📚 OLTP, CDC, ERP, 이벤트 콜렉터: 현대 데이터 인프라 완전 정복
데이터는 현대 기업 경영의 핵심입니다. 은행 트랜잭션, 고객 행동 분석, 기업 리소스 관리 등 모든 데이터는 실시간으로 수집, 관리, 분석되어야 합니다.
OLTP, CDC, ERP, CRM, 그리고 이벤트 콜렉터의 핵심 개념과 역할, 데이터 인프라를 효율적으로 구축하는 방법
- OLTP와 OLAP의 차이점 이해하기
- CDC의 실시간 데이터 분석 활용
- ERP와 이벤트 콜렉터의 통합 전략
🏦 OLTP와 CDC: 데이터 흐름의 시작점
🚀 OLTP(Online Transaction Processing)란?
OLTP는 실시간 트랜잭션 처리 시스템입니다. 은행 계좌 이체를 예로 들면, A 계좌에서 돈을 차감하고 B 계좌에 추가하는 과정이 하나의 트랜잭션으로 묶여야만 합니다.
OLTP의 핵심 기능
- 정규화된 데이터 구조: 중복을 최소화하고 데이터 일관성을 유지
- ACID 원칙 준수: 트랜잭션의 무결성 보장
- 실시간 처리: 빠르고 정확한 트랜잭션 관리
OLTP의 한계:
- 분석 쿼리 수행에 부적합
- 트랜잭션 외 분석 및 가공이 비효율적
OLTP와 OLAP의 차이점 정리
| 구분 | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| 목적 | 비즈니스 활동 지원 | 비즈니스 활동에 대한 평가, 분석 |
| 주 트랜잭션 형태 | SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE | SELECT |
| 속도 | 수초 이내 | 수초 이상 ~ 수분 이내 |
| 데이터 표현 시간 | 실시간 | 과거 |
| 관리 단위 | 테이블 | 분석된 정보 |
| 최적화 방법 | 트랜잭션 효율화, 무결성 극대화 | 조회 속도, 정보의 가치, 편의성 |
| 데이터 특성 | 트랜잭션 중심 | 정보 중심 |
| 예시 | 회원정보 수정, 상품 주문, 댓글 관리 | 1년간 인기 트렌드, 항목별 수입 분석, 10년간 임금 상승률 |
핵심 요약:
- OLTP: 데이터의 실시간 저장, 수정, 삭제 등 비즈니스 활동을 지원하며 무결성과 정확성이 중요합니다.
- OLAP: 저장된 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 제공하며, 조회 속도와 정보의 가치를 중시합니다.
비유:
- OLTP: 통장에 돈을 입금하거나 출금하는 과정
- OLAP: 통장 거래 내역을 기반으로 1년간의 수입과 지출을 분석하는 과정
🔄 CDC(Change Data Capture)란?
CDC는 OLTP에서 변경된 데이터만을 추출하여 다른 시스템으로 전달하는 기술입니다.
CDC의 작동 원리:
- OLTP 데이터베이스에서 데이터가 변경됨
- CDC가 변경 사항을 감지
- 변경된 데이터만 별도의 분석용 데이터베이스로 전송
CDC의 핵심 역할:
- OLTP 시스템의 부하를 줄임
- 실시간 분석 데이터 제공
- 데이터 일관성 유지
💡 예시:
전자상거래 플랫폼에서 실시간으로 주문 상태를 분석용 데이터베이스에 업데이트합니다.
📊 ERP와 CRM: 기업 데이터 관리의 중심
🏢 ERP (Enterprise Resource Planning)
ERP는 전사적 자원관리 시스템으로, 기업의 모든 자원(인력, 재무, 프로젝트 등)을 통합 관리합니다.
