오늘날의 데이터 중심 뱅킹 환경에서는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 능력이 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요합니다. 데이터 레이크하우스 금융 부문에서 데이터 관리에 접근하는 방식을 재편하는 혁신적인 개념을 제시합니다. 이 혁신적인 아키텍처는 최고의 기능을 결합합니다. 데이터웨어하우스 그리고 데이터 레이크. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 저장, 처리 및 분석하기 위한 통합 플랫폼을 제공하므로 전략적 의사 결정을 위해 데이터를 활용하려는 은행에 매우 귀중한 자산입니다.
데이터 아키텍처의 진화
데이터 레이크하우스로의 여정은 본질적으로 진화적이었습니다. 기존 데이터 웨어하우스는 오랫동안 뱅킹 분석의 중추였으며, 구조화된 데이터 스토리지와 빠른 쿼리 성능을 제공했습니다. 그러나 최근 소셜 미디어, 고객 상호작용, IoT 기기를 포함한 소스에서 구조화되지 않은 데이터가 폭발적으로 증가하면서 데이터 레이크는 방대한 양의 원시 데이터를 저장하는 현대적 솔루션으로 등장했습니다.
데이터 레이크하우스는 이러한 진화의 다음 단계를 나타내며, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 격차를 메웁니다. Akbank와 같은 은행의 경우, 이는 이제 데이터 웨어하우스의 구조와 성능, 데이터 레이크의 유연성과 확장성이라는 두 세계의 이점을 누릴 수 있음을 의미합니다.
데이터 레이크하우스의 핵심 개념
하이브리드 아키텍처
데이터 레이크하우스는 본질적으로 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 강점을 통합합니다. 이 하이브리드 접근 방식을 통해 은행은 방대한 양의 원시 데이터를 저장하면서도 데이터 웨어하우스에서 일반적으로 나타나는 빠르고 복잡한 쿼리를 수행할 수 있는 능력을 유지할 수 있습니다.
통합 데이터 플랫폼
데이터 레이크하우스의 가장 중요한 장점 중 하나는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 단일 플랫폼에 결합할 수 있는 기능입니다. 은행의 경우, 이는 고객 상호작용의 구조화되지 않은 데이터와 함께 기존 거래 데이터를 분석하여 비즈니스와 고객에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공할 수 있음을 의미합니다.
주요 기능 및 이점
데이터 레이크하우스는 은행 부문에서 특히 가치 있는 여러 가지 주요 이점을 제공합니다.
확장성
데이터 볼륨이 증가함에 따라 레이크하우스 아키텍처는 이러한 성장을 수용하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다. 이는 은행업에서 매우 중요한데, 은행업에서는 거래 및 고객 데이터를 끊임없이 대량으로 축적하고 있습니다. 레이크하우스를 사용하면 기존 운영을 중단하지 않고도 저장 및 처리 기능을 확장할 수 있습니다.
유연성
거래 기록에서 고객 이메일에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 저장하고 분석할 수 있습니다. 이러한 유연성은 오늘날의 은행 환경에서 매우 귀중합니다. 소셜 미디어, 고객 서비스 상호작용 및 기타 소스의 비정형 데이터가 기존의 정형 데이터와 결합되면 풍부한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
실시간 분석
이는 사기 탐지, 위험 평가 및 개인화된 고객 경험에 필수적입니다. 은행에서 실시간으로 데이터를 분석하는 능력은 사기 거래를 중단하는 것과 수백만 달러를 잃는 것의 차이를 의미할 수 있습니다. 또한 개인화된 서비스를 제공하고 대출 승인 또는 투자 권장 사항에 대한 즉각적인 결정을 내릴 수 있습니다.
비용 효율성
데이터 인프라를 통합함으로써 전체 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터 웨어하우징과 빅데이터 분석을 위한 별도의 시스템을 유지하는 대신, 데이터 레이크하우스를 통해 이러한 기능을 결합할 수 있습니다. 이를 통해 하드웨어 및 소프트웨어 비용을 절감할 뿐만 아니라 IT 인프라를 간소화하여 유지 관리 및 운영 비용을 낮출 수 있습니다.
