데이터 웨어하우징이란 무엇입니까? 유형, 정의 및 예

데이터 웨어하우징이란 무엇입니까?

데이터 웨어하우징은 비즈니스에 도움이 될 수 있는 인사이트를 제공하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 잘 관리하는 프로세스를 말합니다. 데이터 웨어하우징 프로세스에는 모든 데이터가 이기종 소스에서 저장되는 가상 웨어하우스가 포함됩니다.

데이터 웨어하우스는 모든 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 핵심으로 간주됩니다. 플랫폼이 웨어하우스에서 모든 종류의 데이터를 추출하기 때문입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 도움이 되는 다양한 구성 요소와 기술을 사용합니다. 2028년까지 76억 9,000만 달러에 이를 것으로 예상되는 데이터 웨어하우징은 수백만 개의 기업이 데이터 기반 혜택을 얻을 수 있도록 지원하고 있습니다.

데이터 웨어하우스에는 조직의 운영 데이터베이스가 포함되어 있지 않습니다. 의사결정 지원 데이터베이스만 저장합니다. 또한 저장소처럼 작동하지만 실제 저장소는 아닙니다. 사용자가 현재 및 과거의 의사 결정 지원 정보에 액세스할 수 있는 아키텍처 프레임워크를 생성합니다.

전체 데이터 웨어하우징 시스템은 비즈니스마다 다른 용도로 사용됩니다. 따라서 Decision Support System, Business Intelligence Solution 및 Executive Information System과 같은 다른 이름으로 불립니다.

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이제 데이터 웨어하우징이 무엇인지 알았으므로 프로세스를 관리하는 모든 측면과 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 웨어하우스의 유형

회사마다 다른 종류의 데이터 웨어하우스를 사용하지만 대부분의 회사에서는 세 가지 표준 데이터 웨어하우스를 사용합니다. 이러한 창고 유형 중 일부를 살펴보겠습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스는 회사 전체에서 액세스를 공유하는 중앙 웨어하우스 역할을 합니다. 전체 조직에 대한 지원 및 의사 결정 서비스 제공자 역할을 합니다. 데이터 수집 및 표시를 위한 일관된 방법을 제공합니다. 또한 주제별로 데이터를 분류하고 해당 부서별로 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

운영 데이터 저장소

OLTP와 데이터 웨어하우스 시스템 모두 조직의 보고 요구 사항을 충족할 수 없는 경우 ODS라고도 하는 운영 데이터 저장소가 필요합니다. ODS의 데이터 웨어하우스는 지속적으로 업데이트됩니다. 결과적으로 직원 기록 보관과 같은 일상적인 작업에 자주 선택됩니다.

데이터 마트

데이터 마트는 특정 부서, 영역 또는 비즈니스 단위를 관리하도록 설계된 데이터 웨어하우스의 일부를 말합니다. 모든 회사 부서에는 데이터가 보관되는 중앙 저장소 또는 데이터 마트가 있습니다. 주기적으로 ODS는 데이터 마트의 데이터를 저장합니다. 이후 데이터는 ODS에서 EDW로 전송되어 사용 및 저장됩니다. 특정 비즈니스 부서를 관리하는 창고 하위 집합의 역할을 합니다.

조직 유형에 따라 데이터 웨어하우스 유형이 결정됩니다. 신입생을 위한 기술 면접 질문 으로 데이터 웨어하우스의 유형과 그 개념을 물어볼 수 있습니다 .

데이터 웨어하우스 작업

데이터 웨어하우스의 다양한 측면이 작동과 관련하여 그림에 나타납니다. 여러 데이터 소스에서 모든 정보를 수집하는 중앙 저장소입니다. 데이터가 데이터 웨어하우스로 유입되는 트랜잭션 시스템이 있습니다.

데이터는 소스에 따라 정형, 비정형 또는 반정형일 수 있습니다. 데이터가 웨어하우스에 입력되면 사용자가 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구의 도움을 받아 활용할 수 있도록 처리 및 분석됩니다. 데이터 웨어하우스는 또한 여러 소스의 데이터가 함께 모여 데이터 마이닝에 사용할 수 있는 단일 데이터베이스가 되는 곳이기도 합니다.

데이터 웨어하우스는 조직이 추출하고 분석할 수 있는 모든 데이터의 원스톱 목적지가 됩니다. 데이터 사용자의 손끝에서 모든 것을 사용할 수 있습니다. 데이터 웨어하우징은 수익과 수익성을 높일 수 있는 데이터의 다양한 패턴을 찾는 데이터 마이닝 프로세스를 단순화합니다.

데이터 웨어하우스의 이점

데이터 웨어하우스에는 몇 가지 이점이 있습니다. 이러한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

• 비즈니스 사용자는 데이터 웨어하우스를 사용하여 다양한 소스의 중요한 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
• 여러 교차 기능 작업에 대한 일관된 데이터가 데이터 웨어하우스를 통해 제공됩니다. 임시 보고 및 쿼리도 지원됩니다.
• 데이터 웨어하우스는 생산 시스템의 부담을 줄이기 위해 여러 데이터 소스를 통합하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 웨어하우스를 사용하면 전반적으로 분석 및 보고 속도를 높일 수 있습니다.
• 사용자는 재구성 및 통합 덕분에 보고 및 분석에 보다 쉽게 ​​사용할 수 있습니다.
• 사용자는 데이터 웨어하우스의 도움으로 단일 위치의 수많은 소스에서 중요한 데이터를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 다양한 소스에서 데이터를 가져올 때 사용자의 시간을 절약할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 단점

데이터 웨어하우스에는 여러 가지 이점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 이러한 단점에는 다음이 포함됩니다.

