적시에 정보를 전달할 수 있는 기업 통합 인프라, 유연하고 단순하며 비용 효과적
오늘날 비즈니스 환경은 끊임없이 변화하고 있으며 기업들은 이에 더욱 민첩하게 반응하고 대응해야 하는 상황이다. 비즈니스에서의 시간은 수익성과 직결되며 중요한 비즈니스 정보를 적시에 활용할 수 있느냐가 기업들 간에 경쟁적 우위를 확보하는데 중요한 요소가 된다.
이러한 상황은 기업들에 대한 규정 준수나 세계화, 경쟁 심화, 고객 서비스 향상에 대한 요구, 예산 감축 및 인수 합병(M&A) 등과 같은 요소들의 영향력이 커짐에 따라 더욱 복잡해지고 있다. 아울러 기업 내외 전반에서 벌어지고 있는 데이터의 폭증과 분산화가 상황을 더욱 악화시키고 있다. 기업들은 이와 같은 환경에 더욱 효과적으로 대응하기 위해 비즈니스 속도에 맞춰 IT 역시 포괄적이고 정확한 정보를 제공하기를 바라고 있다.
최근 들어, 서비스 지향 아키텍처(Service-oriented architecture, 이하 SOA)는 유연성과 비용 측면에서 효과적인 차세대 IT 솔루션을 만들어내는 선두 기술로 각광받고 있다. SOA는 유연하고 재사용이 가능한 비즈니스 서비스를 통해 고립된 애플리케이션 간의 장벽을 제거함으로써 비즈니스 민첩성을 제공한다.
그러나 이렇게 애플리케이션 간의 구분이 사라져가는 상황에서 정확하지 않는 데이터가 공급되어 서로 다른 애플리케이션의 데이터가 마구 섞여 혼란을 초래할 수 있다는 점을 감안해 보면, SOA는 프로세스와 애플리케이션에 공급되는 데이터의 중요성을 간과한 듯 하다. 기업 애플리케이션 통합(EAI)과 기업 정보 통합(EII)과 같은 기술 역시 데이터 처리 시간과 규모에 대한 유연성을 제공하지 못하고 있는 실정이다.
적시 정보 가용성 증진으로 민첩성 확보 = 인포매티카는 이번 기고를 통해 데이터의 일괄처리나 실시간 처리 여부와는 관계없이 적시에 정보를 제공함으로써 비즈니스 민첩성을 도모하는 가장 효율적인 방법인 데이터 서비스 플랫폼을 소개하고자 한다.
데이터 서비스 플랫폼은 중요한 비즈니스 정보에 대한 접근성의 향상 및 통합을 가능하게 하며, 해당 정보를 엔터프라이즈급 애플리케이션에 제공할 수 있다. 또한 적시에 필요한 데이터를 공급해 리스크를 감소시키고 비용을 절감시키는 등 궁극적으로는 기업의 경쟁적 우위를 확보하고 비즈니스 가치를 극대화시키는 데 중요한 역할을 한다.
정보를 적시에 활용할 수 있다는 것은 비즈니스의 속도에 직접적인 영향을 미쳐 기업에는 상당한 전략적 자산이 된다. 기업들은 정보의 적시 제공에 장애가 되는 요소들을 제거함으로써 지속적으로 전략적 가치를 극대화 시킬 수 있는 방법을 연구해야 한다.
정확하고 일관된 정보를 적시에 제공함으로써 정보를 전략적 자산으로 활용할 수 있게 되면 의사 결정의 질을 높일 수 있을 뿐만 아니라 저비용 고효율 달성, 신규 시스템의 신속한 적응을 통한 원활한 인수 합병 진행, 정보 중심 규정 준수 감시 보고를 통해 변화하는 법률에 대한 신속한 대응 및 준수, 고객 서비스 향상 등 다양한 비즈니스 과제들을 해결할 수 있다.
IT업계는 비즈니스 요구 사항에 대해 민첩하게 대응해야 한다는 과제와 더불어 다양한 형태의 분산되어 있는 데이터 소스와 관련된 복잡한 IT 인프라를 어떻게 효율적으로 관리할 것인가에 대한 문제에 직면해 있다. 많은 CIO와 IT관계자들은 다음의 과제들을 우선적으로 해결해야 한다고 입을 모은다.
* 기업 내외 전반에 분산된 데이터 소스의 이질성
* 데이터의 불일치 및 끊임없이 변화하는 데이터 구조
* 측정이나 모니터링이 불가능한 낮은 품질의 데이터
* 비즈니스에 매우 중요한 정보 자산에 대한 합의 또는 가시성(싱글뷰) 결여
* 데이터 통합 로직 또는 기술의 재사용 부족
기업 데이터는 일반적으로 분산되어 있고, 일관성과 정확성이 떨어져 처리가 매우 복잡하다. 이렇게 고립된 데이터는 필요한 정보를 적시에 효율적을 활용하고자 하는 기업들에게 큰 위협이 된다.
