이것은 영업 엔지니어인 Saurav Gupta가 후원한 블로그 게시물입니다. 인터 시스템즈
금융 서비스 조직은 데이터로 넘쳐나며 실시간 거래 데이터에 대한 분석 및 고객 이탈 감소를 포함하여 다양한 이니셔티브에 데이터를 활용하려는 분명한 욕구가 있습니다. 그러나 그렇게 하려면 올바른 데이터 관리 아키텍처를 마련해야 합니다. 그것은 거의 쉽지 않습니다. 수년 동안 조직은 비즈니스 요구 사항을 지원하기 위해 엔터프라이즈 데이터의 일관된 보기를 제공하기 위해 다양한 방법을 시도했지만 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 구현과 같이 IT 인프라 및 데이터 환경이 제공해야 하는 요구 사항의 급격한 변화는 의미합니다. 그 도전은 여전히 남아 있습니다.
금융 서비스 조직 내의 데이터는 사일로화되어 액세스 및 사용이 어려운 경우가 많지만 이제 이러한 문제를 극복할 수 있는 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식이 등장하고 있습니다. 가장 유망한 두 가지: 데이터 패브릭 및 데이터 메시, 조직이 데이터 및 기존 데이터 인프라에서 최대 비즈니스 가치를 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
두 접근 방식에는 많은 유사점이 있습니다. 둘 다 데이터를 소스에 그대로 저장할 수 있습니다. 이는 배치 프로세스를 사용하여 데이터를 복사하고 이동해야 하는 레거시 시스템과의 주요 차별화 요소입니다.
또한 데이터 패브릭과 데이터 메시는 온프레미스, 파트너, 퍼블릭 클라우드를 포함하여 서로 다른 데이터와 애플리케이션을 연결하여 이를 검색, 연결, 통합, 변환, 분석, 관리 및 활용합니다. 이러한 기능을 활용함으로써 두 접근 방식 모두 기업이 비즈니스 목표를 빠르고 효율적으로 달성할 수 있도록 합니다.
둘 사이의 유사점에도 불구하고 여기에서 고려해야 할 몇 가지 중요한 차이점이 있으며, 이는 상호 교환이 아닌 보완적인 이유를 강조합니다. 데이터 패브릭을 사용하면 메타데이터, 거버넌스 및 시맨틱이 중앙에서 관리됩니다. 이 구조는 데이터 관리에 대한 하향식 접근 방식을 취하는 최고 데이터 책임자를 고용하는 금융 서비스 회사에서 더 자주 발생합니다.
최신 반복, 스마트 한 데이터 패브릭은 데이터 패브릭 기반에 구축되며 패브릭 자체 내에서 직접 데이터 탐색, 비즈니스 인텔리전스, 자연어 처리 및 머신 러닝을 포함한 광범위한 분석 기능을 통합합니다. 금융 서비스의 경우 이는 트랜잭션 시스템의 성능에 영향을 주지 않고 실시간 이벤트 및 트랜잭션 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있음을 의미합니다. 조직은 오프라인 또는 일중 수치를 쿼리하는 것에서 벗어나 실시간 인사이트를 통해 순간적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
반면에 데이터 메시를 사용하면 로컬 도메인 팀이 데이터에 더 가깝고 더 잘 이해한다는 전제를 기반으로 데이터 제품 제공을 소유할 수 있습니다. 도메인 중심의 셀프 서비스 설계를 활용하는 아키텍처로 지원되므로 로컬 팀이 데이터를 검색, 이해, 신뢰 및 사용하여 의사 결정 및 이니셔티브를 알리고 데이터 제품 및 애플리케이션을 개발 및 배포할 수 있습니다.
