데이터 웨어하우스 설계자: 개요, 기술, 급여, 역할 등

데이터 웨어하우스 설계자는 비즈니스 또는 조직을 지원하는 데이터 관리 솔루션의 설계 및 유지 관리를 담당합니다. 그들은 회사의 데이터 요구 사항을 분석하고, 데이터베이스 관리 솔루션을 개발하고, 클라우드 또는 시스템에서 데이터를 저장 및 검색하기 위한 데이터 관리 소프트웨어를 배포합니다.

개요

데이터 웨어하우스 설계자 는 기존의 데이터 웨어하우스 기술을 사용하여 조직이나 비즈니스를 가장 잘 지원하는 계획을 고안합니다. 그들은 고객의 요구 사항이나 고용주의 목표를 고려하고 구체적으로 명시된 목적을 달성하기 위해 유지 관리될 특정 아키텍처 또는 계획을 개발하기 위해 노력합니다.

데이터 웨어하우스 아키텍트가 되려면 컴퓨터 과학, 정보 기술(IT) 또는 컴퓨터 공학 학사 학위와 데이터 관리 또는 소프트웨어 아키텍처 작업에 대한 수년간의 경험이 필요합니다. CDMP(Certified Data Management Professional) 인증과 같은 선택적 자격도 취득할 수 있습니다.

Salaryexpert 에 따르면 숙련된 데이터 웨어하우스 설계자 는 연간 평균 INR 22 lakhs를 벌 수 있으며 초보자는 Rs를 벌 수 있습니다. 연간 15 lakhs. 단, 급여는 지역 및 경력에 따라 변동될 수 있습니다.

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데이터 웨어하우스 설계자가 되기 위해 필요한 기술은 무엇입니까?

업무 경험 및 주제별 지식 외에도 데이터 웨어하우스 설계자를 꿈꾸는 사람 은 다음과 같은 하드 및 소프트 기술을 보유해야 합니다.

하드 스킬:

• 데이터 웨어하우징
• ETL(추출, 변환, 로드)
• 데이터 모델링
• 인포매티카
• 요구 사항 분석
• 데이터베이스 설계
• 비즈니스 인텔리전스(BI)
• SSIS(SQL 서버 통합 서비스)
• 하둡
• 데이터베이스
• 오라클 데이터베이스

소프트 스킬:

• 리더십 능력
• 조직의 기술
• 꼼꼼한

위의 이미지는 데이터 웨어하우스 설계자가 되기 위해 필요한 모든 기술을 나타냅니다 .

데이터 설계자는 빅데이터, AI, IoT, 클라우드와 관련된 다양한 프로그래밍 언어와 고급 기술을 알아야 합니다. 또한 강력한 서면 및 구두 커뮤니케이션 기술을 보유하고 날카로운 비즈니스 통찰력을 보여야 합니다. 데이터 마이닝의 데이터 웨어하우스 아키텍처는 비즈니스 성공을 주도하는 효과적인 기술을 가능하게 해야 합니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처 유형

데이터 웨어하우스 아키텍처는 세 가지 변형으로 제공됩니다.

• 단일 계층 아키텍처: 이 아키텍처는 더 작은 데이터 세트를 생성하여 데이터 웨어하우스에 보관되는 데이터의 양을 줄입니다.데이터 품질 향상 및 데이터 중복 감소에 기여합니다. 관리 구조는 간단해야 하며 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼은 적응 가능해야 합니다.
• 2계층 아키텍처: 데이터베이스 및 애플리케이션 계층은 이 구성에서 별도의 계층입니다.첫 번째 계층은 최종 사용자를 위한 보고서 작성자 및 쿼리 도구로 구성된 클라이언트 계층입니다. 두 번째 계층은 모든 원시 데이터를 수용하는 데이터베이스 서버 계층입니다.
• 3계층 아키텍처: 데이터 웨어하우스에서 가장 널리 사용되는 아키텍처입니다.탑, 미들, 바텀 3층으로 구성되어 있습니다. 데이터베이스 서버는 주로 관계형 데이터베이스 시스템인 최하위 계층에 상주합니다. 데이터는 백엔드 도구를 사용하여 이 계층에 정리, 변환 및 통합됩니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처에는 5가지 구성 요소가 있습니다.

• 데이터 베이스
• ETL 도구(변환 로드 추출)
• 메타 데이터
• 검색어 도구
• 데이터마트

(데이터 마트는 재무 또는 마케팅과 같은 특정 비즈니스 단위나 팀에 서비스를 제공하는 데이터 웨어하우스의 더 작은 버전입니다.)

