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데이터 플랫폼

귀사의 데이터. 사각지대 없이.

보고서, 예측, 어시스턴트에는 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. OTOKO®는 귀사의 소스를 통합하고, 접근을 통제하며, 구체적인 업무를 위한 데이터를 제공하는 데이터 플랫폼을 계획하고 구축합니다. 출발점은 영업, 생산, 서비스 같은 단일 도메인이 될 수 있습니다.

중앙 데이터 처리를 위한 서버 캐비닛, 자료 사진
코드형 인프라를 갖춘 운영 가능한 데이터 플랫폼 · OTOKO®의 기획과 구현

귀사가 OTOKO®에 맡기는 업무

저희가 귀사를 위해 담당하는 일.

데이터로 뒷받침해야 할 결정이 무엇인지가 출발점입니다. 어떤 데이터셋이 매일 확보되어야 하고, 어떤 이벤트는 즉시 필요하며, 어떤 과거 값이 필요합니까? 이로부터 저희는 데이터 모델, 저장 용량, 갱신 주기, 담당자를 도출합니다. 데이터 레이크는 다양한 원시 데이터를 수집하며, 데이터 웨어하우스는 분석을 위한 정제된 데이터를 제공합니다. 레이크하우스는 이러한 특성을 결합하지만 데이터에 대한 책임을 대신하지는 않습니다. 기존 플랫폼이 있다면 새 플랫폼을 도입하기 전에 먼저 확장 가능성을 검토합니다.

가능한 서비스 범위

  • 저장 계층, 원본 및 가공 데이터 구역, 접근 체계을 포함한 목표 아키텍처
  • 테스트, 검수, 운영 환경에서 재현 가능한 Terraform과 Kubernetes 기반 구축
  • 출처, 담당자, 품질 규칙, 보관 기한을 포함한 데이터 카탈로그
  • 저장 및 전송 시 암호화, 요청 시 HSM을 통한 키 관리
  • 문서화된 복구 시간을 갖춘 모니터링, 백업, 복구

구체적인 범위, 귀사의 참여 방식, 검수 기준은 시작 전에 함께 정합니다.

이해하기 쉽게 정리한 기술

저희는 이렇게 과제를 구현합니다.

01

원시 데이터, 검증된 데이터, 승인을 구분하기

저희는 추적 가능한 전환 지점을 갖춘 분리된 처리 계층을 설계합니다. 수신 데이터에는 출처, 적재 시점, 스키마가 부여되며, 품질 규칙에 따라 어떤 데이터를 계속 처리하고 어떤 데이터를 확인 절차로 보낼지 결정합니다. 반복 가능한 적재 프로세스는 재시작 시 수치가 중복되는 것을 방지합니다. 역할은 데이터 도메인에 결부되고, 개발 접근은 제한되며, 보존 규칙은 기술적으로 반영됩니다. 파일 형식, 파티셔닝, 컴퓨팅 용량에 대한 아키텍처 결정은 귀사의 쿼리와 데이터양을 기준으로 테스트하여, 저렴한 저장이 지나치게 비싼 분석으로 이어지지 않도록 합니다.

02

복구는 실제로 작동해야 합니다

검수 시 저희는 성공적인 분석뿐 아니라 소스 누락, 손상된 입력 데이터, 장애 이후의 재가동도 함께 검토합니다. 귀사의 팀은 데이터 모델, 운영 매뉴얼, 지정된 담당자를 전달받습니다. 계획 단계에서는 예시 보고서, 데이터 소스 목록, 알려진 데이터 규모, 예정된 사용자 그룹이 도움이 됩니다. 데이터 카탈로그는 무엇이 수집되었는지와 어디에 아직 빈틈이 있는지를 보여줍니다.

쾰른 OTOKO® 사무실의 회의실

검증 가능한 결과

이 결과로 계속 작업하실 수 있습니다.

  1. 코드형 인프라를 갖춘 운영 가능한 데이터 플랫폼
  2. 데이터 카탈로그와 데이터 모델
  3. 접근 체계와 비상 계획을 포함한 운영 매뉴얼

인계 과정은 구현과 문서화를 함께 아우릅니다. 합의된 사례를 함께 점검하고 남은 과제를 기록합니다.

