데이터 중복의 영향 및 솔루션

데이터 중복(data duplication)이란 기업의 인프라 어딘가에 모든 데이터 조각의 하나 이상의 정확한 복제본을 보관한다는 간단한 개념입니다. 중복 대상 데이터로는 데이터베이스의 레코드, 스토리지 볼륨의 파일, VM 이미지 등이 있습니다. 데이터 중복은 일견 무해해 보일 뿐 아니라 심지어 유익해 보이기도 합니다. 여분의 데이터 사본을 굳이 싫어할 사람은 없을 것입니다. 그러나 중복의 규모가 전사적으로 확장되면 문제의 범위가 명확해집니다. 거의 모든 기기가 지속적으로 데이터를 생성하고, 백업과 아카이빙이 정기적으로 계획 및 실행되고, 파일이 여러 플랫폼에 걸쳐 공유되는 오늘날 데이터 중복은 단순히 성가신 문제에서 막대한 비용과 기술적 부담을 발생시키는 문제로 변화했습니다. 데이터 중복으로 인한 문제를 해결하기 위해서는 그것이 어떻게, 왜 발생하는지 이해하는 것부터 시작해야 합니다.

데이터 중복이란 무엇인가요?

데이터 중복은 사전 계획된 백업과 같이 의도적으로, 또는 비의도적으로 특정 데이터의 동일한 버전을 한 개 또는 그 이상 작성하는 과정입니다. 중복 데이터는 데이터베이스에 저장된 파일, VM 이미지, 블록, 레코드, 또는 다른 데이터 유형으로 존재할 수 있습니다. 원인과 관계없이 데이터 중복은 저장 공간을 낭비하며 데이터 저장소의 규모가 커질수록 그 비용도 증가합니다. 또한 데이터 관리 문제의 원인이 될 수도 있습니다. 예를 들어, 파일의 모든 복사본이 동시에 업데이트되지 않을 경우 데이터 불일치로 인한 분석 오류가 발생할 수 있습니다.

데이터 이중화(data redundancy)는 데이터 중복과 연관된 개념으로서 데이터의 주요 버전에 대한 안전망 역할을 수행하는 복사본을 여럿 작성하는 것입니다. 데이터 중복과 반대되는 개념은 데이터 중복 제거(data deduplication)입니다. 이는 중복 데이터를 제거하여 자원을 확보하고 오래된 복사본을 제거하는 작업입니다.

핵심 요점

• 중복 데이터는 네트워크 내의 파일 또는 데이터베이스 레코드와 정확히 동일한 복사본입니다. 중복 데이터는 의사소통 부족, 오래된 프로세스, 파일 공유 모범 사례 미준수로 인해 만들어지는 경우가 많습니다.
• 중복 데이터는 저장 공간, 처리 능력 등의 자원을 불필요하게 소모할 수 있습니다.
• 중복 데이터는 동일한 판매 기록을 두 번 제공하는 등 분석 결과를 왜곡할 수도 있습니다.
• 기업은 백업 및 아카이브와 같이 의도적으로, 또는 중복 다운로드, 복사/붙여넣기 오류, 중복 데이터 입력과 같이 비의도적으로 중복 데이터를 생성합니다.
• 모든 형식의 중복 데이터는 그 처리 과정에서 자원 소모와 같은 직접적인 비용, 그리고 중복 데이터에 기반해 직원이 직접 청구서나 구매 주문서의 오류를 수정하거나 다른 조치를 취해야 하는 경우와 같은 간접적인 비용 등 상당한 비용 부담을 초래합니다.

데이터 중복 알아보기

중복 데이터가 반드시 나쁜 것만은 아닙니다. 의도적 데이터 중복은 쉽게 액세스할 수 있는 백업, 포괄적인 아카이빙, 더 효과적인 재해 복구 등의 상당한 이점을 제공합니다. 그러나 과도한 비용 없이 이러한 이점을 누리기 위해서는 백업 및 정기적인 중복 제거를 위한 전략이 필요합니다. 그렇지 못한 경우 중복 데이터는 최선의 경우라 해도 불필요한 추가 저장 공간을 차지하게 되고, 최악의 경우에는 사용자들에게 혼란을 주고 데이터 분석 결과를 왜곡할 수도 있습니다.

