스마트 데이터 변환: Avrio의 DBT 통합이 데이터 팀에 큰 도약이 되는 이유

데이터 세계에서는 속도와 신뢰가 무엇보다 중요합니다. 기업은 데이터를 활용할 수 있을 때까지 몇 시간 또는 며칠씩 기다릴 여유가 없습니다. 비즈니스 변화에 발맞춰 일관된 결과를 제공하면서도 투명성을 유지하는 혁신 파이프라인이 필요합니다. 수년간 DBT(데이터 구축 도구)는 팀이 SQL 기반 혁신에 구조, 테스트, 그리고 명확성을 더할 수 있도록 지원해 왔습니다. 하지만 DBT를 사용하더라도 혁신 프로세스는 데이터가 이미 데이터웨어하우스에 안전하게 저장되어 있다는 제한적인 가정에 의존하는 경우가 많았습니다. 하지만 실제로는 거의 그렇지 않습니다.

대부분의 기업에서 데이터는 클라우드 플랫폼, 레거시 시스템, 관계형 데이터베이스, 그리고 실시간으로 동기화되지 않거나 동기화할 수 없는 애플리케이션에 분산되어 있습니다. 이러한 환경에서 DBT를 활용하기 위해 팀은 기존의 ETL 파이프라인에 의존하여 모든 데이터를 통합해야 했습니다. 이로 인해 복잡성이 증가하고 반복 속도가 느려지며, 소스 시스템과 해당 시스템에 의존하는 모델 간의 단절이 심화됩니다.

Avrio와 dbt 통합은 바로 이러한 문제를 해결하고자 합니다.

Avrio는 "추출-변환-로드" 모델에 대한 강력한 대안을 제시합니다. Avrio는 데이터를 중앙 저장소로 이동하지 않고도 복제 없이 여러 시스템 간에 가상으로 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원합니다. 즉, 데이터는 Snowflake, PostgreSQL 또는 SQL Server 등 기존 위치에 그대로 유지되지만 실시간으로 모델링, 탐색 및 분석할 수 있습니다. 최신 데이터 제품 간의 통합 및 동기화를 위한 다양한 데이터 처리 방식에 대해 자세히 알아보려면 여기 블로그를 참조하세요.

이제 DBT 통합을 통해 동일한 개념이 변환에도 적용됩니다. 데이터웨어하우스에 이미 있는 데이터만 변환하는 대신, Avrio 플랫폼을 통해 소스 데이터베이스에 대해 DBT 모델을 직접 실행할 수 있습니다. 이러한 모델은 읽기 전용 뷰나 추상화를 생성할 뿐만 아니라, 기반 데이터에 DML 작업(INSERT, UPDATE, DELETE)을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 중복, 지연 또는 우회 없이 소스에서 작동하는 재사용 가능하고 테스트 가능한 변환 로직을 구축할 수 있습니다.

데이터 변환의 복잡성 비용

데이터 팀이 데이터 변환 작업을 확장하려고 할 때 직면하는 일반적인 과제를 살펴보겠습니다.

우선, 파이프라인 오버헤드 문제가 있습니다. 팀은 실제 데이터 분석보다 ETL 작업을 구축하고 유지하는 데 더 많은 시간을 소비하는 경우가 많습니다. DBT를 사용하여 다섯 개의 소스에서 데이터를 변환해야 하는 경우, 먼저 중앙 저장소에 복사해야 하는데, 이로 인해 지연, 위험 및 운영 비용이 발생합니다.

둘째, 데이터가 마침내 중앙 집중화되더라도 가시성에는 여전히 간극이 있습니다. 지표의 출처를 어떻게 추적할 수 있을까요? 어떤 변화로 인해 불일치가 발생했는지 어떻게 알 수 있을까요? 대부분의 팀은 문서화되지 않은 지식에 의존하거나, 도구 외부에서 구식 문서를 관리합니다.

Avrio-dbt 통합의 진정한 장점은 바로 여기에 있습니다. 이제 데이터를 즉시 변환할 수 있으므로 비용이 많이 들고 취약한 ETL 프로세스에 대한 의존성을 없앨 수 있습니다. 또한 Avrio는 모든 변환의 메타데이터를 자동으로 캡처하므로 , 이러한 변경 사항은 Avrio의 리니지 기능에서 완벽하게 확인할 수 있습니다 . 이를 통해 데이터 흐름의 모든 단계를 실시간으로 감사 가능한 뷰로 확인할 수 있습니다.

내장된 데이터 계보: 변경 사항과 그 이유를 알아보세요

이 통합의 가장 강력한 측면 중 하나는 변환 로직과 거버넌스가 한곳에서 통합되는 방식입니다. Avrio에서 DBT 모델이 실행될 때마다, 운영 테이블에 대한 업데이트를 수행하든 분석을 위해 뷰를 보강하든 Avrio는 해당 작업의 전체 컨텍스트를 포착합니다.

여기에는 다음과 같은 세부 정보가 포함됩니다.

