D2 Automation · Data Pipelines
데이터 동기화의 목표는 ‘항상 일치’가 아니라 차이가 어디서 생겼는지 설명하고 복구할 수 있는 상태입니다.
source system, stable key, normalization, reconciliation rule, exception queue와 audit trail을 이용해 데이터 차이를 관리하는 D2의 구현 범위.
핵심 요약 (Direct Answer)
D2는 ERP, CRM, payment, marketplace 등 여러 source의 key·unit·time boundary를 명시하고 ingestion, normalization, matching/reconciliation, exception handling과 audit trail을 설계할 수 있습니다. 보편적인 real-time consistency, 임의의 transaction volume, 자동 1:1 match 또는 지연 없는 처리를 보장하지 않습니다.
Data contract
기준 데이터, identifier, unit, timezone과 update semantics를 먼저 정의합니다.
stable key가 없거나 source definition이 다르면 자동 매칭보다 exception으로 분리하는 것이 안전합니다.
- source / field / unit / timestamp mapping
- stable identifier와 duplicate rule
- normalization과 validation
- reconciliation tolerance와 exception reason
Pipeline flow
ingest → normalize → match → exception → reconcile의 상태를 기록합니다.
batch 또는 event-driven 방식은 data freshness requirement와 provider capability에 따라 선택합니다.
Acceptance
missing, duplicate, late, invalid, changed record를 포함해 테스트합니다.
throughput와 latency는 실제 dataset과 infrastructure에서 측정한 값으로만 claim합니다.
Limitations
source-side correction과 accounting judgment를 자동화가 대체하지 않습니다.
회계 분개나 financial treatment는 승인된 business rule과 owner가 있을 때만 workflow에 포함합니다.
Scope & deliverables
실행 범위와 산출물을 시작 전에 명확히 정의합니다.
D2는 서비스 이름만으로 책임을 넓히��� 않습니다. 실제 proposal에서 in-scope 업무, 산출물, 운영 cadence와 out-of-scope 항목을 확인합니다.
- source-of-truth, schema, unique key와 matching rule 정의
- batch, queue 또는 streaming 중 workload에 맞는 data movement 설계
- reconciliation result와 mismatch를 exception queue로 분리
- downstream finance/ops owner가 확인할 수 있는 evidence와 handoff 제공
Prerequisites & ownership
필요한 입력, 권한과 책임 owner가 확인되어야 실행할 수 있습니다.
계정·데이터·승인·외부 dependency가 준비되지 않은 상태에서는 결과를 가정하지 않고 blocker 또는 dependency로 기록합니다.
- source/target schema, volume, latency와 update pattern 측정
- join key, timestamp, currency/unit와 allowable tolerance 합의
- data ownership, access, retention과 security constraint 확인
- backfill, replay, correction과 late-arriving data 처리 정책 정의
Evidence & limitations
검증 가능한 근거와 claim boundary를 함께 유지합니다.
운영 결과는 실제 source, 기간, 단위와 attribution 범위에서만 해석합니다. 플랫폼·third-party·시장 조건이 D2 통제 밖에 있으면 그 한계를 명확히 표시합니다.
- 수십만·수백만 건 처리량이나 zero-latency를 사전 일반화하지 않음
- 1:1 matching이 불가능한 데이터는 confidence/exception 상태로 분리
- 회계 분개·financial approval은 승인된 rule과 owner 없이 자동화하지 않음
- source system의 수정·지연·불완전 데이터는 reconciliation 결과에 명시
관련 리소스
비즈니스 목적에 맞는 다음 단계를 확인하십시오.
자주 묻는 질문
프로젝트 착수 전 자주 묻는 질문과 답변입니다.
수백만 건도 지연 없이 처리한다고 보장하나요?
아닙니다. capacity는 data shape, transform, storage, infrastructure와 downstream limit에 따라 달라지므로 실제 workload test 결과로 결정합니다.
모든 차이를 자동 수정하나요?
아닙니다. 명확한 deterministic rule이 있는 차이만 자동화하고 불확실한 건은 exception과 owner review로 남기는 것이 안전합니다.
다음 단계 안내