데이터 웨어하우징

데이터 웨어하우징이란 무엇입니까?

데이터 웨어하우징은 비즈니스 또는 기타 조직에서 정보를 안전하게 전자적으로 저장하는 것입니다. 데이터 웨어하우징의 목표는 조직의 운영에 대한 유용한 통찰력을 제공하기 위해 검색 및 분석할 수 있는 기록 데이터를 생성하는 것입니다.

데이터 웨어하우징은 비즈니스 인텔리전스 의 중요한 구성 요소입니다. 이 넓은 용어는 현대 기업이 과거의 성공과 실패를 추적하고 미래에 대한 결정을 알리는 데 사용하는 정보 인프라를 포함합니다.

• 데이터 웨어하우징은 비즈니스 또는 기타 조직에서 시간이 지남에 따라 정보를 저장하는 것입니다.

• 마케팅, 영업 등 다양한 핵심 부서의 사람들이 주기적으로 새로운 데이터를 추가합니다.

• 웨어하우스는 비즈니스의 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 검색 및 분석할 수 있는 과거 데이터 라이브러리가 됩니다.

• 효과적인 데이터 웨어하우스 구축의 핵심 요소에는 조직에 중요한 정보 정의 및 정보 출처 식별이 포함됩니다.

• 데이터베이스는 실시간 정보를 제공하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 기록 정보의 아카이브로 설계되었습니다.

데이터 웨어하우징 작동 방식

기업이 중요한 비즈니스 문서를 생성, 파일링 및 검색하기 위해 컴퓨터 시스템에 의존하기 시작하면서 데이터 웨어하우스에 대한 필요성이 높아졌습니다. 데이터 웨어하우징의 개념은 1988년 IBM 연구원 Barry Devlin과 Paul Murphy에 의해 소개되었습니다.

데이터 웨어하우징은 과거 데이터를 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 여러 이기종 소스에서 통합된 데이터를 비교하면 회사의 성과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 사용자가 트랜잭션 소스에서 파생된 기록 데이터에 대한 쿼리 및 분석을 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

웨어하우스에 추가된 데이터는 변경되지 않으며 변경할 수 없습니다. 웨어하우스는 시간 경과에 따른 변화에 초점을 맞춰 과거 이벤트에 대한 분석 을 실행하는 데 사용되는 소스입니다. 웨어하우스 데이터는 안전하고 신뢰할 수 있으며 검색하기 쉽고 관리하기 쉬운 방식으로 저장되어야 합니다.

데이터 웨어하우스 유지 관리

데이터 웨어하우스를 유지 관리하기 위해 수행되는 특정 단계가 있습니다. 한 단계는 여러 소스 지점에서 많은 양의 데이터를 수집하는 데이터 추출입니다. 데이터 세트가 컴파일된 후 데이터 정리, 즉 오류를 검색하고 발견된 데이터를 수정하거나 제외하는 프로세스를 거칩니다.

정리된 데이터는 데이터베이스 형식에서 웨어하우스 형식으로 변환됩니다. 웨어하우스에 저장된 데이터는 정렬, 통합 및 요약을 거쳐 사용하기 쉬워집니다. 시간이 지남에 따라 다양한 데이터 소스가 업데이트됨에 따라 더 많은 데이터가 웨어하우스에 추가됩니다.

데이터 웨어하우징에 대한 핵심 책은 WH Inmon의 "데이터 웨어하우스 구축"으로 1990년에 처음 출판되어 여러 번 재인쇄된 실용적인 가이드입니다.

오늘날 기업은 Microsoft, Google, Amazon, Oracle 등의 기업이 제공하는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 소프트웨어 서비스에 투자할 수 있습니다.

데이터 수집

기업은 주로 데이터 마이닝 을 위해 데이터를 웨어하우스합니다. 여기에는 비즈니스 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 정보 패턴을 찾는 것이 포함됩니다.

좋은 데이터 웨어하우징 시스템은 회사 내의 여러 부서가 서로의 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 영업 캠페인을 조정하는 방법에 대한 결정을 내리기 위해 영업 팀의 데이터를 평가할 수 있습니다.

데이터 마이닝의 5단계

데이터 마이닝 프로세스는 5단계로 나뉩니다.

1. 조직에서 데이터를 수집하여 데이터 웨어하우스에 로드합니다.

2. 데이터는 사내 서버 또는 클라우드 서비스에 저장 및 관리됩니다.

3. 비즈니스 분석가, 관리 팀 및 정보 기술 전문가가 데이터에 액세스하고 구성합니다.

4. 응용 소프트웨어가 데이터를 정렬합니다.

5. 최종 사용자는 그래프나 표와 같이 공유하기 쉬운 형식으로 데이터를 제시합니다.

데이터 웨어하우스의 개념은 1988년 두 명의 IBM 연구원에 의해 도입되었습니다.

데이터 웨어하우징 대 데이터베이스

데이터 웨어하우스는 데이터베이스와 다릅니다.