데이터 웨어하우징의 원칙

다음은 데이터 웨어하우스를 생성하는 동안 기억해야 할 몇 가지 지침입니다.

• 첫 번째 원칙은 데이터 품질이 중요하다는 것입니다. 데이터 웨어하우스의 데이터는 의사 결정을 위해 데이터에 의존하는 사용자가 신뢰해야 합니다.
• 두 번째 아이디어는 연결이 끊긴 시스템을 만드는 것입니다. 이는 운영 시스템이 데이터를 입력 및 출력하기 위해 데이터 웨어하우스와 양방향 접촉해야 함을 의미합니다.
• 세 번째 개념은 데이터가 수정되어 데이터 웨어하우스에 저장되기 전에 데이터를 보관할 수 있는 불변 스테이징 영역을 설정하는 것입니다.

추가 개념에는 항목을 논리적으로 그룹화하는 스키마 사용, 웨어하우스의 개체에 대해 일관되고 의미 있는 이름 사용, 데이터 소스 통합, 불량 데이터 정리 및 간단하고 일관되게 만드는 것이 포함됩니다. 이러한 원칙을 준수함으로써 체계적이고 신뢰할 수 있는 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스를 체계적으로 유지하는 방법은 무엇입니까?

데이터 웨어하우스를 체계적으로 유지하려면 웨어하우스가 이해 관계자의 요구 사항을 충족하고 확장 가능하며 쉽게 유지 관리할 수 있도록 하는 모범 사례를 따라야 합니다.

다음은 데이터 웨어하우스 구성을 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

• 데이터 모델과 데이터 흐름 다이어그램이 있어야 합니다.
• 데이터 거버넌스를 포함합니다.
• 사용자 역할을 만듭니다.
• 데이터 웨어하우스 스키마 디자인 인식
• 강력한 마스터 데이터 관리(MDM) 프로세스를 구현하여 시작하십시오.
• 데이터 표준화에 시간과 노력을 기울이십시오.

지금쯤이면 몇 가지 용어를 접하셨을 것입니다. 그들에 대해 명확한 아이디어를 얻자.

데이터 모델 : 데이터를 구성, 설명 및 분석하는 데 사용되는 실제 사물, 시스템 또는 프로세스의 추상화입니다.사용자가 데이터 연결 및 구조를 이해하는 데 도움을 주고 정보 시스템 설계를 위한 프레임워크를 제공하도록 설계되었습니다.

데이터 모델은 개념적, 논리적 또는 물리적일 수 있으며 데이터 분석, 데이터베이스 설계, 소프트웨어 개발 및 비즈니스 모델링을 비롯한 다양한 이유로 사용될 수 있습니다.

엔터티, 특성 및 관계는 데이터 모델의 데이터 조각을 나타냅니다.

• 엔터티는 실제 사물이나 개념을 나타내는 반면 속성은 해당 엔터티의 품질을 설명합니다.
• 관계는 사물 간의 연결과 사물이 서로 상호 작용하는 방식을 설명합니다.

ETL(Extract, Transform, Load): ETL은 여러 소스에서 데이터를 추출하여 분석 가능한 형식으로 처리하고 데이터 웨어하우스에 넣는 작업입니다.데이터 웨어하우스 설계자 로서 ETL 프로세스 및 기술을 철저히 이해하고 ETL 워크플로를 설계, 생성 및 관리할 수 있어야 합니다.

데이터베이스 설계: 데이터 웨어하우스 설계자는 정규화, 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 설계 아이디어 및 기술에 익숙해야 합니다.이 기능은 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 효율적이고 확장 가능한 데이터베이스를 만들고 유지 관리하는 데 필요합니다.

프로그래밍: ETL 프로세스를 자동화하고 데이터베이스 성능을 최적화하며 데이터 모델을 구축하기 위해 사용자 정의 스크립트, 쿼리 및 애플리케이션을 개발해야 하는 경우가 많기 때문에 데이터 웨어하우스 설계자 에게는 프로그래밍 기술이 중요합니다 .SQL, Python 및 Java에 대한 숙련도가 매우 바람직합니다.

비즈니스 인텔리전스: 비즈니스 인텔리전스(BI)는 데이터 분석 도구 및 기술을 사용하여 데이터에서 통찰력과 가치를 추출하는 프로세스입니다.데이터 웨어하우스 설계자는 BI 개념과 도구를 잘 이해하고 BI 보고 및 분석을 지원하는 데이터 구조를 설계하고 구현할 수 있어야 합니다.

