데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스

출처 : https://bomwo.cc/posts/Datawarehouse/

• 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.

변화 관리

• 비즈니스 요구사항의 변화에 민첩하게 대응해야 한다.
• 변경 사항을 추적하고 관리하여 데이터 웨어하우스의 유연성과 적응력을 유지해야 한다.