'데이터 중복'과 '데이터 이중화'라는 용어는 종종 혼용되지만 차이가 있습니다. 모든 중복 데이터가 의도적인 이중화 작업의 결과물인 것은 아닙니다. 때로는 사람이나 기계의 부주의나 실수로 중복 데이터가 생성되기도 합니다. 그러나 엔지니어링 측면에서의 이중화 개념은 문제가 발생할 경우에 대비한 안전망을 생성하는 것입니다. 이는 의도적인 데이터 중복으로 이어집니다. 이중화 자체는 엔지니어링 관행의 핵심 원칙이지만, 지나친 이중화로 인한 문제 발생 가능성도 분명히 존재합니다. 이중화 수준이 지나친 경우 추가적인 중복 데이터 세트를 의도적으로 생성하더라도 소모하는 자원 대비 얻을 수 있는 가치는 제한적입니다.

데이터 중복이 발생하는 이유는 무엇인가요?

데이터는 사람 및 자동화된 프로세스에 의해 다양한 방식으로 중복될 수 있습니다. 대부분의 사람들은 문서를 수정하는 과정에서 'salesreport_final.docx', 'salesreport_final_v2.docx'와 같이 파일명이 조금씩 달라지는, 많은 경우 최소한으로만 변경된 여러 버전의 파일을 저장해 본 경험이 있습니다. 일반적으로 이러한 파일들은 보고서의 최종본이 완성된 뒤에도 삭제되지 않습니다. 또는 기업 내에서 파일을 이메일로 여러 직원들에게 전송하고 서로 다른 두 사람이 같은 파일의 동일한 버전을 공유 드라이브의 서로 다른 위치에 저장할 수도 있습니다. 애플리케이션의 *.exe 파일 또는 미디어 파일이 여러 번 다운로드되거나 VM 인스턴스가 다양한 위치에 저장될 수도 있습니다. 데이터베이스 내에서 동일한 데이터가 두 번 입력될 수도 있습니다. 같은 파일을 여러 사람이 임포트하거나 기록을 직접 입력하는 과정에서 고객이나 직원이 같은 정보를 두 번 업로드하는 경우도 있을 수 있습니다. 서로 다른 부서에서 로컬 애플리케이션이나 파일 형식이 호환되는 서로 다른 애플리케이션에 고객 정보와 같은 동일한 기록을 기입하는 과정에서도 유사한 중복이 발생할 수 있습니다. 이는 서로 다른 백업 버전들의 사본이 존재할 수 있음을 의미하며, 각각의 백업 파일 자체도 중복될 수 있습니다.

기업이 데이터 중심적일수록 중복 문제는 더 심각해질 수 있습니다. 빅 데이터는 과도한 스토리지 비용을 초래할 수 있습니다. 자동화 기술도 중복 데이터 생성에 관여합니다. 자동화된 백업 프로세스가 데이터 이중화를 목적으로 중복 파일을 생성할 수 있습니다. 그러나 동일한 파일이 여러 번 백업되면 문제가 발생합니다. 필요 이상의 이중화는 저장 공간을 비효율적으로 사용하도록 만듭니다.

상대적으로 드문 경우지만 예상치 못한 사건으로 데이터 중복이 발생하기도 합니다. 예를 들어 백업 과정 중 정전이나 자연재해가 발생하면 백업이 재설정되어 일부 파일이 이미 기록된 후 백업 프로세스가 다시 시작될 수 있습니다. 하드웨어 장애 역시 유사한 문제를 일으켜 백업 또는 아카이빙 과정에서 계획되지 않은 중복을 야기할 수도 있습니다.

데이터 중복의 유형 및 영향

중복 데이터가 반드시 나쁜 것만은 아닙니다. IT팀은 중복 데이터가 의도적으로 생성된 것인지, 중복 데이터를 저장하는 데 얼마나 많은 자원이 소모되고 있는지, 현 상태를 유지하기 위한 비용적 부담은 어느 정도인지 등을 파악해야 합니다. 2세대 아카이브에 완전 복제된 중복 항목에 대한 포인터가 포함된, 의도적으로 생성된 3세대 아카이브는 공유 드라이브에 대용량 파워포인트 파일이 여러 개 저장된 정도의 상황과는 완전히 다릅니다.

