실시간 사내 데이터 통합,연동이 어려운 이유와 해결책
안녕하세요.
기업의 데이터 통합 환경을 구축해드리는 디피니트입니다.
오늘은 기업의 사내 데이터 통합의 필요성과
데이터 통합 여정에서 발생하는 장애물들을 살펴볼게요.
마지막에는 이러한 장애물들을 해결할 수 있는 솔루션을 소개해드리겠습니다.
오늘의 목차입니다.
01. 데이터 통합의 필요성
먼저 기업에서 왜 데이터 통합이 필요한지 그 이유에 대해 알아볼겠습니다.
1) 데이터 사일로 제거
: 데이터 사일로는 조직 내 다른 시스템으로부터 분리된 데이터 저장소를 의미합니다. 이는 데이터가 특정 부서나 시스템에 고립되어 다른 팀에서 접근하기 어렵다는 것을 의미합니다.
부서 간 데이터 공유와 협력을 어렵게 만들며 데이터 중복, 불일치, 누락 등으로 인해 전체적인 데이터 품질을 저하시킬 수 있습니다. 이는 조직 전체의 포괄적인 데이터 분석과 인사이트 도출을 방해하며 업무 비효율성 증가시킵니다. 하지만 데이터를 통합하면 이런 문제를 해결할 수 있습니다.
2) 데이터 품질 개선
: 통합 과정에서 데이터 정제와 변환을 통해 오류와 불일치를 수정하여 데이터 품질을 향상시킵니다. 또 데이터 관리 현황에 대해 점검할 수 있는 계기가 될 수 있습니다.
3) 업무 효율성 향상
: 데이터 일관성이 유지되어 오류와 불일치가 줄어들며, 실시간으로 데이터를 통합 추출할 수 있습니다.
또 부서 간 데이터 공유가 용이해져 협업이 증가합니다. 무엇보다, 전사적 관점에서의 데이터 활용이 가능해져 시너지 효과를 창출할 수 있습니다.
4) 인사이트 확보, 예측 분석 활용, 운영 최적화 등
: 데이터 통합을 통해 분석을 위한 데이터에 더 빠르게 접근할 수 있어, 시장 동향과 기회에 신속하게 대응할 수 있으며, 구매 내역, 인구 통계, 웹사이트 행동 등의 데이터를 통합하여 예측 분석을 수행할 수 있습니다.
결과적으로, 제조, 재고, 물류 등 운영 시스템의 데이터를 통합하여 프로세스를 최적화하고 자동화할 수 있습니다.
02. 데이터 통합이 어려운 5가지 이유
하지만 데이터 통합과정은 만만치 않습니다. 통합이 어려운 이유 5가지를 살펴보겠습니다.
1) 다양한 데이터 소스와 형식
: 기업 내에는 여러 부서와 시스템에서 생성되는 다양한 유형의 데이터가 존재합니다. 이는 구조화된 데이터베이스(예: Oracle, MySQL)부터 반구조화된 데이터(예: JSON, XML 파일), 비구조화된 데이터(예: 텍스트 문서, 이메일)까지 포함합니다.
각 데이터 소스는 고유한 형식과 구조를 가지고 있어, 이들을 일관된 형태로 통합하는 것이 복잡합니다. 또한, 레거시 시스템의 데이터와 최신 클라우드 기반 애플리케이션의 데이터를 함께 다루어야 하는 경우도 있습니다.
데이터 형식의 차이, 인코딩 문제, 시간대 불일치, 그리고 각 시스템의 고유한 데이터 모델 등으로 인해 데이터 통합 과정이 복잡해지고 시간이 많이 소요됩니다. 이러한 다양성은 데이터의 일관성을 유지하고 정확한 분석을 수행하는 데 큰 도전이 됩니다.
2) 스트리밍 데이터 처리
: 스트리밍 데이터는 실시간으로 지속적으로 생성되는 데이터를 의미하며, 이를 처리하는 것은 여러 도전 과제를 제시합니다. 이러한 데이터는 사내 시스템에서 끊임없이 발생하며, 전통적인 배치 처리 방식으로는 효과적으로 다루기 어렵습니다.
스트리밍 데이터는 높은 처리 속도와 낮은 지연 시간을 요구하며, 데이터의 볼륨과 속도가 가변적이어서 시스템의 유연한 확장성이 필요합니다.
데이터의 일관성을 유지하면서 동시에 시스템 장애나 네트워크 문제에 대비한 내구성을 확보해야 하는 것도 중요한 과제입니다. 이러한 요구사항들로 인해 스트리밍 데이터의 통합과 처리는 기술적으로 복잡하고 고도의 전문성을 필요로 합니다.
3) 비정형 데이터 처리
: 비정형 데이터는 미리 정의된 데이터 모델이나 구조를 따르지 않는 정보를 말하며, 이메일, 문서 이미지, 음성 파일 등이 포함됩니다.
이러한 데이터는 구조화된 형식으로 쉽게 정리되지 않아 전통적인 데이터베이스 시스템으로 처리하기 어렵습니다. 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하려면 고급 텍스트 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 복잡한 기술이 필요합니다.
