앱 중심에서 데이터 중심 아키텍처로의 전환

대부분의 인류 역사에서 지구는 모든 것의 중심이라고 널리 믿어졌습니다.

Nicolaus Copernicus는 1543년에 태양 중심 태양계의 최종 수학적 모델을 발표했습니다. Galileo Galilei는 1600년대 초에 이를 옹호했습니다. 아이작 뉴턴은 1600년대 후반에 그것을 옹호했습니다. 그러나 가톨릭 교회는 1822년까지 공식적으로 태양계의 중심에 태양의 위치를 ​​인정하지 않았습니다.

이것이 엔터프라이즈 아키텍처와 어떤 관련이 있습니까?

모든 것.

그 동안 인류가 지구를 바라보는 방식이 오늘날 개발자와 건축가가 애플리케이션을 모든 것의 불변의 중심으로 바라보는 방식과 똑같기 때문입니다. 그러나 진실은 그들이 틀렸다는 것입니다.

엔터프라이즈 아키텍처의 중심에 속하는 것은 애플리케이션이 아니라 데이터입니다. 또한 현재와 미래의 비즈니스에 놀라운 이점을 제공할 데이터 중심 접근 방식입니다.

현대 기업이 데이터 중심성을 수용해야 하는 이유

현대 엔터프라이즈 아키텍처가 앱 중심 접근 방식을 취하도록 진화한 이유는 간단하지만 다소 압도적입니다. 1970년대에 등장한 최초의 관계형 데이터베이스와 특정 애플리케이션에 데이터를 연결하는 방식으로 거슬러 올라갈 수 있습니다.

크든 작든 모든 애플리케이션에는 데이터에 대한 고유한 특정 모델이 있으며 개발자는 해당 모델을 기반으로 빌드해야 했습니다. 그리고 그것은 큰 문제가 될 때까지 결코 실제로 문제가 되지 않았습니다.

앱 중심 엔터프라이즈 아키텍처의 확산으로 인해 새로운 솔루션에 맞춤형 액세스 제어, 긴 통합 프로젝트, 수많은 데이터 복사가 필요한 세상이 만들어졌습니다. 새로운 솔루션을 만들거나 새로운 기능을 도입하려고 할 때마다 데이터 복사 및 시스템 통합이라는 이러한 램프업 작업을 수행해야 합니다.

결과적으로 엔터프라이즈 아키텍처는 부서지기 쉽고 변덕스럽습니다. 엔터프라이즈 IT 팀의 큰 규칙 중 하나는 어떤 대가를 치르더라도 레거시 시스템의 변경을 피하는 것입니다. 이것은 오늘날의 선진 기업이 운영할 수 있는 방법이 아닙니다.

그리고 그동안 앱은 정말로 중요한 데이터, 즉 데이터에 접근하기 위한 수단이었습니다. 가장 복잡하고 값비싼 애플리케이션은 처리하는 이름, 숫자 및 기타 데이터가 없으면 거의 가치가 없을 것입니다. 그렇죠? 한편, 액세스하는 데 사용한 애플리케이션에 관계없이 동일한 데이터가 비즈니스에 중요할 것입니다.

특정 응용 프로그램에 대한 의존도는 응용 프로그램 자체에서 오는 것이 아니라 해당 응용 프로그램 위에 구축한 수많은 솔루션과 통합으로 인해 각각이 플랫폼 전환을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 그러나 통합 노력 없이 새 데이터를 다른 응용 프로그램에서 즉시 사용할 수 있다면 새 시스템에서 지금만큼의 가치를 갖게 될 것입니다.

데이터 중심성은 데이터가 속한 아키텍처의 중심에 데이터를 배치합니다.

데이터 중심성은 지속적인 비즈니스 문제를 해결합니다.

엔터프라이즈 아키텍처의 중심에 데이터를 배치하면 이전의 앱 중심 패러다임에서는 불가능했던 운영 효율성을 실현하고 이전에는 해결할 수 없었던 여러 문제를 해결할 수 있습니다. 다음은 경험하게 될 몇 가지 주요 차이점입니다.

데이터 복사

데이터 복사는 현대 엔터프라이즈 IT 팀이 관리해야 하는 가장 큰 문제 중 하나이지만 모든 것이 앱 중심 아키텍처의 근본적인 필요성입니다. 거의 모든 새 프로젝트에 필요한 이러한 모든 통합 작업에는 새 데이터베이스를 구축하고 이전 데이터를 복사하는 작업이 포함됩니다. 결과적으로 IT 팀은 많은 시간을 매우 고가의 데이터 복사기로 사용합니다. 이것은 그들의 시간이나 능력을 효율적으로 사용하는 것이 아닙니다.

게다가 데이터는 가장 취약한 복사본만큼만 안전하므로 이러한 만연한 데이터 복사는 명백한 책임이 있습니다. 현대 기업은 수백 또는 수천 개의 데이터 사본을 보유할 수 있으며 단일 사본에 대한 통제력을 잃는 것은 재앙이 될 수 있습니다.

그러나 앱 중심 사고의 확립된 패러다임으로 인해 기업은 광범위한 데이터 복사를 필요로 하고 많은 단점을 비즈니스 비용의 일부로 받아들였습니다.

