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데이터 민주화와 셀프서비스 데이터

모두가 쉽고 빠르게 데이터 인사이트를 도출하는 지름길
샌딥 우탐찬다니 저자(글) · 이주한 번역
에이콘출판 · 2022년 06월 30일
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데이터를 기반으로 도출되는 인사이트는 모든 산업에서 경쟁 우위의 열쇠로 여겨진다. 하지만 원천 데이터에서 인사이트를 도출하는 것은 생각만큼 쉽지 않다. 데이터 파이프라인을 아무리 잘 구성해도 인사이트 하나를 도출하는 데에는 며칠에서 몇 주까지 걸리며, 데이터 양은 너무나 방대하고 빠르게 증가해 데이터 사이언스 조직을 아무리 키워도 대응 속도를 따라갈 수 없다. 이때 필요한 것이 바로 셀프서비스 데이터 플랫폼을 구축하는 것이다.
데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 팀 관리자는 이 실용적인 책을 통해 조직의 모든 사람이 데이터에서 인사이트를 쉽게 추출할 수 있도록 하는 셀프서비스 데이터 플랫폼 구축 방법을 배울 수 있다. 이 책은 데이터 검색, 변환, 처리 및 생산 전반에 걸쳐 인사이트에 도달하기까지 걸리는 시간을 지연시키는 병목 현상을 추적하고 이를 해결하는 방법을 알려준다. 데이터 엔지니어링의 현실적 어려움으로 병목 현상을 겪고 있는 데이터 과학자들과 셀프서비스 작업 수행 방법을 알고 싶어 하는 데이터 엔지니어들에게 이 책을 추천한다.

작가정보

저자(글) 샌딥 우탐찬다니

Dr. Sandeep Uttamchandani
언래블 데이터 시스템즈(Unravel Data Systems)의 최고 데이터 책임자이자 제품 엔지니어링 부사장이다. 엔터프라이즈 데이터 제품을 구축하고 비즈니스 크리티컬 분석 및 머신러닝애플리케이션을 위한 페타바이트 규모의 데이터 플랫폼을 실행하는 데 20년 가까이 경험을 쌓았다. 가장 최근에는 인튜이트(Intuit)에서 회사의 재무 회계, 급여, 결제 제품에 대한 분석 및 머신러닝을 지원하는 데이터 플랫폼 팀을 운영했다. 오픈소스 제품의 보안 취약성을 관리하기 위해 머신러닝을 사용하는 스타트업의 공동 창립자이자 CEO이기도 했으며, VMware와 IBM에서 15년 이상 엔지니어링 리더십 역할을 수행했다.
40개 이상의 특허를 보유하고 있으며, 주요 기술 콘퍼런스에서 25개 이상의 간행물을 발행하고 다수의 제품 혁신상과 관리 우수상을 수상했다. 또한 데이터 콘퍼런스의 정기 연사이자 대학의 객원 강사이며, 스타트업에 자문을 제공하고 가트너(Gartner)의 SF CDO Executive Summit 및 Usenix Operational ML 콘퍼런스의 공동 의장으로 활동하는 등 여러 콘퍼런스에서 프로그램/운영위원으로 활동했다. 일리노이대학교 어바나-샴페인캠퍼스(University of Illinois at Urbana-Champaign)에서 컴퓨터 공학 박사 및 석사 학위를 받았다.

번역 이주한

IT 분야에서 20년 가까이 일하면서 플랫폼 사업, 프로젝트 관리, 데이터 분석, 서비스 운영 등 다양한 업무를 담당했다. 현재는 데이터를 기반으로 인사이트를 도출해 플랫폼과 솔루션으로 구현하는 개발 조직에서 프로젝트 관리자로 재직 중이다. 많은 사람이 함께 일하면서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 효율적으로 일하는 방법을 찾아내 적용하는 데 관심이 많다.

