데이터 페더레이션이란 무엇입니까?
데이터 페더레이션은 여러 데이터베이스가 하나로 기능하도록 하는 소프트웨어 프로세스입니다. 이 가상 데이터베이스는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 모두 공통 모델로 변환합니다. 이를 통해 프론트 엔드 애플리케이션을 위한 단일 데이터 소스를 제공합니다.
데이터 페더레이션은 데이터 가상화 프레임워크의 일부입니다. 이 데이터 가상화는 데이터 페더레이션과 함께 성장했지만 추가 기능, 애플리케이션 및 기능이 생겨났습니다. 따라서 데이터 가상화는 데이터 웨어하우스 컴파일 외에도 다양한 기능을 가지고 있습니다. 여기에는 메타데이터 리포지토리, 데이터 추상화, 소스 데이터 시스템에 대한 읽기 및 쓰기 액세스, 고급 보안이 포함됩니다.
데이터 페더레이션은 데이터 가상화의 일부이지만 동일한 것은 아닙니다.
비즈니스에서 데이터 페더레이션
오늘날 기업이 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 데이터의 효과적인 관리입니다. 데이터에는 다음과 같은 여러 가지 문제가 있을 수 있습니다.
- 여러 클라우드 데이터베이스 및 여러 사이트가 액세스 제한
- 대용량 데이터에는 대용량 스토리지가 필요
- 데이터 간 일관성 없고, 정리 및 조직에 노력과 시간 필요
- 데이터 저장 방법 또는 위치에 대한 단일 형식 없음
데이터 페더레이션은 원시 데이터와 관련된 많은 문제를 해결하여 기업으로 하여금 시간과 비용을 절약하게 합니다. 예를 들어, 데이터 페더레이션은 여러 소스의 정보를 변환하여 단일 형식으로 결합합니다. 그런 다음 모든 데이터베이스를 단일 저장소에 가상으로 배치합니다. 즉, 데이터의 다른 복사본을 생성하는 대신 가상으로 통합되므로 다른 스토리지 시스템이 필요하지 않습니다.
데이터 페더레이션은 데이터 관리 및 가상화 전략의 일부여야 합니다. 이 전략은 클라우드 시스템, 데이터 웨어하우스 확장, 데이터 통합 및 기타 여러 데이터 관리 전략을 결합합니다.
데이터 페더레이션의 이점
추가 저장 공간이 필요하지 않음
소프트웨어는 소스 데이터의 전체 복사본을 만들지 않기 때문에 비즈니스는 하드웨어에 투자할 필요가 없습니다. 값비싼 인프라나 더 많은 데이터 처리 기능이 필요하지 않습니다. 이 모든 것은 데이터 페더레이션 소프트웨어에 의해 관리됩니다.
단일 진실 공급원
하나의 정확한 데이터 소스는 매우 중요합니다. 이 데이터 소스를 사용하면 특정 정보를 찾을 때 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 훨씬 더 정확합니다. 업데이트된 가장 최근 데이터가 입력된 위치에 관계없이 데이터 페더레이션 데이터베이스에 해당 데이터가 있습니다. 이는 오류 감소, 고객 만족도 향상, 비즈니스 정보의 신뢰성 향상을 의미합니다.
데이터 사일로는 특히 기업이 IT를 덜 총체적인 관점에서 볼 때 일반적인 것입니다. 데이터 페더레이션은 사일로를 제거하고 비즈니스 전체에서 쉽게 공유할 수 있도록 합니다.
머신 러닝 및 인공 지능을 위한 보다 안정적인 데이터
데이터 과학자의 역할 중 많은 부분은 데이터를 정리하는 것입니다. 불필요한 데이터 포인트를 제거하고 이중화하고, 가장 최근 정보를 찾고, 이상값을 제거하는 것입니다. 데이터 페더레이션은 이 대부분을 자동으로 수행합니다. 결과 데이터는 정확하고 일관성이 있으며 최상의 예측과 결과를 제공합니다.
빠른 데이터 액세스
하드웨어도 복잡한 인프라도 없으며 데이터 액세스는 믿을 수 없을 정도로 빠릅니다. 또한 소프트웨어를 구축해야 하는 경우 웨어하우스와 추출, 변환 및 적재 기능을 만들 필요가 없습니다. 데이터 페더레이션을 만드는 것이 훨씬 빠릅니다.
최소한의 코딩으로 접근 가능
진입 장벽이 낮아 데이터 페더레이션을 만들 수 있습니다. 약간의 코딩만 하면 되며 전용 IT 직원이 필요하지 않습니다. 표준 서버에 데이터 페더레이션 개발 런타임 소프트웨어를 설치하고 보기와 서비스를 만들고 쿼리를 미세 조정하기만 하면 됩니다.
대체 옵션보다 저렴
데이터를 저장하는 데 물리적 하드웨어가 필요하지 않을 뿐만 아니라 데이터 페더레이션에는 소프트웨어 라이선스, 추가 데이터 거버넌스 및 비용이 많이 드는 IT 직원이 필요하지 않습니다.