다양한 데이터 소스의 처리는 IT 인프라를 매우 복잡하게 하며, 결과적으로 제품이나 서비스의 시장 출시를 지연시키는 등 비즈니스 민첩성에 악영향을 미친다. 데이터에 대한 단일화된 시각을 제공하지 못하거나 불안정한 아키텍처, 제한된 변화 관리 및 데이터 통합 노력의 중복 등과 같은 문제들은 데이터의 적시 가용성을 확보하는데 큰 장애물이 되며 이들 또한 비즈니스 민첩성에 직접적인 영향을 준다.
데이터 양, 데이터 처리 시간, 데이터의 다양한 형식 및 구조를 포함하는 기업 데이터의 복잡성을 올바르게 처리하려면 데이터 그 자체가 기업 내 데이터 통합 과제를 해결하는 전략적 기업 자산으로 다루어져야 하며 서비스로서 제공되어야 한다.
비즈니스 민첩성을 도모하기 위해 적시에 정보를 활용할 수 있으려면 기본적으로 다음과 같은 기술적인 요소들을 갖추고 있어야 한다.
* 모든 데이터 구조, 데이터 형식 및 데이터 액세스 메커니즘을 어려움 없이 완벽하게 처리* 기업 내외의 모든 데이터 소스에서 제공하는 기업 데이터를 단일적이고 일관적으로 표시
* 기본 데이터 소스의 수정 시, 데이터 사용자의 분리 및 IT 인프라의 불안정성 방지
* 기본 데이터 소스와의 상호 작용에 대한 유지 관리 포인트를 제한하여 IT 복잡성 축소
* 기업에서 사용되는 모든 데이터 소스 전반의 일관성 및 정확성 개선
* 데이터 액세스, 데이터 프로파일링, 데이터 정제, 데이터 변환 및 데이터 제공과 같은 복합적인 데이터 통합 작업 지원
* 효과적인 변화 관리 및 규정 준수 감시 및 보고, 리스크 감소를 위한 데이터 계보(Lineage) 및 영향 분석 수행
* 모든 업무 및 프로젝트 전반에 데이터 통합 로직 및 기술 재사용 도모
* 일괄처리 혹은 실시간 등 비즈니스 속도에 알맞은 데이터 제공
솔루션 접근방식과 그 한계 = 핸드 코딩과 기업 애플리케이션 통합 (EAI)과 같은 기존 데이터 통합 방식은 정보를 적시에 제공하여 전략적 가치를 극대화시키는 데 필요한 핵심적인 사항들을 전혀 지원하고 있지 않거나 제한적으로 지원한다. 기존 데이터 통합 방식이 왜 비효율적이고 복잡한 솔루션인지에 대해 좀더 상세하게 알아보도록 하자.
기업에서 가장 흔히 사용하는 데이터 통합 문제 해결 방법은 핸드 코딩이다. 핸드 코딩은 기본 데이터 소스의 변화에 대한 보호가 거의 없이 다양한 데이터 구조, 형식 및 액세스를 수동으로 통합하고 처리한다. 핸드 코딩을 통해 데이터 품질 문제를 해결하기 어려우며, 표준에 근거한 방법이 없기 때문에 프로젝트를 재사용하는데 한계가 있다. 또한, 데이터 기점이나 데이터 사용 방식을 알 수 없고, 변환과 같은 정교한 데이터 통합 작업에는 상당한 핸드 코딩이 수반되어 지속적인 유지 관리가 필요해진다.
EAI의 경우, EAI가 잠재적인 애플리케이션 통합 문제를 해결하는 것에는 적절한 방법인 반면 정보의 적시 제공을 위한 이상적인 방법은 아니다. EAI는 대량 혹은 소량의 데이터 이동을 지원하지 않으며 다수의 데이터 소스 변화를 자동으로 감지하지 못한다. 또한 데이터 품질 문제를 해결하기에는 너무 복잡하며, 프로젝트 전반에 데이터 통합 로직이 매우 적게 혹은 전혀 사용되지 않아 비용이 많이 든다. 또한 메타데이터 및 영향 분석, 복잡한 데이터 변환과 같은 정교한 데이터 통합 작업에 대한 지원이 한정되어 있다.
핸드 코딩과 EAI 모두 차별화된 비즈니스 로직 형성의 중요한 목적을 간과하고 있다. 따라서 IT 인프라의 복잡성이 가중되고 데이터 통합 로직의 재사용이 제한되며 유지 관리 비용이 끊임 없이 들기 때문에 이에 따른 효율적인 솔루션이 필요하다.
