데이터 웨어하우징은 데이터 웨어하우스를 구축하고 사용하는 과정을 의미합니다. 데이터 웨어하우스는 보고 및 데이터 분석에 사용되는 시스템으로, 조직의 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 소스의 데이터를 통합하는 데 자주 사용됩니다. 이는 비즈니스 인텔리전스에서 중요한 역할을 하며 기업이 데이터를 조사 및 분석하여 통찰력을 얻고, 운영을 최적화하며, 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 웨어하우징의 탄생
데이터 웨어하우스의 개념은 1970년대 Bill Inmon에 의해 처음 제안되었습니다. Inmon은 "데이터 웨어하우징의 아버지"로 널리 알려져 있으며, 데이터 웨어하우스를 경영진의 의사결정 프로세스를 지원하는 주제 중심, 통합, 시변, 비휘발성 데이터 모음으로 정의했습니다. "데이터 웨어하우스"에 대한 첫 번째 언급은 Barry Devlin과 Paul Murphy가 1988년에 발표한 논문에서 정보 시스템의 핵심인 데이터 웨어하우스 아키텍처를 설명했습니다.
데이터 웨어하우징 자세히 살펴보기
데이터 웨어하우스는 주로 쿼리 및 분석에 적합한 형식으로 다양한 소스의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 데이터 웨어하우스 시스템에 입력되는 데이터는 ERP, CRM 또는 기타 비즈니스 트랜잭션 애플리케이션과 같은 다양한 운영 시스템에서 나옵니다. 그런 다음 이 데이터는 처리, 변환되어 데이터 웨어하우스에 로드되어 비즈니스 인텔리전스 목적으로 분석되고 사용될 수 있습니다.
데이터 웨어하우징에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 통합 프로세스가 포함됩니다. 이러한 프로세스는 원시 데이터를 분석 쿼리 및 보고에 활용할 수 있는 형식으로 변환하는 데 사용됩니다. 또한 창고에는 과거 데이터가 저장되어 기업이 다양한 기간과 추세를 분석하여 미래를 예측할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 내부 구조 및 기능
데이터 웨어하우스의 구조는 다음과 같은 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
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소스 시스템: 데이터 웨어하우스에서 사용하기 위해 데이터가 추출되는 데이터베이스입니다.
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데이터 준비 영역: 추출된 데이터를 정리하여 데이터 웨어하우스에 로드할 수 있는 형식으로 변환하는 곳입니다.
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데이터 저장고: 데이터를 정리, 변환, 통합한 후 저장하는 곳입니다.
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데이터 마트: 영업, 재무, 마케팅 등 특정 비즈니스 영역을 다루는 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다.
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최종 사용자 도구: 비즈니스 인텔리전스 도구와 같이 데이터를 쿼리하고 보고서를 생성하는 데 사용되는 소프트웨어 애플리케이션입니다.
데이터 웨어하우스는 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 이를 정리 및 변환한 다음 이를 쿼리하고 분석할 수 있는 웨어하우스에 로드하는 방식으로 작동합니다.
데이터 웨어하우징의 주요 특징
데이터 웨어하우징의 주요 기능은 다음과 같습니다.
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주제 중심: 데이터 웨어하우스는 고객, 제품, 매출 등 특정 주제를 중심으로 구성됩니다.
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통합: 데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 데이터를 통합된 구조로 통합합니다.
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비휘발성: 데이터가 데이터 웨어하우스에 들어가면 변경되지 않습니다.
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시간에 따라 변하는: 데이터 웨어하우스는 기록 데이터를 유지하여 사용자가 다양한 기간을 분석할 수 있도록 합니다.
데이터 웨어하우스 유형
데이터 웨어하우스에는 주로 세 가지 유형이 있습니다.
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엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW): 전체 조직의 데이터에 대한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다.
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운영 데이터 저장소(ODS): 분석할 운영 데이터를 위한 저장소를 제공합니다.
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데이터 마트: 일반적으로 비즈니스의 특정 영역을 다루는 더 작고 더 집중적인 데이터 웨어하우스입니다.
| 유형 | 형질 |
|---|---|
| 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 | 대규모 조직에서 사용하는 모든 유형의 데이터를 중앙 집중식으로 처리합니다. |
| 운영 데이터 저장소 | 일상적인 활동에 사용되는 실시간 운영 데이터 |
| 데이터 마트 | 특정 비즈니스 영역에 집중하여 더 빠르고 저렴하게 |
데이터 웨어하우징의 애플리케이션, 문제 및 솔루션
데이터 웨어하우스는 은행, 소매, 전자상거래, 의료 등 다양한 산업에서 보고, 추세 감지 및 비즈니스 의사결정 지원을 위해 사용됩니다.
그러나 데이터 웨어하우징에는 다음과 같은 고유한 과제가 있습니다.
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데이터 통합: 다양한 소스의 데이터를 통합하는 프로세스는 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
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데이터 품질: 데이터 품질이 좋지 않으면 보고 및 분석이 부정확해질 수 있습니다.
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확장성 및 성능: 데이터 볼륨이 증가함에 따라 성능을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
솔루션에는 데이터 통합 도구, 데이터 정리 도구 사용 및 고성능 하드웨어에 대한 투자가 포함됩니다.
데이터 웨어하우스 특성 및 유사 용어와의 비교
| 용어 | 정의 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 데이터웨어 하우스 | 보고 및 데이터 분석에 사용되는 시스템 | 통합형, 비휘발성, 시변형, 주제 중심 |
| 데이터 베이스 | 체계화된 데이터 모음 | 일상적인 작업에 사용되는 CRUD 작업을 지원합니다. |
| 데이터 레이크 | 처리되지 않은 원시 데이터를 저장하는 시스템 또는 저장소 | 스키마리스, 원시 데이터 저장, 빅데이터 분석에 적합 |
데이터 웨어하우징의 미래 전망과 기술
데이터 웨어하우징의 미래는 기술 및 비즈니스 요구의 발전에 영향을 받습니다. 여기에는 실시간 데이터 웨어하우징의 성장, 데이터 관리를 위한 AI 및 머신러닝 사용 증가, 확장성, 비용 절감, 성능 향상을 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스로의 전환이 포함됩니다.
프록시 서버와 데이터 웨어하우징의 교차점
프록시 서버는 다른 서버에서 리소스를 찾는 클라이언트의 요청에 대한 중개자 역할을 하여 데이터 웨어하우징에서 역할을 할 수 있습니다. 클라이언트의 IP 주소를 마스킹하여 보안을 강화할 수 있으며 로드 밸런싱을 통해 데이터 웨어하우스에 대한 높은 트래픽을 관리할 수 있습니다. 또한 프록시 서버는 데이터 웨어하우스의 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 데이터 스크래핑 활동에 유용할 수 있습니다.
