엔터프라이즈 데이터 웨어하우스가 비즈니스에 미치는 영향: 개념 및 이점 설명

현재 디지털 시대에 방대한 양의 데이터를 원활하게 활용하고 운영 흐름을 유지하는 것은 기업이 관련성을 유지하고 수요를 유지하는 데 필수적인 지점입니다. 이러한 요구를 해결하기 위한 훌륭한 솔루션은 조직의 모든 데이터를 위한 허브 저장소인 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)입니다. 이러한 소프트웨어를 통해 기업은 다양한 소스에서 추출한 정보를 통합 및 구조화하고 통찰력과 연구를 위한 완전한 소스를 확보할 수 있습니다. 이 기사는 EDW의 개념, 그 가치, 데이터 연구를 반영하는 현명한 결정에 기여하는 조직을 강화하는 방법을 탐구하는 데 도움이 될 것입니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 개념

EDW(엔터프라이즈 데이터 웨어하우스)는 회사 내의 다양한 리소스에서 가져온 방대한 양의 정보와 세부 정보를 보관하는 중앙 집중식 허브입니다. 이 솔루션은 전체 조직에 걸쳐 데이터의 완전한 비전을 제공함으로써 비즈니스 인텔리전스 및 분석 소프트웨어에 중점을 두고 설계되었습니다.

오늘날 진정으로 인기를 얻고 있는 EDW는 데이터 연구, 정보에 입각한 전략의 구현 지원 및 성공을 목표로 하는 다양한 규모의 회사와 광범위한 영역에서 적용됩니다. EDW의 핵심 목적은 직원이 세부 정보를 찾고 탐색할 수 있도록 전사적 데이터에 대한 완전한 정보 소스를 제공하는 것입니다.

EDW는 전통적으로 기록된 정보로 구성되어 비즈니스 계획 개발 및 수행할 추가 단계를 풍부하게 할 수 있는 추세 및 검사를 지정하도록 지원합니다. 입력은 주문 및 통찰력 생성의 편안함을 보장하는 전략으로 추출되어 기업 내 사용자가 창고 자동화 기술을 통해 간단하고 직접적으로 분석 데이터를 얻을 수 있습니다.

그 외에도 EDW는 기업이 필요한 소스 범위에서 요소를 축적하도록 보장하여 데이터 연결을 허용합니다. CRM, ERP, HR과 같은 내부 소프트웨어에서 얻은 정보뿐만 아니라 CRM, ERP, HR과 같은 내부 소프트웨어에서 얻은 외부 정보, 소셜 미디어, 웹 인사이트, 시장과 같은 외부 정보 소스를 의미할 수 있습니다. 해석학. 이 모든 데이터를 한 곳에 통합함으로써 조직은 운영 및 고객에 대한 보다 완전한 보기를 얻을 수 있습니다.

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EDW 아키텍처

이러한 소프트웨어의 아키텍처는 가변적이며 회사의 정확한 요구 사항을 반영하여 윤곽을 잡을 수 있습니다. 그러나 기본 모델인 전통적인 접근 방식과 현대적인 접근 방식을 요약해야 합니다.

기존 아키텍처 내에서 우리는 데이터 저장소, 통합 및 비즈니스 인텔리전스 계층을 구분하는 다중 계층 아키텍처를 의미합니다. 오랫동안 활용되어 지금까지 인기 있는 변종으로 남아 있습니다. 그러나 이것은 설계하고 지속적인 지원을 보장하는 데 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.

현대의 경우 원시 정보를 통합하는 상당한 스토리지인 데이터 풀을 기반으로 합니다. 기업이 고정된 접근 방식으로 방대한 양의 지식을 유지하고 작업할 수 있도록 하기 때문에 이전에 설명한 모델과 달리 상대적으로 더 조정 가능합니다. 그럼에도 불구하고 절대적인 데이터 정확성, 호환성 및 신뢰성을 확인하기 위해 정교한 데이터 절차 및 관리 강점이 필요할 수 있습니다.