이것은 태양을 사물의 중심으로 받아들이면 사물이 훨씬 더 이해가 된다는 모든 관찰 가능한 증거에도 불구하고 태양계의 지구 중심적 관점을 유지하기 위해 들어간 모든 정신 체조와 약간 비슷합니다.

데이터 중심성은 데이터를 생성하는 특정 애플리케이션에 더 이상 연결되지 않기 때문에 데이터 복사의 끝을 알립니다. 대신 단일 소스를 제공하고 복사본 대신 링크를 사용하여 여러 애플리케이션에서 데이터를 공유합니다. 이를 통해 복사본을 만들지 않고 데이터를 "재사용"할 수 있으며 IT 팀이 데이터를 복사하는 대신 솔루션 구축에 집중할 수 있습니다.

데이터 사일로

데이터 사일로를 무너뜨리는 것의 중요성에 대해 언제 처음 들었습니까? 10년 전? 열 다섯? 모두가 데이터 사일로가 나쁘다는 것을 알고 있는데 왜 여전히 어디에나 있습니까?

앱 중심 설계로 인해 데이터 사일로가 존재하고 지속된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 데이터가 데이터를 생성하는 응용 프로그램에 연결되어 있는 한 새 소프트웨어를 구축할 때 항상 새 데이터베이스가 필요합니다. 이 때문에 데이터 사일로를 "분해"한다는 것은 실제로 "더 작은 사일로에서 더 큰 사일로로 이동"하는 것을 의미했습니다.

더 큰 사일로를 구축하는 것이 임시 솔루션을 제공하지만 결국에는 생성한 큰 사일로를 "분해"하기 위해 다시 규모를 키워야 한다는 사실을 알게 될 것입니다. 데이터 사일로 구축을 실제로 중단하는 유일한 방법은 데이터 중심 아키텍처로 이동하는 것입니다.

새로운 데이터베이스를 구축하여 더 큰 사일로를 구축하는 대신 데이터 중심성을 통해 애플리케이션에서 데이터를 분리하고 데이터 협업 플랫폼 또는 데이터 패브릭으로 알려진 네트워크로 이동할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 데이터가 네트워크로 존재할 수 있으며 이러한 네트워크 방식은 데이터를 복사하지 않고도 다양한 앱에서 데이터를 공유하고 재사용할 수 있음을 의미합니다.

앱은 복사본 대신 링크를 통해 이 네트워크의 데이터를 재사용할 수 있으므로 "더 큰 사일로"가 필요하지 않습니다. 데이터 협업 플랫폼에 연결하는 모든 애플리케이션은 플랫폼에 이미 있는 모든 데이터를 사용할 수 있습니다. 데이터 사일로에 대한 영구적인 대안을 만드는 다른 방법은 없습니다.

제한된 비즈니스 민첩성

IT 부서가 아무리 훌륭하거나 기술이 아무리 발전하더라도 비즈니스는 기술 스택이 허용하는 만큼만 빠르게 운영할 수 있습니다. 앱 중심 비즈니스의 경우 새 프로젝트에는 기존 데이터를 새 솔루션에 적용할 준비가 되기 전에 통합 노력과 기타 기초 작업이 필요합니다. 이 기본 작업은 주어진 프로젝트에 대해 IT 팀의 시간과 예산의 최대 50%를 일상적으로 소모합니다.

시스템이 복잡할수록 변경하기가 더 어려워집니다. 이것이 레거시 아키텍처가 일반적으로 부서지기 쉽고 불가능하지는 않더라도 변경하기 어려운 이유입니다. 한 부분만 변경하면 전체를 깨뜨릴 위험이 있습니다.

로우 코드 및 "코드 없음" 기술 은 프런트 엔드 관점에서 더 빠른 제공을 가능하게 할 수 있지만 문제의 근본 원인을 제거하거나 실제로 기업을 보다 민첩하게 만드는 데는 아무 것도 하지 않습니다. 기껏해야 효율성이 향상되었다는 환상을 제공할 뿐입니다. 그러나 처음부터 유연성을 제한하는 복잡성을 해결할 때까지 의미 있는 변화를 만들 수 없습니다.

데이터 중심성은 실시간으로 변경 및 적응할 수 있는 능력을 의미하는 엔터프라이즈 스키마에 가소성을 도입합니다. 이는 기업의 민첩성을 영구적으로 즉시 창출하기 위해 필요한 의미 있는 변화입니다. 이것의 효과는 놀랍습니다.

데이터 복사 및 통합 노력을 제거함으로써 몇 주가 아닌 며칠 만에 새로운 솔루션을 구축할 수 있습니다. 앱 중심 접근 방식에서는 환상에 불과했던 타임라인에 새로운 기술을 운영하는 것이 갑자기 가능해집니다.

예를 들어, 비즈니스 민첩성은 AI를 통해 금융 사기를 방지하는 데 필수적입니다. 사기 탐지 알고리즘이 발전할수록 범죄자는 알고리즘을 피하기 위해 더 교활하고 창의적이 됩니다.

