Dataverse vs. SharePoint: Power Platform을 위한 올바른 데이터 기반 선택

By Mirko Peters · 2026-08-28

블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! Power Platform 생태계에서 비즈니스에 필수적인 애플리케이션을 구축할 때, 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나는 yo…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Cover: Microsoft Dataverse Data Architecture for Power Platform Apps

블로그에 다시 오신 것을 환영합니다! Power Platform 생태계에서 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 만들 때 내리는 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나는 기반이 될 데이터 저장소를 선택하는 것입니다. 많은 조직이 장기적인 엔터프라이즈 성장에 무엇이 필요한지 따져 보기보다, 익숙하거나 초기 비용이 가장 낮은 선택지를 기본값으로 삼는 경우가 너무 많습니다. 이 기술 영역을 더 자세히 살펴보려면, 이러한 구조적 구성 요소를 자세히 설명하는 동반 팟캐스트 에피소드 Microsoft Dataverse Data Architecture for Power Platform Apps도 꼭 들어 보시기 바랍니다.

데이터 기반 이해하기

데이터 기반이란 무엇인가?

기본부터 살펴보겠습니다. "데이터 기반"이라는 말을 들으면 모든 비즈니스 애플리케이션을 떠받치는 핵심 구조를 떠올리시면 됩니다. 단순히 파일을 어디에 두는지, 정보를 어떻게 저장하는지의 문제가 아닙니다. 성장하고, 적응하고, 혁신할 수 있도록 데이터 관리를 위한 견고한 토대를 구축하는 일입니다. 비즈니스 목표와 기술을 연결하는 데이터 기반이 필요합니다. 즉, 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 팀이 더 스마트하게 일할 수 있도록 데이터를 정리하고, 보호하고, 활용해야 한다는 뜻입니다.

강력한 데이터 기반은 엔터프라이즈 데이터 관리를 위한 명확한 경로를 제공합니다. 모든 구성원이 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지 알 수 있도록 규칙, 역할, 책임을 설정하는 데 도움이 됩니다. 데이터의 출처와 사용 방식을 알고 있으면 데이터를 신뢰할 수 있습니다. 이것이 좋은 데이터 관리의 핵심입니다.

데이터 기반이 중요한 이유

데이터 기반에 왜 관심을 가져야 하는지 궁금하실 수 있습니다. 답은 간단합니다. 데이터 기반이 데이터 관리와 관련된 모든 작업의 형태를 결정하기 때문입니다. 비즈니스를 확장하려면 함께 성장할 수 있는 기반이 필요합니다. 정보를 안전하게 지키려면 명확한 규칙과 통제가 필요합니다. 다양한 도구를 연결하거나 AI를 활용하려면 통합을 지원하는 기반이 필요합니다.

데이터 관리를 제대로 하면 다음과 같은 일이 일어납니다:

운영 효율성을 높이고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
데이터가 깨끗하고 신뢰할 수 있으므로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
더 빠르고 스마트한 인사이트로 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
민감한 정보를 보호하고 규정을 준수할 수 있습니다.
미래 성장을 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

데이터 관리에 집중하면 비즈니스가 새로운 도전과 기회를 감당할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 단순히 대응하는 데 그치지 않고 이끌어 갈 수 있게 됩니다.

강력한 데이터 기반의 핵심 요소

그렇다면 데이터 기반을 강하게 만드는 요소는 무엇일까요? 정보를 저장할 공간만으로는 부족합니다. 비즈니스의 모든 영역을 아우르는 완전한 데이터 관리 계획이 필요합니다. 핵심 요소는 다음과 같습니다:

비즈니스 목표에 맞는 데이터 전략.
명확한 정책과 표준을 갖춘 데이터 거버넌스 프레임워크.
현재와 미래의 데이터 소스에 대한 이해.
사용자가 필요한 데이터를 얻을 수 있도록 하는 통합과 접근성.
정보를 정확하게 유지하기 위한 데이터 품질 관리와 정제.
효율적인 저장을 위한 데이터 웨어하우징과 아키텍처.
데이터를 더 쉽게 활용할 수 있도록 하는 메타데이터 관리.
누구나 데이터를 탐색하고 분석할 수 있도록 하는 사용성.
민감한 정보를 보호하기 위한 액세스 제어.

