데이터옵스 (DataOps)와 데이터 파이프라인 (Data Pipeline)

데이터옵스 (DataOps)

• 데이터 운영을 최적화하는 방법론을 말하며, 데이터 파이프라인의 효율성과 품질을 향상시키는 것이 목표임.
• 데이터 파이프 라인 자동화, 지속적인 데이터의 배포, 데이터 파이프라인 모니터링, 데이터 품질 관리 등이 포함됨

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데이터 파이프라인

• 데이터옵스에서 데이터 파이프라인은 데이터의 수집, 처리, 분석, 저장, 배포 과정을 자동화하고 최적화하는 일련의 단계들임.
  1. 데이터 수집
     • 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 정기적으로 추출하거나 실시간으로 수집할 수 있음
  2. 데이터 저장
     • 데이터 레이크 : Raw 데이터를 저장하는 대용량 저장소
     • 데이터 웨어하우스 : 정제된 데이터를 저장하고, 분석 및 보고 목적으로 사용할 수 있는 저장소
  3. 데이터 처리
     • 데이터 정제 : 결측값 처리, 중복 제거, 데이터 정규화
     • 데이터 변환 : 데이터 특징 추출, 데이터 인코딩 등 분석 및 머신러닝 모델링에 적합한 형식으로 변환
  4. 데이터 분석 및 모델링
     • 데이터 분석 : 통계적 분석, EDA, 시각화를 통해 인사이트 도출
     • 머신러닝 모델링 : 데이터를 사용해 예측 모델, 분류 모델 등을 학습
  5. 데이터 관리
     • 메타데이터 관리 : 데이터의 출처, 형식, 구조 등의 정보를 관리함 (https://iridescentboy.tistory.com/183)
     • 데이터 카탈로그 : 데이터셋에 대한 정보를 문서화하고, 검색 가능하게 만듦
  6. 데이터 배포 및 활용
     • 데이터 API : 외부 시스템이나 애플리케이션에서 데이터를 접근할 수 있도록 API를 제공
     • 대시보드 및 보고서 : 시각화 도구를 사용해 데이터를 실시간으로 모니터링하고 보고서를 생성함
  7. 모니터링 및 품질 관리
     • 데이터 모니터링 : 데이터 파이프라인의 상태를 실시간으로 모니터링
     • 품질 관리 : 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 유지하기 위한 품질 관리 프로세스 운영
     • 알림 시스템 : 데이터 파이프라인에 문제 발생 시 알림

 

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