오픈소스 기반의 CDP 구축 예시

L모 사의 CDP 구성을 보고 오픈 소스로 구성한다면 어떻게 될까 생각하며 작성해 본다.

오픈소스 기반의 CDP 구축 솔루션 예시

CDP 아키텍처 구성 요소	오픈 소스 솔루션
데이터 수집 (Data Ingestion)	Apache Kafka, Flink, Airbyte
데이터 저장 및 처리 (Data Storage & Processing)	Hive, Druid, Delta Lake, Trino, ClickHouse
고객 데이터 통합 (Identity Resolution)	dbt, OpenMetadata
데이터 분석 및 세분화 (Customer Segmentation & Insights)	Apache Superset, Metabase, Scikit-learn
개인화 마케팅 및 자동화 (Activation & Personalization)	n8n, Mautic, PostHog
데이터 보안 및 규제 준수 (Data Governance & Privacy)	Apache Ranger, OPA, Presidio

 

CDP 아키텍처 주요 구성 요소 및 오픈 소스 솔루션

1. 데이터 수집 (Data Ingestion)
   • Apache Kafka: 실시간 스트리밍 데이터 처리
   • Flink / Spark Streaming: 실시간 ETL 처리
   • Airbyte / Singer: 다양한 API 및 데이터 소스로부터 데이터 추출
2. 데이터 저장 및 처리 (Data Storage & Processing)
   • Apache Hive / Trino / Presto: SQL 기반 대용량 데이터 처리
   • Apache Druid: 실시간 분석 데이터 저장
   • Delta Lake / Apache Iceberg: 데이터 레이크 기반 저장소
   • PostgreSQL / ClickHouse: 고객 프로파일 저장 및 분석
3. 고객 데이터 통합 (Identity Resolution)
   • dbt (Data Build Tool): 고객 데이터를 정제 및 변환
   • OpenMetadata: 데이터 계보 및 메타데이터 관리
4. 데이터 분석 및 세분화 (Customer Segmentation & Insights)
   • Apache Superset / Metabase: 데이터 시각화 및 분석
   • Python (Pandas, Scikit-learn): 고객 세분화 및 머신러닝 분석
   • Elasticsearch: 고객 데이터 검색 및 조회
5. 개인화 마케팅 및 자동화 (Activation & Personalization)
   • n8n / Apache NiFi: 마케팅 자동화 및 데이터 흐름 조정
   • Mautic: 오픈 소스 마케팅 자동화 플랫폼
   • PostHog: 고객 행동 분석 및 피드백 수집
6. 데이터 보안 및 규제 준수 (Data Governance & Privacy)
   • Apache Ranger: 데이터 보안 및 액세스 제어
   • OpenPolicyAgent (OPA): 정책 기반 접근 관리
   • Presidio: 개인 식별 정보(PII) 익명화

 

CDP 구축 시 주요 고려사항

1. 실시간 데이터 처리: Kafka 및 Flink를 활용하여 실시간 고객 데이터를 수집해야 합니다.
2. 데이터 통합 및 저장: Hive, Delta Lake 등을 사용하여 다양한 데이터를 중앙 집중식으로 관리합니다.
3. 고객 식별 및 세분화: dbt 및 OpenMetadata를 활용하여 고객 ID를 통합하고 분석할 수 있습니다.
4. 마케팅 활성화: n8n 및 Mautic 같은 자동화 도구를 통해 맞춤형 고객 경험을 제공합니다.
5. 보안 및 규제 준수: Apache Ranger와 OPA를 활용하여 데이터 보안 및 개인정보 보호 규정을 준수합니다.