Cloud Data Lake

7장. 아키텍처를 위한 의사 결정 프레임워크

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진정으로 성공적인 의사 결정은 고의적인 사고와 본능적인 사고 사이의 균형에 달려 있습니다.

말콤 글래드웰

이전 장( )의 내용을 통해 Cloud에서 빅 데이터 처리 아키텍처를 설계하는 기본 개념, 빅 데이터 레이크의 다양한 아키텍처 선택, Cloud 데이터 레이크 솔루션의 설계 고려 사항, 솔루션의 규모와 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 도구에 대해 살펴봤습니다. 이 장에서는 이러한 모든 개념을 종합하고 이러한 이해가 데이터 레이크 여정의 여러 지점에서 어떻게 도움이 되는지 자세히 설명하겠습니다. 저는 이러한 Cloud 데이터 레이크 솔루션을 구축하고 사용하면서 금융 서비스, 소매, 소비재, 의료, 제조, 기술 분야 등 다양한 산업 분야의 수백 명의 고객과 이야기를 나눴습니다. 이 장에서는 이러한 모든 고객의 경험을 다양한 수준의 조직 성숙도, 사용 가능한 기술 세트, 현재 기술 채택 상태를 반영하는 공통된 패턴과 사고 프로세스의 핵심으로 요약합니다.

이러한 고객들은 각각 고유한 문제와 요구 사항을 가지고 있지만, 모든 고객들의 공통점은 데이터의 중요성과 데이터가 비즈니스를 알리고 혁신하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 깨닫고 있다는 점입니다. 데이터는 경쟁 우위를 유지하고, 고객 기반을 유지 및 성장시키며, 운영의 효율성을 높이기 위한 기본 요소로 간주됩니다. 이 장에서는 이러한 개념이 소비자 문제의 맥락에서 어떻게 적용되는지 자세히 살펴보겠습니다.

평가, 정의, 구현, 운영의 네 가지 주요 단계로 세분화된 의사 결정 프레임워크를 제공하겠습니다. 3장에서는 이 의사 결정 프레임워크에 대해 더 높은 수준에서 이야기했고, 이 장에서는 여러분이 속한 세그먼트에 맞게 이 프레임워크를 조정해 보겠습니다. 이러한 단계는 순차적으로 진행되지만, 나중 단계에서 부족한 부분이 발견되면 언제든지 이전 단계로 돌아갈 수 있습니다. 또한 부록에서 Cloud 데이터 레이크의 여러 단계를 계획하고 추적하는 데 사용할 수 있는 템플릿 세트도 제공했습니다.

Cloud 데이터 레이크 평가

모든 프로젝트의 첫 번째 단계는 현재 위치와 가고자 하는 방향에 대해 이해하는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해, 현재 위치와 Cloud 데이터 레이크에 대한 동기가 무엇인지 방향을 잡는 데 도움이 되는 몇 가지 질문으로 이 대화를 시작하겠습니다.

이 평가에 응시할 때 귀하는 조직의 데이터 플랫폼 팀 또는 데이터 설계자의 역할을 맡고 있는 것입니다. CTO, 엔지니어링 관리자, 아키텍트, 선임 엔지니어 등 실제 역할이 무엇이든 상관없이 조직에 적용되는 역할을 최선을 다해 표현하세요. 이 평가는 객관식 형식으로 구성했습니다. 모든 질문에 대해 자신의 상황과 필요에 가장 부합하는 옵션을 선택하세요. 두 가지 이상의 옵션이 귀하의 필요에 부합하는 정당한 상황이 있을 수 있습니다. 이 경우 문제 ...