기업이나 조직에서 다양한 소스에서 추출한 데이터를 통합, 저장 및 관리하는 중앙 데이터 저장소
데이터는 비즈니스 분석, 의사 결정 지원 및 리포팅 등 다양한 목적으로 활용된다.
데이터 웨어하우스는 데이터를 체계적으로 정리하고 저장함으로써 사용자들이 더 효율적으로 데이터를 분석하고 이해할 수 있도록 도와준다.
주요 특징과 기능
데이터 통합
여러 다양한 소스에서 추출한 데이터를 통합하여 하나의 중앙 데이터 저장소에 저장한다.
이를 통해 사용자는 여러 소스에서 가져온 데이터를 일관된 형식으로 접근할 수 있다.
시간적 데이터 저장
시간에 따라 데이터를 저장하고 관리할 수 있다.
사용자들은 데이터의 과거 추이와 트렌드를 분석하고 예측하는 데 활용할 수 있다.
정형 및 비정형 데이터 지원
데이터 웨어하우스는 정형 데이터(테이블 형식의 데이터)뿐만 아니라 비정형 데이터(텍스트, 이미지, 비디오 등)도 저장하고 관리할 수 있다.
사용자들은 다양한 유형의 데이터를 분석할 수 있다.
데이터 마이닝과 분석
데이터 마이닝 및 분석 도구와 통합되어 있어 사용자들이 데이터를 분석하고 인사이트를 발견할 수 있도록 지원한다.
사용자들은 비즈니스 결정을 내리는 데 있어 데이터에 기반한 의사 결정을 할 수 있다.
보안 및 접근 제어
데이터의 보안과 접근 제어를 위한 다양한 기능을 제공한다.
민감한 데이터가 안전하게 보호되고 권한이 없는 사용자로부터 보호된다.
성능 최적화
대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해 성능 최적화 기술을 적용한다.
사용자들은 데이터에 빠르게 접근하고 쿼리를 실행할 수 있다.
예를 들어, 한 기업이 판매, 재고, 고객 등 다양한 부서에서 발생하는 데이터를 수집하고, 이를 데이터 웨어하우스에 통합하여 저장할 수 있다. 그런 다음 판매 동향 분석, 재고 관리, 고객 행동 예측 등의 비즈니스 목적을 달성하기 위해 데이터 웨어하우스에서 데이터를 분석하고 쿼리할 수 있다. 이를 통해 기업은 데이터를 기반으로한 의사 결정을 내리고 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있다.
구축 및 운영
ETL 프로세스(추출, 변환, 적재)
데이터 웨어하우스에 데이터를 로드하기 위해 ETL 프로세스가 필요하다.
ETL은 데이터를 추출하여 변환하고, 최종적으로 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정을 의미한다.
이 과정에서 데이터의 품질을 유지하고 일관성을 보장하기 위한 작업이 필요하다.
데이터 품질 관리
데이터 웨어하우스에 저장되는 데이터의 품질은 매우 중요하다.
데이터 품질을 관리하기 위한 정책 및 프로세스를 수립하고, 데이터의 정확성, 일관성, 완전성 및 신뢰성을 보장하기 위한 노력을 기울여야 한다.
메타데이터 관리
데이터 웨어하우스에서는 메타데이터가 중요한 역할을 한다.
메타데이터는 데이터의 의미, 구조, 관계 등을 설명하는 데이터의 데이터
메타데이터를 관리하고 문서화하여 데이터의 이해도를 높이고 데이터 검색 및 분석을 용이하게 한다.
스키마 설계
데이터 웨어하우스의 스키마 설계는 데이터 모델링의 핵심
사용자의 요구사항을 기반으로 적절한 스키마를 설계하고 관리하여 데이터의 구조를 최적화해야 한다.
데이터의 효율적인 검색과 분석이 가능해집니다.
용량 및 성능 관리
용량과 성능은 프로젝트의 성공에 영향을 미친다.
데이터의 성장을 예측하고 적절한 하드웨어 및 소프트웨어 자원을 할당하여 용량과 성능을 관리해야 한다.
