DataOps는 조직 내에서 데이터를 설계, 구축, 이동 및 활용하는 전체적인 접근 방식을 제시합니다. 온프레미스 및 클라우드 모두에서 데이터 및 기본 인프라의 비즈니스 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다. DataOps는 클라우드 마이그레이션, DevOps, 오픈 소스 데이터베이스 채택 및 데이터 거버넌스와 같은 디지털 혁신 이니셔티브에 필수적입니다.

그러나 DataOps를 조직의 데이터 인프라 관리 및 유지에 필요한 일상적인 작업 및 활동을 나타내는 데이터 운영과 혼동해서는 안 됩니다. 데이터 운영은 모든 데이터 전략의 중요한 부분이지만 DataOps는 이러한 기본 작업을 넘어 데이터를 사용하여 지속적인 개선 및 자동화를 통해 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중합니다.

DataOps 사고 방식과 접근 방식을 채택함으로써 조직은 데이터 기반 의사 결정의 품질과 속도를 개선하여 변화하는 비즈니스 요구 사항에 보다 민첩하고 대응할 수 있습니다. 더 큰 그림을 볼 수 있도록 먼저 DataOps를 포괄적으로 살펴보겠습니다.

DataOps 란 무엇입니까?

DataOps는 다양한 오픈 소스 애플리케이션을 실행할 수 있는 분산 데이터 아키텍처를 구축하고 관리하기 위한 반복적인 기술입니다. DataOps의 임무는 대규모 데이터 세트에서 비즈니스 가치를 도출하는 것입니다.

이는 “조직 전체에서 데이터 관리자와 데이터 소비자 간의 데이터 흐름의 통신, 통합 및 자동화를 개선하는 데 중점을 둔 협업 데이터 관리 사례입니다. DataOps의 목표는 데이터, 데이터 모델 및 관련 아티팩트의 예측 가능한 제공 및 변경 관리를 생성하여 더 빠르게 가치를 제공하는 것입니다. DataOps는 기술을 사용하여 적절한 수준의 거버넌스로 데이터 전달의 설계, 배포 및 관리를 자동화하고 메타데이터를 사용하여 동적 환경에서 데이터의 유용성과 가치를 향상시킵니다.”라고 말했습니다. 가트너.

SDDC 및 DevOps를 수용하여 디지털 혁신 가속화

DevOps 패러다임 전환에서 힌트를 얻은 DataOps 접근 방식은 대규모 데이터 처리 프레임워크와 함께 사용하기 위해 소프트웨어가 개발되는 속도를 높이는 데 중점을 둡니다. DataOps는 또한 IT 운영과 소프트웨어 개발 팀 간의 사일로를 줄이기 위한 노력의 일환으로 LOB(기간 업무) 이해 관계자가 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 분석 팀과 협력하도록 권장합니다. 이를 통해 조직의 데이터를 가장 적합하고 효율적인 방식으로 활용하여 비즈니스 운영에 바람직한 결과를 제공할 수 있습니다.

DataOps는 데이터 수명 주기의 많은 부분을 포함하기 때문에 데이터 개발, 데이터 변환, 데이터 추출, 데이터 품질, 데이터 거버넌스, 데이터 액세스 제어, 데이터 센터 용량 계획 및 시스템 운영과 같은 IT의 여러 측면을 통합합니다. 일반적으로 회사의 최고 데이터 과학자 또는 최고 분석 책임자는 데이터 엔지니어 및 분석가와 같은 전문가로 구성된 DataOps 팀을 이끌고 있습니다.

프레임워크 및 관련 도구 세트는 협업 및 향상된 민첩성에 대한 DataOps 접근 방식을 지원하기 위해 존재하지만 DevOps와 달리 "DataOps" 전용 소프트웨어 솔루션은 없습니다. 이를 위한 도구에는 ETL(추출-변환-로드) 프로그램, 로그 분석기 및 시스템 모니터가 포함됩니다. 애플리케이션이 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 수 있도록 하는 오픈 소스 소프트웨어 외에도 마이크로서비스 아키텍처를 지원하는 도구도 일반적으로 DataOps 운동과 연결됩니다. 

데이터 작업은 DataOps가 아닙니다.

DataOps를 통해 의사 결정자와 의사 결정 소프트웨어는 협력 증가와 데이터 및 인사이트의 신속한 공급을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. DataOps의 핵심 구성 요소는 데이터 공유 및 투명성을 촉진하는 DevOps와 유사한 절차의 자동화입니다. "DataOps"라는 용어는 보조 하드웨어나 소프트웨어를 의미하지 않습니다.

반대로 데이터 작업은 큰 그림을 분석합니다. 데이터 및 데이터 파이프라인은 데이터 가용성, 무결성 및 성능의 운영 요구 사항과 데이터가 상주하는 하이브리드 인프라와 마찬가지로 이 그림의 일부입니다. 데이터 작업의 목적은 데이터와 파이프라인 모두의 비즈니스 가치를 극대화하는 것입니다. 테스트, 모니터링, 분석, 조정, 보안 등이 필요한 것은 파이프라인 내의 인프라입니다.

