레이크하우스는 데이터 저장 구조를 통합하고 간소화하면서 기업이 겪던 여러 문제를 해결했습니다. 하지만 엔터프라이즈 환경에서 데이터를 운영하는 방식은 크게 달라지고 있습니다. 오늘날 기업은 더 많은 도구를 함께 활용하고, 더 많은 데이터를 관리하며, AI를 실제 업무에 적용하고 있습니다. 여기에 더해 규제 감독도 점점 강화되고 있습니다.
데이터는 더 이상 가끔씩 조회하거나 개별적으로 분석하는 대상이 아닙니다. 이제 데이터는 운영에 바로 투입될 수 있어야 합니다. 즉 조직 전반에서 실시간 활용, 자동화된 의사결정, AI 기반 워크플로에 즉시 사용할 수 있어야 합니다. 이러한 변화는 데이터 아키텍처를 레이크하우스를 넘어 더 유연한 데이터 인텔리전스 플랫폼으로 발전시키고 있습니다.
분석 환경의 변화: 멀티 플랫폼으로의 전환
오늘날 기업은 비즈니스 인텔리전스, 리포팅, 실시간 분석, 통합 가시성, 머신 러닝, AI 등 다양한 워크로드를 지원하기 위해 여러 분석 플랫폼을 동시에 사용합니다.
각 팀은 같은 데이터를 사용하더라도 요구 사항이 서로 다릅니다. 실제로 플랫폼 선택은 아키텍처의 이상적인 설계보다는 생산성과 속도를 기준으로 이루어지는 경우가 많습니다. 또한 많은 데이터가 여전히 온프레미스 환경이나 규제 대상 환경에 속해 있습니다. 이러한 데이터는 클라우드로 옮기는 것이 현실적으로 어렵거나 규정상 허용되지 않는 경우가 많습니다.
초기의 레이크하우스 모델은 소수의 분석 플랫폼으로 통합되는 구조를 전제로 했습니다. 그러나 현실은 달랐습니다. 도구, 사용자, 그리고 워크로드는 점점 더 다양해졌습니다. 이제 기업이 해결해야 할 과제는 이러한 다양성을 수용하면서도 데이터 관리의 일관성과 통제력을 유지하는 것입니다.
데이터가 플랫폼에 종속될 때 발생하는 비용
레이크하우스를 도입했음에도 불구하고, 엔터프라이즈 데이터는 여전히 이를 관리하는 플랫폼에 종속되는 경우가 많습니다 다른 플랫폼에서 데이터에 액세스해야 하는 경우, 해당 환경에 맞도록 데이터를 복사하거나 변환하거나 외부로 내보내는 일이 자주 발생합니다.
시간이 지날수록 여러 플랫폼에서 데이터를 일관되게 유지하고 원활하게 액세스할 수 있도록 하는 일 자체가 점점 어려워집니다. 중복된 데이터 세트, 취약한 파이프라인, 분석 결과 지연, 일관되지 않은 거버넌스 *는 운영상의 위험을 높이고 비용 증가를 초래합니다.
그 결과 비용은 계속 늘어나고, 시스템은 점점 더 복잡해지며, 데이터와 그 분석 결과에 대한 신뢰는 점차 낮아지는 익숙한 패턴이 나타납니다.
레이크하우스에서 인텔리전스 인프라로
레이크하우스는 분산되어 있던 분석 환경에 체계적인 구조를 더해 서로 다른 데이터 시스템이 더 쉽게 연동될 수 있도록 했습니다. 그러나 기업이 본격적인 데이터 인텔리전스 플랫폼 시대로 접어들면서 접근 방식이 달라지고 있습니다.
이제는 데이터가 개별 도구에 맞춰 가공되고 특정 도구에 종속되는 대신, 데이터가 물리적으로 저장된 위치 자체가 아키텍처의 기반이 됩니다. 모든 도구는 데이터를 개별 환경으로 가져와 서로 단절된 결과를 만들어 내는 대신 공통의 데이터 계층 위에서 작동합니다.
이러한 변화 덕분에 팀은 각 워크로드에 맞는 컴퓨팅 엔진을 선택할 수 있습니다. SQL 기반 분석, 대규모 데이터 처리, AI 등 모든 작업이 동일한 거버넌스 체계 아래에서 관리되는 신뢰할 수 있는 데이터 기반 위에서 이루어지기 때문입니다.
데이터 인텔리전스 플랫폼이란?