데이터통합 이상적인 솔루션 '데이터 서비스' = 다면 정확하고 일관성 있는 정보를 적시에 사용하는데 따른 비용과 복잡성을 최소화한 데이터 통합 문제를 해결할 수 있는 이상적인 솔루션은 무엇일까?
데이터 서비스가 그 해결책이다. 데이터 서비스는 굉장히 유연하고 단순하며 비용 효과적인 솔루션이다. 데이터 솔루션은 재사용 가능한 표준 기반의 추상적 계층을 제공하여 고립된 데이터 통합에 수반되는 복잡성을 낮추는 동시에, 기업의 모든 데이터에 대한 일관성 있고 지속적인 시각을 적시에 제공한다.
다시 말해, 데이터 서비스는 재사용 가능하고 올바르게 정의된 모듈식 비즈니스 서비스로서 체계화된 기술 표준을 활용하여 기업 내외 전반에 걸친 기업 데이터에 대한 포괄적인 액세스, 통합 및 적시 제공이 가능하다.
데이터 서비스의 주요 혜택은 다음과 같다.
* 데이터 컨슈머(Data Consumer)의 원천 데이터 소스에 대한 직접 접근을 분리함으로써 복잡성 감소
* 모든 데이터 소스에 추상 계층을 제공하여 불안정성 및 유지 관리 필요성을 낮춤
* 표준 기반 인터페이스의 데이터 소스 액세스를 단순화하여 확장 가능성 부여
* 데이터 통합을 완벽하게 처리하여 비즈니스 로직 개발에 새롭게 집중할 수 있음
* 다양한 프로젝트 상의 데이터 통합 로직 및 기술 재사용을 장려함으로써 비용 절감
데이터 서비스에 내재되어 있는 기능 및 혜택이 정교하고 확장 가능한 플랫폼에서 제공될 때 적시에 제공되는 정보에 대한 비즈니스 가치를 극대화하고 비즈니스 민첩성을 높이는 강력한 솔루션이 된다. 적시에 정보를 효율적으로 사용하기 위해서는 다음과 같은 데이터 서비스 플랫폼 기능이 필요하다.
* 재사용이 가능한 코드 없는 데이터 서비스 개발 환경 제공
* 지능적이고 자동적으로 확장하여 점차 증가하는 동시 데이터 서비스 요구 사항 지원
* 정교한 데이터 통합 서비스를 제공하여 전체 데이터 통합 수명 주기를 적절하게 조절
* 개별 데이터 서비스 통합을 지원하여 유효한 데이터 통합 로직으로 변환
* 모든 데이터 소스에서 데이터 품질 문제를 사전에 해결
* 폭넓은 데이터 액세스를 사용 가능한 커넥터를 통해 원활하게 제공
* 최적화된 단일 엔진을 통해 적시(대량, 소량 및 실시간)에 정보를 제공
* 다수의 분리된 데이터 소스 전반에 대한 데이터 품질 및 일관성 확보
* 메타데이터 기반 아키텍처를 사용하여 데이터 정의 표준화 및 재사용
* 데이터 계보(Lineage) 및 영향 분석을 위해 공통된 메타데이터 저장소 활용
* 비즈니스에 중대한 정보를 다양한 데이터 소비자가 원하는 형식으로 제공
데이터를 유연하게 실시간 제공하는 인프라 = 터 서비스 플랫폼은 다음과 같은 방식으로 신뢰할 수 있는 데이터를 유연하게 실시간으로 제공하는 인프라라고 할 수 있다.
* 공통 기술 표준을 기반으로 개발 프로세스를 표준화하여 프로젝트 간 작업의 재사용 유도* 중앙 집중 팀에서 공유된 작업 및 환경을 유지하는 공유 서비스 환경을 지원하나 대부분의 개발 직업은 비즈니스 라인에서 수행됨
* 중앙 집중 팀이 통합 이니셔티브에 관한 모든 개발 작업을 책임지는 중앙 서비스 환경 지원
* 해당 당사자가 정의, 의미 및 소프트웨어 라이선스 계약을 관리하는 데이터 서비스 및 데이터 아키텍처의 거버넌스 프로세스 지원
엔터프라이즈급의 정교한 데이터 서비스 플랫폼이 확장 가능한 데이터 서비스의 신속한 개발을 지원하여 비즈니스 속도에 맞춰 포괄적이고 정확한 정보를 전달한다. 결과적으로 데이터 서비스 플랫폼은 신속성을 추구하는 모든 데이터 컨슈머(Data Consumer)에게 적시에 정보를 전달할 수 있는 기업 통합 인프라라고 볼 수 있다.
정인호/한국인포매티카 본부장
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