가장 일반적인 데이터 중복 유형 및 각 유형이 귀사에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

• 얕은 복제(Shallow Duplication): 얕은 복제는 데이터를 복사할 때 새로운 객체를 생성하지만, 모든 데이터를 완전히 복제하는 대신 원본 객체에 대한 참조 포인터를 포함하는 방식입니다. 이 방식은 저장 공간을 훨씬 적게 차지하지만 소스 데이터를 얻기 위해 쿼리가 한 단계 더 진행되어야 합니다. 또한 중복 객체는 본질적으로 원본과 동기화되므로 원본의 변경 사항은 중복 객체에도 반영됩니다. 이는 데이터의 동적 복제본이 아닌 특정한 상태를 포착하기 위한 중복 데이터를 생성하는 경우 문제가 될 수 있는 방식입니다.

• 깊은 복제(Deep Duplication): 깊은 복제는 원본 데이터와 완전히 동일한 객체를 복제하는 방식입니다. 새 객체는 원본과 동일한 저장 공간을 필요로 하므로 깊은 복제는 얕은 복제보다 더 많은 저장 공간을 소모합니다. 용량상의 단점은 있지만 독립적인 중복성을 제공한다는 장점도 있습니다. 깊은 복제는 원본 파일에 의도적이든 우발적이든 문제가 발생할 경우 재해 복구에 사용 가능한 깨끗한 백업을 보관하는 데 도움을 줍니다.
• 데이터 단편화(Data Fragmentation): 데이터 단편화는 데이터 파일의 세그먼트를 여러 위치에 저장하는 프로세스입니다. 액세스 빈도나 용량에 따라 세그먼트를 기록함으로써 저장 효율을 높일 수 있지만, 시스템이 세그먼트를 조회하고 완전한 파일을 재구성해야 하므로 파일 쿼리 시 일반적으로 더 많은 처리 시간과 자원이 소요되는 방식입니다. 복구 과정에서는 데이터 단편화로 인한 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 기계적 장애 또는 연결 장애로 인해 복제가 불완전하게 이루어질 수 있습니다. 또는 위치 기반 장애로 인해 일부 데이터 조각이 손상되면 백업 또는 아카이브 프로세스가 오염될 수 있습니다.
• 논리적 복제(Logical Replication): 논리적 복제는 참조를 사용하여 더 효율적인 복제 프로세스를 수행한다는 점에서 얕은 복제와 유사한 방식입니다. 백업 시스템을 유지 관리하는 논리적 복제 시스템은 데이터 일관성을 게시자/구독자(publisher/subscriber) 모델로 처리합니다. 게시자는 데이터 소스이고, 구독자는 일반적으로 특정 주소로 식별되는 특정 데이터 볼륨의 타깃입니다. 게시자가 지정된 주소 범위 내에서 소스 업데이트를 수행하면 구독자의 데이터도 동기화를 유지하기 위해 업데이트됩니다. 효율성 극대화를 위해 구독된 범위를 벗어난 업데이트는 무시됩니다.
• 물리적 복제(Physical Replication): 물리적 복제는 체계적인 바이트 단위 프로세스로 데이터를 복사하는 데이터베이스 복제 방식입니다. 논리적 복제와 달리 속도는 느리지만 더 포괄적이고, 리소스 집약적이고, 더 많은 중복 버전을 생성하는 모델입니다.

데이터 중복의 비용

중복 데이터는 하드웨어, 대역폭, 유지보수, 데이터 관리 전반에 걸친 추가적인 파급 효과를 일으키고 불필요한 비용을 대량 발생시킵니다. 경우에 따라서는 사소한 문제로 그칠 수도 있지만, 최악의 시나리오가 펼쳐지면 재앙적인 결과를 야기할 수도 있습니다. 데이터 과학 관련 작업에 악영향을 미치는 다음과 같은 요소들을 고려해 보아야 합니다.