양쪽 모두 앱 중심 접근 방식을 사용하는 경우 어느 쪽이든 상당한 이점을 얻기가 어렵습니다. 그러나 한쪽이 데이터 중심성을 사용하여 변경을 구현하는 데 걸리는 시간을 갑자기 줄이면 다른 쪽이 따라잡기가 거의 불가능합니다.

데이터 중심 운영의 중요성

1,500개 기업을 대상으로 한 Harvard Business Review의 최근 연구에 따르면 인간과 기계가 함께 일할 때 성능이 크게 향상됩니다. 그러나 오늘날의 앱 중심 기술로는 그러한 공생을 달성하기가 쉽지 않습니다. 데이터 중심성과 데이터 협업 플랫폼을 통해 훨씬 쉬워집니다.

이것의 핵심은 데이터 중심성을 통해 인간과 AI가 서로의 보완적인 강점을 쉽게 활용할 수 있다는 것입니다. 인간은 팀워크와 협력, 창의성, 사회적 상호 작용에 탁월하지만 기계는 비교할 수 없는 계산 속도와 확장성을 제공합니다. 기업은 두 가지 기술을 모두 필요로 하며 각각의 효율성을 극대화하는 상황에서 이점을 얻습니다.

데이터 중심성은 데이터 액세스를 간소화하고 인간과 시스템이 조화롭게 함께 작동하도록 하여 사람과 AI 간의 협업을 최대한 활용하기 위한 이상적인 솔루션입니다. 데이터를 민주화하여 데이터 소유자에게 전례 없는 제어 권한을 부여하고 새로운 솔루션과 새로운 비즈니스 통찰력을 강화합니다. AI를 사용하기 어렵게 만드는 장벽을 제거하고 AI 기반 솔루션이 비즈니스 방식을 혁신할 수 있는 길을 열어줍니다.

데이터 중심주의가 새로운 데이터 개인 정보 보호를 통해 규정 준수를 개선하는 방법

데이터 중심성의 가장 큰 이점 중 하나는 특히 데이터 규정이 증가하는 시대에 규정 준수 담당자의 삶을 개선하는 방식입니다. 기업은 유럽 연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 사항을 준수해야 하므로 기업 데이터를 제어하는 ​​것이 더욱 중요해집니다.

예를 들어 GDPR은 소비자에게 알고리즘 기반 결정에 대한 설명을 들을 권리를 부여합니다. 여기에는 신용 카드 또는 모기지 요금 제안과 같은 것들이 포함됩니다. 기업은 그러한 결정을 내리는 데 얼마나 많은 데이터를 사용합니까? 그리고 그러한 데이터가 요청된다면 제공하는 것이 얼마나 어렵습니까?

캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)은 회사가 해당 사용자와 관련된 모든 데이터를 삭제하도록 요구하는 것과 같이 소비자에게 "잊혀질 권리"를 부여합니다. 오늘날의 데이터 복사 환경은 그러한 요청을 기능적으로 이행하는 것을 불가능하게 만들 수 있습니다. 기업은 단순히 데이터 복사본이 너무 많아서 모두가 어디에 있는지조차 알지 못하기 때문입니다.

데이터 규정 준수 담당자는 그러한 규정과 미래의 어느 시점에 있을 국가 데이터 개인 정보 보호 개혁에 대해 준비되어 있는지 확인해야 합니다. 데이터 중심 접근 방식을 통해 데이터 복사본을 제거함으로써 이러한 표준을 훨씬 쉽게 충족할 수 있습니다.

데이터 중심주의가 나아가야 할 방향

태양이 항상 태양계의 중심에 있었던 것처럼 데이터는 항상 기업의 중심에 있었습니다. 드디어 그런 식으로 치료를 시작할 때입니다. 이 사실을 인식하고 그것을 빨리 받아들이는 사람들은 혁명의 선두에 서게 될 것이지만, 그들은 그곳에 함께 있는 자신을 발견하게 될 것입니다.

규제가 엄격한 금융 기관을 포함하여 세계에서 가장 복잡한 조직 중 일부는 이미 데이터 중심으로의 전환을 시작했습니다.

이러한 기업은 솔루션 제공을 가속화하고 데이터 보안 위험을 제거하며 실제 비즈니스 민첩성을 확보하고 있습니다. 그리고 날마다 애플리케이션 중심으로 남아 있는 회사에 비해 이점이 증가하고 있습니다.

40년 된 앱 중심 접근 방식을 계속 고수하고 있다면 숫자가 계속 증가함에 따라 최신 데이터 중심 비즈니스와 경쟁하는 것이 거의 불가능할 것입니다. 결국 성공적인 비즈니스는 이미 가능한 한 효율적으로 운영되고 있으며 아키텍처에서 의미 있는 변화를 짜내는 것은 매우 어렵습니다.

일부만 개선하는 대신 데이터 중심성과 같은 패러다임 변화를 수용할 때입니다. 통합 노력을 제거하고 모든 프로젝트에서 IT 리소스의 50%를 즉시 확보할 수 있다면 기업을 변화시키는 혁신을 제공하는 데 필요한 대역폭을 갖게 됩니다.