위험 최소화
시스템이 아무 것도 복제하거나 물리적으로 이동하지 않기 때문에 데이터 손실 위험이 미미하거나 전혀 없습니다. 데이터 페더레이션 시스템이 올바르게 설정되면 기존 보고서를 매핑하여 정확히 동일한 방식으로 실행할 수 있습니다. 누락, 손실 또는 혼동 데이터 또는 보고서가 없으며 위험이 없습니다.
데이터 페더레이션 문제
중요한 데이터 정리를 관리할 수 없음
일부 미세 조정 및 데이터 정리가 수행되는 동안 매우 일관성이 없거나 문제가 있는 데이터는 소프트웨어에 문제를 일으키고 비즈니스 결과를 위태롭게 할 수 있습니다.
솔루션: 데이터는 관계형 또는 XML 형식이어야 합니다. 이것이 불가능한 경우 특히 매우 크거나 복잡한 데이터베이스에서 데이터 페더레이션 사용을 재고하십시오.
과거 데이터 없음
대부분의 데이터 시스템에서는 변경이 발생하면 기록 데이터가 어떤 형태로든 유지됩니다. 그렇게 하여 오류를 쉽게 추적하고 찾고 해결할 수 있습니다. 그러나 데이터 페더레이션에는 가장 최근의 최신 데이터만 있습니다.
솔루션: 과거 데이터를 캡처하려면 물리적 데이터 저장 시스템이 여전히 필요합니다.
일관된 시스템 기능 필요
기업의 컴퓨터 시스템이 최대 부하로 작동하거나 용량을 처리하는 데 어려움을 겪고 있는 경우 데이터 페더레이션이 작동하지 않을 것입니다. 인프라는 필수 데이터 처리 작업의 속도를 늦추지 않으면서 특수한 문의를 처리해야 합니다.
솔루션: 데이터 페더레이션을 올바르게 실행하려면 시스템을 업그레이드해야 할 수 있습니다.
조직에서 데이터 페더레이션은 어떤 모습입니까?
조직에는 액세스하기 어려운 여러 데이터베이스와 별도의 데이터 사일로가 있는 경우가 많습니다. 데이터에 대한 단편적인 액세스로 인해 비즈니스 정보는 일관성이 없고 신뢰할 수 없습니다.
데이터 페더레이션은 모든 데이터를 함께 가져옵니다. 원본 데이터베이스는 정확성을 보장하기 위해 부서 또는 지사에서 제어를 계속하게 됩니다. 이를 통해 조직의 모든 수준에서 보다 많은 정치적 참여를 통해 구현이 훨씬 더 지원됩니다.
직원과 최종 사용자는 다양하고 정확한 보고서와 정보에 액세스할 수 있으므로 고객 및 공급업체를 포함한 모든 이해 관계자를 위한 더 나은 비즈니스 인텔리전스, 예측 데이터, 결과를 개선할 수 있습니다.
데이터 페더레이션의 대안
데이터 페더레이션의 주요 대안은 데이터 웨어하우스 또는 EDW(엔터프라이즈 데이터 웨어하우스)입니다. 이는 데이터 페더레이션과 마찬가지로 분석을 위해 여러 소스에서 가져온 데이터를 모아 놓은 중앙 집중식 리포지토리입니다. 그러나 데이터 페더레이션과 다른 점은 물리적 통합이 필요한 것입니다.
즉 데이터는 다양한 소스에서 수집된 다음 데이터 웨어하우스에 물리적 복사본으로 저장되게 됩니다.
이것은 단점으로 되지만 데이터 웨어하우스와 데이터 페더레이션은 어느 한 가지 결과물로 간주되어서는 안 됩니다. 모든 관련 정보를 캡처하는 원활하고 완벽한 시스템을 만들기 위해 서로 협력하여 사용해야 합니다. 데이터 페더레이션을 통해 사용자는 올바른 데이터에 쉽게 접속할 수 있으며 데이터 웨어하우스는 이를 위한 물리적 홈을 제공합니다.
데이터 페더레이션의 미래
평균적으로 대기업에는 약 40개의 단일 데이터베이스가 있습니다. 이러한 시스템은 모두 병렬로 실행되며 광범위한 문제를 야기하여 비즈니스의 기능과 정확성을 저하시킬 수 있습니다. 그러나 2010년대 중반에 들어와 데이터 페더레이션이 보편화되면서 이러한 문제가 많이 사라졌습니다.
조직은 데이터 사일로와 막대한 하드웨어 비용을 피하는 전체적이고 사용하기 쉬운 데이터베이스를 만드는 데 집중해야 하지만 데이터 사일로 문제는 해결하기 어렵습니다. 기술 개발의 속도로 인해 맞춤형 플랫폼이 몇 년 내에 구식이 될 것이며 어떤 소프트웨어도 모든 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 없게 됩니다. 레거시 시스템이 폐기되더라도 데이터에는 계속 액세스할 수 있어야 합니다.
이것이 바로 데이터 페더레이션이 의의를 가지는 곳입니다. 데이터 페더레이션은 데이터 웨어하우스, 클라우드 및 온프레미스, 데이터 연동을 통합하는 시스템의 일부로서 모든 요구 사항을 충족하는 원활한 시스템이 됩니다. 데이터 페더레이션의 문제점과 약점은 데이터 웨어하우스의 강점으로 상쇄되어 대부분의 비즈니스 데이터베이스 문제에 대한 이상적인 솔루션이 됩니다.