데이터 거버넌스
강력한 구현 능력 향상 데이터 거버넌스 우리의 엄격하게 규제되는 산업에서 매우 중요한 관행입니다. 데이터 레이크하우스의 통합된 특성 덕분에 모든 데이터에 일관된 데이터 품질, 보안 및 개인 정보 보호 조치를 적용하기가 더 쉽습니다. 이는 은행에서 특히 중요한데, 은행에서는 다음과 같은 엄격한 규정을 준수해야 합니다. 개인정보보호법, PSD2그리고 다양한 국가 은행 규정.
온프레미스 데이터 레이크하우스 아키텍처
온프레미스 데이터 레이크하우스는 클라우드가 아닌 조직의 자체 데이터 센터 내에 구현된 데이터 레이크하우스 아키텍처입니다. Akbank를 포함한 많은 은행의 경우 온프레미스 솔루션을 선택하는 것은 종종 규제 요구 사항, 데이터 주권 문제 및 데이터 인프라에 대한 완전한 제어 필요성에 의해 결정됩니다.
핵심 구성 요소
온프레미스 데이터 레이크하우스는 일반적으로 4가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.
- 데이터 저장 계층
- 데이터 처리 계층
- 메타데이터 관리
- 보안 및 거버넌스
이러한 각 구성 요소는 견고하고 효율적이며 안전한 데이터 관리 시스템을 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
온프레미스 데이터 레이크하우스의 세부 아키텍처
데이터 저장 계층
스토리지 계층은 온프레미스 데이터 레이크하우스의 기초입니다. 우리는 다음의 조합을 사용합니다. Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS) 그리고 방대한 데이터 저장소를 관리하기 위한 객체 스토리지 솔루션. 고객 계정 정보 및 거래 기록과 같은 구조화된 데이터의 경우, 우리는 활용합니다. 아파치 아이스버그. 이 오픈 테이블 형식은 대용량 데이터세트를 쿼리하고 업데이트하는 데 뛰어난 성능을 제공합니다. 실시간 트랜잭션 로그와 같은 보다 동적인 데이터의 경우 다음을 사용합니다. 아파치 후디이를 통해 업서트와 증분 처리가 가능합니다.
데이터 처리 계층
데이터 처리 계층은 마법이 일어나는 곳입니다. 우리는 다양한 데이터 요구를 처리하기 위해 일괄 처리와 실시간 처리를 결합합니다.
ETL 프로세스의 경우, 우리는 Informatica PowerCenter를 사용하는데, 이를 통해 은행 전반의 다양한 소스에서 데이터를 통합할 수 있습니다. 또한 통합을 시작했습니다. dbt(데이터 빌드 도구) 데이터 웨어하우스의 데이터를 변환하기 위해.
아파치 스파크 빅데이터 처리에서 중요한 역할을 하며, 대규모 데이터 세트에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다. 특히 사기 탐지 및 실시간 고객 통찰력을 위한 실시간 처리의 경우 다음을 사용합니다. 아파치 플링크.
쿼리 및 분석
데이터 과학자와 분석가가 데이터 레이크하우스에서 통찰력을 얻을 수 있도록 하기 위해 우리는 다음을 구현했습니다. 트리노 대화형 쿼리를 위해. 이를 통해 데이터가 저장된 위치에 관계없이 전체 데이터 레이크에서 빠른 SQL 쿼리가 가능합니다.
메타데이터 관리
효과적인 메타데이터 관리가 데이터 레이크하우스의 질서를 유지하는 데 필수적입니다. 우리는 다음을 사용합니다. 아파치 하이브 메타스토어 Apache Iceberg와 함께 데이터를 카탈로그화하고 색인화합니다. 또한 구현했습니다. 아문센LinkedIn의 오픈소스 메타데이터 엔진인 , 이를 통해 당사 데이터팀은 레이크하우스에서 사용 가능한 데이터를 발견하고 이해할 수 있게 되었습니다.
