데이터 관리 및 분석 도구의 최신 동향

1. 도입부

• 이 리포트는 현재 데이터 관리 및 분석 도구의 최신 트렌드를 다루며, 주요 기술과 솔루션에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성 및 관련 시장의 성장 가능성을 탐구합니다.

2. 데이터 기반 의사결정의 필요성

• 2-1. 데이터 시각화 도구 시장 성장률

• 데이터가 기업의 성장 전략에 있어 중요한 요소가 되면서, 시각화 도구 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR)이 10.07%에 이르는 것으로 예상됩니다. 이러한 트렌드를 주도하는 주요 요인은 데이터 기반의 의사결정 필요성입니다. 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 실행 가능한 정보를 추출하여 운영 효율성을 개선하는 것이 중요합니다. PowerBI와 Tableau는 직관적인 대시보드를 생성하고 대용량 데이터셋을 탐색할 수 있는 전통적인 도구입니다. 그러나 현대 데이터 에코시스템의 변화에 대응하는 플랫폼도 등장하고 있습니다.

• 2-2. 데이터 패턴 이해 및 운영 효율성 향상

• 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 실행 가능한 통찰을 얻는 것은 운영 효율성을 향상시키는 데 필수적입니다. Databricks는 데이터, 분석 및 인공지능(AI) 솔루션을 구축할 수 있는 현대적이고 엔터프라이즈 규모의 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Apache Spark를 기반으로 하며 데이터 관리와 모델 개발을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다. Databricks SQL은 비용 효율적인 데이터 저장 및 검색을 지원하는 최신 레이크하우스로, 쿼리 결과에서 직접 인사이트를 추출할 수 있는 데이터 시각화 기능이 내장되어 있습니다. 또한 Databricks Notebooks에서는 Plotly 라이브러리를 사용하여 인터랙티브 차트를 생성할 수 있습니다. 이러한 시각화를 통해 Databricks는 AI 모델에 중요한 데이터 자산을 모니터링할 수 있는 강력한 데이터 분석 기능을 제공합니다.

3. Databricks의 역할

• 3-1. Databricks의 시각화 기능

• Databricks는 Databricks SQL 및 Databricks Notebooks를 통해 고급 시각화 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자가 여러 SQL 쿼리를 실행하여 필요한 집계를 수행하고 필터를 적용하여 데이터셋을 시각화할 수 있도록 합니다. Databricks는 또한 막대 차트, 선형 차트, 파이 차트, 산점도, 면적 차트, 상자 차트, 버블 차트, 콤보 차트, 히트맵, 히스토그램, 피벗 테이블, 지도 시각화, 퍼널 시각화, 코호트 분석, 카운터 표시, Sankey 다이어그램, 해적 차트, 테이블 및 워드 클라우드와 같은 다양한 시각화 유형을 지원합니다. 이러한 시각화들은 데이터 관리에 중요한 역할을 하며, Databricks 플랫폼을 통해 사용자는 신속하게 데이터 기반 인사이트를 도출할 수 있습니다.

• 3-2. 종단간 데이터 관리 및 모델 개발 솔루션

• Databricks는 Apache Spark에 기반한 종단간 데이터 관리 및 모델 개발 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 최신 생성 AI(Gen AI) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 생성하고 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 Mosaic AI 프레임워크를 사용하여 모델 개발 프로세스를 간소화하며, 엔터프라이즈 데이터를 이용해 LLM을 원활하게 미세 조정할 수 있는 도구를 제공합니다. 또한 Databricks는 실험을 위한 통합 서비스를 제공하여 파운데이션 모델을 통한 실험을 가능하게 합니다.

• 3-3. Gen AI 및 LLMs 생성 및 배포

• Databricks는 최신 생성 AI(Gen AI) 및 대규모 언어 모델(LLM)을 생성하고 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 Mosaic AI 프레임워크를 사용하여 모델 개발 프로세스를 간소화하며, 엔터프라이즈 데이터를 이용해 대규모 언어 모델을 원활하게 미세 조정할 수 있는 도구를 지원합니다. 이를 통해 사용자는 최신 AI 모델을 효과적으로 개발하고 배포할 수 있습니다.

