데이터 웨어하우징
데이터 웨어하우스(data warehouse)란 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여 기간시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환해서 관리하는 데이터베이스를 말한다. 줄여서 DW로도 불린다. 1980년대 후반에 시작된 이래로 상당히 발전했다. 처음에는 데이터웨어하우스가 단순한 저장 시스템이었지만 빅데이터와 고급 분석의 등장으로 실시간 데이터 처리, 머신 러닝 및 예측 분석을 지원하는 정교한 플랫폼이 되었다. 여러 소스의 대용량 정형 데이터와 때로는 비정형 데이터를 저장, 관리, 분석하도록 설계된 중앙 집중식 저장소라고 할 수 있다. 데이터 웨어하우징은 조직의 데이터에 대한 통합 보기를 제공하여 보고, 데이터 분석, 의사 결정 프로세스와 같은 비즈니스 인텔리전스(BI) 활동을 지원하고 있다. 데이터 웨어하우징 설루션의 주요 구성 요소로는 운영 데이터베이스로써 CRM, ERP 및 기타 비즈니스 애플리케이션과 같은 트랜잭션 시스템이 존재하며, 외부 데이터 소스를 통해 제삼자 데이터, 소셜 미디어, IoT 장치등을 나타낸다. 또 ETL(Extract, Transform, Load)는 소스에서 데이터를 추출하고 이를 적절한 형식으로 변환한 후 데이터 웨어하우스에 로드하며, ELT(Extract, Load, Transform)는 원시 데이터를 먼저 로드하고 데이터 웨어하우스 환경 내에서 변환을 해준다. 중앙 저장소에서 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우스의 핵심으로, 종종 차원 모델(별 또는 눈송이 스키마)로 저장하며, 데이터 마트는 특정 부서나 기능에 맞게 맞춤화된 데이터 웨어하우스의 하위 집합이라고 볼 수 있다. 메타데이터 저장소에서는 데이터 정의, 소스, 변환 및 사용에 대한 정보를 저장한다.
Extract, Transform, Load(ETL)
ETL(추출, 변환, 로드)은 여러 소스의 데이터를 일관된 단일 데이터 세트로 결합하여 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 대상 시스템에 로드하는 오랫동안 사용된 데이터 통합 프로세스이다. 1970년대에 데이터베이스의 인기가 높아지면서 계산 및 분석을 위해 데이터를 통합하고 로드하는 프로세스로 ETL이 도입되었으며 결국 데이터 웨어하우징 프로젝트에서 데이터를 처리하는 주요 방법이 되었다. ETL은 데이터 분석 및 머신 러닝 워크스트림을 위한 기반을 제공하며, 비즈니스 규칙을 통해 월별 보고와 같은 특정 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 해결하는 방식으로 데이터를 정리하고 구성할 뿐만 아니라 백엔드 프로세스 또는 최종 사용자 경험을 개선할 수 있는 보다 고급 분석 작업도 처리할 수 있다. ETL은 조직에서 다음과 같은 목적으로 자주 사용된다. Extract, Transform, Load의 약자인 ETL은 소스 시스템에서 데이터를 추출하여 적절한 형식으로 변환하고 데이터를 웨어하우스에 로드하는 작업이 포함된다. 우수한 ETL 프로세스는 신뢰할 수 있는 분석에 대한 데이터 품질, 안정성 및 신뢰성을 보장하며, 최신 ETL 도구는 자동화, 축소성 및 데이터 처리 지원을 제공하여 데이터 웨어하우스 작업의 부분을 더욱 향상시킨다.