• 비정형 데이터에 적합하지 않은 선택
• 데이터 웨어하우스의 개발 및 구현은 시간이 많이 걸리는 작업입니다.
• 데이터 웨어하우스는 쉽게 구식이 될 수 있습니다.
• 데이터 유형 및 범위, 데이터 소스 스키마, 인덱스 및 검색에 대한 변경은 까다롭습니다.
• 데이터 웨어하우징 프로젝트의 범위는 최상의 프로젝트 관리 노력에도 불구하고 지속적으로 확장됩니다.
• 창고 사용자는 때때로 고유한 비즈니스 규칙을 만들 수 있습니다.
• 조직은 교육 및 구현에 상당한 양의 자원을 투자해야 합니다.

데이터 웨어하우징의 예

여러 부문에서 데이터 웨어하우징을 사용하고 있습니다. 데이터 웨어하우스를 사용하는 일부 산업과 사용 방법은 다음과 같습니다.

소셜 미디어

Instagram, Facebook, Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 데이터 기반 통찰력을 활용하여 사용자와 관련된 데이터와 협력하여 더 나은 서비스를 확장하고 최적화된 광고를 실행합니다.

소매 체인

데이터 웨어하우스는 유통 및 마케팅을 위해 소매 체인에서 자주 활용됩니다. 또한 제품, 소비자 구매 동향, 프로모션 및 가격 정책을 추적하는 데 도움이 됩니다.

금융 및 은행

데이터 웨어하우징은 종종 고객에게 관련 제안을 제시하기 위해 빈번한 지출을 통해 얻은 패턴을 이해하기 위해 금융 및 은행 도메인에서 활용됩니다.

전자상거래 산업

전자 상거래 부문은 또한 데이터 웨어하우스를 활용하여 더 나은 고객 서비스, 재고 관리, 개선된 가격 정책 등을 제시하기 위해 고객 행동과 추세를 평가합니다.

세금 징수

데이터 웨어하우스는 각 개인의 세금 데이터 및 건강 보험 기록을 담당 기관에서 유지하고 분석하기 위해 전 세계 정부에서 활용합니다.

투자

이 산업에서 창고는 주로 시장 동향을 추적하고 소비자 동향을 평가하며 데이터 패턴을 분석하는 데 사용됩니다.

환대

고객 피드백과 여행 습관을 기반으로 이 산업은 창고 서비스를 사용하여 광고 및 판촉 활동을 위한 위치를 계획하고 예측합니다.

신입생 면접 질문과 답변

데이터 웨어하우징은 인터뷰에서 흥미로운 대화 시작점이 되었습니다. 따라서 신입생을 위한 일반적인 기술 면접 질문을 알고 있어야 합니다 . 신입생을 위한 몇 가지 면접 질문과 답변을 살펴보겠습니다 .

Q. 데이터 웨어하우스 시스템을 구현하기 위한 단계는 무엇입니까?

답.데이터 웨어하우스 시스템을 구현하는 데 세 가지 중요한 단계가 사용됩니다. 이 세 가지 전략을 사용하여 데이터 웨어하우스의 정보에 액세스할 수 있습니다. 먼저 엔터프라이즈 전략을 사용하여 현재 아키텍처 도구와 필요한 데이터 요소를 식별해야 합니다. 단계적 전달 단계에 오는 포스트. 여기에서 정보는 요구 사항에 따라 여러 섹션으로 단계적으로 나뉩니다. 세 번째 단계는 반복 프로토타이핑입니다. 여기에서 데이터 웨어하우스는 반복적으로 테스트됩니다.

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Q. 가장 일반적으로 사용되는 데이터 웨어하우스 도구는 무엇입니까?

답.현대에는 여러 데이터 웨어하우스 도구가 사용됩니다. 이러한 도구 중 일부에는 MarkLogic, Oracle 및 Amazon RedShift가 포함됩니다.

Q. 데이터 웨어하우스에서 로드 관리자의 역할은 무엇입니까?

답.전면 구성 요소는 부하 관리자의 다른 이름입니다. 데이터를 추출하여 웨어하우스에 로드하는 데 필요한 모든 작업을 완료합니다. 이러한 활동에는 데이터 웨어하우스용 데이터를 준비하기 위한 변환도 포함됩니다.

배워야 할 최고의 데이터 과학 기술

마무리!

데이터를 사용하는 현대 비즈니스의 일부라면 데이터 웨어하우징의 개념을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 여러 과정을 통해 데이터 웨어하우스의 중요성과 작업을 더 잘 이해할 수 있습니다. 그러한 과정 중 하나는 애리조나 대학의 upGrad의 데이터 과학 석사 과정입니다. 이 온라인 과정은 9가지 프로그래밍 도구와 언어를 안내합니다. 또한 취업 기회 포털에 액세스할 수 있습니다.

최고의 업계 전문가 중 일부는 직업 멘토십 세션, Python 프로그래밍 부트 캠프 등과 같은 upGrad 혜택과 함께 최고의 관련 주문형 기술을 제공하기 위해 여러 마스터 클래스를 구성합니다.

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