조직은 ERP 시스템, CRM, IoT 디바이스, 전자상거래 플랫폼, 마켓 피드 및 소셜 미디어와 같은 외부 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이러한 데이터를 수집하고 정리하는 중앙 집중식 접근 방식이 없으면 데이터는 파편화되고 일관성이 없으며 활용도가 떨어집니다.

잘 설계된 최신 데이터 웨어하우스는 보고 시간을 며칠에서 몇 초로 단축할 뿐만 아니라 도움이 됩니다:

사업부 간 데이터 사일로 해소
과거 및 실시간 데이터에서 인사이트 확보 가속화
신뢰할 수 있는 데이터에 대한 안전하고 관리되는 액세스 지원
업계 및 지역 규정 준수 지원

데이터 웨어하우스의 주요 이점

데이터 웨어하우스에서 분석을 중앙 집중화하는 기업은 테라바이트급 데이터에 대한 쿼리 속도가 빨라지고, 수동 조정이 줄어들고, 여러 비즈니스 부서에서 가져온 KPI의 신뢰도가 높아지는 등 측정 가능한 개선 효과를 볼 수 있습니다.

중앙 집중식 액세스: 서로 다른 시스템과 애플리케이션의 데이터를 통합하세요.
더 빠른 성능: 복잡한 대규모 분석을 위해 쿼리 속도를 최적화하세요.
정확한 보고: 신뢰할 수 있는 지표와 KPI에 과거 데이터를 사용하세요.
데이터 품질 개선: 유효성 검사, 정리 및 변환 규칙을 적용하세요.
확장 가능한 의사 결정: 셀프 서비스 도구로 비즈니스 사용자와 분석가의 역량을 강화하세요.

데이터 웨어하우스 아키텍처 설명

모든 분석 프로세스는 수집, 스테이징, 저장, 쿼리, 거버넌스 등 5가지 핵심 계층을 통해 실행됩니다. 각 계층을 이해하면 속도 저하를 정확히 찾아내고, 비용을 관리하며, 쿼리 정확도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

데이터 수집: 소스 시스템에서 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL/ELT) 또는 로드 후 변환을 수행합니다.
스토리지 계층: 분석에 최적화된 스키마로 데이터를 정리합니다.
메타데이터 관리: 데이터 계보, 컨텍스트 및 구조를 추적하세요.
쿼리 계층: BI 도구, API 또는 SQL 엔진과의 인터페이스.
거버넌스 & 보안: 액세스, 규정 준수 및 감사 가능성을 제어합니다.

데이터 웨어하우스의 유형

올바른 유형의 데이터 웨어하우스는 데이터에 얼마나 빨리 액세스해야 하는지, 누가 데이터를 사용하는지, 어떤 의사 결정을 지원하는지에 따라 달라집니다. 중앙 집중식 장기 분석부터 빠른 운영 보고 또는 부서 수준 보기까지, 각 모델은 서로 다른 우선순위를 지원합니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW): 비즈니스 전반을 아우르는 중앙 집중식 통합 리포지토리입니다.
운영 데이터 저장소(ODS): 단기 또는 실시간에 가까운 요구 사항을 위한 보다 민첩한 리포지토리입니다.
데이터 마트: 개별 부서 또는 사용 사례에 맞게 조정된 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다.

데이터 웨어하우스의 스키마

스키마는 쿼리를 위해 데이터가 구조화되는 방식을 정의합니다. 올바른 선택은 속도, 스토리지 효율성, 보고의 용이성에 영향을 미칩니다.

스타 스키마: 단순성과 속도를 위해 차원 테이블에 연결된 중앙 팩트 테이블입니다.
눈송이 스키마: 정규화된 차원 테이블은 중복성을 줄이지만 쿼리 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.
갤럭시 스키마: 차원 테이블을 공유하는 여러 팩트 테이블이 있는 스키마로, 상호 연결된 비즈니스 프로세스를 다룰 때 자주 사용됩니다.

비즈니스 요구 사항에 따라 쿼리 성능 향상, 데이터 분석 강화, 데이터 관리 간소화 및 유연성을 확보할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터베이스: 차이점은 무엇인가요?

기존 데이터베이스는 실시간 트랜잭션과 운영 데이터를 처리하는 반면, 데이터 웨어하우스는 대량의 과거 데이터를 분석하기 위해 특별히 설계되었습니다. 이러한 차이점을 이해하면 팀이 성능, 확장성, 인사이트에 적합한 플랫폼을 선택하는 데 도움이 됩니다.

기능	기존 데이터베이스	데이터 웨어하우스
목적	일일 거래(OLTP)	기록 분석(OLAP)
데이터 볼륨	Lower	더 높음
쿼리 복잡성	Simple	복잡한 멀티소스
업데이트 빈도	상수	정기
사용자	운영 팀	분석가, 의사 결정권자

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 레이크하우스?