Dataverse 데이터 기반

Dataverse 아키텍처

Dataverse를 보면 단순히 정보를 저장하는 곳 이상이라는 것을 알 수 있습니다. Dataverse는 Microsoft Azure 기반의 클라우드 네이티브 아키텍처를 제공합니다. 즉, 처음부터 안전하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 개발, 테스트, 운영을 위해 서로 다른 환경을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 Power Apps 솔루션을 확신과 통제력을 가지고 관리할 수 있습니다.

Dataverse가 Power Apps, Power Automate, 그리고 Copilot과 얼마나 잘 맞물리는지 확인하실 수 있습니다. 이 아키텍처 덕분에 데이터 기반의 한계를 걱정하지 않고 앱을 구축하고, 테스트하고, 출시할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다.

구조와 관계

Dataverse는 단순히 데이터를 보관하는 것 이상의 역할을 합니다. 구조와 관계를 강제하는데, 이는 성장하려는 모든 비즈니스에 핵심적인 요소입니다. 조회 열을 사용해 테이블을 연결하면 추가 세부 정보를 쉽게 가져오고 보안 역할을 적용할 수 있습니다. 선택 열을 사용하면 사용자가 고를 수 있는 간단한 목록을 만들 수 있어 사용하기 편리합니다.

조회 열은 테이블을 연결하고 보안 관리에 도움을 줍니다.
선택 열은 팀이 쉽게 사용할 수 있는 옵션을 제공합니다.
연쇄 동작은 한 곳의 변경 사항이 필요한 모든 곳에 반영되도록 하여 데이터를 깨끗하게 유지합니다.
관계 구조를 통해 일대다, 다대다, 심지어 자기 참조 연결까지 모델링할 수 있습니다.

확장성과 보안

비즈니스가 성장함에 따라 Dataverse도 함께 성장합니다. 성능 저하 없이 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Dataverse의 탄력적 테이블은 시간당 최대 1억 2천만 건의 쓰기와 초당 6,000건의 읽기를 지원합니다. 단일 테이블에 최대 30억 개의 레코드를 저장할 수 있습니다. 대량 작업 API를 사용하면 1시간 이내에 1,000만 개의 레코드를 생성할 수 있으므로 한계에 부딪힐 걱정을 하지 않아도 됩니다.

Dataverse의 모든 계층에는 보안이 내장되어 있습니다. 레코드 수준 보안을 통해 민감한 데이터는 적절한 사람만 볼 수 있습니다. 이 플랫폼은 역할 기반 모델을 사용하여 권한을 할당하고 제어를 유지할 수 있도록 합니다. 행 수준 보안을 적용하면 사용자마다 서로 다른 레코드를 볼 수 있어 개인 정보 보호와 규정 준수에 유용합니다. 데이터는 저장 시와 전송 시 모두 암호화됩니다. 또한 데이터 마스킹, 열 수준 제어, 강력한 감사 기능과 같은 고급 보안 기능도 제공됩니다.

AI 및 통합 준비성

비즈니스가 빠르게 움직이고 앞서 나가기를 원하실 것입니다. 이를 위해서는 AI를 준비하고 다른 도구와 쉽게 연결되는 플랫폼이 필요합니다. Dataverse가 바로 그 경쟁력을 제공합니다. Dataverse는 단순히 정보를 저장하는 데 그치지 않습니다. Power Apps, 자동화, 그리고 Copilot과 함께 작동하는 스마트 솔루션을 구축하는 데 도움을 줍니다.

Dataverse는 로우 코드와 프로 코드 개발을 모두 지원한다는 점에서 돋보입니다. Power Apps를 사용하면 코드를 많이 작성하지 않고도 솔루션을 만들 수 있습니다. 작업을 자동화하려면 Power Automate와 Logic Apps를 사용하여 몇 번의 클릭만으로 구현할 수 있습니다. 이러한 도구에는 사전 구축된 커넥터가 포함되어 있어 Dataverse를 수백 개의 다른 서비스와 연결할 수 있습니다.