• 3-4. 데이터 저장 및 검색 최적화

• Databricks SQL은 비용 효율적인 데이터 저장 및 검색을 위한 최신 레이크하우스를 제공합니다. 이를 통해 모든 데이터 자산을 개방된 형식인 Delta Lake에 중앙 집중식으로 저장할 수 있으며, 효과적인 거버넌스 및 검색이 가능합니다. 또한 Databricks SQL은 내장된 데이터 시각화 지원을 제공하여 SQL 편집기에서 쿼리 결과를 직접 시각화할 수 있습니다. 사용자는 또한 Python의 Plotly 라이브러리를 활용하여 Databricks Notebooks에서 인터랙티브 차트를 작성할 수 있습니다.

4. 데이터 레이크의 구조 및 운영

• 4-1. 데이터 레이크의 정의와 기능

• 데이터 레이크는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 모든 규모에서 중앙 집중식으로 저장할 수 있는 저장소입니다. 이는 배치 데이터 및 실시간 스트림을 지원하여 다양한 소스(데이터베이스, IoT 장치, 모바일 앱 등)로부터 원시 데이터를 미리 정의된 스키마 없이 저장소로 결합할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 데이터 레이크는 모든 종류의 데이터를 유연하게 저장하고 처리할 수 있으며, 특히 기계 학습(Machine Learning) 팀에게 유용합니다.

• 4-2. 주요 아키텍처 구성 요소

• 데이터 레이크의 주요 아키텍처 구성 요소는 다음과 같습니다: 1. **데이터 소스**: IoT 장치, 웨블로그, 소셜 미디어, 모바일 앱, 트랜잭션 데이터베이스(SQL, NoSQL) 및 외부 API 등 다양한 소스에서 데이터를 받아옵니다. 2. **데이터 인제스트**: 배치 및 스트리밍 데이터 플로우를 지원합니다. 자동 인제스트 도구를 사용하여 데이터를 태그하고 메타데이터를 첨부하여 용이한 검색과 질적 검사를 위한 초기 검증을 수행합니다. 3. **데이터 거버넌스 및 보안**: 접근 제어, 암호화 및 감사를 통해 데이터 보안과 프라이버시를 유지합니다. 메타데이터 관리 도구를 사용하여 데이터의 출처, 포맷, 계보, 소유권 및 사용 이력을 문서화합니다. 4. **데이터 저장 및 스테이징**: 데이터를 원시 형태로 스테이징 영역에 저장하여 원본 데이터를 보존합니다. 스케일러블한 저장 기술(HDFS, Amazon S3 등)을 사용합니다. 5. **데이터 처리 층**: 데이터 클린징, 중복 제거, 익명화, 정규화, 집계와 같은 작업을 통해 데이터를 사용 가능하게 변환합니다. 다양한 처리 작업을 지원하는 엔진을 사용합니다(Hadoop, Spark 등). 6. **분석 샌드박스**: 컴퓨터 비전 엔지니어와 데이터 과학자들이 데이터를 실험하고 모델을 구축할 수 있는 공간을 제공합니다. 다양한 분석 도구와 머신러닝 도구와 통합됩니다. 7. **데이터 소비**: 데이터 레이크에 저장된 데이터는 BI 도구, 보고 시스템, 컴퓨터 비전 플랫폼 및 커스텀 애플리케이션 등 다양한 다운스트림 애플리케이션에서 이용할 수 있습니다. API와 데이터 서비스를 통해 프로그램으로 접근할 수 있도록 합니다.

• 4-3. 데이터 거버넌스 및 품질 통제

• 데이터 거버넌스는 데이터 레이크의 품질과 가용성을 보장하기 위해 필수적인 요소입니다: 1. **액세스 제어 및 감사를 통한 보안**: 데이터 보안 및 프라이버시를 유지하기 위해 강력한 접근 제어와 암호화, 감사 기능을 구현합니다. 2. **메타데이터 관리**: 데이터의 출처, 포맷, 계보, 소유권, 사용 이력을 문서화하여 데이터 검색, 계보 추적 및 카탈로그화를 촉진합니다. 3. **데이터 품질 모니터링**: 데이터 정확성, 무결성 및 신뢰성을 유지하기 위해 지속적으로 데이터 품질 검사를 자동화하고, 품질 지표를 정의하고 모니터링하여 문제 발생 시 경고를 설정합니다. 4. **명확한 목표 설정**: 데이터 레이크의 목적과 범위를 명확하게 정의하고, 데이터 요구 사항을 이해하며, 목표를 설정하여 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축합니다. 5. **스케일러블한 인프라**: 데이터를 효율적으로 저장, 처리하고 다양한 사용 사례를 지원하기 위해 스케일러블한 인프라를 채택합니다.