결정은 구조와 유연성의 차이로 귀결됩니다. 웨어하우스는 관리되고 반복 가능한 분석에 탁월하고, 레이크는 원시 데이터의 자유를 제공하며, 레이크하우스는 이 두 가지의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.

데이터 웨어하우스: 분석을 위해 구조화되고 선별된 데이터.
데이터 레이크: 유연성을 위한 원시, 비정형 또는 반정형 데이터.
레이크하우스: 두 모델을 결합한 하이브리드 접근 방식입니다.

데이터 웨어하우징의 주요 사용 사례

고객 생애 가치 분석부터 공급망 지연 예측까지, 데이터 웨어하우스는 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 분석의 원동력이 됩니다.

고객 분석: 채널 전반의 행동, 유지율, 이탈률 추적
영업 & 마케팅: 파이프라인 성과를 마케팅 어트리뷰션과 연계
재무: 재무: P&L, 예산, 예측 및 규정 준수 분석
공급망: 중단 예측 및 조달 최적화
운영: 자산 및 프로세스 인사이트를 통한 효율성 향상

GUESS가 OpenText™ Analytics Database (Vertica)를 사용하여쿼리 속도를 400배 높이고, 3TB에서 36TB로 확장하고, 80명의 글로벌 직원(% )에게 인사이트를 제공한 방법을 알아보세요.

클라우드, 하이브리드 및 최신 배포 트렌드

클라우드 네이티브 웨어하우스는 필요에 따라 확장하고, 하이브리드 설정은 보안과 유연성의 균형을 유지하며, 멀티 클라우드 전략은 규정 준수와 복원력을 최적화합니다.

클라우드 네이티브 플랫폼은 쉽게 확장할 수 있고 실시간 수집을 지원합니다.
하이브리드 배포는 온프레미스 시스템과 클라우드 분석을 결합합니다.
멀티 클라우드 아키텍처를 통해 지역별 규정 준수 및 워크로드 밸런싱이 가능합니다.

올바른 데이터 웨어하우스를 선택하는 방법

현재 데이터 소스, 성장 예측, 쿼리 요구 사항을 매핑하세요. 성능 저하 없이 10~100배 더 많은 데이터와 사용자를 처리할 수 있도록 확장할 수 있는 최선의 선택입니다.

배포 모델: 온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드.
성능 요구 사항: 동시 사용자, 쿼리 속도, 가동 시간.
데이터 용량: 확장성 및 저장 형식(컬럼형 대 행형).
보안 및 규정 준수: 암호화, 사용자 역할, 데이터 주권.
통합: BI 도구, API, 데이터 소스와의 호환성.

OpenText가 데이터 웨어하우스의 이점을 어떻게 활용할 수 있을까요?

데이터 웨어하우스는 제공하는 인사이트만큼만 가치가 있으며, 이는 속도, 접근성, 데이터에 대한 신뢰에 달려 있습니다. OpenText Analytics Database 는 엔터프라이즈급 성능과 기본 제공 거버넌스 및 고급 분석 기능을 결합하여 이러한 이점을 극대화할 수 있도록 도와줍니다.

OpenText를 사용하면 가능합니다:

인사이트를 얻는 시간 단축 - 고성능 쿼리 실행은 분석가가 수십억 개의 레코드에 대한 복잡한 보고서를 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 실행할 수 있음을 의미합니다.
더 빠르게 사일로 해체 - 레거시 시스템, API, 클라우드 플랫폼 등 여러 데이터 소스와의 원활한 통합을 통해 웨어하우스에 비즈니스에 대한 완전한 최신 뷰를 반영할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 데이터 유지 - 내장된 데이터 품질, 계보 추적 및 검증 워크플로를 통해 모든 의사 결정이 정확하고 검증된 정보를 기반으로 이루어지도록 보장합니다.
성능 손실 없는 확장 - Elastic 확장은 쿼리 속도 저하 없이 워크로드 증가, 사용자 동시성 향상, 대규모 데이터 세트를 지원합니다.
고급 분석 지원 - 기본 제공 AI, 머신 러닝 및 예측 모델링을 통해 팀은 설명적 인사이트에서 처방적 인사이트로 전환할 수 있습니다.
규정 준수 및 보안 유지 - 엔터프라이즈급 암호화, 액세스 제어 및 감사 로깅으로 민감한 데이터를 보호하고 규제 요건을 지원합니다.
유연하게 배포 - 요구 사항이나 아키텍처에 따라 온프레미스, 하이브리드, 프라이빗 클라우드 중에서 선택할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스와 OpenText의 분석 및 거버넌스 도구를 결합하면 데이터를 저장하고 정리할 뿐만 아니라 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 전략적 자산으로 전환할 수 있는 플랫폼을 확보할 수 있습니다.

클라우드 리포지셔닝 전환: 데이터가 알려주는 것

200개 이상의 IT 리더가 데이터 웨어하우스에 대한 클라우드 전용 전략을 재고하고 있으며, 성능, 비용 효율성 및 제어를 되찾기 위해 온프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 하이브리드 배포를 선택하고 있습니다.

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