데이터 파이프라인 아키텍처란 무엇인가

이 글에서는 다음을 다룹니다:

데이터 파이프라인이란 무엇인가?
우수한 데이터 파이프라인 아키텍처가 비즈니스에 도움이 되는 방법
데이터 파이프라인 아키텍처 사례
데이터 파이프라인 vs ETL 파이프라인

데이터 파이프라인이란 무엇인가?

데이터 파이프라인은 데이터가 거치는 프로세스입니다. 일반적으로 전체 사이클은 ‘대상 사이트’와 팀의 의사 결정 과정이나 인공지능(AI) 기능의 알고리즘을 지원하는 ‘데이터 레이크 또는 풀’ 사이에서 이루어집니다. 일반적인 흐름은 다음과 같습니다:

수집
인제스트
준비
계산
표현

그러나 데이터 파이프라인은 여러 소스/대상(소스/데스티네이션)을 가질 수 있으며, 때로는 단계들이 동시에 수행될 수 있다는 점을 명심하십시오. 또한 특정 파이프라인은 부분적일 수 있습니다(예를 들어 1-3번 또는 3-5번과 같이).

빅데이터 파이프라인이란 무엇인가?

빅데이터 파이프라인은 대규모 데이터 수집, 처리 및 구현을 처리하는 운영 흐름입니다. 핵심은 ‘데이터 수집’ 규모가 클수록 중요한 비즈니스 의사결정 시 오차 범위가 줄어든다는 점입니다.

빅데이터 파이프라인의 대표적인 적용 분야는 다음과 같습니다:

예측 분석: 알고리즘은 주식 시장이나 제품 수요와 같은 측면에서 예측을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 시스템이 잠재적 미래 결과를 예측하기 위해 인간 행동 패턴을 이해할 수 있도록 하는 과거 데이터 세트를 활용한 ‘데이터 훈련’을 필요로 합니다.

실시간 시장 포착: 이 접근법은 예를 들어 현재 소비자 심리가 불규칙하게 변동할 수 있음을 이해합니다. 따라서 소셜 미디어 데이터, 전자상거래 마켓플레이스 데이터, 검색 엔진상의 경쟁사 광고 데이터 등 다양한 출처에서 대량의 정보를 집계합니다. 이러한 고유 데이터 포인트를 대규모로 교차 참조함으로써 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이는 시장 점유율 확대를 가져옵니다.

데이터 수집 플랫폼을 활용함으로써 빅데이터 파이프라인 운영 흐름은 다음을 처리할 수 있습니다:

확장성 – 데이터 양은 빈번히 변동하는 경향이 있으며, 시스템은 명령에 따라 리소스를 활성화/비활성화할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.
유동성 – 다양한 출처에서 대규모로 데이터를 수집할 때, 빅데이터 처리 작업은 다양한 형식(예: JSON, CSV, HTML)의 데이터를 처리할 수 있는 역량과 함께 비정형 대상 웹사이트 데이터를 정리, 매칭, 합성, 처리 및 구조화하는 노하우가 필요합니다.
동시 요청 관리 – Bright Data의 CEO인 Or Lenchner가 자주 언급하듯: ‘대규모 데이터 수집은 음악 페스티벌에서 온라인으로 맥주를 기다리는 것과 같습니다. 동시 요청은 짧고 빠른 줄로 신속/동시에 서비스를 받습니다. 반면 다른 줄은 느리고 연속적입니다. 비즈니스 운영이 이에 의존한다면, 여러분은 어느 줄에 서고 싶으신가요?’

우수한 데이터 파이프라인 아키텍처가 비즈니스에 도움이 되는 방법

우수한 데이터 파이프라인 아키텍처가 일상적인 비즈니스 프로세스를 간소화하는 주요 방법은 다음과 같습니다:

첫째: 데이터 통합

데이터는 소셜 미디어, 검색 엔진, 주식 시장, 뉴스 매체, 마켓플레이스에서의 소비자 활동 등 다양한 출처에서 발생합니다. 데이터 파이프라인은 이 모든 데이터를 한 곳으로 모아주는 깔때기 역할을 합니다.

둘째: 마찰 감소

데이터 파이프라인은 초기 분석을 위한 데이터 정리 및 준비에 필요한 노력을 줄여 마찰과 ‘인사이트 도출 시간’을 단축합니다.

셋째: 데이터 구획화

지능적으로 구현된 데이터 파이프라인 아키텍처는 관련 이해관계자만 특정 정보에 접근할 수 있도록 보장하여 각 참여자가 자신의 역할을 수행할 수 있도록 지원합니다.

네 번째: 데이터 균일성

데이터는 다양한 출처에서 여러 형식으로 유입됩니다. 데이터 파이프라인 아키텍처는 다양한 저장소/시스템 간 복사/이동/전송이 가능할 뿐만 아니라 데이터의 통일성을 확보하는 방법을 알고 있습니다.

데이터 파이프라인 아키텍처 사례

데이터 파이프라인 아키텍처는 예상 수집량, 데이터의 원본 및 목적지, 그리고 잠재적으로 수행될 수 있는 처리 유형 등을 고려해야 합니다.

다음은 세 가지 전형적인 데이터 파이프라인 아키텍처 예시입니다:

스트리밍 데이터 파이프라인: 실시간 애플리케이션에적합합니다 . 예를 들어, 경쟁사 가격, 번들 상품, 광고 캠페인 데이터를 수집하는 온라인 여행사(OTA)가 해당됩니다 . 이 정보는 처리/포맷팅된 후 추가 분석 및 의사결정을 위해 관련 팀/시스템(예: 경쟁사 가격 하락에 따라 항공권 재가격을 담당하는 알고리즘)으로 전달됩니다.

배치 기반 데이터 파이프라인: 보다 단순하고 직관적인아키텍처입니다 . 일반적으로 대량의 데이터 포인트를 생성하는 하나의 시스템/소스로 구성되며, 이 데이터는 하나의 목적지(즉, 데이터 저장/분석 ‘시설’)로 전달됩니다. 대표적인 예로, 나스닥에서 투자자의 매수/매도/거래량에 관한 방대한 데이터를 수집하는 금융 기관이 있습니다. 해당 정보는 분석을 위해 전송된 후 포트폴리오 관리에 활용됩니다.

하이브리드 데이터 파이프라인: 이 유형의 접근방식은 실시간 인사이트와 배치 처리/분석을 모두 가능하게 하여 대규모 기업/환경에서 널리 사용됩니다. 이 방식을 선택하는 많은 기업들은 향후 새로운 쿼리나 파이프라인 구조 변경에 대비해 데이터의 유연성을 높이기 위해 원시 형식으로 데이터를 유지하는 것을 선호합니다.

데이터 파이프라인 vs ETL 파이프라인

ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인은 일반적으로 데이터 웨어하우징 및 통합을 목적으로 합니다. 서로 다른 출처에서 수집된 데이터를 보다 보편적이고 접근 가능한 형식으로 변환하여 대상 시스템에 업로드하는 역할을 수행합니다. ETL 파이프라인은 데이터를 수집, 저장하고 신속한 접근/분석을 위해 준비하는 기능을 제공합니다.

데이터 파이프라인은 데이터를 수집, 형식화하고 대상 시스템으로 전송/업로드할 수 있는 체계적인 프로세스를 구축하는 데 더 중점을 둡니다. 데이터 파이프라인은 ‘기계’의 모든 부분이 의도된 대로 작동하도록 보장하는 프로토콜에 가깝습니다.