DataOps는 어떻게 작동합니까?

DataOps는 DevOps와 Agile 방법론을 통합하여 비즈니스 목표에 맞게 데이터를 관리하고자 합니다. 예를 들어 리드 전환율을 높이는 것이 목표라면 DataOps는 더 나은 마케팅 제품 권장 사항을 만들 수 있는 방식으로 데이터를 배열합니다. DevOps 기술은 코드, 제품 빌드 및 제공을 최적화하는 데 사용되는 반면 Agile 프로세스는 데이터 거버넌스 및 분석 개발에 활용됩니다.

DataOps는 새 코드 작성에 관한 것이 아닙니다. 또한 데이터 웨어하우스를 합리화하고 개선하는 것입니다. 린 제조에서 영감을 받은 DataOps는 SPC(통계 프로세스 제어)를 사용하여 분석 파이프라인이 항상 모니터링되고 검증되도록 합니다. SPC를 사용하면 데이터 처리의 속도와 정확성을 개선하는 동시에 통계가 항상 합리적인 범위 내에 있음을 확신할 수 있습니다. SPC를 사용하면 예기치 않은 발생이나 오류가 발생하는 경우 데이터 분석가에게 즉시 알릴 수 있습니다.

DataOps as a Service는 무엇을 제공합니까?

DataOps as a Service는 데이터 수집 및 처리를 위한 관리형 서비스를 멀티 클라우드 빅 데이터/데이터 분석 관리 플랫폼과 결합합니다. 구성 요소의 도움으로 데이터 보호, 보안 및 거버넌스의 모범 사례를 따르는 확장 가능하고 목적에 맞게 구축된 빅 데이터 플랫폼을 제공합니다.

디지털 우선 세계에서 서비스로서의 데이터의 중요성 이해

실시간 데이터 통찰력을 제공하는 것은 서비스로서의 데이터 운영의 정의입니다. 팀과 팀원 간의 커뮤니케이션 및 팀워크를 개선하고 데이터 과학 애플리케이션의 주기 시간을 단축합니다. 발생할 수 있는 모든 상황을 예측하기 위해 데이터 분석을 사용하여 투명성을 높이는 것이 필수적입니다. 가능할 때마다 프로세스는 코드를 재사용하고 향상된 데이터 품질을 보장하도록 설계됩니다. 모든 것의 결과로 상호 운용 가능한 단일 데이터 허브가 생성됩니다.

비즈니스에서 데이터 운영의 역할은 무엇입니까?

데이터 운영은 조직의 데이터 인프라를 지원하고 유지 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 작업의 일부인 몇 가지 일반적인 작업 및 활동은 다음과 같습니다.

• 데이터 수집: 데이터를 조직의 데이터 파이프라인 또는 스토리지 시스템으로 가져오는 프로세스입니다.
• 데이터 변환: 효과적으로 사용할 수 있도록 데이터를 정리, 보강 및 형식 지정하는 프로세스입니다.
• 정보 저장소: 안전하고 확장 가능하며 액세스 가능한 방식으로 데이터를 구성하고 저장하는 프로세스입니다.
• 데이터 접근: 제어되고 안전한 방식으로 사용자에게 데이터 액세스 권한을 부여하는 프로세스입니다.
• 데이터 백업 및 복구: 재해 복구 목적으로 데이터 복사본을 만드는 프로세스입니다.

이러한 작업이 효율적이고 효과적으로 수행되도록 보장함으로써 데이터 운영은 조직이 데이터에서 가치를 도출하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 또한 조직의 데이터 인프라의 안정성, 보안 및 성능을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

비즈니스에서 데이터 운영이 해결하는 문제는 무엇입니까?

데이터 운영은 기업이 다음과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 클라우드 마이그레이션 문제: 데이터 운영은 성능 문제의 근본 원인이 클라우드 환경 때문이든 다른 요인 때문이든 정확하게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 반응적 사고방식: 데이터 운영은 기업이 성능 문제에 대응하는 대신 성능 문제를 예상하여 비즈니스 크리티컬 애플리케이션의 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 기술 격차: 데이터 운영은 조직이 클라우드 아키텍처, IT 계획, 오케스트레이션 및 자동화와 같은 주요 영역의 부족을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 파이프라인 중단: 데이터 운영을 통해 기업은 내부 시스템이나 데이터 수집 문제에 직면한 경우에도 데이터가 원활하고 중단 없이 계속 흐르도록 할 수 있습니다.
• 셀프 서비스 데이터 소비: 데이터 운영을 통해 조직은 LOB(기간 업무) 사용자가 여러 소스에서 올바른 데이터를 쉽게 찾고 액세스하고 해석할 수 있습니다.
• 데이터베이스 변경 사항: 데이터 운영은 조직이 DevOps 사례를 적용하여 병목 현상을 일으키거나 위험을 초래하지 않고 데이터 구조를 보다 빠르고 안전하게 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고가용성과 비용의 균형: 데이터 운영은 조직이 미션 크리티컬 애플리케이션을 "상시 가동" 상태로 유지하는 것과 비용을 관리하는 것 사이에서 균형을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 운영팀의 혁신: 데이터 운영은 운영 팀이 자율 데이터베이스, AI, 기계 학습과 같은 새로운 기술을 활용하여 변화를 수용하고 데이터베이스 전문가에서 데이터 전문가로 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 운영 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

