데이터 통합은 가용성을 높이고 더 쉽게 처리할 수 있도록 서로 다른 소스의 데이터를 통합하는 프로세스입니다.
데이터 통합은 무수히 많은 위치의 데이터를 자동으로 취합하여 기업이 의미 있는 인사이트와 실행 가능한 분석으로 세분화할 수 있는 통합된 뷰를 생성합니다. 데이터 통합을 올바르게 관리하면 기존 데이터 구조를 뒤집지 않고도 비용을 절감하고 데이터 품질을 개선하며 IT 혁신을 촉진할 수 있습니다.
기업이 데이터 통합과 애플리케이션 통합 및 ETL(Extract, Transform, Load)의 개념과 혼동하는 경우가 종종 있습니다. 이러한 접근 방식에는 몇 가지 유사점이 있지만, 구분해야 할 중요한 차이점이 있습니다.
애플리케이션 통합은 여러 애플리케이션 간에 데이터를 자유롭게 이동할 수 있게 하여 여러 애플리케이션을 동기화하는 프로세스입니다. 예를 들어 고객 기록을 공유하는 여러 시스템은 애플리케이션 통합을 사용하여 기록 간에 불일치 항목이 없도록 보장하고 한 시스템의 변경 사항이 다른 시스템에 즉시 반영되도록 할 수 있습니다.
ETL은 애플리케이션 통합과 데이터 통합을 모두 포함하는 포괄적인 용어입니다. ETL은 소스 시스템에서 데이터를 수집하여 다른 형식으로 변환하고 새로운 대상에 보관하는 프로세스를 의미합니다.
데이터 통합의 핵심은 데이터 투명성과 가용성입니다. 조직은 데이터를 개별 시스템과 도구로 사일로화하지 않고 회사 전체 네트워크를 통해 모든 관련 데이터에 액세스하여 시스템과 부서 간에 원활하게 정보를 공유할 수 있습니다. 데이터 통합은 더 나아가 모든 수준의 사용자가 보다 쉽게 수집하고 활용할 수 있는 사용 가능한 형식으로 데이터를 변환합니다.
따라서 데이터 통합 솔루션을 올바르게 적용하는 기업에 여러 가지 이점을 제공합니다.
많은 비즈니스 시스템은 독립적으로 작동하는 경향이 있어 시스템 간에 데이터를 공유하기 위한 효과적인 통합에 실패합니다. 하지만 데이터가 격리되면 다른 부서와 시스템에서 액세스하기 어려워 네트워크상의 모든 시스템의 효율성이 떨어집니다. 데이터 통합은 이러한 장벽을 제거하여 데이터가 자유롭게 이동하고 개별 시스템의 투자 수익률(ROI)을 개선합니다.
데이터 통합 시 수동으로 데이터를 찾아 변환하고 이동하는 경우 데이터 품질이 저하됩니다. 자동화된 데이터 통합은 미리 정의된 비즈니스 규칙을 통해 관리되는 자동화된 데이터 변환을 적용하여 시스템 간에 데이터를 이동하므로 데이터 품질이 유지됩니다.
신뢰할 수 있는 데이터를 항상 사용할 수 있으므로 조직은 정보와 사실을 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 견고한 기반을 갖게 됩니다. 데이터가 항상 정확하고 최신 상태라는 확신이 있으면 조직 전반에서 팀의 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.
수동으로 데이터를 수집, 변환, 결합하는 것은 부정확할 뿐만 아니라 매우 많은 시간을 투입해야 합니다. 데이터 통합은 이러한 직원의 책임을 덜어주므로 직원들이 더욱 전략적인 문제에 집중하고 회사에 더 나은 가치를 제공할 수 있습니다.
데이터를 전체적으로 완벽하게 파악할 수 없으면 고객 담당자는 고객 및 파트너와 상호 작용하는 데 필요한 자원이 부족하게 됩니다. 데이터 통합은 이러한 전문가에게 중요한 비즈니스 관계를 구축, 보호, 개선하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
성공적인 데이터 통합을 방해하는 몇 가지 장애물과 이를 인식하는 방법은 다음과 같습니다.
오늘날 많은 기업들은 다양한 시스템, 애플리케이션, 도구를 사용하여 고객을 관리하고 결정 사항을 안내합니다. 비용 청구, 마케팅, 리드 생성 및 고객 서비스는 소수에 불과하며 각 시스템은 데이터를 생성합니다. 이렇게 다양한 시스템은 데이터를 관리하는 통합 프로세스 없이 서로 다른 팀에서 유지관리되는 경우가 많습니다. 데이터가 표준화되지 않으면 중복, 부적절한 형식 지정, 간과 당할 위험을 각오해야 합니다.