데이터 인텔리전스 플랫폼은 데이터를 위한 공통 인프라입니다. 도시 아래에 구축된 도로, 전력망, 상하수도처럼 모든 건물이 연결해 사용하고 의존하는 도시 인프라에 비유할 수 있습니다.
데이터 인텔리전스 플랫폼도 이와 마찬가지로 여러 도구, 컴퓨팅 엔진, 애플리케이션의 작동을 뒷받침하는 중앙 기반을 제공하며, 거버넌스와 컨텍스트도 나중에 덧붙이는 것이 아니라 처음부터 설계에 포함됩니다.
데이터 인텔리전스 플랫폼은 다음과 같은 특징을 가집니다.
개방형 데이터 포맷을 기반으로 구축된 공통 데이터 계층
데이터의 구조, 의미, 이력을 추적할 수 있는 풍부한 메타데이터 계보
데이터와 함께 이동하는 내장형 거버넌스
다양한 분석 및 AI 엔진 지원
아키텍처를 처음부터 다시 설계하지 않고도 확장하고 발전할 수 있는 구조
데이터 인텔리전스를 뒷받침하는 개방형 기반
이러한 플랫폼이 제대로 작동하려면 온프레미스, 클라우드, 엣지 환경은 물론 이들을 함께 사용하는 환경에서도 데이터가 모든 도구 및 시스템에서 안전하게 공유될 수 있어야 합니다. 개방형 테이블 포맷은 여러 엔진 간 상호 운용성을 가능하게 하는 공통 기반입니다. 도시 비유를 이어서 설명하자면 누구나 도시를 자유롭게 이동할 수 있도록 하는 건축 규정과 도로 표준과 같은 역할을 합니다.
이러한 기반이 없다면 도구를 연결하는 과정에서 서로 맞지 않는 포맷, 일관되지 않은 지연 시간, 특정 벤더에 종속되는 구조, 또는 여러 지역에 걸쳐 거버넌스를 적용해야 하는 데이터 등 다양한 문제를 처리해야 합니다. 이로 인해 감사 가능성 감소, 데이터에 대한 일관되지 않은 해석, 신뢰를 둘러싼 문제 증가와 같은 익숙한 문제들이 발생할 수 있습니다.
반대로 개방형 포맷은 특정 기술에 대한 종속을 줄이고 점점 확장되는 도구 생태계를 지원할 수 있습니다. 즉 한 번 구축하고 나면 기술 스택에 맞게 확장할 수 있습니다. 또한 거버넌스 정책을 한 번 정의해 두면 어떤 엔진이 데이터에 액세스하더라도, 데이터 이동이 쉽지 않은 환경을 포함해 모든 환경에서 이를 동일하게 적용할 수 있습니다. 이와 함께 AI 기반 시스템을 위한 일관된 ‘메모리 계층’도 형성되며, 내장된 추적성과 과거 컨텍스트 정보를 바탕으로 AI 시스템의 신뢰성, 감사 가능성, 유연성이 강화됩니다.
개방형 포맷과 내장된 거버넌스가 없으면 인텔리전스는 다시 사일로로 파편화되며, 데이터 인텔리전스 플랫폼이 제공하는 핵심 이점을 약화시키게 됩니다.
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데이터 인텔리전스 중심 플랫폼으로 전환하는 방법
데이터 인텔리전스 플랫폼 도입은 단순히 인프라를 바꾸는 것을 넘어 조직이 데이터를 이해하고 신뢰하는 방식 자체를 변화시키는 것을 의미합니다. 특히 전환 초기 단계는 매우 중요합니다. 이 시기에 안정성, 시스템 간 연동, 그리고 팀 전반의 도입 방식에 대한 기대 수준이 형성되기 때문입니다. 초기 단계에 시행착오가 발생할 경우 이후 장기적인 도입 과정에서 지속적인 어려움이나 저항으로 이어질 수 있습니다.
이 전환이 제대로 이루어지면 안정성과 발전 사이의 균형을 유지할 수 있습니다. 핵심 업무 프로세스를 안정적으로 운영하면서도 초기 성과를 만들어 조직 내 신뢰와 추진력을 함께 확보할 수 있습니다.
Cloudera의 전문 서비스 및 혁신(PS&T) 팀은 조직이 이러한 전환을 신중하게 추진할 수 있도록 지원하며, 일반적으로 발생하기 쉬운 아키텍처 설계상의 문제를 피하고, 향후 분석 및 AI 활용 사례를 뒷받침할 수 있는 탄탄한 기반을 구축하도록 돕습니다.
PS&T 역량에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