데이터 운영 엔지니어는 조직의 데이터 인프라 설계, 배포 및 유지 관리를 담당합니다. 여기에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

• 데이터 스토리지 시스템 설정 및 구성 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스와 같은
• 데이터 파이프라인 설계 및 구현 서로 다른 시스템 간에 데이터를 이동합니다.
• 데이터 인프라 모니터링 및 문제 해결 원활하고 효율적으로 실행되도록 합니다.
• 보안 조치 구현 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지합니다.
• 와 협력 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 기타 이해 관계자 데이터 요구 사항을 이해하고 데이터가 효과적으로 사용되고 있는지 확인합니다.

이러한 기술 작업 외에도 데이터 운영 엔지니어는 예산 관리, 데이터 관리 전략 개발, 데이터 관련 문제에 대한 이해 관계자와의 커뮤니케이션을 담당할 수도 있습니다. 그들은 금융, 의료, 소매 및 기술을 포함한 다양한 산업에서 일할 수 있습니다.

데이터 운영 엔지니어 급여

데이터는 새로운 금이고 업계는 금세공인을 요구합니다.. 독일의 데이터 센터 또는 운영 관리자의 평균 총수입이 연간 EUR 74.763 또는 시간당 EUR 36이라는 사실을 알고 계셨습니까? Salaryexpert.com? 또한 연간 평균 5,256 €의 보너스를 받습니다. 독일 기업과 익명의 근로자를 대상으로 한 설문조사를 기반으로 한 추정 임금입니다. 신입 데이터 센터 또는 운영 관리자(1-3년 경력)의 평균 보상은 52.556유로입니다. 대조적으로 선임 데이터 센터 또는 운영 관리자(8년 이상의 경력)의 평균 보상은 92.791 €입니다.

주요 테이크 아웃

데이터 운영

• 비즈니스 내에서 데이터를 관리하고 처리하는 데 사용되는 프로세스 및 시스템을 참조하십시오. 여기에는 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화와 같은 작업이 포함됩니다.
• 조직이 정확한 최신 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있기 때문에 비즈니스에 중요합니다. 이는 효율성 향상, 더 나은 고객 서비스 및 수익성 향상으로 이어질 수 있습니다.
• 데이터가 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 처리되도록 신중한 계획 및 관리가 필요합니다. 여기에는 데이터 침해로부터 보호하고 데이터가 승인된 목적으로만 사용되도록 보장하는 것이 포함됩니다.
• 특히 많은 양의 데이터가 있는 기업이나 규제 산업에서 운영되는 기업의 경우 복잡할 수 있습니다. 이러한 경우 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 특수 도구 및 기술에 투자해야 할 수 있습니다.
• 성공적인 데이터 전략의 핵심 구성 요소입니다. 효과적인 데이터 운영에 투자함으로써 기업은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 성장을 주도하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

결론

데이터 볼륨, 속도 및 다양성이 증가함에 따라 새로운 통찰력 추출 기술과 절차가 필요합니다. IDC는 생성되는 데이터의 양이 163년까지 2025제타바이트로 증가하고 그 중 36%가 정리될 것입니다. 현재의 기술, 절차 및 조직 구조는 데이터 입력의 엄청난 증가와 데이터 출력에 대한 증가하는 가치 기대치를 처리하기에 적합하지 않습니다. 더 많은 인력이 작업을 실행하기 위해 이 데이터에 액세스해야 하므로 확장 가능하고 반복 가능하며 예측 가능한 데이터 흐름을 제공하기 위해 문화적 및 조직적 장벽을 허물기 위해서는 철학의 변화가 필요합니다.

이러한 변화는 DataOps 혁명으로 인해 발생하고 있습니다. 기업은 향후 데이터 관련 골칫거리를 피하는 데 필요한 프로세스와 기술을 채택해야 합니다. 데이터 운영은 모든 사용 사례에 대해 확장 가능하고 반복 가능하며 예측 가능한 데이터 흐름을 쉽게 생성합니다. 조직은 데이터 작업을 사용하여 데이터 엔지니어, 분석가 및 비즈니스 사용자를 위해 데이터 흐름의 통합, 자동화 및 모니터링을 활성화할 수 있습니다.

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• 출처: https://dataconomy.com/2022/12/data-operations-dataops/