Data Engineering & Integration

업무에 필요한 데이터를 제때 제공하는
Snowflake 파이프라인을 구축합니다

ERP·MES·SCM·CRM, 데이터베이스, 파일, API와 이벤트 데이터를 Snowflake에 통합합니다. 데이터 사용 시점과 원천 시스템 부하, 필요한 이력, 오류 복구와 보안 요건을 확인해 Batch·CDC·Streaming 방식을 정하고, 변환·검증·모니터링까지 구현합니다.

연결 방식보다 데이터가 사용되는 조건을 먼저 확인합니다

같은 원천 데이터라도 일 마감 후 사용하면 되는지, 업무 중 즉시 반영해야 하는지에 따라 설계가 달라집니다. 현재 상태만 필요한지 모든 변경 이력이 필요한지, 장애 시 어느 시점부터 다시 처리해야 하는지도 함께 정해야 합니다.

업무 사용 시점

보고, 분석과 업무 Application에서 데이터가 필요한 주기와 허용 지연 시간을 확인합니다.

원천 시스템 제약

허용된 인터페이스와 조회 부하, 네트워크, 보안 정책과 운영 시간대를 확인합니다.

이력과 변경 처리

현재 상태와 변경 이력의 보존 범위, 삭제·취소·정정 데이터의 처리 기준을 정합니다.

장애와 복구 기준

실패 감지, 재처리, 중복 방지, Backfill과 원천 데이터 대사 방식을 설계합니다.

수집부터 변환, 검증과 운영까지 구축합니다

Source Integration

ERP·MES·SCM·CRM, 데이터베이스, SaaS, 파일, API와 이벤트 등 필요한 원천을 Snowflake에 연계합니다.

Batch, CDC & Streaming

데이터 변경 특성과 활용 시점에 맞춰 정기 적재, 변경 데이터 수집과 실시간 처리 방식을 적용합니다.

Transformation & Orchestration

원천 데이터를 업무 활용 구조로 변환하고, 작업 순서와 의존관계, 실행 주기와 오류 처리 기준을 구현합니다.

Quality & Reconciliation

건수와 금액, Key, 중복, 누락, 최신성 등 필요한 검증 규칙을 적용하고 원천 시스템과 결과를 대사합니다.

Pipeline Operations

처리 상태와 지연, 오류, Schema 변경과 사용량을 모니터링하고 운영 중 발생하는 변경에 대응합니다.

컬럼을 옮기는 것이 아니라 업무 기준을 변환 로직에 반영합니다

원천과 대상 컬럼의 이름만 맞추면 같은 코드와 금액도 업무에서 다르게 해석될 수 있습니다. 코드의 의미와 유효기간, 취소·정정 처리, 단위와 통화, 집계 기준과 이력 생성 규칙을 확인해 파이프라인에 반영합니다.

Source-to-Target Mapping

원천 필드와 대상 구조의 관계를 정의하고 변환, 기본값과 예외 처리 기준을 명확하게 기록합니다.

Business Rules

업무 문서와 리포트, SQL에 적용된 코드 해석과 계산식, 필터와 집계 기준을 확인합니다.

History & Correction

발생일과 반영일, 유효기간, 취소와 정정, 지연 도착 데이터가 이력에 반영되는 방식을 정합니다.

Data Contract

필수 데이터와 형식, 제공 주기, 품질 기준과 변경 통지 원칙을 원천 시스템 담당자와 합의합니다.

업무 객체, 지표와 계산 기준을 전사 데이터 모델과 Semantic Views로 정의하는 작업은 AI-Ready Data Foundation에서 다룹니다. 이 페이지에서는 해당 기준에 맞는 데이터를 지속적으로 공급하는 파이프라인을 구축합니다.

AI로 분석과 문서화를 빠르게 하고 엔지니어가 구현 결과를 검증합니다

기존 DDL과 SQL, 인터페이스 명세, 배치 작업과 오류 로그를 AI로 분석해 매핑과 변환 로직, 테스트 조건과 변경 영향을 정리합니다. AI가 작성한 초안은 원천 시스템과 업무 기준을 아는 담당자와 데이터 엔지니어가 검토합니다.

Metadata & Code Analysis

Schema, DDL, SQL과 인터페이스 명세에서 데이터 흐름과 변환 의존관계를 파악합니다.

Mapping & Logic Draft

Source-to-Target Mapping과 변환 규칙, 확인이 필요한 예외 항목의 초안을 작성합니다.

Test & Impact Analysis

대사 조건과 경계값, 변경 영향과 회귀 테스트 대상을 도출해 검증 범위를 정리합니다.

Engineering Review

엔지니어가 보안, 성능과 데이터 정합성을 검토하고 실제 실행 결과를 기준으로 수정합니다.

원천 환경과 운영 요건에 맞는 구성을 선택합니다

Snowflake의 기본 기능을 우선 검토하되 특정 도구를 전제로 설계하지 않습니다. 원천 시스템의 인터페이스 정책과 네트워크, 데이터량과 변경 빈도, 필요한 지연 시간과 고객이 운영 중인 도구를 기준으로 구성을 정합니다.

Ingestion

파일 기반 적재, Snowpipe, Snowpipe Streaming, Openflow와 외부 연계 도구 중 요건에 맞는 방식을 적용합니다.

Transformation

SQL, Dynamic Tables, Streams와 Tasks 등으로 변환과 증분 처리, 작업 의존관계를 구현합니다.

Quality & Observability

완전성, 최신성, 중복과 정합성 기준을 모니터링하고 지연과 오류를 확인할 수 있도록 구성합니다.

Change & Recovery

Schema 변경, 재처리, Backfill과 장애 복구 절차를 정하고 운영 이력을 남깁니다.

구체적인 기술 구성은 Snowflake Edition과 Region, 네트워크, 원천 시스템 라이선스와 보안 요건을 확인한 후 결정합니다.

업무 시스템과 데이터 활용 경험을 기준으로 연계 범위를 정합니다

SAP ERP와 전사 시스템, BI·DW, Data Governance와 데이터 인터페이스 구축 경험을 바탕으로 현재 사용 중인 데이터와 후속 업무를 확인합니다.

인터페이스 수만으로 범위를 정하지 않고, 데이터가 사용되는 시점과 이력, 정합성 기준, 장애가 업무에 미치는 영향과 운영 제약을 함께 검토합니다.

현재 원천 시스템과 데이터 제공 과제를 알려주세요

대상 시스템과 인터페이스, 데이터 제공 주기, 지연과 장애 현황, 필요한 이력과 대사 기준을 확인한 후 우선 구축할 연계 범위를 검토합니다.

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