Data Fabric

오늘날 기업은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등 다양한 환경에 분산된 데이터와 씨름하고 있습니다. 이로 인해 데이터 사일로(Data Silo)가 발생하고, 데이터 관리는 점점 더 복잡해집니다. 이러한 문제를 해결할 혁신적인 데이터 관리 방식으로 데이터 패브릭(Data Fabric)이 주목받고 있습니다.

Data Fabric은 단순히 여러 데이터를 한곳에 모으는 것을 넘어, 조직의 모든 데이터를 지능적으로 연결하고 통합하여 언제 어디서든 필요한 데이터를 실시간으로 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

최근 글로벌 시장에서 Data Fabric의 성장은 매우 두드러집니다. 2032년까지 연평균 21.2%의 높은 성장률이 예상될 만큼, 그 중요성이 빠르게 증가하고 있습니다.

연도	시장 규모 (달러)	연평균 성장률 (CAGR)
2023	22억 9,000만	-
2024	27억 7,000만	-
2032	1,291억	21.2%

본 아티클에서는Data Fabric의 핵심 개념과 장점, 그리고 성공적인 도입 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.

Data Fabric이란 무엇일까요?

정의

Data Fabric은 분산된 여러 데이터 소스를 하나의 통합된 플랫폼에서 원활하게 관리하고, 데이터의 위치나 형식에 구애받지 않고 실시간으로 연결 및 활용할 수 있도록 설계된 아키텍처입니다. 마치 여러 종류의 실을 엮어 하나의 옷감(Fabric)을 만드는 것처럼, 다양한 데이터를 지능적으로 엮어 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있도록 돕습니다.

핵심 아키텍처 구성 요소

구성 요소	설명
데이터 통합	다양한 데이터 소스를 하나의 플랫폼으로 연결하여 통합적으로 관리하는 기술입니다.
메타데이터 관리	데이터의 출처, 형식, 사용 이력 등 정보를 체계적으로 관리하여 데이터의 가시성을 높입니다.
데이터 거버넌스	데이터 품질과 신뢰성을 보장하며, 보안 정책을 중앙에서 관리하여 규제 준수를 지원합니다.

주요 특징

• 다양한 환경에 분산된 데이터를 심리스하게 연결하여 데이터 사일로를 해소하실 수 있습니다.
• AI와 머신러닝을 활용하여 데이터 통합 및 품질 관리 프로세스를 자동화하실 수 있습니다.
• 데이터의 물리적 위치나 형식을 알 필요 없이 쉽게 접근하실 수 있습니다.
• 중앙화된 데이터 거버넌스를 통해 데이터 보안과 규제 준수를 효과적으로 관리하실 수 있습니다.
• 데이터 패브릭은 기술 중심의 중앙화된 아키텍처를 기반으로 하며, 지능형 통합 도구와 AI 기반 메타데이터 처리 기술이 중요합니다.

Data Fabric vs. 데이터 레이크 vs. 데이터 메시: 차이점 비교

Data Fabric은 종종 데이터 레이크, 데이터 메시와 비교됩니다. 세 가지 모두 데이터 관리 전략이지만, 접근 방식과 목적에서 뚜렷한 차이를 보입니다.

구분	데이터 패브릭 (Data Fabric)	데이터 레이크 (Data Lake)	데이터 메시(Data Mesh)
개념	데이터 접근, 통합, 거버넌스를 위한 기술적 아키텍처	대규모 원시 데이터를 저장하는 중앙 저장소	데이터 소유와 관리를 조직 도메인 중심으로 분산하는 운영 모델
접근 방식	기술 중심, 중앙화	데이터 중심, 중앙화	조직 중심, 분산화
데이터 상태	통합 및 최적화된 데이터	원시(Raw) 데이터	도메인별 '제품(Product)'화된 데이터
거버넌스 방식	중앙에서 일관된 정책과 통제 적용	중앙에서 관리하지만 복잡함	각 도메인 내에서 자율적 거버넌스 적용, 표준 API 기반 협업
활용 목적	실시간 통합, 품질 보장, 전사적 통합 분석	대규모 데이터 저장 및 비정형 분석	조직 내 데이터 소유권 명확화, 민첩한 데이터 활용

간단히 말해, 데이터 레이크는 '저장'에, 데이터 메시는 '조직 문화와 책임'에, Data Fabric은 '기술을 통한 통합과 자동화'에 중점을 둡니다.