저장 공간. 이는 가장 직접적인 데이터 중복 관련 비용입니다. 중복된 사본은 로컬 하드 드라이브, 서버, 클라우드 스토리지의 귀중한 용량을 차지하며 추가적인 비용을 발생시킵니다. 특정 부서가 보관 중인 10테라바이트의 데이터 중에서 10%가 중복된다고 가정해 보겠습니다. 이는 1테라바이트의 저장 공간을 사용할 수 없게 만듭니다. 특히 아카이브 스토리지 대신 클라우드 기반의 주 저장장치에 저장된 경우라면 상당한 비용을 발생시키는 요인이 됩니다.

데이터 중복 제거 도구. 또 다른 직접 비용인 중복 제거 도구는 스토리지 볼륨에서 중복 데이터를 정리하기 위한 도구입니다. 관련 서비스 및 도구 비용은 일반적으로 레코드당 볼륨 기준으로 책정됩니다. 따라서 중복 제거 대상이 많을수록 비용도 증가합니다.

왜곡된 데이터. 중복 레코드는 부정확한 메트릭을 생성하여 데이터 분석 및 시각화 오류를 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 고객의 이름이 약간 다른 형식으로 영업 데이터베이스에 두 번 입력되거나, 두 명의 관리자가 동일한 구매 주문서를 중복 입력하는 경우를 생각해 볼 수 있습니다.

이상 각각의 요소들은 많은 비용이 발생하는 인력에 의한 수작업을 함께 필요로 합니다. 누군가가 반드시 스토리지 볼륨을 유지 관리해야 합니다. 누군가가 중복 제거 시스템을 평가하고 구매하고 운영해야 합니다. 왜곡된 데이터가 생성되면 레코드 제거 및 데이터베이스 정리 작업을 수행해야 합니다. 추가적인 보고서 또는 커뮤니케이션을 통해 잘못된 데이터가 더 넓게 퍼져버린 경우, 그 이후 진행된 모든 작업을 반드시 되짚어보고 잘못된 부분을 취소하고 고쳐야 합니다.

데이터 중복이 야기하는 문제

의도치 않게 중복되어 버린 파일 및 데이터베이스 레코드는 그대로 방치될 경우 전사적으로 문제를 퍼뜨릴 수도 있습니다. 데이터 중복으로 인해 발생하는 가장 흔한 문제점들은 다음과 같습니다.

