운영 데이터 아키텍처(Operational Data Architecture), 효율적인 기업 운영의 열쇠

1. 운영 데이터 아키텍처(Operational Data Architecture)란?

운영 데이터 아키텍처는 기업이 일상적인 업무(트랜잭션, 이벤트 등)를 수행하는 과정에서 생성되는 데이터를 빠르고 안정적으로 활용하기 위해 마련하는 체계적인 구조를 말합니다.

• 분석 데이터 아키텍처가 BI와 같은 분석 업무에 활용될 데이터를 통합·관리하는 데 초점을 맞춘다면,
• 운영 데이터 아키텍처는 실시간 트랜잭션이나 이벤트 처리가 주를 이루는 ‘운영’ 영역을 뒷받침합니다.

이 아키텍처가 잘 설계되면, 기업은 필요한 데이터를 지연 없이 확보하고 프로세스를 자동화하여 실시간 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.

2. 왜 중요한가?

1. 실시간 의사결정 지원
   운영 환경에서 발생하는 데이터를 적시에 수집·처리함으로써, 중요한 결정을 내릴 때 시의적절한 정보를 확보할 수 있습니다.
2. 프로세스 효율 극대화
   운영 데이터를 효과적으로 관리하면, 중복 작업이나 오류를 줄일 수 있어 효율적인 프로세스 운영이 가능합니다.
3. 분석 업무와의 시너지
   운영 데이터를 안정적으로 확보해둔다면, 추후 분석·보고에도 정확하고 풍부한 데이터를 제공할 수 있어 기업 전체 데이터 인프라의 완성도를 높입니다.

3. 핵심 구성 요소와 고려 사항

1. 데이터 통합 및 관리
   운영 데이터는 여러 소스(트랜잭션 시스템, 로그, 외부 API 등)에서 생성됩니다. 이를 통합하려면 데이터 표준화, ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT 프로세스, 데이터 거버넌스 등의 체계를 갖추어야 합니다.

2. 실시간 데이터 파이프라인
   운영 데이터 아키텍처에서 가장 중요한 부분 중 하나는 실시간 데이터 처리 능력입니다.

   • 마이크로서비스 아키텍처
   • 이벤트 스트리밍 플랫폼(Kafka 등)
     이러한 시스템을 통해 데이터 생성 즉시 처리 및 배포하는 기능을 갖추어야 합니다.

3. 데이터 품질 및 가시성
   운영 데이터는 실제 업무 프로세스에 직접 영향을 미치는 만큼, 품질 관리가 매우 중요합니다. 데이터 정확도·일관성·유효성을 모니터링하는 체계를 갖추고, 문제가 발생했을 때 신속하게 해결할 수 있어야 합니다.

4. 확장성과 유연성
   비즈니스가 확장되거나 요구 사항이 변화할 때 아키텍처를 쉽게 확장·변경할 수 있어야 합니다.

   • 클라우드 기반 환경
   • 컨테이너 및 쿠버네티스
     이러한 기술을 활용하면 유연성과 확장성을 확보하기가 용이합니다.

4. 마치며

운영 데이터 아키텍처는 기업의 ‘엔진실’과도 같습니다. 엔진을 잘 돌리려면 매일매일 들어오는 연료(데이터)를 효율적으로 관리·처리해야 하듯이, 운영 데이터 아키텍처를 제대로 구축하고 관리하는 일은 곧 기업 경쟁력 강화와 직결됩니다. 또한 이러한 노력이 궁극적으로 분석 업무로도 이어져 전사적인 디지털 전환을 더욱 가속화할 수 있습니다.

데이터가 넘쳐나는 시대에, 적절한 시기에 신뢰도 높은 데이터를 얻는 것은 모든 비즈니스의 핵심 과제입니다. 운영 데이터 아키텍처에 대한 이해와 투자는 앞으로도 점점 중요해질 것입니다.

출처

• Eckerson Group – Operational Data Architecture