데이터 웨어하우징 초보자를 위한 가이드

디지털 경제에서는 데이터가 가장 중요합니다. 오늘날 민간 기업에서 공공 기관에 이르기까지 모든 부문에서는 빅 데이터를 사용하여 중요한 비즈니스 결정을 내립니다.

그러나 데이터 생태계는 대규모 데이터 볼륨, 다양성 및 속도와 관련하여 수많은 과제에 직면해 있습니다. 기업은 이 데이터를 구성, 관리 및 분석하기 위해 특정 기술을 사용해야 합니다.

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데이터 웨어하우징은 현대 기업의 데이터 생태계에서 중요한 구성 요소입니다. 이는 조직의 데이터 흐름을 간소화하고 의사결정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이는 글로벌 데이터 웨어하우징 시장 성장에서도 분명하게 드러납니다. 51.18에 의해 $ 2028 억, 21.18년의 2019억 달러와 비교됩니다.

이 기사에서는 데이터 웨어하우징, 아키텍처 유형, 주요 구성 요소, 이점 및 과제를 살펴봅니다.

데이터 웨어하우징이란 무엇입니까?

데이터 웨어하우징은 지원하는 데이터 관리 시스템입니다. 비즈니스 인텔리전스 (BI) 운영. 다양한 소스에서 데이터를 수집, 정리, 변환하여 중앙 저장소에 저장하는 프로세스입니다. 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 쿼리를 용이하게 할 수 있습니다.

BI 시스템에서 데이터 웨어하우징은 먼저 서로 다른 원시 데이터를 깨끗하고 체계적이며 통합된 데이터로 변환한 다음 실행 가능한 통찰력을 추출하여 분석, 보고 및 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 데 사용됩니다.

또한 최신 데이터 웨어하우징 파이프라인은 성장 예측 및 예측 분석 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용한다. 클라우드 데이터 웨어하우징은 이러한 기능을 더욱 증폭시켜 더 큰 확장성과 접근성을 제공하여 전체 데이터 관리 프로세스를 더욱 유연하게 만듭니다.

다양한 데이터 웨어하우스 아키텍처를 논의하기 전에 데이터 웨어하우스를 구성하는 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다.

데이터 웨어하우징의 주요 구성 요소

데이터 웨어하우징은 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 함께 작동하는 여러 구성 요소로 구성됩니다. 다음 요소는 기능적 데이터 웨어하우스의 백본 역할을 합니다.

1. 데이터 출처 : 데이터 소스는 데이터 웨어하우스에 정보와 컨텍스트를 제공합니다. 여기에는 정형, 비정형 또는 반정형 데이터가 포함될 수 있습니다. 여기에는 구조화된 데이터베이스, 로그 파일, CSV 파일, 트랜잭션 테이블, 타사 비즈니스 도구, 센서 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
2. ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인: 다음을 담당하는 데이터 통합 ​​메커니즘입니다. 데이터 추출 데이터 소스에서 적절한 형식으로 변환하여 데이터 웨어하우스와 같은 데이터 대상에 로드합니다. 파이프라인은 정확하고 완전하며 일관된 데이터를 보장합니다.
3. 메타 데이터 : 메타데이터는 데이터에 대한 데이터입니다. 이는 창고 데이터에 대한 구조적 정보와 포괄적인 보기를 제공합니다. 메타데이터는 거버넌스와 효과적인 데이터 관리에 필수적입니다.
4. 데이터 접근: 이는 데이터 팀이 데이터 웨어하우스의 데이터에 액세스하기 위해 사용하는 방법(예: SQL 쿼리, 보고 도구, 분석 도구 등)을 나타냅니다.
5. 데이터 대상: 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 마트 등 데이터를 보관하는 물리적 저장 공간입니다.

일반적으로 이러한 구성 요소는 데이터 웨어하우스 유형 전반에 걸쳐 표준입니다. 기존 데이터 웨어하우스의 아키텍처가 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 어떻게 다른지 간략하게 살펴보겠습니다.

아키텍처: 기존 데이터 웨어하우스와 액티브 클라우드 데이터 웨어하우스 비교

일반적인 데이터 웨어하우스 아키텍처

기존 데이터 웨어하우스는 구조화된 계층에서 데이터를 저장, 처리 및 표시하는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 관련 조직이 서버, 드라이브 및 메모리와 같은 하드웨어 인프라를 관리하는 온프레미스 환경에 배포됩니다.

반면, 액티브 클라우드 웨어하우스는 Snowflake, AWS, Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 활용하여 지속적인 데이터 업데이트와 실시간 처리를 강조합니다. 또한 아키텍처는 애플리케이션에 따라 다릅니다.

몇 가지 주요 차이점은 아래에 설명되어 있습니다.