작가의 말

데이터는 새로운 ‘석유’다. 기업 내에서 수집되는 정형, 반정형, 비정형 데이터의 양은 기하급수적으로 증가했다. 데이터에서 얻은 인사이트는 모든 기업의 중요한 차별화 요소이며, 제품의 기능과 비즈니스 프로세스 향상에는 머신러닝 모델이 사용된다. 엄청난 양의 데이터가 데이터 레이크(data lake) 내에서 수집되고 있지만, 항상 일관성 있고 정확하게 해석 가능하며 표준화될 만큼 충분하지는 않다. 데이터 과학자는 데이터 수집을 위한 시스템 정렬, 메타데이터 정의, ML 알고리듬을 제공하기 위한 데이터 랭글링(data wrangling), 대규모 파이프라인 및 모델 배포 등의 엔지니어링 활동에 상당한 시간을 소비한다. 이런 일들은 데이터 분석가의 핵심 역량인 인사이트 도출과는 무관할 뿐더러, 비즈니스 전후 사정에 대한 이해가 부족한 데이터 엔지니어나 플랫폼 IT 엔지니어에 의존하느라 늘 병목 현상이 발생한다. 데이터에 접근하려는 제품 관리, 마케팅, 재무, 엔지니어링 분야의 데이터 시민(data citizen, 사용자)은 늘어나는데 엔지니어링이 복잡하다 보니, 데이터 분석가와 과학자만 데이터에 접근할 수 있게 돼 데이터 민주화는 더욱 요원해지는 것이다. ML 프로그래밍의 발전에 관한 많은 책과 특정 데이터 기술에 대한 심층적인 책들이 나와 있기는 하지만, 다양한 데이터 사용자 지원을 한 셀프서비스 플랫폼 개발에 필요한 데이터 엔지니어링 운영 패턴에 대한 글은 거의 없다. 이 책에서는 데이터 사용자와 데이터 플랫폼 엔지니어의 관점을 모두 통합하고자 했다. 요구 사항에 대한 공통의 이해를 만드는 것은 가용 시간과 자원을 고려해 실현 가능한 것이 교차되는 실용적인 로드맵을 개발하는 데 매우 중요하다

목차

  • 1장. 소개
    __원시 데이터에서 인사이트로의 여정 지도
    ____발견
    ____준비
    ____구축
    ____운영화
    __인사이트 시간 스코어카드 정의
    __나의 셀프서비스 데이터 로드맵 구축

    1부. 셀프서비스 데이터 발견

    2장. 메타데이터 카탈로그 서비스
    __여정 지도
    ____데이터 세트 이해하기
    ____데이터 세트 분석하기
    ____지식 확장하기
    __해석 시간 최소화
    ____기술 메타데이터 추출하기
    ____운영 메타데이터 추출하기
    ____팀 지식 수집하기
    __요구 사항 정의
    ____기술 메타데이터 추출기 요구 사항
    ____운영 메타데이터 요구 사항
    ____팀 지식 취합기 요구 사항
    __구현 패턴
    ____소스 특화 커넥터 패턴
    ____계보 상관 패턴
    ____팀 지식 패턴
    __요약

    3장. 검색 서비스
    __여정 지도
    ____비즈니스 문제의 실행 가능성 확인하기
    ____데이터 준비를 위해 연관된 데이터 세트 선택하기
    ____프로토타이핑을 위해 현존하는 아티팩트 재사용하기
    __탐색 시간 최소화
    ____데이터 세트 및 아티팩트 인덱싱
    ____결과의 순위 매기기
    ____접근 제어하기
    __요구 사항 정의
    ____인덱서 요구 사항
    ____요구 사항 순위 매기기
    ____접근 제어 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____푸시 풀 인덱서 패턴
    ____하이브리드 검색 랭킹 패턴
    ____카탈로그 접근 제어 패턴
    __요약