SharePoint 데이터 기반

SharePoint 구조

SharePoint는 Microsoft 365의 핵심 구성 요소로 잘 알고 계실 것입니다. SharePoint는 엔터프라이즈 협업과 문서 관리를 위한 허브 역할을 합니다. SharePoint의 기본 데이터 모델은 목록과 라이브러리를 기반으로 합니다. 목록에서는 작업이나 연락처와 같은 구조화된 데이터를 저장할 수 있고, 라이브러리에서는 문서와 파일을 관리할 수 있습니다. 웹 인터페이스를 통해 목록을 만들 수 있어 기술에 익숙하지 않은 사용자도 정보를 쉽게 정리할 수 있습니다. 복잡한 쿼리나 코드를 작성할 필요가 없습니다. SharePoint 목록은 다양한 데이터 형식과 유효성 검사 규칙을 지원하므로 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

SharePoint는 인사 온보딩이나 IT 자산 추적과 같은 부서별 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 계약 승인이나 문서 검토 주기와 같이 워크플로 중심의 프로세스에도 적합합니다. 소규모 팀은 구조화된 데이터 관리가 필요한 경량 비즈니스 애플리케이션을 활용하는 데 이점이 있습니다. SharePoint는 유연성을 제공하지만 한계를 이해하는 것이 중요합니다.

사용 사례와 제한 사항

SharePoint는 Microsoft 365 내에서 문서 관리와 팀 협업에 탁월합니다. 워크플로를 자동화하고, 정보를 위한 중앙 허브를 만들고, AI 기반 문서 인텔리전스까지 활용할 수 있습니다. 다만 SharePoint 목록은 일대일, 일대다, 다대다와 같은 복잡한 관계를 지원하지 않는다는 점을 알아 두셔야 합니다. 이는 엔터프라이즈 시스템에서 사용하는 관계형 데이터베이스와 다른 점입니다. SharePoint는 소규모 데이터에 가장 적합합니다. 목록에 2,000개가 넘는 항목을 저장하려고 하면 성능 문제가 발생할 수 있습니다. SharePoint는 트랜잭션 롤백을 제공하지 않으며, 이는 여러 단계로 이루어진 작업 중 데이터 무결성을 유지하는 데 중요합니다.

보안 및 통합

보안은 Microsoft 365를 사용하는 엔터프라이즈 고객에게 매우 중요한 문제입니다. SharePoint는 항목 수준 권한을 제공하므로 각 문서나 목록 항목을 누가 보거나 편집할 수 있는지 제어할 수 있습니다. 그러나 행 수준 보안을 기본적으로 지원하지 않으므로 세분화된 액세스 제어를 위해서는 우회 방법이 필요합니다. SharePoint의 감사 및 규정 준수 기능은 다른 플랫폼에 비해 제한적입니다. 엄격한 규정 준수 정책을 적용하거나 엔터프라이즈 거버넌스를 위해 변경 사항을 추적하는 것이 어려울 수 있습니다.

Dataverse와 SharePoint 비교

확장성 비교

비즈니스 성장을 생각할 때 그 변화를 따라갈 수 있는 플랫폼이 필요합니다. 확장성은 엔터프라이즈가 확장되면서 시스템이 더 많은 사용자, 더 많은 레코드, 더 많은 활동을 얼마나 잘 처리하는지에 관한 것입니다. 작게 시작하여 크게 성장할 계획이라면 발목을 잡지 않는 데이터 기반이 필요합니다.

SharePoint는 가벼운 업무 앱이나 소규모 팀에 잘 맞습니다. 작업을 추적하거나 몇 개의 문서를 관리하는 용도로 쓸 수 있습니다. 하지만 기업의 데이터가 늘어나기 시작하면 속도가 느려지는 것을 느끼게 됩니다. SharePoint 목록에는 보기 임계값이 있어서 항목이 100,000개를 넘으면 성능이 떨어질 수 있습니다. 반면 Dataverse는 엔터프라이즈 규모를 염두에 두고 만들어졌습니다. 속도나 안정성을 걱정하지 않고 수백만 개의 레코드를 저장할 수 있습니다. 데이터가 늘어나도 앱은 빠르게 동작합니다.

보안 및 거버넌스

보안은 모든 기업에서 최우선 과제입니다. 데이터가 안전한지 확인해야 하고, 누가 데이터를 보거나 변경할 수 있는지도 통제해야 합니다. 거버넌스는 데이터를 어떻게 사용할지에 대한 규칙을 정하고, 모든 구성원이 이를 따르도록 보장하는 것을 의미합니다. Dataverse는 저장 시 및 전송 중 암호화, 역할 기반 액세스 제어, 고급 감사 기능 등 강력한 보안 기능을 제공합니다. SharePoint는 기본적인 공동 작업에 충분한 더 단순한 권한 체계를 제공하지만, Dataverse가 갖춘 세분화된 엔터프라이즈급 기능은 부족합니다.

