Azure Data Foundation
데이터를 보유하는 것과 활용하는 것은 별개의 문제입니다. Azure Data Foundation은 데이터가 실제로 힘을 발휘하는 곳, 바로 의사 결정으로 데이터를 가져갑니다.
ERP는 여기, CRM은 저기, IoT 데이터는 그 사이 어딘가에 흩어져 있고, 결국 부서마다 자기만의 Excel 진실을 만들어 냅니다. Azure Data Foundation은 데이터 사일로를 신뢰할 수 있는 중앙 데이터 기반으로 바꿉니다. Data Lakehouse로 구축되고, 100% Infrastructure as Code이며, 첫날부터 명확한 거버넌스를 갖춥니다. 복잡성은 우리가 맡고, 가치는 여러분이 가져갑니다.
데이터를 제대로 활용하고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할까요?
데이터가 아직 여러 시스템에 흩어져 있든, 기존 시스템이 한계에 다다랐든, AI와 데이터 기반 의사 결정을 위한 탄탄한 기반이 필요하든, 이런 질문이 익숙할 것입니다:
Databricks와 Fabric, 아니면 둘 다: 우리에게 맞는 것은 무엇일까요?
팀이 일하는 방식에 따라 다릅니다. 데이터 흐름을 프로그래밍하고 AI 모델을 학습시키는 기술 전문가가 있다면 Databricks가 맞는 선택입니다. 복잡한 데이터 처리와 머신러닝을 위한 강력한 플랫폼이며, 결과는 Power BI에서 바로 시각화할 수 있습니다. BI 및 분석 팀이나 비즈니스 사용자 중심으로 시작한다면 Microsoft Fabric이 더 적합한 출발점입니다. 익숙한 인터페이스로 직관적으로 사용할 수 있고, 프로그래밍 지식 없이 빠르게 결과를 얻을 수 있으며, Microsoft Purview로 데이터 거버넌스를 갖출 수 있습니다. 둘 다 필요하다면 우리의 하이브리드 블루프린트가 두 세계의 강점을 결합합니다. 우리가 결정을 돕고, 언제든지 전환할 수 있습니다.
데이터가 열 개의 서로 다른 시스템에 있습니다. 어떻게 하나로 모을 수 있을까요?
검증된 3계층 모델로 해결합니다. 첫 번째 계층에는 ERP, CRM, IoT 센서, 로그 파일의 모든 원시 데이터가 변경 없이 완전한 형태로 저장됩니다. 두 번째 계층에서는 데이터를 정제하고 구조화하며 품질을 검증합니다. 세 번째 계층은 대시보드, 리포트, AI 애플리케이션에 바로 쓸 수 있는 지표를 제공합니다. 이렇게 전사적으로 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스가 만들어집니다. 자체 데이터 센터의 데이터도 안전하게 연결할 수 있습니다.
누구나 모든 것을 볼 수 없도록 누가 관리하나요?
플랫폼 자체가 관리합니다. 어떤 데이터가 있는지, 어디에서 왔는지, 누가 접근할 수 있는지를 자동으로 문서화하는 중앙 데이터 카탈로그가 내장되어 있습니다. 영업팀은 자기 지역만 보고, HR 데이터는 HR에만 머뭅니다. 회사의 누구나 어떤 데이터가 있는지 조회할 수 있지만, 그렇다고 내용에 바로 접근할 수 있는 것은 아닙니다. 데이터 보호와 접근 권한은 나중에 덧붙이는 애드온이 아니라 처음부터 내장되어 있습니다.
이를 위해 전담 데이터 팀이 필요한가요?
처음부터 반드시 필요한 것은 아닙니다. 우리의 Managed Service가 플랫폼의 기술 운영을 맡습니다. 성능 모니터링, 업데이트, 최적화, 비용 관리까지 포함해서입니다. 비즈니스 로직과 관련된 부분, 즉 어떤 지표, 어떤 데이터 소스, 어떤 리포트를 쓸지는 여러분이 결정합니다. 그렇다고 혼자 두지는 않습니다. 데이터 아키텍처 구축, 첫 분석, 구체적인 사용 사례를 함께 지원합니다. 상시 프로젝트가 아니라 필요할 때 필요한 만큼입니다.
그럼 언제 시작할 수 있나요?
몇 달이 아니라 몇 주 안에 시작할 수 있습니다. 첫 미팅부터 프로덕션 플랫폼까지 보통 4주에서 6주가 걸립니다. 사전 프로젝트도, 반년짜리 콘셉트 단계도 필요 없습니다. 지금 있는 것에서 시작해 단계적으로 확장합니다. 명확히 정의된 다섯 단계 덕분에 지금 어디에 있고 다음에 무엇이 오는지 항상 알 수 있습니다.
Azure Data Foundation의 특징
이론에서 실전으로. Head of Azure Florian과 Cloud Architect David가 웹캐스트에서 Data Lakehouse가 기존 Data Warehouse를 대체하는 이유, 어떤 Blueprint가 어떤 팀에 맞는지, 그리고 몇 달이 아니라 몇 주 만에 프로덕션 데이터 플랫폼을 구축하는 방법을 보여줍니다.


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