EDW 유형

우리는 조직이 명시적인 요구 사항과 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 여러 유형의 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 개략적으로 설명할 수 있습니다. 각 유형의 EDW는 일반적인 장점과 약점을 모두 제공하므로 기업은 특정 유형의 EDW를 선택하기 전에 옵션을 정확하게 평가해야 합니다.

중앙 집중식 EDW

모든 데이터가 독립된 완전한 허브에 축적되는 가장 친숙한 유형의 데이터 웨어하우스입니다. 이러한 EDW는 정보에 대한 완전한 정보 소스가 있는 기관 내에서 사용됩니다. 중앙 집중식 솔루션은 모든 데이터가 한 곳에 저장되므로 조작 및 지원이 복잡하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 복잡성은 중앙 집중식 EDW의 확장과 방대한 정보 풀 처리에 있을 수 있으며, 이로 인해 수많은 출처에서 데이터를 수집하는 것이 더 복잡해집니다.

연합 EDW

이 EDW는 관계 범위의 정보를 통합하는 분산 저장소로 설명할 수 있습니다. 연합 유형에 대해 더 자세히 이야기하면 데이터는 공동 인터페이스를 통해 액세스할 수 있는 기능과 함께 여러 위치에 보존됩니다. 이러한 유형의 EDW는 다양한 사업 단위 또는 자회사를 의미하는 상당한 데이터 소스가 있는 시설에서 사용됩니다. 이 선택은 충분히 확장 가능하며 광범위한 로드를 처리할 수 있습니다. 그러나 혼합 소스 내에서 높은 데이터 품질과 충분한 청결성을 보장하기 어려울 수 있음을 알아야 합니다.

허브 앤 스포크 EDW

간단히 말해서 통합 및 연합 EDW의 하이브리드입니다. 이러한 EDW에서 데이터는 중앙 집중식 허브에 축적되며 필요한 데이터 소스에 바인딩되는 스포크 네트워크를 통해 사용할 수 있습니다. 전통적으로 중앙 집중식 데이터 소스와 분산식 데이터 소스가 결합된 비즈니스는 이러한 유형의 개념으로 인해 매우 유용합니다. 허브 앤 스포크는 확장성이 뛰어나고 대량의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다는 점에서 높이 평가되지만 여전히 채택 및 지원에 문제가 있을 수 있습니다.

데이터 마트 EDW

데이터 마트 EDW는 정확한 비즈니스 절차 또는 운영을 유지하고, 설명하고, 판매 또는 마케팅과 관련하거나, 기타 필요한 사항을 설명하도록 구성된 중앙 집중식 EDW의 덜 집중된 버전입니다. 데이터 마트는 일반적으로 중앙 집중식 EDW의 데이터 검색 내에 구축되며 특정 사용 사례에 맞게 조정되는 별도의 데이터베이스에 예약됩니다. 보다 집중된 데이터 보기가 필요한 특정 비즈니스 요구 사항이 있는 기업은 이 유형을 크게 활용할 것입니다. 또한 관리 및 유지 관리가 쉽습니다.

가상 EDW

가상 솔루션은 전통적으로 수집된 조각을 허브에 보관할 필요성을 제외하고 상당한 수의 소스에서 세부 정보를 통합적으로 엿볼 수 있는 기능을 제공합니다. 여기에서 당사자는 회사의 요구 사항을 충족하는 데이터를 실시간으로 볼 수 있습니다. 자주 활용되는 옵션은 차원 플랫으로 래핑된 팩트 테이블을 통합하는 일반 샘플인 스타 및 눈송이 스키마입니다. 눈송이는 더 복잡한 것 중 하나이며 차원 테이블의 추가 정규화를 포함합니다.

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엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 만드는 방법은 무엇입니까?

