실제 데이터 웨어하우스 현대화

게티 이미지/iStockphoto

데이터 웨어하우징은 기업 데이터 관리의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 빅데이터와 실시간 데이터 처리 및 통찰력이 확산되면서 기존의 데이터 웨어하우징 접근 방식은 더 이상 쓸모가 없게 되었습니다.

데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 기록 데이터를 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스 및 보고를 위한 단일 정보 소스를 제공합니다.

기존 데이터 웨어하우스는 배치 중심 처리 모델을 기반으로 구축되었습니다. 데이터는 정기적으로(일반적으로 매일 또는 매주) 다양한 소스 시스템에서 데이터 웨어하우스로 추출, 변환 및 로드(ETL)됩니다. 이러한 접근 방식은 실시간 통찰력을 얻고 비즈니스 요구 사항에 즉각적으로 대응하는 것을 어렵게 만듭니다.

오늘날 빠르게 변화하는 시장에서 기업이 경쟁력을 유지하려면 데이터 웨어하우스를 현대화하는 것이 필수입니다. 실시간 데이터 관리를 위해 저장, 처리, 분석 등의 영역에서 데이터 웨어하우스의 현대화를 살펴보세요.

기존 데이터 웨어하우징 솔루션은 실시간으로 생성되는 대량의 데이터를 처리할 수 없기 때문에 의사 결정자에게 즉각적인 통찰력을 제공하기 어렵습니다.

데이터 웨어하우스를 현대화하면 다음과 같은 몇 가지 주요 이점이 제공됩니다.

실시간 데이터 관리를 위해 데이터 웨어하우스를 현대화하려면 데이터 저장, 처리 및 분석을 다루는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.

데이터 저장고. 데이터 웨어하우스를 현대화하려면 조직은 데이터 스토리지부터 시작해야 합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 실시간 데이터 처리 및 분석에 최적화되어 있지 않으므로 최신 데이터 웨어하우스에 적합하지 않습니다.

이에 비해 분산 파일 시스템은 확장성이 뛰어나고 성능 저하 없이 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 분산 파일 시스템에는 내결함성도 포함되어 있어 데이터를 항상 사용하고 액세스할 수 있습니다.

데이터 처리. 실시간 데이터 관리에는 최신 데이터 처리 솔루션이 필요합니다. 배치 중심 처리 모델은 실시간 데이터 처리 및 분석에 적합하지 않습니다.

Confluent, Imply, Rockset 및 DataStax와 같은 실시간 데이터 처리 엔진은 대량의 데이터를 처리하고 지연 시간이 짧은 데이터 처리 및 분석을 제공할 수 있습니다.

해석학. 실시간 데이터 관리의 또 다른 구성 요소는 분석입니다. 온라인 분석 처리 도구는 기존 데이터 웨어하우스의 데이터를 분석하지만 실시간 데이터 처리 및 분석에 최적화되어 있지 않습니다.

데이터 웨어하우스를 현대화하는 프로세스는 복잡하고 어려울 수 있지만 실시간 데이터 처리 및 분석의 이점은 투자할 가치가 있습니다. 데이터 저장, 처리 및 분석을 포괄하는 현대화에 대한 포괄적인 접근 방식을 통해 기업은 데이터 웨어하우스를 데이터 관리 및 분석을 위한 강력한 도구로 전환할 수 있습니다.