데이터 통합

자세한 설명

데이터 통합은 특히 데이터가 데이터베이스, 클라우드 서비스, 애플리케이션 또는 파일 시스템과 같은 서로 다른 시스템에 저장되어 있는 경우 조직의 데이터를 총체적으로 파악하는 데 매우 중요합니다.통합 프로세스에는 일반적으로 다음과 같은 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

데이터 추출: 데이터 통합의 첫 번째 단계는 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출하는 것입니다.이러한 소스에는 관계형 데이터베이스, 플랫 파일, 클라우드 스토리지, API 등이 포함될 수 있습니다.목표는 분석 또는 보고에 필요한 모든 관련 데이터를 수집하는 것입니다.

데이터 변환: 데이터를 추출한 후에는 소스 전반의 일관성과 호환성을 보장하기 위해 데이터를 변환해야 하는 경우가 많습니다.여기에는 데이터 정리, 형식 변환, 불일치 (예: 다양한 측정 단위) 해결, 데이터 유형 표준화가 포함될 수 있습니다.데이터 변환은 통합된 데이터를 분석에 원활하게 사용할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

데이터 로드: 변환 후 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 통합 데이터베이스와 같은 중앙 리포지토리로 로드됩니다.이 리포지토리는 모든 통합 데이터가 저장되고 쿼리, 보고 및 분석을 위해 쉽게 액세스할 수 있는 단일 정보 소스 역할을 합니다.

데이터 동기화: 경우에 따라 데이터 통합에는 소스 시스템과 중앙 저장소 간의 지속적인 동기화도 포함됩니다.이렇게 하면 원본 소스의 변경 사항이나 업데이트를 반영하여 통합 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

데이터 액세스: 마지막으로 사용자와 애플리케이션이 통합 데이터에 액세스할 수 있습니다.여기에는 대시보드 생성, 보고서 생성 또는 추가 처리 또는 분석을 위해 통합 데이터에 대한 API 액세스 제공이 포함될 수 있습니다.

수동 통합 (스크립트 및 도구 사용), 미들웨어 솔루션, ETL (Extract, Transform, Load) 도구, 실시간 또는 거의 실시간 통합을 지원하는 최신 데이터 통합 플랫폼 등 다양한 방법을 통해 데이터 통합을 수행할 수 있습니다.

데이터 통합이 기업에 중요한 이유는 무엇일까요?

데이터 통합은 여러 소스의 정보를 하나의 일관된 뷰로 통합할 수 있게 해주기 때문에 기업에 매우 중요합니다.이러한 통합 데이터 뷰를 통해 조직의 운영, 고객 및 시장 동향을 보다 정확하고 포괄적으로 이해할 수 있으므로 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어 고객 관계 관리 (CRM) 에서 데이터 통합을 통해 영업, 마케팅 및 지원 시스템의 고객 데이터를 결합하여 기업에 고객을 360도로 파악할 수 있습니다.이러한 통합 뷰를 통해 기업은 고객 상호 작용을 개인화하고, 서비스를 개선하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

재무 분야에서는 데이터 통합을 통해 회계, 예산, 투자 플랫폼 등 다양한 재무 시스템의 데이터를 병합하여 조직의 재무 상태를 통합된 시각으로 파악할 수 있습니다.이러한 통합은 보다 정확한 재무 보고, 위험 관리 및 전략적 계획을 지원합니다.

또한 운영을 간소화하고 민첩성을 개선하기 위해 레거시 시스템을 새로운 기술과 통합해야 하는 디지털 혁신을 진행 중인 기업에는 데이터 통합이 필수적입니다.기업은 다양한 플랫폼에 걸쳐 데이터를 통합함으로써 데이터 사일로를 허물고 데이터 접근성을 개선하며 부서 간 협업을 강화할 수 있습니다.

기업에서 데이터 통합이 갖는 의미는 운영 효율성 달성, 의사 결정 개선, 데이터 관리 및 활용에 대한 보다 전략적인 접근 방식 구현에서 데이터 통합이 얼마나 중요한지 잘 보여줍니다.

본질적으로 데이터 통합은 다양한 소스의 데이터를 통일되고 일관된 뷰로 결합하여 조직이 데이터를 보다 효과적으로 분석하고 활용할 수 있도록 하는 프로세스입니다.여기에는 통합 데이터의 정확성과 접근성을 보장하기 위한 데이터 추출, 변환, 로드 및 동기화가 포함됩니다.기업의 경우 데이터 통합은 정보를 통합하고 의사 결정을 개선하며 디지털 혁신을 지원하는 데 필수적이며, 이를 현대 데이터 관리 전략의 핵심 구성 요소로 만듭니다.