![[IT용어] AI 아키텍처에서 자주 등장하는 데이터 용어 정리 - Data Fabric, Data Bus, Data Mesh, Data Lake,....](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA5MTdfMTI0/MDAxNzg5NjEwNDYyNTI3.XGevgoEAAVksCdcqxHrT_2NZtv8jVgMXsq7tOcAn7wwg.iftl-_ZZ-Pvf1fuXZudLcSlpwHtwpokEvTxHw0xXQq4g.PNG/image.png?type=w800)
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데이터 아키텍처는 AI 시대에 데이터 관리 및 활용의 복잡성을 해결하기 위한 핵심적인 접근 방식으로 주목받고 있습니다. Data Fabric, Data Mesh, Data Bus, Data Lake, Data Warehouse 등 다양한 개념들이 등장하며 데이터를 효과적으로 연결하고 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 AI 아키텍처 구축 시 이 용어들이 반복적으로 사용되며, 각각의 개념이 무엇을 해결하기 위한 것인지 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
블로거들은 데이터 아키텍처를 특정 제품이나 시스템이 아닌, 데이터를 관리하고 연결하는 아키텍처적 접근 방식으로 설명하고 있습니다. Data Fabric과 Data Mesh는 데이터를 관리하는 방식에서 유사점을 보이지만, Data Bus는 시스템 간 데이터 전달을 위한 통신·연계 구조에 가깝다고 분석합니다. 또한, 제조 현장 엔지니어의 관점에서는 센서 데이터가 발생부터 저장, 분석에 이르는 생애 주기를 가지며, 업무 목적에 따라 처리 경로가 달라지는 것이 아키텍처의 핵심이라고 강조합니다.
데이터 아키텍처 전문가(DAP) 자격증은 기업의 데이터를 일관된 기준으로 설계하고 관리하는 능력을 평가합니다. 단순 데이터베이스 지식을 넘어 데이터 요건 분석, 표준화, 모델링, 데이터베이스 설계 및 이용, 품질 관리까지 폭넓게 다루는 것이 특징입니다. 이 자격증은 학력 및 경력 기준을 충족해야 응시할 수 있으며, DAsP(데이터 아키텍처 준전문가) 자격 취득 시 DAP 응시 자격이 인정되므로, 관련 분야 진출을 고려한다면 이러한 자격 요건을 미리 확인하는 것이 좋습니다.
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