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[데이터아키텍처] 데이터 아키텍트, 고도 데이터 시대의 떠오르는 최고의 IT 직군

작성자
관리자
작성일
2020-09-18 09:38
조회
220

[Data를 Job아라]

데이터 아키텍트, 고도 데이터 시대의 떠오르는 최고의 IT 직군

 데이터 아키텍트(Data Architect, 이하 DA)는 기업 전체의 데이터 아키텍처를 수립하거나 데이터 거버넌스(data governance)를 정착시키는 역할을 한다. 좀 더 엄밀히 말하면 엔터프라이즈 데이터 아키텍트라고 한다.

DA는 조직의 사업 목표를 해치는 데이터 구조를 찾아 최적화하고, 데이터 품질을 높이기 위한 규칙을 정하여 지키도록 하는 등 여러 역할을 한다.

* 데이터 거버넌스: 기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성을 관리하기 위한 정책과 프로세스. 프라이버시, 보안, 데이터 품질, 관리규정 준수를 강조한다. (출처: 위키피디아)

• 일반 DB 전문가의 기술 수준을 뛰어 넘어야

 DA가 갖춰야 할 기술과 경험 역량은 일반 데이터베이스 전문가의 기술과는 다르다. 실무 부서에서 요구하는 바를 이해하여 IT 인프라 수준의 데이터 구조를 가장 효율적으로 연동해 데이터 구조 전체를 최적화할 수 있어야 하기 때문이다. 즉, 기술과 현장 경험, 비즈니스를 두루 이해하는 전문가라고 볼 수 있다.

• DA의 탄생

예전에도 그랬고 지금도 기업 IT 환경에서 데이터는 늘 핵심이었다. 정보화 초창기에는 PC 중심의 사무 자동화에 집중되던 관심이 90년대 중반을 기점으로 데이터베이스가 각광받으며, 데이터의 중요성이 다시 주목을 받게 된다.

네트워킹을 기반으로 하는 스마트폰과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 인기에 따라 조직 내부의 비즈니스 데이터뿐 아니라 외부 데이터에 대한 관심으로 확대되는 빅데이터 열풍이 불어 닥쳤다. 다른 한편으로는 데이터베이스 기반의 애플리케이션들이 기업의 핵심 업무 도구로 정착된 결과, 수많은 데이터를 효율적으로 관리할 필요가 늘어났다. 부서별 또는 영역별로 구축된 데이터는 사일로화 현상에 따라 상호 연관성이 떨어지면서 데이터 중심으로 펼쳐지는 비즈니스의 한계점으로 부각되기 시작했다.

이때부터 전사적으로 데이터 아키텍처를 수립 관리할 수 있는 데이터 아키텍트가 수면 위로 급부상하게 된다. 현재 대기업에서는 자체 DA를 운영하기도 하고 외부 DB 전문 업체의 DA에 의뢰하기도 한다.

• IT 조직 역할 변화에 따라 DA ‘각광’

전통적으로 기업이나 기관에서 실무 부서와 IT 부서의 관계는 그리 좋지 않은 편이다. 이것은 양 부서가 우선 순위를 적절하게 조정하지 못하거나 의사 소통이 부족한 것이 원인일 수 있다. 

서로 간에 불편한 관계는 어느 부서에서 수익을 창출하느냐로 거슬러 올라간다. 즉 실무 부서는 외부와 교류하며 기업 성장에 주력하고 있다. 반면 IT 부서는 전통적으로 비용을 쓰는 부서로서 업무를 효율적으로 이뤄지도록 지원하는 부서 이미지가 강하다.

하지만 전 세계적으로 예측할 수 없는 경제 상황은 IT 예산을 해마다 그대로이거나 오히려 축소되는 추세로 이끌고 있다. 이러한 현상은 IT 부서의 운영에도 바로 영향을 미치고 있다. IT 부서는 인력과 비용, 시간이 제한돼 있으므로 새로운 시도보다는 안정성 확보에 주력할 수밖에 없는 것이다. 이런 상태에서 실무 부서에서 IT 부서에 발빠르게 대응할 것을 요구하는 것은 IT 부문이 그동안 전력을 다해 유지해온 안정성을 흔들어 놓을 수 있으므로 둘 사이는 극한으로 치달을 수 있다.

IT 부서는 자원이 한정돼 있기 때문에 실시간으로 데이터를 제공하는 것이 곤란하다. 더불어 권한 변경 요청에 대해서는 회사에 보고하고 처리해야 한다. 이러한 상황은 실무 부서에서 자체 IT 팀을 만들어 데스크톱 또는 클라우드 기반의 맞춤형 솔루션을 직접 개발하는 사태로 이어지기도 한다. 사내 솔루션과 클라우드 솔루션 두 가지가 혼합된 하이브리드 네트워크가 구축되면, 결국 IT 부서는 그 데이터를 통합, 보호, 제어하는 부담을 떠안아야 하므로 어려움이 가중된다.

IT 부서는 실무 부서에서 어떤 데이터에 어떻게 접근 하는지를 제어할 수 있어여 한다. IT 부서와 실무 부서의 의견이 일치하면, 고객 또는 협력사의 만족이라는 궁극적인 기업 목표를 달성하고 더 높은 수익을 창출할 수 있다. 이 지점에 데이터 아키텍트의 역할이 놓여 있다. IT 부서와 업무 부서의 관계를 강화할 중요한 역할이 주어진 것이다. 