• 데이터 품질 문제: 데이터가 고품질 데이터로 간주되려면 정확성, 완전성, 시의성, 목적에 대한 기업의 기준을 충족해야 합니다. 중복 데이터가 확산되면 각각의 요소들이 훼손될 수 있으며 해당하는 데이터를 바탕으로 작성된 보고서나 분석 결과의 정확도 역시 하락하게 됩니다. 중복 데이터가 오래 방치될수록 기업의 전반적인 데이터 품질이 저하되고 과거 데이터 검토 및 미래 예측을 포함한 모든 유형의 분석에 문제를 야기합니다.
• 직원 효율성 저하: 중복 데이터를 추적하고 수정하는 데 얼마나 많은 시간이 소요되나요? 중복 데이터가 쌓이도록 방치하는 기업의 직원들은 보고서와 기록을 두 번, 세 번 확인하고 문제를 되돌리거나 수정하는 과정에 몇 시간, 며칠, 심지어 몇 주를 낭비하게 됩니다. 관련 수정 작업은 다음과 같습니다.
  • 기록 업데이트
  • 공유 서버에 동일한 파일이 몇 개의 버전으로 존재하는지 추적
  • 중복 정보로 인해 보고서의 통계가 왜곡될 수 있는 가능성 확인
  • 잘못된 데이터가 포함된 보고서를 누가 열람했는지 추적
• 정확한 보고서 및 분석 생성의 어려움: 의사 결정권자들이 보고서 및 데이터 분석을 통해 얻을 수 있는 인사이트의 품질은 어느 정도인가요? 중복 데이터(나아가 모든 저품질 데이터)에 기반한 보고서는 기업을 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다. 중복 데이터 문제를 파악한 기업은 보고서 작성 전 데이터 정제 작업, 부족한 데이터의 보완 작업과 같이 중복 데이터 문제를 해결하기 위한 수작업을 반드시 수행해야만 합니다.
• 규제 요건 미준수: 중복 데이터는 포괄적인 데이터 관리를 강조하는 경우가 많은 규제 지침들을 준수하기 어렵게 만들 수 있습니다. 예를 들어 규제 기관은 기업에게 재무 데이터에 대한 보고서를 제출하도록 요구할 수 있으며, 중복 데이터로 인해 보고서의 정보가 부정확하거나 일관적이지 않다는 평가를 받을 경우 벌금이나 과태료가 부과될 수 있습니다. 규제 요건은 기업이 강력한 데이터 보안 관행 및 침입이 발생하면 신속히 식별 및 보고할 수 있는 능력을 갖출 것을 요구하는 경우가 많습니다. 그러나 고객들의 신용카드 번호와 같은 민감한 데이터가 여러 곳에 나뉘어 저장되어 있다면 관련 요건을 충족하기 어렵습니다. 마지막으로, 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 등의 규정은 개인에게 본인의 데이터에 접근, 수정, 삭제할 권리를 부여합니다. 중복된 기록은 특정 개인과 관련된 모든 데이터를 찾기 어렵게 만듦으로써 관련 규제 준수를 방해할 수 있습니다.
• 재고 비용 증가: 중복 데이터는 부정확한 데이터로 인한 재고 부족을 해결하기 위해 급히 재고를 보충하거나, 중복된 기록으로 인한 과잉 재고를 처리해야 하는 등의 상황을 발생시킴으로써 재고 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 깨끗한 데이터 없이는 진정한 린 운영은 불가능합니다.
• 부정확한 비즈니스 의사 결정: 데이터 기반 의사 결정은 기업 성장의 밑바탕이 됩니다. 그러나 중복 데이터로 인해 데이터가 손상되면 잘못된 전제에 기반한 결정이 내려지게 됩니다. 그 결과는 간과될 수도 있는 사소한 문제일 수고, 긴급한 수습 작업일 수도, 너무 늦게 발견된 치명적 결정이 될 수도 있습니다.
• 열악한 고객 서비스: 고객이 기업과 상호작용할 때 고객 정보가 여러 중복 기록에 흩어져 있을 경우 서비스 담당자가 해당 고객의 전체 이력을 파악하기 어려워집니다. 고객의 과거 구매 내역, 지원 티켓, 커뮤니케이션 기록 등 중요한 세부 정보를 놓치게 될 수 있습니다. 결과적으로 상담원이 개인화되고 효율적인 서비스를 제공하기 어려워지고, 소중한 고객이 '에이전트가 내 사정을 왜 몰랐을까?'라는 의문을 품게 되면 브랜드 인식에도 좋지 않은 영향을 미칩니다.
• 가시성 저하: 네트워크 가시성이란 기업이 자사 네트워크에 존재하거나 통과하는 모든 트래픽과 데이터를 파악한다는 개념입니다. 중복 데이터는 다음과 같은 여러 측면에서 네트워크 가시성을 저해합니다.
  • 부정확한 데이터 로그 생성
  • 백업/아카이브 프로세스 지연 및 과도한 스토리지 사용
  • 네트워크 성능 및 전송 메트릭 왜곡
  • 처리 및 대역폭 자원 낭비

데이터 중복 방지를 위한 전략

오늘날의 기업들은 공유 드라이브, 사물인터넷(IoT) 기기, 외부 및 파트너사 데이터, 계층형 클라우드 스토리지, 강화된 복제 및 재해 복구 시스템을 비롯한 수많은 데이터 소스로부터 그 어느 때보다도 많은 데이터를 확보하고 있습니다. 이는 데이터 중복 발생 가능성을 높이므로 기업들은 중복 데이터 생성을 최소화하고 확산 시 제거하는 전략을 우선적으로 적용해야 합니다.

데이터 중복 방지를 위한 가장 일반적인 전략은 다음과 같습니다.