• 관련된 소스 테이블
• 적용된 변환 논리
• 생성되거나 업데이트된 출력 모델 또는 테이블
• 변경을 유발한 사용자 또는 서비스

이 정보는 Avrio의 인터랙티브 계보 인터페이스에서 시각화되어 기업 전반의 이해관계자에게 데이터 흐름과 진화 방식을 명확하고 정확하게 이해할 수 있도록 합니다. 많은 조직, 특히 규제 산업에 종사하는 조직에게 이는 규정 준수, 데이터 품질 및 신뢰 확보를 위한 기본 요건입니다.

데이터 팀이 실제로 원하는 워크플로

이 통합은 분석 및 엔지니어링 팀의 반복 주기를 단축합니다. 더 이상 작업 전에 데이터를 이동할 필요가 없으므로, 실시간으로 실제 데이터를 기반으로 DBT 모델을 개발하고 테스트할 수 있습니다.

예를 들어, 여러 데이터베이스에 저장된 사용자 행동을 기반으로 고객 세분화 모델을 구축하는 경우, 일반적으로 이 프로세스는 데이터를 웨어하우스에 수집하는 것으로 시작해서 DBT 모델을 구축하고 배포하여 변환하는 단계로 진행됩니다. 검증이 완료되면 정제된 데이터는 대상 시스템에 다시 기록됩니다. 이 프로세스는 며칠이 걸릴 수 있습니다. Avrio와 DBT를 함께 사용하면 모델을 한 번만 작성하고 저장 위치와 관계없이 관련 소스 테이블에 직접 적용하여 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. Avrio는 자체 계보 엔진에서 이러한 각 변환을 추적하므로 전체 팀이 해당 세그먼트가 어떻게 도출되었는지 파악할 수 있습니다.

강력한 거버넌스와 관찰성을 갖춘 이러한 라이브 모델링을 통해 데이터 운영을 보다 민첩하고 안정적으로 만들고 확장하기 쉽게 만들 수 있습니다.

도구는 적고 제어력은 더 크다

오늘날 데이터 공간에서 가장 흥미로운 혁신 중 다수는 마찰을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다. 즉, 통찰력을 저해하고 위험을 증가시키는 복잡성 계층을 제거하는 것입니다. Avrio-dbt 통합은 이러한 원칙이 실제로 적용된 훌륭한 사례입니다.

팀원들이 익숙한 SQL, DBT, 버전 관리 모델 등의 도구를 여전히 사용하고 있지만, 기존의 장벽을 허무는 플랫폼 내에서 작업을 진행하고 있습니다. ETL도 없고, 왕복 동기화도 없으며, 불분명한 계보도 없습니다. 데이터가 제자리에서 신뢰할 수 있는 방식으로 변환됩니다.

실제 세계 응용 프로그램

Avrio-dbt 통합은 민첩성, 정밀성, 거버넌스가 중요한 다양한 사용 사례에서 가치를 창출합니다.

수익 인식 및 재무 조정

재무 팀에서 속도와 정확성은 타협할 수 없는 요소입니다. Avrio-dbt 통합을 통해 기업은 dbt 모델을 사용하여 거래 데이터베이스에 직접 수익 인식 로직을 구현할 수 있습니다. 이러한 변환을 통해 야간 일괄 처리 작업에 의존하지 않고도 업데이트된 지급 상태, 계약 조건 또는 사용량 임계값에 따라 재무 수치를 조정할 수 있습니다. 모든 조정 사항은 Avrio의 계보 뷰에서 확인할 수 있으므로 감사 및 조정이 더 간단하고 빠르며 완벽하게 추적 가능합니다.

분산 시스템 전반의 고객 행동 모델링

마케팅 및 제품 분석 팀은 모든 데이터를 한데 모으지 않고도 BigQuery의 웹 분석 및 PostgreSQL의 트랜잭션 로그 등 여러 시스템 전반의 사용자 행동 패턴을 모델링할 수 있습니다. Avrio의 DBT를 사용하면 각 시스템에서 기본적으로 실행되고 실시간 개인화 엔진에 피드백되는 통합 고객 세분화 로직을 생성할 수 있습니다. 또한, 내장된 계보(lineage) 기능을 통해 비즈니스 이해관계자는 여러 시스템 간에도 세그먼트가 어떻게 도출되는지 이해할 수 있습니다.

귀하의 데이터, 귀하의 로직, 하나의 통합 플랫폼

데이터 양이 폭발적으로 증가하고 기대치가 그 어느 때보다 높아지는 세상에서 데이터 팀은 단순히 강력한 도구만 필요한 것이 아니라, 성장에 맞춰 확장 가능한 연결되고 일관된 워크플로우를 필요로 합니다. Avrio와 DBT의 통합은 팀이 더 스마트하게, 더 힘들게 일할 수 있도록 지원함으로써 이러한 약속을 실현합니다. Avrio 플랫폼을 사용하여 데이터베이스에서 직접 DML 기반 변환을 구현하고 이러한 변경 사항을 리니지 시스템 내에서 표면화함으로써, 이 통합은 유연성, 투명성, 그리고 거버넌스를 한곳에서 결합한 통합된 변환 경험을 제공합니다.

단순히 변화를 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 더 스마트하게 만들어줍니다.

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