마케팅 부서 등에서는 과거 직관과 경험에 의존해 전략을 세우는 형태에서 분명한 데이터에 의거해 전략을 펼치는 형태로 옮겨가고 있다. 이에 따라 영업 조직에서도 IT, 그 중에서도 데이터를 잘 이해하는 전문가들을 원하는 현상이 나타나고 있다. 이는 IT 부서가 그동안 비즈니스 후방에서 업무를 지원하는 조직이 아닌, 전방으로 나아가는 단면이기도 하다.

결국 과거 긴장 관계이던 부서가 아닌 상호 협력하거나 향후 전면에 나서는 부서로서 IT 조직, 특히 데이터 전문가의 역할이 강조되고 있다. 이 현상에 따라 DA가 핵심 역할을 할 것이라는 기대를 받고 있다.

빅데이터 시대에 떠오르는 직군 ‘데이터 아키텍트’

 국내에서 DB 전문가들의 보수가 일반 개발자보다 높다고 알려졌지만, 구체적인 조사 데이터는 없다. 지난 2012년 미국 「CIO 매거진」에서 발표한 자료를 따르면, DA는 데이터 분석가나 개발자보다 높은 최고의 보수를 받는 전문가가 될 것이라고 한다(출처: 미국 CIO 매거진, ‘7 Hottest IT Healthcare Skills’, 2012.10)

이 매체는 “IT 분야가 최근 2년 간 성장 답보 상태에 머물고 있는 가운데 IT 헬스케어 분야는가장 빠른 발전을 이룩하고 있다. (중략) IT 헬스케어는 2020년까지 미국에서 성장 주도 산업이 될 것이다. IT 헬스케어 산업에서 각광받을 7가지 IT 전문가 중에서 데이터 아키텍트가 평균 연봉 11만 달러로 가장 높은 몸값을 기대할 수 있다”고 소개하고 있다. 이는 빅데이터 현상에 따라 의료업계에서 데이터 관리 방법 자체가 변화를 겪고 있기 때문이라고 해석하고 있다.

그림. IT 헬스케어 분야 전문가들의 평균 연 급여 예상 (단위: 달러, 출처: 「CIO 매거진」)

• DA가 되려면

 데이터 아키텍트라는 전문가의 역할이 강조된지가 얼마 되지 않았기에 현재로선 개발자, DBA(Database Administrator), 데이터 모델러를 두루 경험해 본 경험 많은 DB 전문가들이 1세대 DA로서 활동하고 있다. 반면 대기업에서는 자사의 비즈니스 환경을 제대로 파악하고 능동적으로 대체할 수 있도록 자체 교욱 프로그램을 운영하여 DA로 육성하기도 한다.

요즘 들어 IT 부서에서 데이터 아키텍트의 역할이 강조되고 있다. 데이터 아키텍트 전문가를 확보하기 위해 발을 벗고 나선 기업도 있고 스스로 육성하기도 한다. 적절한 외부 교육을 찾아나서지만, 정기적으로 실행되는 외부 교육은 현재로서는 없는 실정이다.

• 단계별 DA와 집중 양성 과정으로 양분

 엔터프라이즈 데이터 아키텍트를 육성하는 정규 교육 과정은 현재로서는 없다고 볼 수 있다. 크게 두 가지 이유 때문이다. 첫 번째 이유는 이런 종류의 지식과 노하우가 축적되어 있지 않았으므로 교육 과정을 만들 수 없는 것이다. 또 다른 이유는 비록 교육 과정을 만들더라도 수강생을 확보할 수 없기 때문일 수 있다.

DA 육성을 놓고 고민하는 기업은 아직 많지 않다. 그러나 최고 수준의 기업은 이미 필요성을 자각하고 직접 육??하는 DA들이 주로 담당한다.

일부 대기업에서 자체 교육을 통해 육성하는 DA는 소속 기업의 데이터 발생 상황에 대해서는 외부 데이터 아키텍트에 비해 유리할 수 있지만, 개발자와 DBA 등 실무 조직 간의 원활한 소통 측면에서는 상대적으로 불리하다는 입장이다. 

데이터 아키텍트가 필요한 기업은 어떻게 대처해야 할까? 
첫 번째 대책은 자사가 직접 교육 과정을 만들고 정기적으로 교육을 실시하는 것이다. 예를 들어, 일반적인 데이터 모델 패턴을 학습함으로써 사업 전략으로 기술된 문구와 데이터 구조의 무결성을 확인하는 기술을 익히는 것이다. 이어서 자사의 사업 전략이 데이터 구조에 제대로 반영됐는지를 늘 상기한다. 이것을 염두에 두면, 잘못된 데이터 구조를 접했을 때 이상 여부를 바로 파악해 즉각 대책을 세울 수 있다.

두 번째 해결책은 OJT(직장 내 교육훈련)로 전문가를 육성하는 것이다. 예를 들어, 사업 전략으로 기술된 문구와 데이터 구조의 무결성을 검사하는 장면을 경험함으로써 기술을 익힐 수 있다. 처음에는 진짜 엔터프라이즈 데이터 아키텍트가 체크하는 것을 옆에서 보면서 무엇을 체크해야 하는지 배운다. 익숙한 곳에 스스로도 확인 작업을 담당할 수 있다. OJT는 실제 프로젝트에서 실시하는 것이 일반적이므로 체크를 위한 사전 준비에 상당한 시간이 필요하다.

 

<끝>

 

출처 : 한국데이터베이스진흥원

제공 : 데이터 전문가 지식포털 DBguide.net