통합 및 유연성

기업이 빠르게 움직이고 새로운 과제에 적응하려면 통합과 유연성이 핵심입니다. Dataverse는 Power Automate를 사용해 수백 개의 서비스에 연결할 수 있고, 가상 테이블을 활용하며, REST 기반 API를 사용할 수 있어 엔터프라이즈 통합에서 두드러집니다. SharePoint는 기본적인 통합 방식에 머물러 있으며, 대부분 Microsoft 365 생태계 안에서만 사용할 수 있습니다.

비용 및 복잡성

Dataverse와 SharePoint 중 하나를 고를 때 비용과 복잡성은 큰 영향을 미칩니다. SharePoint 목록은 Microsoft 365 라이선스에 포함되어 있어, 기본적인 작업이나 소규모 데이터 세트에는 비용 효율적인 선택입니다. Dataverse는 추가 라이선스가 필요하지만, 그 대신 진정한 관계형 모델, 고급 보안, 확장성, 그리고 AI 준비 상태를 얻을 수 있습니다.

플랫폼 결정 가이드

데이터 요구 사항 평가

플랫폼을 선택하기 전에 기업의 목표와 데이터 활용 방식을 살펴봐야 합니다. 기업마다 요구 사항이 다르므로, 데이터의 복잡성, 보안 요구 사항, 예상 성장, 통합 지점에 대해 몇 가지 질문을 스스로에게 던져 보십시오.

Dataverse를 선택해야 할 때

기업이 Power Apps로 강력한 솔루션을 구축하려는 경우 Dataverse를 검토해 보십시오. Dataverse는 기업 데이터를 위한 탄탄한 기반을 제공합니다. 모든 데이터를 한곳에서 관리하도록 도우며, 데이터를 깨끗하고 안전하게 유지하고 고급 워크플로와 자동화에 바로 활용할 수 있게 합니다.

SharePoint를 선택해야 할 때

SharePoint는 단순한 솔루션을 원하는 기업에 가장 적합합니다. 복잡한 관계형 제약 없이 작업을 추적하거나, 문서를 관리하거나, 소규모 팀의 즉흥적인 공동 작업을 지원해야 한다면 SharePoint가 적합한 도구입니다.

데이터 기반의 미래 대비

기업이 오늘만이 아니라 앞으로 여러 해 동안 번창하기를 원할 것입니다. 따라서 현재의 필요를 넘어서 시간이 지나도 견딜 수 있는 데이터 기반을 구축하는 데 집중해야 합니다. 기업 데이터 기반의 미래 대비는 새로운 기술, 변화하는 비즈니스 모델, 그리고 AI 도입이나 기업 확장과 같은 예상치 못한 과제에 적응하는 데 도움이 됩니다.

흔한 함정과 오해

데이터 기반 간과하기

앱을 바로 만들거나 플랫폼을 선택하고 싶은 유혹이 들 수 있습니다. 많은 팀이 이렇게 하면서 데이터 기반을 면밀히 살펴보는 것을 잊습니다. 이 단계를 건너뛰면 통합 장애물, 데이터 사일로, 보안 취약점, 그리고 결국 애플리케이션 환경을 마비시킬 기술 부채로 이어집니다.

복잡한 데이터에 SharePoint를 잘못 사용하기

SharePoint는 단순한 목록과 문서 저장에 적합합니다. 복잡하거나 관계형인 데이터에 사용하려고 할 때 문제가 시작됩니다. 기본 제공되는 데이터 무결성 보호 장치, 테이블 관계 적용, 트랜잭션 롤백이 없는 상태에서 SharePoint를 관계형 데이터베이스처럼 쓰게 하면 막대한 위험과 운영 장애가 발생합니다.

통합 요구 사항 과소평가하기

처음에는 통합 요구 사항이 단순하다고 생각해서 ERP 시스템 하나만 연결하면 된다고 여길 수 있습니다. 그러나 기업 애플리케이션이 성숙해지면서 CRM, 청구 시스템, 외부 API 전반에 흩어진 데이터를 발견하게 됩니다. 프로젝트 초기에 이러한 통합 경로를 과소평가하면 심각한 범위 확장과 깨진 아키텍처로 이어집니다.

진화하는 데이터 기반

성장에 적응하기

비즈니스는 멈춰 있지 않습니다. 성장할수록 데이터 기반도 그에 맞춰 함께 발전해야 합니다. 데이터 전략이 비즈니스 목표와 맞도록 사람, 프로세스, 기술에 투자해야 합니다. 데이터 리터러시와 모듈형 아키텍처에 대한 팀의 역량을 높여 두면 시장 환경이 바뀌었을 때 방향을 빠르게 전환할 수 있습니다.