• 데이터 유효성 검증 규칙 적용: 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 저장소로 데이터를 임포트하는 과정에서 데이터를 정리하고 검증합니다. 수집 단계에서 데이터 유효성 검사를 수행하면 업스트림 소스에서 생성된 중복 데이터의 유입을 제한할 수 있습니다. IT 부서는 수집 워크플로의 일환으로 중복 데이터를 식별하고 제거하기 위한 규칙을 생성하고 적용하는 프로세스를 구성해야 합니다.
• 고유 식별자 설정: 데이터베이스는 레코드에 고유 식별자를 적용하여 중복 버전이 생성되지 않도록 할 수 있습니다. 예를 들어 고객 계정의 경우 고객 식별 번호나 계정 번호를 위한 새로운 필드를 고유 식별자로 사용할 수 있습니다. 영업 및 마케팅 팀이 고객과 작업할 때 계정 번호를 사용할 수 있게 되면 동일한 고객명으로 새로운 레코드를 추가로 생성하는 경우를 방지할 수 있습니다.
• 정기 검사 수행: 중복 제거 도구를 정기적으로 활용하는 것은 효과적인 IT 유지 관리 전략의 핵심 요소입니다. 중복 제거 프로세스의 효과는 상황에 따라 매번 달라질 수 있지만, 정기적으로 점검을 수행하면 중복 데이터를 지속적으로 포착하여 최소화할 수 있습니다.
• 재사용 가능한 코드 라이브러리 및 프레임워크 사용: 개발자는 애플리케이션 개발 시 재사용 가능한 코드 라이브러리 및 프레임워크를 도입하여 작업을 효율화하고 중복 코드를 줄일 수 있습니다. 함수 및 기타 재사용 가능한 요소들의 저장소를 구축함으로써 개발자들이 중복 코드나 불필요한 작업을 생성하지 않고 모듈화된 자산을 활용하도록 지원할 수 있습니다.
• 데이터베이스 제약 조건 활용: 데이터베이스 관리자는 특정 필드 간 중복 레코드를 방지하기 위한 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 고객 레코드가 저장된 데이터베이스의 시스템은 고객명 필드에 고유한 제약 조건을 적용하여 모든 고객명의 고유성을 보장함으로써 판매 데이터를 왜곡할 수 있는 중복 레코드가 생성될 가능성을 최소화할 수 있습니다.

데이터 중복 제거의 이점

갈수록 많은 기업이 데이터 중심 기업으로 변화 중인 지금 중복 데이터 제거의 필요성과 이점도 그만큼 강화되고 있습니다. 데이터 중복성을 최소화하기 위한 조치를 선제적으로 적용하면 스토리지 인프라 최적화, 데이터 관리 효율성 향상, 규제 준수 강화 등의 다른 우선순위에 할당할 수 있는 자금 및 인력 확보 등의 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터 중복 제거의 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