    4장. 피처 저장소 서비스
    __여정 지도
    ____사용 가능한 피처 찾기
    ____학습 세트 생성
    ____온라인 추론을 위한 피처 파이프라인
    __피처화 시간 최소화
    ____피처 계산
    ____피처 제공
    __요구 사항 정의
    ____피처 연산
    ____피처 제공
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____하이브리드 피처 연산 패턴
    ____피처 레지스트리 패턴
    __요약

    5장. 데이터 이동 서비스
    __여정 지도
    ____소스 간 데이터 집계
    ____원시 데이터를 전문 쿼리 엔진으로 이동
    ____처리된 데이터를 서빙 저장소로 이동
    ____소스 전반의 탐색적 분석
    __데이터 가용성 확보 시간 최소화
    ____데이터 수집 구성 및 변경 관리
    ____규정 준수
    ____데이터 품질 검증
    __요구 사항 정의
    ____수집 요구 사항
    ____변환 요구 사항
    ____규정 준수 요구 사항
    ____검증 요구 사항
    ____비기능적 요구 사항
    __구현 패턴
    ____배치 수집 패턴
    ____변경 데이터 캡처 수집 패턴
    ____이벤트 집계 패턴
    __요약

    6장. 클릭스트림 추적 서비스
    __여정 지도
    __클릭 시간 지표 최소화
    ____계측 관리
    ____이벤트 강화
    ____인사이트 쌓기
    __요구 사항 정의
    ____계측 요구 사항 체크리스트
    ____보강 요구 사항 체크리스트
    __구현 패턴
    ____계측 패턴
    ____규칙 기반 보강 패턴
    ____소비 패턴
    __요약

    2부. 셀프서비스 데이터 준비

    7장. 데이터 레이크 관리 서비스
    __여정 지도
    ____원시 수명주기 관리
    ____데이터 업데이트 관리
    ____배치 및 스트리밍 데이터 흐름 관리
    __데이터 레이크 관리 시간 최소화
    ____요구 사항
    __구현 패턴
    ____데이터 수명주기 기본 패턴
    ____트랜잭션 패턴
    ____고급 데이터 관리 패턴
    __요약

    8장. 데이터 랭글링 서비스
    __여정 지도
    __랭글링 시간 최소화
    ____요구 사항 정의
    ____데이터 큐레이팅
    ____운영 모니터링
    __요구 사항 정의
    __구현 패턴
    ____탐색적 데이터 분석 패턴
    ____분석 변환 패턴
    __요약

    9장. 데이터 권한 거버넌스 서비스
    __여정 지도
    ____데이터 권한 요청 실행
    ____데이터 세트 발견
    ____모델 재학습
    __규정 준수 시간 최소화
    ____고객 데이터 수명주기 추적
    ____고객 데이터 권한 요청 실행
    ____데이터 액세스 제한
    __요구 사항 정의
    ____현재 고충 설문지
    ____상호 운용성 체크리스트
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____민감한 데이터 발견 및 분류 패턴
    ____데이터 레이크 삭제 패턴
    ____유스 케이스 기반 액세스 제어
    __요약

    3부. 셀프서비스 구축

    10장. 데이터 가상화 서비스
    __여정 지도
    ____데이터 소스 탐색
    ____처리 클러스터 선택
    __쿼리 시간 최소화
    ____실행 환경 선택
    ____다중언어 쿼리 공식화
    ____사일로 간 데이터 결합
    __요구 사항 정의
    ____현재 문제점 분석
    ____운영 요구 사항
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____자동 쿼리 라우팅 패턴
    ____통합 쿼리 패턴
    ____연합 쿼리 패턴
    __요약

    11장. 데이터 변환 서비스
    __여정 지도
    ____프로덕션 대시보드 및 ML 파이프라인
    ____데이터 기반 스토리텔링
    __변환 시간 최소화
    ____변환 구현
    ____변환 실행
    ____변환 작업
    __요구 사항 정의
    ____현재 상태 설문지
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____구현 패턴
    ____실행 패턴
    __요약