귀사 프로젝트의 세부 사항

현업 부서가 실제로 활용할 수 있는 데이터 기반.

기술적인 저장소는 데이터 플랫폼의 일부에 지나지 않습니다. 저희는 데이터 모델, 적재 경로, 접근 통제, 운영을 하나의 투명한 업무 흐름으로 연결합니다. 이 흐름은 원천 데이터에서 승인된 지표에 이르기까지 전 과정을 포괄합니다.

정리되지 않은 데이터 저장소 대신 데이터 도메인

영업, 재무, 생산 부서는 흔히 고객이나 주문이라는 개념을 서로 다르게 이해합니다. 저희는 워크숍을 통해 키, 업무 용어, 그리고 변경 사항이 공식적으로 확정되는 지점을 명확히 합니다. 플랫폼은 이름이 같은 필드를 검증 없이 통합하는 대신, 이러한 차이를 의도적으로 반영합니다. 제공되는 각 테이블에는 목적, 담당 현업 부서, 최신성에 대한 설명이 포함됩니다.

원천 데이터, 정제된 데이터, 배포된 데이터 제품에 대해 각각 별도의 처리 경로를 정의합니다. 버전 변경 사항은 문서화하며, 이에 의존하는 보고서는 승인 전에 검토합니다. 이를 통해 현업 부서는 조회할 때마다 전체 기술적 생성 과정을 다시 추적할 필요 없이 지표를 사용할 수 있습니다.

스토리지와 컴퓨팅 성능을 실제 사용량에 맞게 설계하기

데이터 양이 많다는 사실만으로 복잡한 아키텍처가 정당화되지는 않습니다. 저희는 일반적인 조회 패턴, 동시 사용자 수, 적재 시간대, 보관 기간을 분석합니다. 파티셔닝, 컴팩션, 저장과 처리의 분리 여부는 실제로 어떤 작업이 더 빨라지거나 더 경제적으로 처리되는지를 기준으로 선택합니다. 월간 보고서 하나와 정기적으로 갱신되는 운영 분석은 서로 다른 규모로 설계합니다.

운영 모델에는 비용 관리, 권한, 복구가 포함됩니다. 저희는 잘못된 입력이 발생했을 때 어떤 처리를 중단해야 하고, 어떤 처리를 최신성 안내를 표시한 상태로 계속 진행해도 되는지를 정의합니다. 귀사의 팀은 재처리 방법과 복구된 데이터가 업무적으로 완전한지 확인하는 방법에 대한 안내를 받습니다.

예시로 보는 프로젝트 시나리오

서비스가 일상 업무에 주는 도움.

예시: 구매 부서와 관리회계 부서가 서로 다른 공급업체 목록을 사용하고 있습니다. 첫 번째 데이터 도메인은 주문, 입고, 청구서를 연결합니다. 저희는 전체 기업 데이터를 한꺼번에 이전하는 대신, 우선 납기와 지출에 관한 정합된 데이터 세트를 제공합니다. 추가 도메인은 책임과 효용이 명확해진 이후에 추가합니다.

이 예시는 가능한 진행 과정을 설명하며, 고객 사례가 아닙니다.

첫 단계를 시작하기 전에

데이터 플랫폼에 대한 귀사의 질문입니다.

이를 위해 처음부터 대규모 레이크하우스가 필요합니까?

아닙니다. 제한된 범위의 보고서라면 규모가 작은 데이터 웨어하우스로도 충분할 수 있습니다. 저희는 데이터 유형, 최신성, 사용 방식을 기준으로 규모를 정하며, 추가 계층은 구체적인 목적을 충족해야 합니다.

기존 데이터베이스를 그대로 유지할 수 있습니까?

예. 소스 시스템은 그대로 유지되면서 데이터를 통제된 방식으로 제공할 수 있습니다. 복사본, 쿼리, 이벤트 중 무엇이 합리적인지는 부하, 최신성, 접근 권한에 따라 달라집니다.

귀사의 프로젝트

어떤 과제를 해결하고자 하십니까?

귀사의 초기 상황과 원하는 결과를 설명하십시오. 선택하신 서비스는 문의 내용에 함께 반영됩니다.

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