추출
추출은 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 초기 단계이다. 전체 데이터 세트를 가져오는 대신 증분 추출과 변경 데이터 캡처(CDC)가 있으며, API 기반 추출로 API를 활용하면 보다 유연하고 확장 가능하게 한다. 추출 단계는 데이터 게이트웨이 역할을 한다. 데이터 완전성 보장하여 다양한 출처에서 필요한 모든 데이터를 수집하며, 데이터 무결성 유지를 통해 정확성을 유지한다. 성능 최적화를 통한 소스 시스템에 미치는 영향을 최소화하고 효율성을 보장한다. 추출 중 데이터 무결성을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 다양한 환경에서 데이터가 일관성을 유지하도록 보장하며, 데이터가 정확하게 인지하는지 확인한다. 최신 정보를 지원하기 위해 적시에 데이터 추출을 하게 된다. 현대 조직은 각각 고유한 구조, 형식 및 품질 표준을 가진 수많은 데이터 소스를 처리한다. 이러한 데이터 다양성과 이질성을 처리하는 것은 추출 중에 상당한 문제를 알려주고 있다. 문제해결을 위해 데이터 표현을 표준화하기 위한 공통 데이터 모델 개발을 하며, 다양한 데이터 유형을 이해하고 관리하기 위해 포괄적인 메타데이터를 유지 관리하고 , 광범위한 범위를 지원하는 ETL 도구 활용한다.
변환
변환은 원시 데이터가 일련의 연산을 거치는 곳이다. ETL 변환 은 추출된 원시 데이터를 분석하고 보고에 맞춰 구조화하고 사용 가능한 형식으로 변환하는 프로세스이다. 이 단계에는 비즈니스 요구 사항 및 분석 목표에 놀라운 데이터 정리, 강화 및 소수 하는 부분이 포함되어 있다. 변환은 여러 가지 단계로 이루어지는데 데이터 품질 관리를 통한 핸들링 및 특수성을 제거하기 위해 데이터를 정리하고 사용한다. 조직 및 분석 요구 사항에 맞게 규제 및 부담을 적용하며, 다른 소스의 데이터를 통합 형식으로 압축하여 통합적인 분석을 지원한다. 또한 쿼리 성능을 향상하기 위해 시스템에서 효율적인 데이터 검색을 지원하기 위해 데이터를 구성한다. 데이터 변환 및 형식화 에는 대상 시스템의 요구 사항에 특이 사항을 추가하고 분석을 위해 최적화하는 작업이 포함되어 있다. 세부변수를 더 높은 수준의 측정항목(예: 지역별 총계)으로 요약한다. 또한 분리성을 분리하여 끌어올리기 위해 데이터를 구조화하며, 행을 열로 또는 그 변화 변환 등 분석 요구 사항에 더 적합하도록 데이터 테이블을 강조한다. 변하는 프로세스를 시작하기 전에 계획과 분석을 통해 데이터를 요구하는 사항과 변환 목표를 이해하는 것이 좋다. 이해 참여자를 통해 비즈니스 사용자, 데이터 분석가, IT 팀과 함께 디스플레이 목표와 요구 사항을 정의하고, 소스 데이터를 보고 품질, 구조, 관계를 평가하여 이에 대한 변환 고려 사항을 파악한다. 또한 소스 데이터 필드가 어떻게 변환되고 효과적으로 활용될 수 있도록 설명하는 매핑 문서를 개발한다. ETL 변환은 뛰어난 데이터 통합의 핵심으로, 원시 데이터를 통찰력 있는 분석과 정보에 입자 한 의사결정을 촉진하는 구조화를 의미하는 형식으로 변환한다. 데이터 서버가 계속해서 중요한 믿음을 유지하는 것은 ETL 변환의 완충을 마스터하는 전문가에게 능력으로 남을 것이며, 데이터 레이크 하우스 운영, 서버리스 설루션, 특별히 거버넌스, AI 기반 변환과 같은 새로운 변화를 수용하면 조직이 모든 것을 할 수 있다.