또한, 데이터의 다양성과 불일치성으로 인해 일관된 방식으로 처리하고 통합하는 것이 도전적입니다. 이러한 복잡성으로 인해 비정형 데이터를 기존의 구조화된 데이터와 효과적으로 통합하는 것은 상당한 기술적 과제를 제시합니다.
4) 데이터 통합 기술의 진화
: 데이터 통합 기술은 빠르게 발전하고 있어 기업들이 최신 기술을 따라가기 어렵게 만듭니다. 전통적인 ETL(추출, 변환, 적재) 방식에서 실시간 데이터 통합, 클라우드 기반 솔루션, 데이터 가상화 등으로 기술이 진화하고 있습니다.
이러한 새로운 기술들은 기존 시스템과의 호환성 문제를 야기합니다. 더불어 새로운 기술 도입에 따른 보안 및 규정 준수 문제도 고려해야 하므로, 데이터 통합 기술의 진화는 기업에게 지속적인 도전 과제가 됩니다.
5) 확장성과 효율성 요구
: 기업의 데이터 양이 급격히 증가함에 따라 기존 시스템으로는 효과적인 처리가 어려워집니다. 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션이 필요하지만, 이를 구현하는 것은 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
또한, 데이터 처리 속도와 저장 용량을 늘리면서도 비용을 최적화해야 하는 압박이 있습니다. 실시간 데이터 처리 요구가 증가하면서 시스템의 성능과 응답 시간에 대한 기대치도 높아져, 이를 충족시키기 위한 기술적 도전이 커집니다.
02. 손쉬운 데이터 통합 솔루션은?
데이터 통합의 복잡성과 도전 과제를 고려할 때, 기업이 독자적으로 이를 해결하기는 매우 어렵습니다. 이러한 맥락에서, 디피니트와 같은 첨단 데이터 통합 기술을 보유한 전문 기업의 컨설팅이 필수적입니다.
디피니트의 RAG 기반 맞춤형 챗봇 솔루션, 다비스(DAVIS)는 기업의 데이터 통합 문제에 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
먼저 디피니트의 LLM, RAG 기반 기술로 ERP와 MES 데이터를 통합 조회하는 시연 영상을 보여드릴게요.
재생버튼을 클릭해주세요.⬇⬇⬇
다음 아래 영상은 비정형 데이터를 추출하는 영상입니다.
영상에서 보신 다비스의 핵심 기능과 기술적 우위를 요약하면 다음과 같습니다.
1) 통합 데이터 추출 및 연동
￭ ERP, 그룹웨어, CRM 등 다양한 기업 내부 시스템과의 원활한 연동
￭ API 통합 및 직접 데이터베이스 매핑을 통한 효율적인 데이터 소스 통합
2) 고급 자연어 처리 및 쿼리 변환
￭ 최신 NLP 기술과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 사용자 질의의 SQL 쿼리 자동 변환
￭ 비기술 인력도 복잡한 데이터 추출이 가능한 직관적 인터페이스 제공
3) 유연한 배포 옵션 및 보안
￭ 온프레미스 및 클라우드 배포 옵션 제공으로 기업 환경에 최적화된 구축
￭ 세분화된 사용자 권한 관리를 통한 데이터 보안 및 규정 준수 보장
4) 실시간 분석 및 의사결정 지원
￭ 실시간 데이터 처리 및 분석 기능을 통한 신속한 인사이트 도출
￭ AI 기반의 맞춤형 답변 생성으로 데이터 기반 의사결정 지원
5) 맞춤형 솔루션 개발
￭ 기업 특화 요구사항을 반영한 챗봇 기능 커스터마이징 산업별, 기능별 특화 모듈 개발 및 통합
다비스는 이러한 첨단 기술을 종합적으로 활용하여 기업의 데이터 통합, 접근성 향상, 업무 효율성 증대, 그리고 데이터 기반 의사결정 프로세스 개선 등 다양한 데이터 관련 과제에 대한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
이를 통해 기업은 복잡한 데이터 환경에서도 경쟁력을 유지하고, 디지털 트랜스포메이션을 성공적으로 추진할 수 있습니다.
오늘 우리는 현대 기업이 직면한 데이터 통합이 어려운 이유와 이를 혁신적으로 해결할 수 있는 AI 챗봇 솔루션 '다비스(DARVIS)'에 대해 알아보았습니다.
다비스는 귀사가 가진 데이터 통합에 대한 고민을 해결할 수 있는 열쇠가 될 수 있습니다.
하지만 혹시 다음과 같은 궁금증이 생기셨나요?
다비스는 정말로 우리 회사의 복잡한 시스템과 원활하게 연동될 수 있을까요?
맞춤형 개발이 가능하다고 하는데, 어느 정도까지 커스터마이징이 가능할까요?
실제로 도입한 기업들은 어떤 변화를 경험했을까요?
이러한 궁금증이 생기셨다면 주저 없이 컨설팅을 요청해주세요. 친절히 설명 드리겠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
