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개요
데이터 플랫폼은 조직 데이터를 하나로 연결해
정확하고 민첩한 의사결정을 가능하게 합니다.
1. 데이터 통합 기반의 의사결정 환경 구축
흩어진 데이터를 통합·분석 가능한 형태로 제공하여
운영 효율성과 비즈니스 대응 속도를 높입니다.
2. 레거시 DW의 한계와 Modern Data Stack 도입
확장성과 실시간성에 한계가 있는 기존 DW를 넘어,
클라우드 기반의 유연한 데이터 환경으로 전환이 필요합니다.
3. 데이터 민주화 실현
전문가가 아니어도 데이터를 활용할 수 있도록
조직 전체의 접근성과 활용도를 높입니다.
구성요소
Step 1: 저장 (Storage)
데이터를 유연하게 저장하는 기반을 만듭니다.
- Data Lake: 다양한 형식의 데이터를 자유롭게 저장
- Data Warehouse: 구조화된 데이터의 빠른 분석 지원
- Lakehouse: 저장성과 분석성을 결합한 통합 플랫폼
Step 2: 처리 (Processing)
데이터를 정제해 분석 가능한 형태로 가공합니다.
- ETL / ELT: 수집-변환-적재 과정을 통해 통합
- 데이터 품질 관리: 중복 제거, 이상치 검출 등 신뢰성 확보
Step 3: 운영 (Operation)
데이터를 안전하고 효율적으로 활용합니다.
- 데이터 거버넌스: 권한 관리, 로그, 계보 등 통제 체계
- 운영 관리: 데이터 분류, 카탈로그, 보안, 공유 등 체계적 관리
도입 및 구축 방법
사례 및 기대효과
실시간 분석과 예측 기반 의사결정
유통사 사례: Databricks와 Power BI 연동을 통한 실시간 대시보드 구축으로 판매 추이 모니터링 및 재고 최적화 및 수요 예측을 통한 공급망 운영 효율화
효과:
- 재고/마케팅 전략 최적화로 매출 손실 최소화
- AI 예측 모델 기반 수요 대응
- 조직 전반의 빠른 데이터 기반 의사결정 지원
데이터 통합을 통한 전사 인사이트 확보
제조사 사례: ERP, MES, CRM 등 여러 시스템에 흩어진 데이터를 Snowflake로 통합하여 전사 데이터 분석 체계 구축
효과:
- 리포팅 시간 80% 단축
- 부서 간 협업 강화 및 중복 업무 감소
- 고객, 품질, 매출 데이터를 통합 분석
운영 효율성 향상 및 비용 절감
제조사 사례: Microsoft Fabric 기반 플랫폼 도입으로 기존 BI 시스템 대비 유지보수 시간 대폭 감소
효과:
- 데이터 파이프라인 자동화로 수작업 제거
- 클라우드 최적화로 40% 이상 인프라 비용 절감
- 분석에 집중할 수 있는 환경 조성