로드
모범 사례(종합 계획, 자동화, 데이터 보안 및 성능 최적화)를 준수하면 로드 단계가 현재 데이터 수요를 지원할 뿐만 아니라 향후 성장을 위해 확장 가능하다. 기술이 발전함에 따라 데이터 레이크하우스 아키텍처, 서버리스 솔루션, 향상된 거버넌스 및 AI 기반 최적화와 같은 새로운 트렌드를 수용한다. ETL 로드 단계를 마스터하면 조직은 방대하고 다양한 데이터를 강력한 자산으로 변환하여 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 정보에 입각한 의사 결정, 운영적 우수성 및 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 기존 로드 워크플로를 개선하든 새로운 데이터 통합 이니셔티브를 시작하든 ETL 로드 프로세스에 대한 심층적인 이해는 진정한 팟을 잠금 해제하는 데 필수적이다. 로드하는 동안 많은 것들이 중요시하고 있다. 먼저 데이터가 처리되는 데이터가 대상 시스템에서 사용자와 제한될 수 있도록 허용하고, 데이터를 구조화하여 성능을 향상한다. 많은 데이터 처리를 용이하게 하여 조직의 요구에 따라 시스템을 확장할 수 있으며, 데이터 선택에 있어 정확성과 경계를 유지다. 성능을 최적화하고 데이터를 끌어오기 위해 가장 잘 정의된 실행 전략이 필요하다. 적절한 로드 전략을 결정하기 위해 데이터의 양, 속도, 선택을 이해해야 하며, 분산 가용성, 데이터 분기도, 성능 벤치마크 등의 섹션 관리를 목표를 위해 설명해야 한다.
데이터웨어하우징의 이점
데이터웨어하우징을 구현하는 이점으로는 데이터 웨어하우징 설루션에 투자하면 모든 크기의 조직에 수많은 이점을 얻을 수 있다. 집무실 의사결정부터 강력한 운영 권한까지, 모든 권한을 갖고 있다. 데이터웨어하우스의 주요 장점 중 하나는 비즈니스 데이터에 대한 단일 정보 소스를 제공하는 기능이다. 중앙 집중식 접근 방식은 데이터 사일로를 제거하여 모든 이해가 일관되고 정보에 액세스할 수 있도록 허용한다. 데이터 웨어하우징 솔루션에 통합된 강력한 BI 도구를 통해 조직은 데이터 중심 결정을 승인하는 전반적인 범위, 대시보드 및 생성을 생성할 수 있다. 분석을 하려면 데이터 품질이 가장 중요합니다. 데이터 워하우징 설루션은 간단하게 제거하고 오류를 수정하며 데이터 세트 전체에서 일관성을 유지하는 강력한 데이터 정리 및 검증 프로세서를 통합한다. 높은 데이터 품질 표준을 유지함으로써 조직은 데이터에서 추출된 이해를 신뢰하여 보다 효율적인 전략과 결과를 얻을 수 있다. 기업이 성장함에 따라 데이터도 성장한다. 데이터 웨어하우징 솔루션은 쿠션 없이 증가하는 데이터 볼륨을 수용하도록 축소되었다. 소형 포트업이든 인스턴스이든 이러한 솔루션은 필요에 따라 데이터 관리를 확장할 수 있는 존재를 제공하여 데이터 기능이 성장에 있도록 관리할 수 있도록 해준다. 프로세스를 선택하기 전에 조직의 특정 요구 사항을 평가하는 것이 중요한데, 처리하는 데이터의 양과 부분에 대한 보고 사항을 삭제하고, 기존 시스템에 필요한 통합 수준을 고려하며, 이러한 요청 사항을 이해하면 필요한 기능을 제공하는 설루션을 식별하는 데 도움이 될것이다. 확장성, 통합불능성, 원격 데이터 처리 및 차단 조치를 취하기 위한 것이며, 사용 분석 기능 및 보고 도구는 물론, 데이터 분석 기능을 더욱 회전할 수 있는 회전형 및 기계 학습과 같은 고급 기술에 대한 솔루션을 지원한다.