Data Fabric 도입의 핵심 장점

Data Fabric을 도입하면 조직은 데이터 관리의 복잡성을 줄이고 데이터 활용 가치를 극대화할 수 있습니다.

완벽한 데이터 통합과 사일로 해소

조직 내 흩어져 있는 모든 데이터를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하여 부서 간 협업을 강화하고, 데이터 중복으로 인한 비용과 비효율을 제거합니다. 이를 통해 고품질 데이터를 기반으로 한 AI 인프라를 구축하고 비즈니스 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

사례: IBM은 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 활용하여 3년 만에 50억 달러 규모의 비즈니스 파이프라인을 확대한 바 있습니다.

데이터 접근성 향상 및 신속한 의사결정

사용자는 데이터의 위치나 기술적 배경지식 없이도 필요한 데이터에 즉시 접근할 수 있습니다. 셀프서비스 분석 환경이 구축되면, 의사결정자들은 이전에는 발견하기 어려웠던 데이터 간의 연관성을 파악하고 더 빠르고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

지능형 자동화를 통한 생산성 증대

Data Fabric은 AI 기반의 자동화 기능을 통해 데이터 수집, 변환, 품질 관리 등 반복적인 작업을 최소화합니다. 이를 통해 IT 팀은 기술적 복잡성에서 벗어나 더 높은 가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있습니다.

FineDataLink를 활용한 Data Fabric 구축

Data Fabric의 개념은 이상적이지만, 직접 구축하는 것은 기술적으로 매우 복잡할 수 있습니다. 이때 FineDataLink와 같은 로우 코드(Low-code) 데이터 통합 솔루션을 활용하면 그 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

기술적 복잡성 해결

Data Fabric 구축 시 가장 큰 장벽은 다양한 시스템 연동, 데이터 형식 처리, 실시간 동기화 등의 기술적 문제입니다.

FineDataLink는 로우 코드 기반의 시각적 인터페이스를 제공하여, 복잡한 코딩 없이 100개 이상의 다양한 데이터 소스를 손쉽게 연결하고 통합 파이프라인을 구축할 수 있도록 지원합니다.

강력한 데이터 거버넌스 체계 수립

데이터 품질, 보안, 규제 준수는 성공적인 Data Fabric의 핵심입니다. FineDataLink는 중앙화된 거버넌스 정책을 적용하고, 데이터 처리 전 과정을 모니터링할 수 있는 기능을 제공하여 데이터의 신뢰성과 보안을 보장합니다.

Tip: FineDataLink의 관리 편의성과 확장성을 활용하면, 조직의 데이터 거버넌스 수준을 한층 높일 수 있습니다.

Data Fabric 의 미래

Data Fabric은 AI, 머신러닝 기술과 결합하여 더욱 지능화되고 자동화된 형태로 발전할 것입니다. 미래에는 클라우드 네이티브 환경에 최적화되어, 조직이 데이터를 더욱 유연하고 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 제공할 것입니다.

결론적으로, Data Fabric은 분산된 데이터를 통합하고 관리하는 가장 현대적이고 효율적인 접근 방식입니다.

데이터 사일로 문제 해결, 실시간 데이터 기반의 신속한 의사결정, 그리고 관리 프로세스 자동화를 원하신다면 Data Fabric 도입을 적극적으로 고려해야 합니다. FineDataLink와 같은 솔루션은 이러한 Data Fabric의 핵심 가치를 가장 빠르고 효과적으로 실현할 수 있도록 돕는 강력한 도구가 될 것입니다.

데이터 기반 의사결정의 정확성과 속도를 높여 조직의 데이터 경쟁력을 한층 강화해 보세요.