Enterprise Data Warehouse의 구현 흐름은 다음과 같은 설계 및 구성뿐만 아니라 철저하고 심층적인 전략 생성 없이는 제대로 수행될 수 없는 다단계 및 긴 절차입니다. EDW 구축 프로세스를 공개하는 광범위한 로드맵을 살펴보겠습니다.

비즈니스 요구 사항 정의

비즈니스 요구 사항, 목표 및 목표를 식별하여 제품 생성을 시작하십시오. 이렇게 하면 EDW에서 수집하고 분석해야 하는 데이터를 결정하는 데 도움이 됩니다.

데이터 모델 선택

회사의 요구 사항에 맞는 정보 모델을 선택해야 합니다. 자주 활용되는 옵션은 별과 눈송이 스키마입니다. 스타 스키마는 평면 차원으로 래핑된 팩트 테이블을 통합하는 일반 샘플입니다. 눈송이는 더 복잡한 것 중 하나이며 차원 테이블의 추가 정규화를 포함합니다.

솔루션 스택 선택

현재 우리는 EDW 소프트웨어 개발에 적합한 다양한 기술 장비를 보유하고 있습니다. 회사의 조건, 재정 자원 및 기술 숙련도를 반영하는 기술 스택을 고려해야 합니다. 안내를 위해 기존 EDW 솔루션은 Hadoop, Spark, NoSQL 데이터베이스 및 Oracle 또는 SQL Server와 같은 기존 RDBMS 시스템으로 구성됩니다.

데이터 웨어하우스 계획

선택한 데이터 모델과 이전에 선택한 솔루션 스택에 설정된 데이터 웨어하우스 스키마를 구성하는 데 추가 노력을 기울여야 합니다. 이것은 회사의 요구 사항을 유지하기 위해 테이블, 뷰 및 인덱스를 만드는 문제를 해결합니다. 이를 위해 소스에서 EDW로 데이터를 이동하기 위한 ETL(추출, 변환, 로드) 흐름을 결정하는 것도 현명할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 구축

데이터 웨어하우스를 설계하고 나면 모든 것이 구현으로 넘어갈 준비가 됩니다. 이는 데이터베이스 환경 설정, 테이블 및 추가 데이터베이스 개체 구축, ETL 작업 구성과 같은 활동을 의미합니다. 또한 데이터 웨어하우스를 테스트하여 핵심 조직 목표와 성능 목표를 충족하는지 확인할 수 있는 기회도 있습니다.

데이터 관리 적용

데이터 제어는 EDW에 저장된 정보의 가용성, 유용성, 우수성 및 안전성을 구성하는 기술로 설명할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 정책 및 전략을 시행하여 데이터가 유효하고 일관되며 충분히 보호되도록 합니다.

사용자 입장 보장

EDW에 대한 사용자 액세스를 제공하는 것이 중요합니다. 따라서 사용자 계정 등록, 권한 설정, 보고서 및 대시보드 생성 등의 기능이 필요합니다. 그 결과 사용자는 데이터를 활용하고 분석할 수 있습니다.

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용량 추적 및 간소화

마지막으로, 쿼리 성능을 추적하고, 병목 현상을 식별하고, 데이터가 빠르고 정확하게 로드되도록 ETL 작업을 최적화하여 EDW의 성능을 모니터링하고 조정하는 것을 소홀히 하지 마십시오.

EDW 구현의 흐름은 철저한 전략과 착수가 필요한 복잡한 절차입니다. 다음 단계에 따라 비즈니스 요구 사항을 충족하고 데이터 분석 요구 사항을 지원하는 EDW를 생성할 수 있습니다.

저자: 율리야 멜닉

이 기사는 Yuliya Melnik이 작성했습니다. Yuliya는 Cleveroad의 테크니컬 라이터입니다. 우크라이나의 웹 및 모바일 앱 개발 회사입니다. 그녀는 세상을 더 나은 곳으로 만드는 혁신적인 기술에 열정적이며 생생한 감정을 불러일으키는 콘텐츠를 만드는 것을 좋아합니다.