데이터가 세상에서 가장 가치 있는 자원으로 떠오르면서 데이터 산업의 진화가 더욱 빠르게 이뤄지고 있다.
데이터 산업은 데이터 처리, 데이터 통합, 데이터 분석, 데이터 권리의 시대로 계속 변하고 있다. 올해 들어 데이터 분석, 데이터 연결, 데이터 권리 등이 동시에 발전하고 있다.
◆ 데이터 처리 시대
데이터 처리 시대에서는 컴퓨터 프로그래밍 언어를 이용하여 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 됐다. 기업들은 EDPS(Electronic Data Processing System)를 도입하여 급여 계산, 회계 전표 처리 등의 업무에 적용했다.
데이터는 업무 처리의 대상으로 새로운 가치를 제공하지는 않았다. 데이터 처리의 결과는 파일 형태로 보관됐다. 포트란(FORTRAN), 코볼(COBOL) 등 프로그래밍 언어에 능숙한 프로그래머들이 주된 역할을 수행했다.
데이터 처리 과정. 자료=한국데이터산업진흥원
◆ 데이터 통합 시대
데이터 처리가 기업의 여러 업무에 적용되기 시작하면서, 데이터가 쌓이기 시작했다. 문제는 데이터들이 서로 맞지 않는다는 점이다. 데이터가 각각의 업무 관점으로 처리되다 보니 전사적으로 데이터 일관성을 확보하기가 어려웠다.
이를 해결하기 위해 등장한 기법이 데이터 모델링(Data Modeling)과 데이터베이스 관리시스템(DBMS, Database Management System)이다. 데이터 모델링은 하나의 사실을 하나의 장소에만 기록해 데이터 일관성을 유지하기 위한 데이터 설계 기법이다. 데이터베이스 관리 시스템은 데이터에 적용되는 비즈니스 규칙을 정의하고 구현하는 소프트웨어다.
이후 많은 기업과 기관들이 차세대시스템 구축을 통해서 데이터 통합을 달성했다. 데이터 통합은 비즈니스 프로세스 재설계(BPR, Business Process Reengineering), 고객 관계 관리(CRM, Customer Relationship Management) 등을 통해 업무 성과를 획기적으로 높이는 데 기여했다.
데이터 통합으로 주문 프로세스의 시간과 노력을 대폭 절감할 수 있고, 고객에게 더 나은 서비스를 일관되게 제공할 수도 있다는 점이 증명됐다. 데이터 통합은 전사적 자원관리(ERP, Enterprise Resource Planning), 공급망관리(SCM, Supply Chain Management) 등에서 성과를 내기 위해 반드시 수행해야 하는 프로젝트가 됐다.
데이터 통합. 자료=한국데이터산업진흥원
데이터 통합을 담당하는 역할로 데이터 모델러(Data Modeler), 데이터 아키텍트(Data Architect), 데이터베이스 관리자(DBA, Database Administrator) 등과 데이터베이스 성능을 향상하기 위한 기술자 등이 각광을 받았다. 데이터는 파일 시스템이 아닌 보다 정교하게 설계된 DBMS에 보관되었고, 데이터 조회와 보고서 산출, 원인 분석 등을 위해 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)가 도입됐다
김소율 기자 postmoneynews@gmail.com
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