서비스로서의 데이터 웨어하우스(DWaaS)란 무엇인가요?

클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 온프레미스 솔루션과 유사한 구성요소를 가지고 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스 구현에는 다음과 같은 주요 구성요소가 포함됩니다. 

• 데이터 웨어하우스: DWaaS 제품은 조직의 구체적인 비즈니스 요구사항과 기존 데이터 소스, 데이터 관리 전략, 데이터 품질 프로세스에 따라 구성할 수 있는 데이터 웨어하우스 아키텍처를 제공합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스에는 분석 데이터베이스, 중앙 집중식 데이터 스토리지, 쿼리, 리소스 및 데이터 관리, 데이터 액세스 관리를 위한 중요 기능이 포함됩니다. DWaaS를 사용하면 스토리지 리소스를 프로비저닝하거나 용량을 예약할 필요가 없습니다. 시스템에 데이터를 로드할 때 자동으로 할당됩니다.
• 데이터 통합 도구: 데이터 웨어하우스는 엔터프라이즈 비즈니스 시스템에서 데이터를 수집하므로 DWaaS에는 ETL(추출, 변환, 로드) 및 ELT(추출, 로드, 변환) 프로세스와 기타 형식의 데이터를 지원하는 구성요소가 포함되어야 합니다.
• 보고 및 데이터 분석: DWaaS 솔루션에는 강력한 쿼리 처리를 지원하는 기능과 BI, 고급 분석, 머신러닝 및 AI, 보고를 위한 기본 제공 도구가 제공됩니다. 이러한 도구는 조직이 데이터 마이닝, 통계 보고, 공간 분석 등을 통해 기업 데이터에서 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 

BigQuery는 Google Cloud의 완전 관리형, 서버리스, 멀티 클라우드 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션입니다. 설정하거나 관리할 인프라가 없으므로 복잡한 데이터 세트를 신속하게 분석하고, 데이터를 활용 가능한 분석 정보로 변환하며, AI 및 머신러닝을 도입하여 혁신을 주도하는 실시간 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 

최근 몇 년 동안 기업에서 비즈니스 운영에 대한 인사이트를 얻기 위해 노력함에 따라 데이터 웨어하우징은 복잡한 작업이 되었습니다. 조직은 저장된 엔터프라이즈 데이터의 양이 계속 늘어나는 양에 기술적 분석을 적용하는 것 외에도 AI 및 ML과 같은 기술을 도입하여 데이터 패턴을 추출하고 예측하고 있습니다.

확장 가능하고 가용성이 높으며 안전한 데이터 웨어하우스를 사내에서 구축할 수 있지만 이를 실현하는 데 수년의 시간과 막대한 투자가 필요할 수 있습니다. 이는 대부분의 조직에서 부담스러울 수 있습니다. BigQuery는 서버리스 데이터 웨어하우스 운영을 위해 설계되었으며 인프라 유지보수 및 플랫폼 개발의 부담을 없애 주므로 실시간으로 작업을 안내하는 데 도움이 되는 처방적 분석을 개발하는 데 집중할 수 있습니다. SQL 쿼리를 사용하여 몇 초 만에 테라바이트 단위, 몇 분 만에 페타바이트 단위의 데이터를 쿼리하는 등 가장 긴급한 문제에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 또한 머신러닝에서 지리정보 분석, 비즈니스 인텔리전스에 이르기까지 데이터를 더 쉽게 관리하고 분석할 수 있는 기능도 기본 제공됩니다.

데이터 볼륨이 초 단위로 증가하는 상황에서, 데이터에서 가치를 창출하는 데 필요한 스토리지와 처리 리소스를 확보하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. BigQuery는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 등 모든 유형의 데이터 전반에 걸쳐 정형 데이터 스토리지, 강력한 처리 기능, 고급 분석 기능(예 머신 러닝)에 대한 확장 가능하고 유연하며 비용 효율적인 액세스를 제공합니다. 

BigQuery는 데이터 분석을 위해 스토리지에서 컴퓨팅을 분리하므로 필요에 따라 컴퓨팅 및 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있습니다. BigQuery에서 직접 데이터를 분석할 수도 있고, 클라우드 전반의 데이터를 비롯해 데이터가 있는 위치에서 데이터를 분석할 수도 있습니다. BigQuery는 외부 데이터 소스의 통합 쿼리와 지속적인 데이터 업데이트를 위한 스트리밍을 지원합니다.