데이터 통합은 서로 다른 소스의 데이터를 결합하여 하나의 통합된 시각을 제공합니다. 예를 들어, 기업은 CRM 시스템에 고객 데이터를, ERP 시스템에 거래 데이터를, 헬프데스크 시스템에 지원 티켓 정보를 보유하고 있습니다. 각 시스템은 전체 상황의 일부만을 알고 있습니다. 데이터 통합은 이러한 부분적인 정보들을 하나로 모아 전체적인 그림을 보여줍니다. 통합이 없다면 분석가들은 각 시스템에 개별적으로 데이터를 조회하고 수동으로 대조해야 합니다.

접근 방식은 다양합니다. ETL은 소스에서 데이터를 추출하고, 공통 형식으로 변환한 후 대상 시스템에 로드합니다. ELT는 순서를 반대로 하여 원시 데이터를 먼저 로드하고 나중에 변환합니다. 어떤 방식을 선택할지는 대상 시스템의 기능과 팀의 선호도에 따라 달라집니다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 대규모 변환을 처리할 수 있기 때문에 ELT를 널리 보급했습니다. API 기반 통합은 시스템을 실시간으로 연결합니다. 메시지 큐는 생산자와 소비자를 분리합니다. 마스터 데이터 관리는 고객 및 제품과 같은 핵심 엔티티에 대해 단일하고 권위 있는 정의를 보장합니다. 어려운 부분은 기술이 아니라 의미론입니다. 두 시스템이 동일한 고객에 대해 서로 다른 코드를 사용할 수 있습니다. 한 시스템은 주문이 접수될 때 판매를 기록하고, 다른 시스템은 제품이 배송될 때 기록합니다. 이러한 차이를 조정하려면 기술적 연결뿐만 아니라 비즈니스 규칙이 필요합니다. 데이터가 서로 다른 곳에서 다른 의미를 가질 때 통합 프로젝트는 실패합니다.

통합 접근법

• ETL — 추출, 변환, 로드
• ELT — 추출, 로드, 변환
• API 통합 — 시스템 간 실시간 연결
• 메시지 큐 — 비동기 데이터 교환
• 마스터 데이터 관리 - 주요 엔티티에 대한 단일 정보 소스

통합은 기술만큼이나 합의에 달려 있습니다. 시스템은 연결될 수 있지만, 정의가 일치해야 합니다.