커뮤니케이션: 데이터 웨어하우스 설계자 는 다양한 부서 및 배경의 이해 관계자와 협업해야 하므로 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있어야 합니다.팀 구성원 및 외부 파트너와 성공적으로 작업하고 비기술적 이해 관계자에게 기술 개념과 솔루션을 전달할 수 있어야 합니다.

데이터 마이닝: 데이터를 분석하여 비즈니스 선택을 안내하는 데 활용할 수 있는 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 발견하는 프로세스입니다.데이터 마이닝의 데이터 웨어하우스 아키텍처에는 통계 분석 소프트웨어, 기계 학습 알고리즘 및 시각화 도구와 같은 도구가 포함되어야 합니다.

인도 데이터 웨어하우스 설계자의 급여

인도에서 데이터 웨어하우스 설계자 의 수입은 경험, 기술, 지역 및 조직 규모와 같은 기준에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나 Payscale India 통계 에 따르면 인도의 데이터 웨어하우스 설계자 의 평균 연간 보상은 거의 INR 1,530,000입니다.

데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 분야의 자격을 갖춘 전문가에 대한 수요가 높기 때문에 데이터 웨어하우스 설계자 는 방갈로르, 뭄바이, 델리, 하이데라바드와 같은 인도의 주요 도시에서 더 나은 임금을 기대할 수 있습니다. ETL 도구, 데이터 모델링 및 데이터베이스 아키텍처와 같은 영역에서 특정 능력을 가진 전문가도 더 많은 급여를 요구할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처의 속성

데이터 웨어하우스 아키텍처는 다음과 같은 여러 기능이 있으므로 데이터를 저장하고 분석하는 데 유용한 도구입니다.

• 운영 및 분석 시스템의 분리
• 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 확장성
• 새로운 데이터 소스 및 기능을 추가할 수 있는 확장성
• 민감한 데이터를 보호하는 보안
• 효율적인 관리 및 유지 보수를 위한 관리 용이성

인도에서 Data Warehouse Architect의 직무 역할

다음은 인도에서 데이터 웨어하우스 설계자 의 몇 가지 직무 역할입니다 .

• 데이터 웨어하우스 솔루션 설계 및 비즈니스 또는 조직을 지원하는 특정 아키텍처 또는 계획 개발
• 원시 데이터, 메타데이터 및 기타 데이터 자산을 유지하기 위한 시스템 유지 관리
• 가치를 추가하기 위해 데이터 마이닝과 같은 활동을 지원하는 더 큰 인프라 내에서 작업 수행
• 모든 데이터 웨어하우스 아키텍처 목표 분석 및 동일한 기술 요구 사항 식별
• 물리적 및 논리적 데이터 모델 모두 개발
• 데이터베이스 시스템 설계 준비 및 성능 개선 권장
• 자동화 프로세스를 용이하게 하는 다양한 데이터베이스 스크립트 및 도구 유지 및 개발
• 다양한 ETL 프로세스 개발 및 OLAP 큐브 준비
• 모든 데이터 웨어하우스 이니셔티브에 대한 지원 제공
• 모든 데이터 웨어하우스 활동을 분석하고 이를 위한 주요 리소스 식별
• 데이터 웨어하우스에 대한 메타 데이터 표준 정의, 프로세스 모니터링, 모든 메타 데이터 캡처 및 액세스 계획 개발. 프로젝트를 위한 다양한 작업 계획을 개발하고 실행합니다.

인도의 데이터 웨어하우스 경력

급속한 데이터 유입이 거의 감소하지 않기 때문에 인도의 데이터 웨어하우징 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 많은 기회가 앞으로 몇 년 동안 숙련된 전문가를 기다리고 있습니다. Naukri.com 및 LinkedIn 과 같은 채용 포털에는 이미 데이터 웨어하우징 전문가를 위한 수천 개의 채용 공고가 있으며, 글로벌 기회는 국가에서 가치 있는 인재를 확보하기 위한 숙련된 인력의 성장을 더욱 기대하고 있습니다.

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결론

요약하면 데이터 웨어하우징을 사용하면 동적 사용자 요구에 적응하면서 일정 수준의 품질을 제공하는 데 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 잘 설계된 데이터 웨어하우스 아키텍처는 조직이 오늘날 생성되는 방대한 양의 데이터를 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 혁명의 일부가 되는 가장 좋은 방법은 기술을 향상시키는 것입니다. upGrad는 여러분에게 동일한 작업을 수행할 수 있는 기회를 제공합니다!

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