• 스토리지 비용 절감: 중복 데이터를 제거하면 클라우드 저장 용량을 줄일 수 있으며, 자체 데이터 센터 구축을 위한 신규 하드웨어 구매를 연기할 수 있습니다. 이는 두 가지 유형의 비용 절감 효과를 불러옵니다. 직접적으로는 기업들의 구매 주기를 늦출 수 있습니다. 간접적으로는 데이터 저장 용량을 줄임으로써 IT팀이 자원의 상태를 보다 효율적으로 모니터링하고 유지 관리할 수 있게 되어 전반적인 유지 보수 및 간접비 지출이 절감됩니다.
• 데이터 정확성 향상: 중복 데이터는 다양한 정확성 문제를 야기합니다. 고객 데이터베이스가 중복 기록되면 서로 다른 부서에서 동일한 기록을 업데이트하는 혼란을 초래할 수 있습니다. 마찬가지로 중복 데이터로 인해 분석 보고서의 정확성이 왜곡됩니다.
• 전반적인 고객 경험 향상: 기업이 정확하고 완전하고 깨끗한 고객 데이터를 보유하게 되면 고객 만족도 향상, 브랜드 이미지 개선, 매출 증가가 뒤따르게 됩니다. 구매 내역이 서로 중복되는 복수의 기록에 할당되는 것을 방지함으로써 추천 엔진의 정확성과 후속 마케팅 활동의 효과를 높일 수 있습니다.
• 직원 생산성 향상: 부정확한 데이터로 인한 또 다른 부작용은 직원 생산성 감소입니다. 서로 다른 부서의 직원들이 보고서에 포함된 부정확한 정보의 출처를 추적하는 데 시간을 낭비하게 될 수도 있고, 유지보수 및 데이터 정제 작업에 추가적인 간접비가 발생할 수도 있습니다. 어느 쪽이든 부정확한 데이터는 정보를 바로잡기 위한 혼란을 가중시켜 일정 관리, 의사소통, 워크플로, 궁극적으로는 예산에 좋지 않은 영향을 미칠 수 있습니다.
• 부서 또는 팀 간 데이터 액세스 및 정보 공유 개: 데이터 중복 제거 작업을 통해 기업 내 부서 또는 팀 간 정보 공유를 크게 개선할 수 있습니다. 한 가지 이점은 부서마다 각자 다른 시스템과 애플리케이션을 사용함으로써 발생하는 데이터 사일로를 해체하는 것입니다. 중복 제거는 정보를 단일 데이터 소스로 통합하여 서로 다른 팀이 정확하고 일관적인 정보에 액세스하고 공유하기 쉽도록 만들어 줍니다. 또한 중복된 사본이 줄어들고 저장 공간이 최적화되면 팀이 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 서로 다른 저장소 또는 오래되었을 가능성이 있는 버전의 데이터를 검색하며 시간을 낭비할 필요가 없습니다.
• 정확한 최신 데이터에 기반한 향상된 의사 결정: 데이터 기반 의사 결정의 효과는 데이터의 정확성에 비례합니다. 기업은 중복 데이터 제거를 통해 데이터 정확성을 개선함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 나아가 더 큰 그림을 보면 데이터에 대한 신뢰도가 높아질수록 전반적인 효율성도 향상됩니다.
• 데이터베이스 백업 및 복원 가속화: 중복 제거 프로세스는 저장 매체를 사용하는 전체 데이터 양을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 백업 및 아카이브의 전체 용량이 축소됨을 의미하며, 결과적으로 데이터 백업, 이동, 복원 속도가 향상됩니다. 양방향 전송 모두 용량 감소로 인해 시간이 단축될 뿐만 아니라 처리 속도가 빨라지고 컴퓨팅 자원 소모도 줄어듭니다.

Oracle HeatWave로 데이터를 최고의 상태로 보관하기

데이터 중복 문제를 최소화하는 가장 좋은 방법은 처음부터 방지하는 것입니다. Oracle HeatWave는 온라인 트랜잭션 처리, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 전반의 실시간 분석, 머신러닝(ML), 생성형 AI를 하나의 클라우드 서비스로 통합했습니다. 고객사는 다음과 같이 다양한 혜택을 누릴 수 있습니다.

• 분석을 위해 데이터베이스의 트랜잭션 데이터를 별도의 분석 데이터베이스로 복제할 필요가 없습니다.
• 추가적인 기능이나 서비스 없이도 객체 스토리지, MySQL 데이터베이스 또는 양쪽 모두에 저장된 데이터를 간단히 쿼리할 수 있습니다.
• 마찬가지로 ML 모델을 구축하기 위해 데이터를 별도의 ML 서비스로 이동할 필요도 없습니다.
• 서로 다른 서비스 사용 및 많은 비용이 발생하는 추출, 변환, 로드(ETL) 중복으로 인한 복잡성과 비용을 피할 수 있습니다.
• 의사 결정권자는 별도의 분석 데이터베이스로 이동시키는 동안 그 유효성을 잃어버렸을 수도 있는 오래된 데이터에 기반한 보고서가 아닌 실시간 분석을 참고할 수 있습니다.
• 데이터 저장소 간에 데이터가 전송되지 않으므로 데이터 보안 및 규제 준수 위험이 감소합니다.
• 고객사는 자동화된 인데이터베이스 벡터 저장소가 포함된 Oracle HeatWave GenAI를 통해 자체 데이터와 대규모 언어 모델을 활용해 공개 데이터만으로 훈련된 모델을 사용하는 것보다 더 정확하고 맥락에 부합하는 답변을 얻을 수 있습니다. 이는 별도의 벡터 데이터베이스에 데이터를 중복 저장할 필요 없이 이용 가능한 기능입니다.

