데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스란?
데이터 웨어하우스는 많은 양의 통합 데이터 및 과거 데이터를 저장하는 데 사용되는 데이터 관리 시스템으로, 다양한 소스의 데이터가 저장되며, 데이터 분석 및 보고뿐 아니라 BI(비즈니스 인텔리전스)를 위한 인사이트 확보에도 중요합니다. 대규모로 쿼리 수행이 가능한 이 스토리지 아키텍처를 통해 엔터프라이즈는 주요 동향과 관계를 캡처, 해석, 파악하고 더 깊이 있고 중요한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 작동 원리
데이터 웨어하우스는 여러 데이터베이스를 거쳐 운영 데이터베이스 및 트랜잭션 시스템에서 데이터를 수신하면서 섹션으로 구분됩니다. 데이터가 데이터 웨어하우스에 들어갈 때 몇 가지 스크러빙 프로세스를 거쳐 데이터가 효과적으로 삭제 및 통합되면서 조직에서 사용할 매우 안정적인 데이터로 전환됩니다.
심층 분석 및 메타데이터 생성이 목적인 데이터 웨어하우스는 데이터를 원시 상태에서 다중 계층 설계도로 전환합니다. 애널리스트는 데이터 인프라의 각 계층을 평가 및 해석하고 인증받은 액세스를 통해 중요한 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 이점
데이터 웨어하우스의 몇 가지 주요 이점은 데이터 소스에 대한 제한이 없는 대규모 데이터 분석 기반을 바탕으로 합니다. 조직의 과거 참조 목적으로 저장된 데이터는 구축된 메타데이터 및 분석을 통해 장기적인 이점을 제공할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 다른 이점은 다음과 같습니다.
· 애널리스트가 도출된 데이터와 메타데이터를 평가하고 인사이트를 확보하는 역량을 강화하여 의도적인 스키마, 인프라, 프로세스를 통해 효율성과 시간 단축 효과를 높일 수 있습니다. 우수한 속도는 비즈니스 역량을 극대화하고 조직이 오늘날 빠르게 발전하는 경쟁이 심한 시장에 적응하는 데 도움이 됩니다.
· BI 개선. 다양한 소스에서 데이터를 수신하고 시각화 및 보고 툴을 통해 저장된 데이터를 통합하는 역량을 갖춘 조직은 체계적이고 효율적인 보고, 분석, 발굴을 수행할 수 있습니다. 이 방식은 저장된 데이터에 대한 정확도가 우수합니다.
· 보안 강화. 보안이 오늘날 조직의 주요 저해 요인인 상황에서 데이터 웨어하우스를 통한 보안 강화는 성공하는 데 중요합니다. 웨어하우스 구조에서 데이터의 중앙 집중식 특성으로 인해 추가 보안이 강구됩니다. 구조적으로 데이터 웨어하우스는 고유한 안전 관련 특성이 적용되며, 데이터 보안 리소스가 추가로 필요하지 않은 강력한 기반을 구축합니다.
데이터 웨어하우스의 문제
데이터 웨어하우스 인프라는 분명히 많은 이점이 있지만 고려할 만한 구현 문제도 몇 가지 있습니다. 모든 환경은 장단점이 있습니다. 데이터 웨어하우스의 몇 가지 문제는 다음과 같습니다.
단일 위치
조직에 매우 중요한 데이터를 모두 저장하는 환경에서 보안 침해가 발생할 경우 심각한 문제가 될 수 있습니다. 보안 침해가 흔하진 않지만 일어날 수 있습니다. 컴플라이언스 관리 또는 고객 데이터 보호 역량은 이러한 유형의 데이터 환경이 정상적으로 기능하는 데 필수 요소입니다.
확장성
데이터 웨어하우스는 초기 비용이 높고 오랜 시간이 걸리는 프로세스가 필요한 경우가 많아 예산 제약이 있는 소규모 조직은 이러한 데이터 환경을 활용하기가 어렵습니다. 데이터 웨어하우스 인프라에서 구조화되지 않은 데이터를 처리하지 못하는 경우 확장 역량도 영향을 받습니다.
유지관리 및 규정
데이터 웨어하우스는 크기가 매우 크기 때문에 IT 감독의 필요성도 커지면서 복잡성과 비용이 추가될 수 있습니다. IT 지원에 대한 증가하는 필요성을 지원할 리소스가 없는 경우 조직이 빠르게 견인력을 읽고 데이터 웨어하우스의 이점도 잃을 수 있습니다.
데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 데이터 레이크가 함께 작동하는 원리
조직에서 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 데이터 레이크를 함께 사용하는 사례가 증가하고 있습니다. 문제보다 이점이 많으며, 많은 경우 조직에서 광범위하고 효율적인 지원과 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 데이터 레이크는 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터와 원시 데이터를 수용하고, 향후 참조를 위한 데이터 및 관련 인사이트도 저장 가능합니다. 조직이 특정 데이터 세트에서 인사이트를 추가로 확보하길 원하는 경우, 데이터를 레이크에서 밀어내고 웨어하우스를 통해 추가로 처리하여 더욱 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터베이스도 데이터 레이크와 비슷하게 데이터 저장소의 역할을 하며, 더 광범위한 처리를 위해 데이터를 웨어하우스로 이동하기 전에 데이터를 일정 범위까지 대비할 수 있습니다. 주요 차이점은 데이터베이스가 구조화된 데이터를 사용한다는 것이며, 구조화된 데이터는 많은 경우 데이터베이스의 파일링 시스템에 저장됩니다.
BI 증가 및 실행 가능한 인사이트 확보를 위해서는 조직에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 사용해야 합니다. 조직에서 데이터베이스를 사용하든 데이터 레이크를 사용하든 데이터 웨어하우스는 보다 뛰어난 성능 보고의 핵심 요소로, 조직에 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
HPE와 데이터 웨어하우스
HPE 지능형 데이터 플랫폼을 통해 조직의 규모와 상관없이 데이터에 대한 빠르고 안정적인 액세스를 제공할 수 있습니다. 데이터가 운영의 최전선에 있는 상황에서 조직은 비즈니스의 발전을 촉진하기 위해 간소화된 데이터 관리가 필요합니다. 스토리지용 HPE GreenLake를 통해 모든 애플리케이션과 데이터에서 클라우드 운영 경험을 활용하여 전환 속도를 높일 수 있습니다.
HPE 데이터 서비스를 통해 운영에 방해가 되는 IT 복잡성을 제거하고, SaaS 애플리케이션 제품군을 활용하여 엣지 투 클라우드의 클라우드 운영 경험을 강화하십시오. 동시에 모든 고객의 모든 애플리케이션에서 클라우드 경험을 개선하는 워크로드 최적화 인프라를 활용하여 데이터를 촉진할 수 있습니다.
데이터 관리 고도화를 위해서는 데이터 우선 방식이 필요합니다. HPE GreenLake는 데이터 보호 고도화, 보안 관련 위협에 대한 대응책 구축, 최고 수준의 데이터 모빌리티 지원, 엣지 투 클라우드에서 데이터 활용으로 엣지에서의 혁신 강화 등을 지원합니다.