기존 데이터 웨어하우스 아키텍처

1. 하위 계층(데이터베이스 서버): 이 계층은 저장(프로세스로 알려짐)을 담당합니다. 데이터 수집) 및 데이터 검색. 데이터 생태계는 특정 기간 이후 기록 데이터를 수집할 수 있는 회사에서 정의한 데이터 소스에 연결됩니다.
2. 중간 계층(응용 프로그램 서버): 이 계층은 사용자 쿼리를 처리하고 데이터를 변환합니다(이 프로세스는 데이터 통합) 온라인 분석 처리 사용(올랩) 도구. 데이터는 일반적으로 데이터 웨어하우스에 저장됩니다.
3. 최상위 계층(인터페이스 계층): 최상위 계층은 사용자 상호 작용을 위한 프런트 엔드 레이어 역할을 합니다. 쿼리, 보고, 시각화와 같은 작업을 지원합니다. 대표적인 업무로는 시장 조사, 고객 분석, 재무 보고 등이 있습니다.

액티브 클라우드 데이터 웨어하우스 아키텍처

1. 하위 계층(데이터베이스 서버): 데이터 저장 외에도 이 계층은 실시간 데이터 처리를 위한 지속적인 데이터 업데이트를 제공합니다. 즉, 소스에서 대상까지 데이터 대기 시간이 매우 짧습니다. 데이터 생태계는 사전 구축된 커넥터 또는 통합을 사용하여 수많은 소스에서 실시간 데이터를 가져옵니다.
2. 중간 계층(응용 프로그램 서버): 이 계층에서는 즉각적인 데이터 변환이 발생합니다. OLAP 도구를 사용하여 수행됩니다. 데이터는 일반적으로 온라인 데이터 마트나 데이터 레이크하우스에 저장됩니다.
3. 최상위 계층(인터페이스 계층): 이 계층에서는 사용자 상호 작용, 예측 분석 및 실시간 보고가 가능합니다. 일반적인 작업에는 사기 탐지, 위험 관리, 공급망 최적화 등이 포함됩니다.

데이터 웨어하우징 모범 사례

데이터 웨어하우스를 설계하는 동안 데이터 팀은 데이터 파이프라인의 성공률을 높이기 위해 이러한 모범 사례를 따라야 합니다.

• 셀프 서비스 분석: 추적성(전체 데이터 웨어하우스 수명주기를 추적하는 기능)을 추적하기 위해 데이터 요소에 적절하게 레이블을 지정하고 구조화합니다. 이를 통해 비즈니스 분석가가 데이터 팀의 명목상의 지원을 받아 보고서를 생성할 수 있도록 하는 셀프 서비스 분석이 가능해집니다.
• 데이터 거버넌스: 다양한 팀과 부서에서 조직 데이터의 사용을 관리하는 강력한 내부 정책을 설정합니다.
• 데이터 보안: 데이터 웨어하우스 보안을 정기적으로 모니터링하세요. 업계 수준의 암호화를 적용하여 데이터 파이프라인을 보호하고 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 개인정보 보호 표준을 준수하세요.
• 확장성 및 성능: 프로세스를 간소화하여 운영 효율성을 개선하는 동시에 시간과 비용을 절약합니다. 창고 인프라를 최적화하고 모든 부하를 관리할 수 있을 만큼 견고하게 만드세요.
• 애자일 개발: 민첩한 개발 방법론을 따라 데이터 웨어하우스 생태계에 변경 사항을 통합하세요. 작게 시작하여 반복적으로 창고를 확장하세요.

데이터 웨어하우징의 이점

조직을 위한 몇 가지 주요 데이터 웨어하우스 이점은 다음과 같습니다.

1. 향상된 데이터 품질: 데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 데이터를 정리하고 표준화한 후 중앙 저장소에 모아서 더 나은 품질을 제공합니다.
2. 비용 절감 : 데이터 웨어하우스는 데이터 소스를 단일 리포지토리로 통합하여 운영 비용을 줄여 데이터 저장 공간과 별도의 인프라 비용을 절약합니다.
3. 향상된 의사 결정: 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝, 시각화, 보고와 같은 BI 기능을 지원합니다. 또한 마케팅 캠페인, 공급망 등에 대한 데이터 기반 결정을 위한 AI 기반 예측 분석과 같은 고급 기능을 지원합니다.

데이터 웨어하우징의 과제

데이터 웨어하우스를 구축하는 동안 발생하는 가장 주목할만한 문제는 다음과 같습니다.

1. 데이터 보안: 데이터 웨어하우스에는 민감한 정보가 포함되어 있어 사이버 공격에 취약합니다.
2. 대용량 데이터: 빅데이터를 관리하고 처리하는 것은 복잡합니다. 데이터 파이프라인 전체에서 짧은 지연 시간을 달성하는 것은 중요한 과제입니다.
3. 비즈니스 요구 사항에 맞춰 조정: 모든 조직에는 서로 다른 데이터 요구 사항이 있습니다. 따라서 모든 경우에 적용할 수 있는 단일 데이터 웨어하우스 솔루션은 없습니다. 조직은 실패 가능성을 줄이기 위해 비즈니스 요구 사항에 맞게 창고 설계를 조정해야 합니다.

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