정보 사일로는 데이터 투명성을 위협하는 주요 요인입니다. 여러 부서에서 데이터를 수집한 후 각자 자체 시스템에 저장하기 때문에 다른 부서에서는 필요한 데이터가 이미 수집되었다는 사실을 모른 채 해당 정보와 관련된 인사이트를 찾고 있을 수 있습니다. 데이터는 출처와 관계없이 데이터가 있어야 하는 모든 승인된 부서에서 손쉽게 사용할 수 있어야 합니다.
많은 기업이 데이터 수집에 다다익선 접근 방식을 취하지만, 데이터가 많다고 반드시 좋은 것은 아니며 데이터에서 숨겨진 가치를 식별하고 도출하기가 더 어려워질 수 있습니다. 적절한 데이터 관리 없이 여러 채널에서 데이터를 수집하면 데이터 혼잡이 발생하여 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 전환될 수 있는 중요한 데이터가 묻힐 수 있습니다.
안타깝게도 모든 데이터 통합 소프트웨어가 모든 사용 사례에 적합한 것은 아닙니다. 그리고 적절한 소프트웨어가 있어도 제대로 사용하지 못해 스스로 문제를 일으키는 기업도 있습니다. 데이터 통합 솔루션과 이를 잘 적용하는 방법을 이해하면 데이터가 올바른 형식으로 필요한 위치에 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 가용성과 투명성이 매우 중요하기 때문에 여러 종류의 데이터 통합 도구를 사용할 수 있다는 것은 놀랄 일이 아닙니다. 가장 많이 사용되는 데이터 통합 유형은 다음과 같습니다.
- 온프레미스 데이터 통합
- 클라우드 기반 데이터 통합
- 오픈 소스 데이터 통합
- 독점 데이터 통합
각 비즈니스에는 고유한 특정 데이터 통합 요구 사항이 있지만 주요 데이터 통합 도구의 기능에는 몇 가지 특정한 유사점이 있습니다. 데이터 통합 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
대부분의 현대 조직은 비즈니스 프로세스를 간소화하기 위해 다양한 시스템에 의존합니다. 효과적인 데이터 통합 솔루션은 비즈니스 네트워크의 모든 데이터 소스를 지원할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 조직에서 데이터 사일로가 생겨날 위험이 있습니다.
비즈니스는 정적이지 않습니다. 오히려 끊임없이 변화하는 요구, 목표 및 시장을 충족하기 위해 성장하고 변화합니다. 적절한 데이터 통합 솔루션도 마찬가지로 동적이어야 하며 지원하는 비즈니스에 맞춰 확장할 수 있어야 합니다.
조직은 중요한 데이터를 처리할 때마다 많은 위험 부담을 지게 됩니다. 데이터 통합 솔루션을 사용하기 전에 보안 및 규정 준수 문제를 어떻게 해결하는지 면밀하게 살피는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 비즈니스와 고객이 잠재적인 문제에 노출될 수 있습니다.
여러 소스의 데이터 액세스할 수 있다는 것은 데이터가 완전히 최신 상태일 때만 유용합니다. 데이터 통합 도구는 의사 결정권자가 자신 있게 조치를 취할 수 있도록 실시간 데이터 솔루션을 제공해야 합니다.
데이터 통합의 핵심 측면은 수집된 모든 데이터가 올바른 형식으로 표시되도록 하는 것입니다. 단순히 데이터를 수집하고 이동하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 모든 권한 있는 사용자가 쉽게 해석하고 적용할 수 있도록 데이터를 표준화해야 합니다.
정보가 사회의 중심이 되어가는 세상에서 경쟁력을 유지하기 위해 모든 산업 분야의 기업은 가용성, 투명성, 실행 가능한 데이터에 의존하게 됩니다. 하지만 시스템과 부서 전체에서 데이터 사일로를 해소하고 필수 정보에 실시간으로 액세스할 수 있게 지원하는 일은 어렵습니다. 데이터 통합 도구는 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있지만, 적절한 기능이 있는 경우에만 그렇습니다. ServiceNow는 IT 관리 솔루션의 리더로서 이에 대한 해결책인 통합 허브를 제공합니다.
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