이터 웨어하우스로 데이터를 빠르게 이동하는 것을 허용합니다.

Zapier

Zapier는 여러 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션과 통합할 수 있는 강력한 노코드 솔루션입니다. 사용자는 특정 동작으로 이어지는 트리거 이벤트를 쉽게 생성할 수 있습니다. 트리거 이벤트는 리드 생성일 수 있으며 동작은 이메일을 통해 리드를 연락하는 것입니다.

Jitterbit

Jitterbit은 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스인 Cloud Studio를 통해 자동화된 워크플로우를 생성할 수 있는 다재다능한 저코드 통합 솔루션입니다. 또한 비즈니스 프로세스를 관리하기 위해 최소한의 코드로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

데이터를 위해 일하도록 만드는 것

조직은 데이터가 그들을 위해 일하도록 새로운 경로를 구축해야 합니다. 강력한 데이터 수집 프로세스는 첫 번째 단계이지만, 유연하고 확장 가능한 데이터 통합 시스템이 올바른 솔루션입니다.

따라서 통합 및 수집이 오늘날 디지털 시대에서 가장 인기 있는 새로운 트렌드 중 일부라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

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