    12장. 모델 학습 서비스
    __여정 지도
    ____모델 프로토타이핑
    ____지속적 학습
    ____모델 디버깅
    __학습 시간 최소화
    ____학습 오케스트레이션
    ____튜닝
    ____지속적 학습
    __요구 사항 정의
    ____학습 오케스트레이션
    ____튜닝
    ____지속적 학습
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____분산 학습 오케스트레이터 패턴
    ____자동 튜닝 패턴
    ____데이터 인식 지속적 학습
    __요약

    13장. 지속적 통합 서비스
    __여정 지도
    ____ML 파이프라인에서의 공동 작업
    ____ETL 변경 사항 통합
    ____스키마 변경 검증
    __통합 시간 최소화
    ____실험 추적
    ____재현 가능한 배포
    ____테스트 검증
    __요구 사항 정의
    ____실험 추적 모듈
    ____파이프라인 패키징 모듈
    ____자동화 모듈 테스트
    __구현 패턴
    ____프로그래밍 가능한 추적 패턴
    ____재현 가능한 프로젝트 패턴
    __요약

    14장. A/B 테스트 서비스
    __여정 지도
    __A/B 테스트 시간 최소화
    ____실험 설계
    ____대규모 실행
    ____실험 최적화
    __구현 패턴
    ____실험 명세 패턴
    ____지표 정의 패턴
    ____자동화된 실험 최적화
    __요약

    4부. 셀프서비스 운영화

    15장. 쿼리 최적화 서비스
    __여정 지도
    ____클러스터 막힘 방지
    ____런타임 쿼리 문제 해결
    ____애플리케이션 속도 향상
    __최적화 시간 최소화
    ____통계 집계
    ____통계 분석
    ____작업 최적화
    __요구 사항 정의
    ____현재 고충 설문지
    ____상호 운용 요구 사항
    ____기능 요구 사항
    ____비기능적 요구 사항
    __구현 패턴
    ____회피 패턴
    ____운영 인사이트 패턴
    ____자동화된 튜닝 패턴
    __요약

    16장. 파이프라인 오케스트레이션 서비스
    __여정 지도
    ____탐색 파이프라인 호출
    ____SLA 기반 파이프라인 실행
    __오케스트레이션 시간 최소화
    ____작업 종속성 정의
    ____분산 실행
    ____프로덕션 모니터링
    __요구 사항 정의
    ____현재 불만 사항 설문지
    ____운영 요구 사항
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____종속성 저작 패턴
    ____오케스트레이션 관측 가능성 패턴
    ____분산 실행 패턴
    __요약

    17장. 모델 배포 서비스
    __여정 지도
    ____프로덕션에서 모델 배포
    ____모델 유지 관리 및 업그레이드
    __배포 시간 최소화
    ____배포 오케스트레이션
    ____성능 확장
    ____드리프트 모니터링
    __요구 사항 정의
    ____오케스트레이션
    ____모델 확장 및 성능
    ____드리프트 검증
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____범용 배포 패턴
    ____자동 확장 배포 패턴
    ____모델 드리프트 추적 패턴
    __요약

    18장. 품질 관측 가능성 서비스
    __여정 지도
    ____일일 데이터 품질 모니터링 보고서
    ____품질 문제 디버깅
    ____저품질 데이터 레코드 처리
    __인사이트 품질 시간 최소화
    ____데이터의 정확성 확인
    ____품질 이상 탐지
    ____데이터 품질 문제 방지
    __요구 사항 정의
    ____데이터 품질 문제 감지 및 처리
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____정확도 모델 패턴
    ____프로파일링 기반 이상 탐지 패턴
    ____방지 패턴
    __요약

    19장. 비용 관리 서비스
    __여정 지도
    ____비용 사용량 모니터링
    ____지속적인 비용 최적화
    __비용 최적화 시간 최소화
    ____비용 관측 가능성
    ____수요 공급 매칭
    ____지속적 비용 최적화
    __요구 사항 정의
    ____애로 사항 설문지
    ____기능 요구 사항
    ____비기능 요구 사항
    __구현 패턴
    ____지속적 비용 모니터링 패턴
    ____자동 확장 패턴
    ____비용 어드바이저 패턴
    __요약