ERP의 주요 기능:
- 재무 관리: 기업 자금의 흐름을 추적
- 프로젝트 관리: 일정 및 자원 최적화
- 리스크 관리: 잠재적 위험 요소 식별
- 퍼포먼스 관리: 직원 성과 모니터링
💡 ERP 예시:
- Oracle ERP https://www.oracle.com/kr/erp/
- SAP ERP https://www.sap.com/korea/products/erp/what-is-sap-erp.html
🤝 CRM (Customer Relationship Management)
CRM은 고객과의 관계를 관리하는 시스템입니다. 고객의 행동 데이터를 수집하고 분석하여 판매, 마케팅 전략을 최적화합니다.
CRM의 핵심 기능:
- 고객 행동 데이터 수집 및 분석
- 마케팅 자동화
- 고객 만족도 관리
💡 CRM 예시
- Salesforce CRM
- HubSpot CRM
🔍 이벤트 콜렉터: 데이터 수집과 전달의 중심
🛠️ 이벤트 콜렉터란?
이벤트 콜렉터는 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석 도구로 전달하는 시스템입니다.
사용자 행동 데이터 예시:
- 웹사이트 페이지뷰
- 버튼 클릭
- 광고 노출 및 상호작용
📊 주요 이벤트 콜렉터 도구 비교
| 도구 | 특징 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| Segment | 고객 데이터 플랫폼 | 하나의 API로 통합, 로우 데이터 저장 | 비용이 높음 |
| Snowplow | 오픈 소스 플랫폼 | 사용자 정의 가능, 클라우드 호스팅 가능 | 설정이 복잡 |
| RudderStack | 오픈 소스 버전 | 리플레이 기능 제공, 비용 효율적 | 기능이 일부 제한됨 |
세 도구의 공통점:
- 사용자 데이터를 수집 및 가공
- 외부 분석 도구와 연결 가능
- 실시간 데이터 처리 지원
💡 리플레이 기능:
RudderStack은 과거 데이터를 새로운 분석 도구로 전달할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 새로운 도구를 도입해도 기존 데이터를 활용할 수 있습니다.
📄 데이터 소스와 그 활용
🖥️ 1) 서버 로그
- 웹 서버 로그
- CDN 트래픽 데이터
- 로드 밸런서 로그
💳 2) 서드파티 서비스
- Stripe: 온라인 결제 처리
- SendGrid: 이메일 발송
- Amazon S3: 객체 스토리지
이러한 데이터 소스들은 분석 시스템으로 통합되어 기업의 의사결정을 지원합니다.
🔗 데이터 흐름과 전체 아키텍처
🛠️ 데이터 흐름 구조도
1. OLTP → 2. CDC → 3. ERP/CRM → 4. 이벤트 콜렉터 (Segment, Snowplow, RudderStack) → 5. 분석 도구/데이터 웨어하우스 (Redshift, BigQuery)📊 데이터 파이프라인 단계별 역할:
- OLTP: 실시간 트랜잭션 관리
- CDC: 데이터 변경 사항 추출
- ERP/CRM: 기업 및 고객 데이터 통합 관리
- 이벤트 콜렉터: 사용자 행동 데이터 수집 및 전송
- 분석 도구: 데이터 웨어하우스에서 심층 분석
🎯 데이터 시스템 최적화 전략
- 데이터 일관성 유지: OLTP와 CDC를 통해 실시간 데이터 관리
- 효율적 리소스 관리: ERP로 기업 리소스 최적화
- 사용자 행동 데이터 분석: 이벤트 콜렉터로 실시간 사용자 데이터 분석
- 데이터 웨어하우스 활용: 분석 데이터를 비즈니스 인사이트로 전환
🧠 데이터 인프라의 미래
효율적인 데이터 관리와 분석은 비즈니스 성공의 열쇠입니다.
- OLTP와 CDC는 실시간 트랜잭션과 데이터 변경 사항을 관리합니다.
- ERP와 CRM은 기업과 고객 데이터를 통합 관리합니다.
- 이벤트 콜렉터는 사용자 행동 데이터를 실시간으로 수집합니다.
이 모든 요소가 통합될 때 기업은 데이터 기반 의사결정을 통해 더 나은 성과를 달성할 수 있습니다.