5. Apache Spark의 중요성과 기능

• 5-1. Apache Spark의 통합 분석 엔진 기능

• Apache Spark는 대용량 데이터 처리를 위한 통합 분석 엔진으로, 데이터를 메모리 내에서 100배, 디스크에서 10배 빠르게 처리할 수 있습니다. Spark는 배치 처리와 실시간 처리를 모두 지원하며, 80개 이상의 고수준 연산자를 제공하여 병렬 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한, Spark는 Hadoop, Apache Mesos, Kubernetes, standalone 또는 클라우드 환경에서 실행될 수 있으며, 다양한 데이터 소스에 접근할 수 있습니다.

• 5-2. 주요 구성 요소와 실행 환경

• Apache Spark 에코시스템은 세 가지 주요 범주로 구성됩니다. 첫 번째는 Java, Python, Scala, R과 같은 다양한 언어의 지원입니다. 두 번째는 Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, Spark MLlib, GraphX의 다섯 가지 핵심 구성 요소입니다. 세 번째는 Standalone 클러스터, Apache Mesos, YARN과 같은 클러스터 관리 환경입니다. Spark는 RDD(Resilient Distributed Datasets)라는 기본 데이터 구조를 사용하여 불변하고 분산된 객체 컬렉션을 병렬 처리할 수 있습니다.

• 5-3. Spark 인터뷰 질문과 답변

• Apache Spark 인터뷰 질문은 초보자와 숙련자로 나뉘어 있으며, 주요 질문에는 Apache Spark의 정의, MapReduce와의 차이점, Spark 에코시스템의 주요 특징과 구성 요소, RDD의 역할 등이 포함됩니다. 예를 들어, Spark는 메모리 내에서 데이터를 저장하므로 사용 속도가 빠르며, DAG(Directed Acyclic Graph)를 사용하여 최적의 실행 계획을 수립할 수 있습니다. 또한, Spark는 클러스터 모드와 클라이언트 모드 두 가지 배포 모드를 지원합니다.

6. 용어집

• 6-1. Databricks [전문용어]

• Databricks는 Apache Spark를 기반으로 한 종단간 데이터 관리 및 분석 플랫폼으로, LLMs 및 AI 모델을 생성하고 배포하는 기능을 제공합니다. 데이터 시각화, 저장 및 검색에 최적화된 솔루션을 통해 기업의 데이터 기반 의사결정을 돕습니다.

• 6-2. 데이터 레이크 [기술]

• 데이터 레이크는 다양한 원천에서 수집된 대량의 데이터를 중앙 집중형으로 저장하고 처리할 수 있는 시스템입니다. 구조화된, 반구조화된 및 비구조화된 데이터를 처리할 수 있으며, 데이터 거버넌스 및 품질 통제를 통해 데이터 중심 문화를 지원합니다.

• 6-3. Apache Spark [전문용어]

• Apache Spark는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 통합 분석 엔진으로, 다양한 소스에서 데이터를 가져와 처리할 수 있습니다. 높은 성능과 유연성을 특징으로 하며, 병렬 앱 구축을 쉽게 할 수 있도록 80개 이상의 고수준 연산자를 제공합니다.

7. 결론

• 결론적으로, 데이터 관리 및 분석 도구는 기업의 성장과 효율성을 위해 필수적이며, 관련 기술의 발전은 더욱 가속화될 것입니다. 특히 Databricks와 Apache Spark와 같은 플랫폼은 데이터 기반 의사결정을 지원하면서 업계에서 큰 역할을 수행하고 있습니다.

8. 출처 문서

• What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?https://encord.com/blog/retrieval-augmented-generation-rag-definition/
• Visualization Types in Databricks | Encordhttps://encord.com/blog/databricks-visualization/
• Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024https://www.simplilearn.com/top-apache-spark-interview-questions-and-answers-article