데이터를 모으고 정리하는 이유를 시스템 운영 관점에서 살펴보기
데이터를 모으고 정리해 BI와 분석에 쓰는 이유는 단순히 “저장”이 아니라, 의미 있는 의사결정이 가능하도록 데이터의 품질과 구조를 맞추기 위해서입니다. ETL과 ELT는 그 과정을 시스템적으로 안정화하는 핵심 방식이며, 기업의 규모가 커질수록 더 중요해집니다. 왜 데이터는 그냥 쓰면 안 되는가현업 데이터는 보통 한 곳에 깔끔하게 모여 있지 않습니다. ERP, CRM, API, 로그, 엑셀, 센서 데이터처럼 출처가 다르고, 기준도 다르며, 갱신 주기도 다릅니다. 이런 상태의 데이터를 바로 분석하면 지표가 흔들리고, 같은 숫자를 두고 부서마다 다른 해석이 나올 수 있습니다. 또한 데이터에는 결측치, 중복값, 형식 불일치, 코드 체계 차이, 시간대 문제 같은 품질 이슈가 자주 발생합니다. 분석용 데이터는 ..
2026. 6. 26.
데이터 파이프라인 멱등성 설계로 재처리 안전성 높이기
데이터 파이프라인에서 멱등성 Idempotency와 재처리 Retry는 배치가 중간에 실패해도 데이터를 중복 인서트하거나 손상시키지 않기 위한 핵심 설계입니다. 특히 Azure 환경에서 SAP, MSSQL 같은 원천 데이터를 적재하고 모델링하는 구조라면, 한 번 실패한 작업을 다시 돌려도 결과가 같아야 한다는 원칙을 처음부터 넣어야 운영이 편해집니다. 핵심은 단순히 재시도 횟수를 늘리는 것이 아니라, 재실행 자체가 안전하도록 저장 방식, 키 설계, 트랜잭션 경계, 상태 관리, 검증 절차를 같이 설계하는 것입니다.멱등성이 필요한 이유데이터 파이프라인은 네트워크 지연, 소스 장애, 타임아웃, 중간 트랜잭션 실패 같은 이유로 같은 작업이 여러 번 실행될 수 있습니다. 이때 멱등성이 없으면 같은 배치를 다시 ..
2026. 6. 11.
데이터 분석계 구축 전에 알아야 할 모든 것
BI/데이터 분석 시스템을 도입하기 전에 핵심 개념(데이터 웨어하우스, ETL, OLAP, 데이터 라인리지 등)과 기술·조직 준비(데이터 거버넌스, 보안, 인프라, 스테이크홀더 정렬), 운영 문화(데이터 소유권, 실험과 측정, 교육)가 필수적입니다. 이 글은 용어 사전, 준비 체크리스트, 구현 단계별 권장 활동과 조직 문화 설계까지 실무 관점에서 정리합니다. 핵심 용어 사전 — 반드시 알고 출발할 것데이터 웨어하우스(Data Warehouse): 분석 목적에 최적화된 중앙 저장소로, 원천 시스템의 거래 데이터(OLTP)를 모아 보관하고 분석에 사용합니다.데이터 마트(Data Mart): 특정 부서나 도메인에 최적화된 소규모 웨어하우스로, 빠른 분석을 위해 설계됩니다. ibmETL(Extraction, T..
2026. 6. 11.
Microsoft Fabric 도입 전에 꼭 알아야 할 가격과 운영 포인트
Microsoft Fabric은 데이터 적재, 변환, 저장, 분석, 시각화를 한 플랫폼에서 다루는 통합 분석 서비스입니다. Azure 환경에서 SAP, MSSQL, 파일, SaaS 같은 여러 원천 데이터를 다루는 조직이라면, Fabric은 데이터 엔지니어링과 BI를 이어주는 플랫폼으로 보기 좋습니다. 기존 방식은 데이터 수집 도구, 저장소, SQL 분석 엔진, BI 도구가 각각 따로 움직이는 경우가 많았습니다. Fabric은 이 흐름을 OneLake와 공통 용량 기반 구조로 묶어서 운영 복잡도를 줄이는 쪽에 가깝습니다. 그래서 데이터 적재와 모델링, 보고서 개발을 하나의 흐름으로 연결하고 싶은 조직에서 관심이 높습니다.Fabric이 제공하는 기능Fabric의 핵심 기능은 단순히 하나의 저장소가 아니라, ..
2026. 6. 8.
