여러분, 데이터 아키텍처 영역에서 일하고 계신가요?
데이터 아키텍처에서 일한다는 것은 끝없는 배움과 적응의 과정을 의미하더군요. 저는 데이터 엔지니어이자 아키텍트로서, 길다면 길고 짧다면 짧은 여정을 통해 크게 세 가지 중요한 교훈을 얻었습니다. 때로는 고통스럽고도 값진 배움이었죠. 오늘은 제 경험을 바탕으로 이 교훈들을 공유하려 합니다.
교훈1, IT의 자만심을 경계하라
얼마 전, IT 부서가 사업 부서와 충돌하는 상황을 목격하게 됐는데요. 성공적으로 운영되고 있던 비즈니스 솔루션을 새로운 실행 플랫폼으로 이주해야 한다는 결정을 만나게 됐기 때문이었죠.
이 결정은 순전히 ‘기술적’ 이유에 의한 것이었습니다. 새 플랫폼이 유지 보수에 있어 더 저렴할 것이라는 주장이 있었지만, 그에 대한 IT 부서의 명확한 증거는 불충분했습니다.
전문가의 지식과 ‘모범 사례’라는 명분 아래 철저히 IT 중심적인 관점에서 실행되게 되었죠. 그 결과, 상당한 비용이 드는 마이그레이션 작업을 거쳤음에도 불구하고, 예상했던 비용 절감 효율은 보이지 않았고 일부 비즈니스 기능이 도리어 악화되었습니다.
기술, IT 도구, 그리고 현대의 데이터까지도 그 자체로 목적이 되어서는 안 된다는 점을 믿어 의심치 않습니다.
교훈2, 적절한 기술 선택이 곧 비즈니스 성공
우리는 종종 최신 기술을 도입하길 원합니다. 외부에서 도입하는 기술 트렌드에 휩쓸려 본질을 잊기 쉽습니다. 모든 비즈니스 시나리오에서 최신 기술이 최선의 선택은 아니더군요.
기술 우선주의가 아닌 비즈니스 중심으로 사고 할 필요가 있습니다. 데이터 아키텍처를 설계하거나 인프라를 변경할 때에는 비즈니스의 요구 사항과 가치를 중심으로 결정해야 합니다.
예를 들어, 대규모 데이터를 다루는 현대의 비즈니스 환경에서는 머신러닝을 통한 자동 업데이트가 유용할 수 있지만, 특정 도메인에서는 Rule-based 시스템이 여전히 효과적일 수 있습니다.
각 방법론의 장단점을 이해하고 비즈니스 요구에 맞추어 전략적으로 사용하는 것이 중요합니다.
교훈3, 변화 관리의 중요성
변화는 불가피하지만, 변경 관리는 필수적입니다. 새 기술을 도입하는 과정에서 현업과의 소통을 통해 예기치 못한 비즈니스 기능 저하를 예방해야 합니다.
변경이 있을 때마다 모든 구성원이 그 변화를 이해하고 기다림 없이 적응할 수 있도록 지원하는 것이 중요합니다. 올바른 변경 관리는 기술 전략의 성공을 결정짓는 요소가 될 수 있습니다.
마무리, 다시 데이터에서 출발
마지막으로, 기술을 선택할 때 무엇보다 중요한 것은 데이터를 깊이 이해하는 것입니다. 데이터가 가진 의미와 가능성을 충분히 고려하지 않으면 실패의 길로 빠질 수밖에 없습니다.
잘못된 데이터 인프라는 전체 비즈니스의 방향성을 흔들 수 있기 때문에, 데이터를 기반으로 한 의사결정이 필요합니다.
이러한 깨달음들은 제가 데이터 엔지니어로서 여러 프로젝트를 통해 얻은 값진 경험들입니다. 여러분이 단지 기술을 따르는 데 그치지 않고, 데이터의 본질과 비즈니스 가치를 이해하며 나아가길 바랍니다.