두 가지 주요 차이점 중 하나는 데이터 메시를 사용하면 소스 시스템(엔드포인트)에서 데이터 거버넌스를 정의하고 관리할 수 있는 반면, 데이터 패브릭은 중앙에서 적용 및 관리되는 거버넌스, 계보, 보안 등을 포함하는 포괄적인 패브릭을 제공한다는 것입니다. , 예를 들어 CDO에 의해. 이를 실용적인 측면에서 살펴보면 데이터 주권 문제가 있는 상황에는 데이터 메시가 적합할 수 있는 반면, CDO 사무실이 액세스 권한이 있는 조직 분류를 정의하는 경우에는 데이터 패브릭이 올바른 접근 방식일 수 있습니다.
이러한 차별화 포인트는 두 접근 방식이 상호 배타적이지 않다는 사실을 강조합니다. 실제로 사용할 아키텍처 유형을 결정할 때 비즈니스 사용 사례에 따라 선택이 달라집니다. 예를 들어 고위 팀이 엔터프라이즈 수준 거버넌스를 통해 데이터 자산에 대한 엔터프라이즈 보기를 원할 경우 엔터프라이즈 데이터 패브릭을 구현하도록 선택할 가능성이 높습니다. 조직이 혁신 및 디지털 변환 이니셔티브를 가속화하기 위해 자체 애플리케이션을 생성 및 관리할 수 있는 유연성을 통해 엔터프라이즈의 특정 신뢰할 수 있는 부분에 권한을 부여하려는 경우 또는 데이터 주권 문제가 우려되는 경우 데이터 메시가 전체 프로세스의 적절한 구성 요소가 될 수 있습니다. 건축학.
그러나 올바른 상황에서 두 가지 접근 방식이 긍정적인 결과를 달성하기 위해 긍정적으로 함께 작동할 수 있고 종종 그렇게 한다는 것도 사실입니다. 우리의 주요 금융 서비스 고객 중 하나는 다음과 같이 말했습니다.
실제로 데이터 패브릭 아키텍처는 캠페인 데이터를 지역 내에서 로컬로 관리해야 하는 대규모 조직과 같이 의미 있는 데이터 메시 이니셔티브와 공존할 수 있습니다.
데이터 패브릭과 데이터 메시가 동시에 작동하는 한 가지 예는 고객 360 이니셔티브를 가진 대규모 다국적 자산 관리 회사의 요구에서 볼 수 있습니다.
이 사용 사례에서 회사의 전반적인 데이터 전략은 중앙에서 관리되지만(데이터 패브릭) 데이터 보존 및 처리에 대한 주권 문제는 현지 마케팅 캠페인이 실행되는 특정 국가에 존재합니다. 이와 관련하여 지역 고객에 대한 특정 지역 지식이 있으며 이는 지역 캠페인 관리의 변형을 알려줍니다. 이러한 변형은 지역, 국가 또는 로컬 IT 팀(데이터 메시)에서 처리됩니다.
데이터 메시와 데이터 패브릭이 어떻게 함께 작동하여 실질적인 비즈니스 이점을 제공할 수 있는지에 대한 이러한 종류의 실용적인 예는 궁극적으로 각 접근 방식의 각각의 장점에 대한 논쟁보다 훨씬 더 명확합니다.
조직이 유형의 비즈니스 가치를 제공하는 의미 있는 방식으로 데이터를 활용하는 데 집중할 수 있도록 접근 방식이 비즈니스 아키텍처를 능률화하고 단순화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 관한 것입니다. 시간이 지남에 따라 도메인 지향 데이터 소유권과 같은 영역에서 데이터 메시 혁신을 통해 점점 더 성숙해지는 데이터 패브릭 아키텍처와 함께 두 가지 접근 방식이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 그러나 항상 이러한 기능 조합이 최종 결과에 제공하는 것에 실용적인 초점을 유지해야 합니다. 너무 많은 조직에서 데이터 인프라는 여전히 비용 센터로 간주되지만, 이러한 새로운 패러다임은 그 가치에 대한 새로운 이해를 위한 길을 열어주고 있으며, 이를 통해 자체적인 실질적인 가치를 제공하는 수익 센터로 새로운 시각에서 평가될 수 있습니다. 사업에.
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