• 데이터베이스는 최신 데이터만 사용할 수 있도록 실시간 데이터를 모니터링하고 업데이트하는 트랜잭션 시스템입니다.

• 데이터 웨어하우스는 시간이 지남에 따라 구조화된 데이터를 집계하도록 프로그래밍됩니다.

예를 들어, 데이터베이스에는 고객의 가장 최근 주소만 있을 수 있지만 데이터 웨어하우스에는 지난 10년 동안 고객의 모든 주소가 있을 수 있습니다.

데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스에 의존합니다. 웨어하우스의 데이터는 시간이 지남에 따라 비즈니스에 대한 통찰력을 얻기 위해 선별됩니다.

데이터 웨어하우스의 장점과 단점

데이터 웨어하우징은 회사에 경쟁 우위를 제공하기 위한 것입니다. 시간 경과에 따라 추적하고 분석할 수 있는 관련 정보 리소스를 생성하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

또한 회사 자원을 고갈시키고 창고 기계를 공급하기 위한 일상적인 작업으로 현재 직원에게 부담을 줄 수 있습니다.

Corporate Finance Institute는 데이터 웨어하우스 유지 관리의 다음과 같은 잠재적인 단점을 식별합니다.

• 창고를 만들고 유지하는데 상당한 시간과 노력이 필요합니다.

• 인적 오류로 인한 정보 격차는 표면화하는 데 몇 년이 걸리므로 정보의 무결성과 유용성을 손상시킬 수 있습니다.

• 여러 소스를 사용하는 경우 소스 간의 불일치로 인해 정보 손실이 발생할 수 있습니다..

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데이터 웨어하우스 FAQ

다음은 데이터 웨어하우징에 대해 자주 묻는 질문에 대한 답변입니다.

데이터 웨어하우스란 무엇이며 어디에 사용됩니까?

데이터 웨어하우스는 다양한 방식으로 분석할 수 있는 이력 데이터를 위한 정보 저장 시스템입니다. 회사 및 기타 조직은 데이터 웨어하우스를 활용하여 과거 실적에 대한 통찰력을 얻고 운영 개선을 계획합니다.

데이터 웨어하우스 예란 무엇입니까?

운동 기구를 만드는 회사를 생각해 보십시오. 베스트 셀러는 고정형 자전거로, 라인 확장과 이를 지원하기 위한 새로운 마케팅 캠페인을 검토하고 있다.

현재 고객을 더 잘 이해하기 위해 데이터 웨어하우스로 이동합니다. 고객이 주로 50세 이상의 여성인지 35세 미만의 남성인지 확인할 수 있습니다. 자전거를 가장 성공적으로 판매한 소매업체와 위치에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 사내 설문 조사 결과에 액세스하여 과거 고객이 제품에 대해 무엇을 좋아하고 싫어했는지 알아낼 수 있습니다.

이 모든 정보는 회사에서 만들고 싶은 새 모델 자전거의 종류와 판매 및 광고 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다. 빤한 의사결정이라기보다 어려운 정보입니다.

데이터 웨어하우징의 단계는 무엇입니까?

업계 간행물인 ITPro Today에 따르면 데이터 웨어하우스 생성에는 최소 7단계가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 비즈니스 목표와 핵심 성과 지표를 결정합니다.

• 적절한 정보를 수집하고 분석합니다.

• 핵심 데이터를 제공하는 핵심 비즈니스 프로세스를 식별합니다.

• 데이터가 최종 사용자에게 어떻게 표시되는지 보여주는 개념적 데이터 모델을 구성합니다.

• 데이터 소스를 찾고 데이터를 창고에 공급하는 프로세스를 설정합니다.

• 추적 기간을 설정합니다. 데이터 웨어하우스는 다루기 어려워질 수 있습니다. 대부분은 아카이빙 수준으로 구축되어 오래된 정보가 덜 자세하게 유지됩니다.

• 계획을 실행합니다.

SQL은 데이터 웨어하우스입니까?

SQL 또는 구조적 쿼리 언어는 데이터베이스가 이해하고 응답할 수 있는 관점에서 데이터베이스와 상호 작용하는 데 사용되는 컴퓨터 언어입니다. "select", "insert" 및 "update"와 같은 여러 명령이 포함되어 있습니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템의 표준 언어입니다.

데이터베이스는 데이터 웨어하우스와 동일하지 않지만 둘 다 정보의 저장소입니다. 데이터베이스는 조직화된 정보 모음입니다. 데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 지속적으로 구축되는 정보 아카이브입니다.

결론

데이터 웨어하우스는 기업의 비즈니스 및 시간 경과에 따른 성과에 대한 정보의 저장소입니다. 각 주요 부서의 직원들의 의견을 바탕으로 생성된 이 보고서는 회사의 과거 성공과 실패를 보여주고 의사 결정을 알리는 분석 소스입니다.