대부분의 데이터 레이크가 실제로 데이터 묘지인 이유

대부분의 기업은 아무것도 묻기 위해 데이터 레이크를 구축하지 않았습니다. 아이디어는 간단했습니다. 원시 데이터를 한곳으로 보내고 사람들이 이를 통찰력으로 전환할 수 있도록 하는 것입니다. 몇 년이 지나면 플랫폼은 묘지처럼 보일 때가 많으며, 데이터 레이크 컨설팅 요청은 갑자기 구조 요청이 됩니다. 올바른 팀은 무엇을 유지할지 결정하는 데 도움을 줍니다.

"데이터 묘지" 문제가 극적인 중단으로 나타나는 경우는 거의 없습니다. 팀이 기능을 출시하고 사건에 맞서 싸우는 동안 몰래 들어옵니다. N-iX와 같은 파트너는 클라우드 데이터에 막대한 투자를 한 조직을 자주 만나지만 누구도 핵심 테이블을 신뢰하지 않고, 주요 데이터 세트를 찾기가 어렵고, 재무가 청구서에 대해 긴장하고 있다는 사실을 알게 됩니다. 그러면 외부 데이터 전문가를 데려오는 것은 귀중한 자산을 복구하기 위해 다이빙 팀을 보내는 것과 같은 느낌을 줍니다.

데이터 레이크가 데이터 무덤으로 변하는 방법

실패한 데이터 레이크는 한 번의 극적인 실패보다는 작고 반복되는 선택을 통해 쇠퇴합니다. 한 팀은 소유권 없이 클릭스트림 로그를 기록하고, 다른 팀은 데이터 사전 없이 CRM 내보내기를 삭제하고, 세 번째 팀은 "만일의 경우" 원시 IoT 원격 측정을 덤프합니다. 머지않아 조직에는 누구도 완전히 이해하거나 신뢰하지 않는 대량의 파일이 있게 됩니다.

Data Lakehouse 보고서의 연구 결과에 따르면 많은 호수가 정체되는 이유가 밝혀졌습니다. 약 1/3의 조직이 데이터 준비 비용과 복잡성을 주요 과제로 꼽고 있으며, 3분의 1 이상은 레이크 중심 플랫폼을 대규모로 사용하는 데 있어 거버넌스와 보안을 장애물로 꼽습니다. 이러한 문제로 인해 엔지니어는 모델을 구축하는 대신 데이터를 정리하고 검색하게 됩니다.

이제 공급업체는 관리되지 않는 호수가 정보를 신뢰하기 어려운 "데이터 늪"이 된다고 경고합니다. 견고한 메타데이터, 액세스 제어 및 수명 주기 규칙이 없으면 분석가는 데이터 세트를 찾는 데 시간을 낭비하고 품질을 판단하는 데 어려움을 겪습니다. Tencent Cloud의 데이터 레이크 제한 사항 개요에서는 이러한 누락된 컨텍스트를 레이크 우선 전략의 주요 위험으로 설명합니다.

평범한 재정적 측면도 있습니다. 2026년에 조직은 스토리지와 컴퓨팅에 더 많은 비용을 지출하면서 누가 그러한 비용을 발생시키는지 설명하기 위해 고군분투하고 있습니다. 퍼블릭 클라우드 지출은 7,200억 달러를 넘을 것으로 예상되며, 많은 조직에서 예상보다 높은 금액을 보고하고 있습니다. 방치된 데이터 레이크의 경우 이는 수년간 아무도 사용하지 않은 데이터를 보관하기 위해 비용을 지불하는 것을 의미하는 경우가 많습니다.

컨설팅 "다이브팀"이 실제로 하는 일

외부 팀을 다이브 유닛이라고 부르는 것은 깔끔한 이미지 그 이상입니다. 효과적인 데이터 레이크 컨설팅은 무작위 정리 스프린트가 아닌 체계적인 복구 작업처럼 작동합니다.

먼저 컨설턴트가 호수 지도를 작성합니다. 소스 및 영역을 카탈로그화하고, 수집 작업, 보관 규칙 및 ID 설정을 검토하고, 존재하는 항목, 소유자 및 사용 빈도에 대한 실제 인벤토리를 구축합니다. N-iX와 같은 파트너는 어떤 데이터 세트가 실제로 중요한지 확인하기 위해 사용 통계를 가져오는 것부터 시작하는 경우가 많습니다.

다음으로 비즈니스 관련성을 평가합니다. 카탈로그에서 지저분해 보이는 테이블은 조용히 가격 모델을 구동할 수 있는 반면, 세련되어 보이는 다른 테이블은 개념 증명이 완료되지 않았기 때문에 존재할 수 있습니다. 다이브 팀은 데이터 소유자와 분석가를 인터뷰하여 어떤 흐름이 실제 수익이나 규정 준수를 지원하는지 확인합니다.