보안 및 거버넌스
은행 부문에서는 보안과 거버넌스가 가장 중요합니다. 우리는 아파치 레인저 액세스 제어 및 데이터 개인 정보 보호를 위해 민감한 고객 데이터는 권한이 있는 직원만 액세스할 수 있도록 보장합니다. 데이터 계보 및 감사를 위해 우리는 다음을 구현했습니다. 아파치 아틀라스이는 시스템 내 데이터 흐름을 추적하고 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다.
구현 고려 사항
인프라 요구 사항
온프레미스 데이터 레이크하우스를 구현하려면 상당한 인프라 투자가 필요합니다. Akbank에서는 증가한 스토리지 및 처리 수요를 처리하기 위해 하드웨어를 업그레이드해야 했습니다. 여기에는 고성능 서버, 견고한 네트워킹 장비, 확장 가능한 스토리지 솔루션이 포함되었습니다.
기존 시스템과의 통합
우리의 주요 과제 중 하나는 데이터 레이크하우스를 기존 시스템과 통합하는 것이었습니다. 우리는 단계적 마이그레이션 전략을 개발하여 데이터와 프로세스를 레거시 시스템에서 새로운 아키텍처로 점진적으로 이동했습니다. 이 접근 방식을 통해 새로운 시스템으로 전환하는 동안 비즈니스 연속성을 유지할 수 있었습니다.
성능 및 확장성
데이터가 증가함에 따라 고성능을 보장하는 것이 주요 초점이었습니다. 데이터 분할 전략을 구현하고 쿼리 엔진을 최적화하여 데이터 볼륨이 증가하더라도 빠른 쿼리 응답 시간을 유지했습니다.
과제와 모범 사례
일반적인 과제
온프레미스 데이터 레이크하우스를 구현하는 과정에서 우리는 여러 가지 과제에 직면했습니다.
- 특히 레거시 시스템과 관련된 데이터 통합 문제
- 데이터 볼륨이 증가함에 따라 성능 유지
- 다양한 데이터 소스에서 데이터 품질 보장
- 새로운 기술과 프로세스에 대한 팀 교육
모범 사례
우리가 채택한 모범 사례는 다음과 같습니다.
- 처음부터 강력한 데이터 거버넌스를 구현하세요
- 데이터 품질 도구와 프로세스에 투자하세요
- 귀하의 팀을 위한 포괄적인 교육을 제공하세요
- 본격적인 구현에 앞서 시범 프로젝트로 시작
- 정기적으로 아키텍처를 검토하고 최적화하세요
미래 트렌드
앞으로 데이터 레이크하우스 분야에서는 몇 가지 흥미로운 추세가 예상됩니다.
- 데이터 관리 및 분석을 위한 AI 및 머신 러닝 채택 증가
- 더욱 통합된 엣지 컴퓨팅 데이터 레이크하우스와 함께
- 데이터 거버넌스 및 품질 관리의 향상된 자동화
- 데이터 레이크하우스 아키텍처를 지원하는 오픈 소스 기술의 지속적인 발전
결론
온프레미스 데이터 레이크하우스는 은행 부문의 데이터 관리에 있어 상당한 도약을 나타냅니다. Akbank에서는 이를 통해 데이터 인프라를 통합하고, 분석 역량을 강화하고, 최고 수준의 데이터 보안 및 거버넌스를 유지할 수 있었습니다.
우리가 끊임없이 변화하는 은행 기술의 풍경을 계속 탐색함에 따라 데이터 레이크하우스는 의심할 여지 없이 전략적 이점을 위해 데이터를 활용하는 능력에서 중요한 역할을 할 것입니다. 디지털에서 경쟁력을 유지하려는 은행의 경우 나이가 들면서 온프레미스든 클라우드든 데이터 레이크하우스 아키텍처를 진지하게 고려하는 것은 더 이상 선택 사항이 아니라 필수입니다.
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