추천사

출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

◆ 데이터 발견, 품질, 계보, 거버넌스를 지원하는 셀프서비스 포털 구축하기
◆ 오픈소스 기술을 사용해 각 셀프서비스 기능에 가장 적합한 접근 방식 선택하기
◆ 데이터 플랫폼의 사람, 프로세스, 기술 성숙도에 따른 셀프서비스 맞춤화하기
◆ 데이터를 민주화하고 인사이트를 얻는 데 드는 시간을 줄이는 기능 구현하기
◆ 셀프서비스 포털 확장으로 조직 내 많은 사용자 지원하기

◈ 이 책의 대상 독자 ◈

이 책을 통해 엔지니어링의 현실적 어려움으로 병목 현상을 겪고 있는 데이터 과학자들과 셀프서비스 작업을 수행하는 방법을 잘 모르는 데이터 엔지니어들 간의 격차를 해소할 수 있다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

데이터의 시대다. 데이터와 전혀 관련이 없어 보이던 분야에서도 데이터가 ‘보물 상자의 열쇠’라도 되는 것처럼 데이터를 도입하고 있다. 그런데 데이터 플랫폼을 도입하고 보면 생각만큼 단순하지 않다. 깊이 있는 분석을 위해서는 더 많은 데이터를 쌓아야 하는데, 데이터의 양과 원천 소스가 많아지는 만큼 데이터에 접근하고 분석하기가 점점 더 어렵다. 마치 보물 상자를 열어 보니 복잡한 보물 지도가 있고, 그 보물 지도가 가리키는 목적지를 찾아가니 또 다른 보물 상자가 있고, 또 그 상자를 열어보려면 또 다른 열쇠가 필요한 끊임없이 반복되는 보물찾기처럼 느껴진다. 이 책은 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하는 분들이라면 경험해봤거나 접하게 될 다양한 문제점을 해결하기 위한 실마리를 제공한다. 저자는 데이터 플랫폼에 대한 풍부한 경험을 토대로 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하고 사용하는 데 필요한 시간을 세분화해 각각의 단위별 시간을 줄일 수 있는 다양한 솔루션을 제시한다. 또한 수동 관리와 반자동 관리 그리고 완전 자동화에 이르기까지 단계적으로 솔루션을 적용할 수 있도록 안내한다.
이를 가능케 하는 것은 데이터 민주화와 셀프서비스 데이터다. 여기서 이야기하는 데이터 민주화란 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 기반을 만들어 데이터를 잘 아는 사람부터 잘 모르는 사람까지 누구나 데이터를 쉽게 사용해 인사이트를 도출할 수 있도록 하는 것을 말한다. 그리고 셀프서비스 데이터란 데이터 엔지니어나 데이터 과학자가 관여하지 않더라도 마케터, 사업 담당자, 서비스 운영 담당자 등 조직 내 모든 사람이 스스로 데이터에 접근해 인사이트를 추출할 수 있도록 만들어진 데이터 기반을 의미한다.
데이터와 관련된 용어는 대부분 영어다. 현업에서도 데이터 부서의 담당자가 아니면 이해하기 힘든 용어가 많기도 하고, 새로운 용어도 계속 생겨난다. 회사나 조직에 따라서는 같은 단어를 지칭하는 다른 용어가 혼재돼 사용되기도 한다. 가능하면 현업에서 이해하기에 무리가 없는 용어를 사용하려고 노력했지만, 일부 용어는 저자의 의도를 최대한 살리고자 영어 표현을 그대로 차용하기도 했다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161756516 ( 1161756515 )
발행(출시)일자 2022년 06월 30일
쪽수 360쪽
크기
189 * 235 * 27 mm / 917 g
총권수 1권
원서명/저자명 The Self-Service Data Roadmap/Sandeep Uttamchandani

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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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