그제서야 구조 작업이 시작됩니다. 실용적인 다이빙 계획에는 일반적으로 명확한 비즈니스 가치가 있는 "황금" 데이터 제품의 소규모 그룹에 우선 순위를 부여한 다음 이를 먼저 정리, 문서화 및 보호하는 동시에 거의 사용되지 않는 기록 데이터를 저렴한 저장소로 보관하거나 다운그레이드하는 것이 포함됩니다.

이 단계에서 팀은 기술적인 세부 사항만큼 인간의 경험에도 주의를 기울입니다. 마케팅 담당자가 내용을 추측할 수 있도록 몇 개의 테이블 이름을 바꾸거나 명확한 소유자 태그를 추가하는 것은 다른 복잡한 파이프라인보다 호수를 되살리는 데 더 많은 도움이 되는 경우가 많습니다.

다시 썩지 않는 호수를 디자인하다

묘지 구조는 한 번만 해볼 가치가 있습니다. 데이터 레이크 컨설팅에서 가장 어렵고 가장 가치 있는 부분은 초기 정리가 아닙니다. 호수가 다시 혼돈 속으로 빠져드는 것을 어렵게 만드는 것은 조용한 디자인 작업이다.

첫 번째 보호 조치는 간단한 섭취 경로입니다. 새로운 데이터는 딥존에 직접 나타날 수 없습니다. 소유권, 기본 문서화, 간단한 품질 테스트 등 명확한 점검을 통해 준비 영역을 통과합니다. 팀에서 피드를 누가 관리하는지, 피드가 얼마나 자주 도착하는지 알 수 없으면 파일이 앞으로 이동하지 않습니다.

두 번째 척도는 사람들이 기억할 수 있는 작은 이름 지정 및 분할 표준 집합입니다. 긴 학문적 규칙 대신 소스 시스템, 도메인 및 그레인을 인코딩하는 간결한 구조는 새로운 분석가가 투어 가이드 없이 탐색하고 동일한 언어에 기반한 데이터에 대한 대화를 유지하는 데 도움이 됩니다.

세 번째 조치는 적극적인 수명주기 관리입니다. 그렇지 않을 때까지 스토리지는 저렴하다고 느껴집니다. 모든 데이터 클래스에는 보존 기간, 보관 대상 및 해당 기간이 끝나면 이를 검토할 책임이 있는 소유자가 있어야 합니다. 90일 후에 디버그 로그를 삭제하는 등의 간단한 규칙을 사용하면 비용과 주의를 절약할 수 있습니다.

마지막으로, 호수를 개량하려면 건강한 생활습관이 필요합니다. 정기적인 거버넌스 회의를 통해 비즈니스 및 기술 소유자는 새로운 수집 요청을 검토하고 사용자가 데이터를 찾거나 신뢰하는 데 어려움을 겪는 부분을 들을 수 있습니다. 주요 데이터 세트를 찾는 데 걸린 시간과 같은 간단한 지표는 상황이 개선되고 있는지 여부를 보여줍니다.

적합한 다이빙 팀 선택

이미 데이터 플랫폼이 무덤으로 변해가고 있다고 느끼는 조직의 경우 파트너 선택이 중요합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 레이크 컨설팅 제공업체는 참조 아키텍처 및 도구 이상의 것을 제공합니다. 그들은 차분한 습관, 참을성 있는 경청, 세부 사항에 대한 취향을 가져옵니다.

강력한 파트너는 모든 것을 한꺼번에 재건하는 것을 거부합니다. 대신, 비즈니스에 중요한 하나 또는 두 개의 여정을 선택하고 해당 여정의 이면에 있는 데이터를 신뢰할 수 있고 쉽게 액세스할 수 있도록 만드는 데 중점을 둘 것입니다. 이러한 눈에 띄는 승리는 다른 팀을 위한 템플릿을 제공합니다.

동일한 파트너는 제약 조건에 대해서도 솔직하게 말할 것입니다. 일부 과거 데이터는 저장할 가치가 없으며 일부 맞춤형 변환은 너무 취약하여 진행할 수 없습니다. 이해관계자가 이러한 절충안을 수용하도록 지원함으로써 컨설팅 팀은 프로젝트의 초점을 보호합니다.

마지막 말

결국 데이터 레이크는 묘지로 남을 필요가 없습니다. 신중한 다이빙과 명확한 구조 계획을 통해 일상적인 결정을 다시 지원할 수 있습니다. 데이터가 콜드 스토리지에 잠겨 있다고 느끼는 기업의 경우 해당 다이빙 팀을 보내는 것이 가치를 복구할 수 있는 조용한 방법입니다.