종합적으로 데이터 중복 제거는 정보 사일로를 해체하고 데이터 접근성을 향상시키며, 각 팀이 자사의 통합 데이터 인사이트를 활용해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 협업 환경을 조성합니다. 마케팅팀은 고객 연락처 정보가 담긴 CRM 시스템을 사용하고 영업팀은 유사한 데이터가 저장된 별도의 리드 관리 시스템을 사용하는 것과 같은 상황을 방지할 수 있습니다. 중복 제거 프로그램은 이러한 정보를 통합하여 양 팀이 통합된 고객 뷰에 액세스하고 마케팅 캠페인 및 영업 활동과 관련해 더 효과적으로 협업할 수 있도록 만들어 줍니다.

데이터 중복 FAQ

데이터 중복의 미래 트렌드는 무엇인가요?

기술적 역량이 발전함에 따라 기업의 IT팀이 중복 데이터 양을 최소화하는 능력도 더욱 강화되고 있습니다. 기술적 발전의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

• 소스 또는 타깃을 선택하여 중복 제거를 수행할 수 있는 옵션
• 인라인 데이터 중복 제거
• 로컬 스토리지 뿐만 아닌 글로벌 데이터 중복 제거
• 데이터 저장소의 검증 및 변환 프로세스의 일부로서의 중복 제거
• 파일 단위가 아닌 블록 또는 세그먼트 단위의 중복 제거

데이터 중복은 어떻게 모니터링하나요?

중복 데이터를 모니터링하고 식별하기 위한 다양한 전략이 존재합니다. 데이터 프로파일링, 데이터 매칭, 데이터 카탈로그화 등의 다양한 도구가 사용됩니다. 유입되는 데이터 소스를 위한 데이터 정제 도구는 어느 정도의 식별 기능을 제공할 수 있으며, 전문적인 데이터 중복 제거 도구는 중복 데이터를 발견하고 제거할 수 있습니다.

데이터 중복과 관련된 도전 과제로는 어떤 것들이 있나요?

데이터 중복은 모든 규모의 기업에 중대한 도전 과제를 야기합니다. 가장 큰 문제는 저장 공간의 낭비입니다. 중복 사본은 서버, 하드 드라이브, 클라우드 스토리지의 소중한 용량을 차지하며 비용 증가를 유발합니다. IT 담당자도 중복을 식별하고, 기본 버전을 결정하고, 중복 사본을 삭제하는 시스템 전반에 걸친 중복 데이터 관리에 많은 시간을 쏟아야 합니다. 과도한 데이터 중복은 시스템 속도 저하를 유발하기도 합니다. 서로 다른 저장 위치에 흩어진 중복 파일들은 접근 및 검색에 더 많은 시간이 소요되기 때문입니다.

또한 업데이트가 모든 복사본에 적용되지 않는 데이터 불일치 문제도 발생할 수 있습니다. 이는 부정확한 보고, 오래된 정보에 기반한 노력 낭비, 서로 상충되는 데이터 세트를 사용하는 팀 간 혼란 등으로 이어질 수 있습니다. 중복 데이터는 정확한 데이터 보존 및 삭제 관행을 요구하는 규제 준수를 어렵게 만들고, 보안 관점에서는 데이터가 많을수록 공격 표면도 커집니다.

중복된 데이터를 보유하는 경우의 이점은 없나요?

백업 및 아카이브와 같이 의도적으로 중복 생성된 데이터는 업무 연속성 및 재해 복구와 관련해 상당한 이점을 제공합니다. 중복 데이터를 효과적으로 활용하고자 하는 기업은 중복을 특정 범위 내로 제한하여 과도한 자원 사용 및 기타 문제를 방지하는 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다.