AI 및 새로운 기술에 대한 대비

AI와 새로운 기술은 데이터를 활용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이에 대비하려면 데이터가 깨끗하게 정리되어 있고, 체계적으로 구성되어 있으며, 쉽게 접근할 수 있는지 확인해야 합니다. 견고한 환경 안에서 데이터 모델을 구조화하는 것은 AI 에이전트, 머신 러닝 모델, Copilot 도구를 효과적으로 활용하기 위한 가장 중요한 전제 조건입니다.

데이터 무결성 보장

데이터를 정확하고 신뢰할 수 있는 상태로 유지하는 것이 핵심입니다. 연결된 모든 시스템에서 운영 데이터가 흠 없이 유지되도록 강력한 거버넌스 규칙, 자동화된 검증 프레임워크, 정기적인 감사를 갖춰야 합니다.

자주 묻는 질문

데이터 저장에서 Dataverse와 SharePoint의 주요 차이점은 무엇인가요?

Dataverse는 구조화된 관계형 데이터 모델을 제공합니다. SharePoint는 더 단순한 데이터 요구를 위해 목록과 라이브러리를 사용합니다. 확장 가능한 앱을 만들거나 복잡한 관계를 관리하려면 Dataverse가 더 적합합니다.

Dataverse와 SharePoint를 함께 사용할 수 있나요?

예, Dataverse와 SharePoint를 연결할 수 있습니다. 많은 기업이 문서는 SharePoint에 저장하고 구조화된 데이터는 Dataverse에 보관합니다. Power Platform 도구를 사용하면 통합이 간편합니다.

Dataverse가 SharePoint보다 더 안전한가요?

Dataverse는 행 수준 보안, 상세한 감사 등 고급 보안 기능을 제공합니다. 세분화된 수준에서 액세스를 제어할 수 있습니다. SharePoint도 기본 권한을 제공하지만 일부 엔터프라이즈급 제어 기능은 부족합니다.

SharePoint를 Dataverse보다 선택해야 하는 경우는 언제인가요?

간단한 문서 관리, 기본 목록, 가벼운 팀 협업이 필요하다면 SharePoint를 선택하세요. 소규모 프로젝트나 빠른 솔루션에 적합합니다.

Dataverse는 AI와 자동화를 어떻게 지원하나요?

Dataverse는 Copilot 같은 AI 도구가 활용할 수 있도록 데이터를 구조화합니다. Power Automate로 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 깨끗하고 체계적인 데이터는 더 나은 인사이트와 더 똑똑한 자동화에 도움이 됩니다.

Dataverse를 사용하면 앱의 확장성이 더 좋아지나요?

물론입니다! Dataverse는 수백만 건의 레코드와 높은 트랜잭션 볼륨을 처리합니다. 비즈니스가 성장해도 앱의 속도가 유지됩니다.

Dataverse의 라이선스 비용은 어떻게 되나요?

Dataverse는 표준 Microsoft 365 플랜 외에 추가 라이선스가 필요합니다. 비용은 더 들지만 고급 기능, 확장성, 미래 대응 역량을 얻을 수 있습니다.

SharePoint의 데이터를 Dataverse로 마이그레이션할 수 있나요?

예, Power Automate, 데이터 흐름(Dataflows), 또는 서드파티 도구를 사용하여 데이터를 옮길 수 있습니다. 데이터를 깨끗하고 체계적으로 유지하도록 마이그레이션을 계획하세요.

🎧 이 에피소드 듣기

Power Platform 앱을 위한 Microsoft Dataverse 데이터 아키텍처를 실무 관점에서 쉽게 알고 싶으신가요? 이 에피소드는 주제를 명확한 언어로 풀어내고, Microsoft 365, Azure, Power Platform, 보안, AI, 그리고 현대적인 업무 방식에서 왜 중요한지 보여 줍니다.

다음과 같은 내용을 알고 싶다면 이 에피소드를 들어 보세요:

Power Platform 앱을 위한 Microsoft Dataverse 데이터 아키텍처의 핵심 개념 이해하기
더 넓은 Microsoft 기술 생태계에서 이것이 어떤 위치에 있는지 살펴보기
조직에 실질적인 가치를 만들어 낼 수 있는 지점 파악하기

다음 M365 FM 관련 에피소드도 함께 즐겨 보실 수 있습니다:

M365 FM에서 실무 중심의 Microsoft 이야기를 더 만나 보세요.