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데이터 웨어하우스란?

오늘날 기업들은 분석 및 통계를 위해 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 통합해야 합니다. 이러한 데이터 분석 활동은 수익 창출, 비용 억제 및 이윤 최적화의 원동력이 되어왔습니다. 그에 따라 당연히 생성 및 분석되는 데이터의 양과 데이터 소스의 수 및 유형이 폭발적으로 증가하게 되었습니다.

데이터 기반 기업에는 조직 전체의 수많은 데이터를 관리하고 분석하기 위한 강력한 솔루션이 필요합니다. 이러한 시스템은 확장 가능하고 안정적이며 규제 대상 산업에 맞게 충분히 안전해야 할 뿐 아니라, 다양한 데이터 유형 및 사용 사례를 지원할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다. 이러한 요구사항은 기존 데이터베이스의 역량을 훨씬 넘어서는 것입니다. 여기서 데이터 웨어하우스의 필요성이 발생합니다.

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데이터 웨어하우스의 정의

데이터 웨어하우스는 POS 트랜잭션, 마케팅 자동화, 고객 관계 관리 시스템 등의 여러 소스에서 가져온 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터를 분석하고 보고하는 데 사용되는 엔터프라이즈 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 임시 분석과 커스텀 보고서 생성에 적합합니다. 데이터 웨어하우스는 현재 데이터와 과거 데이터를 모두 한곳에 저장할 수 있으며, 시간 흐름에 따른 장기간의 데이터 동향을 확인할 수 있도록 설계되었으므로 비즈니스 인텔리전스의 주요 구성요소입니다.

클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션은 클라우드 서비스 제공업체에서 관리하고 호스팅합니다. 따라서 클라우드 환경 본연의 유연성과 함께, 사용량 기반 요금제나 정액 요금제로 보다 예측 가능한 비용 관리의 이점을 누릴 수 있습니다. 하드웨어를 구매할 필요가 없어 일반적으로 온프레미스 솔루션에 비해 초기 투자 비용이 훨씬 적고 리드 타임도 짧으므로 자본 지출(CapEx)을 절감할 수 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스의 서버리스/NoOps 특성 덕분에 운영 효율성도 달성할 수 있습니다.

클라우드 내 데이터 웨어하우징의 장점

점점 더 많은 기업들이 기존 데이터 웨어하우스에서 클라우드로 전환하여 관리형 서비스가 제공할 수 있는 비용 절감 및 확장성의 이점을 누리고 있습니다.

클라우드 내 데이터 웨어하우징의 주요 이점은 다음과 같습니다.

관리형 서비스

클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하면 서비스수준계약(SLA)을 충족해야 하는 클라우드 제공업체에 번거로운 관리 업무를 아웃소싱할 수 있습니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하고 사내 팀이 성장 이니셔티브에 집중하도록 할 수 있습니다.

온프레미스 데이터 웨어하우스에 비해 뛰어난 업타임

클라우드 제공업체는 SLA를 충족하고 확장성과 안정성이 높은 클라우드 인프라로 뛰어난 업타임을 제공할 의무가 있습니다. 반면, 온프레미스 데이터 웨어하우스는 규모 및 리소스에 제한이 있어 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

확장성을 고려한 설계

클라우드 데이터 웨어하우스는 탄력적이므로 비즈니스 요구사항의 변화에 따라 원활하게 확장 또는 축소할 수 있습니다.  

비용 효율성

클라우드에서는 가격 책정이 유연하여 사용한 만큼 지불하거나 보다 예측 가능한 정액제 옵션을 선택할 수 있습니다. 공급자에 따라 처리량별 요금이나 노드별 시간당 요금을 부과하는 경우도 있고, 일정량의 리소스에 대해 고정 요금을 부과하는 경우도 있습니다. 어떤 경우든, 실제 리소스 사용 여부에 관계없이 하루 24시간, 일주일 내내 운영되는 온프레미스 데이터 웨어하우스로 인해 발생하는 막대한 비용을 피할 수 있습니다.

실시간 통계 지원

클라우드 데이터 웨어하우스는 스트리밍 데이터를 지원하므로 실시간으로 데이터를 쿼리하여 신속하면서 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

머신러닝 및 인공지능 이니셔티브 지원

고객은 비즈니스 성과를 예측하기 위해 머신러닝 사용 사례를 빠르게 파악하고 운용할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 필요성

일부 비즈니스 및 산업에서는 대규모이면서 지속적이고 실시간으로 진행되는 데이터 분석이 필요합니다. 예를 들어 일부 서비스 제공업체에서는 실시간 데이터를 사용하여 온종일 가격을 동적으로 조정합니다. 보험 회사에서는 정책, 판매량, 보험금 청구액, 지급 급여 등을 추적하기도 하고, 머신러닝을 사용하여 사기를 예측하기도 합니다. 게임 회사에서는 플레이어의 경험을 향상시키기 위해 실시간으로 사용자 행동을 추적하고 이에 대응해야 합니다. 데이터 웨어하우스는 이러한 모든 활동을 가능하게 합니다.

다음 조건에 해당하거나 다음 작업을 수행하는 조직이라면 데이터 웨어하우스가 매우 적합할 것입니다.

  • 여러 소스에 흩어져 있는 다양한 데이터
  • 빅데이터 분석 및 시각화(비동기식 및 실시간)
  • 머신러닝/인공지능
  • 스트리밍 분석
  • 커스텀 보고서 생성/임시 분석
  • 데이터 마이닝
  • 데이터 과학

데이터 웨어하우스의 용도

클라우드 데이터 웨어하우징은 조직에 도움이 될 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 용도입니다.

고립된 데이터 통합

조직 전체에서 POS 시스템, 웹사이트, 이메일 목록 등의 구조화된 여러 소스로부터 데이터를 신속하게 가져와서 한곳에서 분석을 수행하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

실시간 의사 결정

실시간으로 데이터를 분석하여 사전 문제 해결, 기회 파악, 효율성 확보, 비용 절감, 비즈니스 이벤트 사전 대응 등에 활용합니다.

커스텀 보고서 생성 및 임시 분석 지원

최종 사용자가 운영체제의 성능에 영향을 미치거나 IT의 도움을 받지 않고도 데이터에 액세스하고 자신의 쿼리 및 보고서를 실행할 수 있도록 운영 데이터와는 별개의 서버에 과거 데이터를 보관합니다.

머신러닝과 인공지능 통합

과거 데이터와 실시간 데이터를 수집하여 트래픽 급증을 예상하거나 웹사이트를 탐색하는 고객에게 관련 제품을 추천하는 등 예측 정보를 제공할 수 있는 알고리즘을 개발합니다.

Google Cloud의 완전 관리형 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션인 BigQuery는 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 설계되어 있으므로 이를 통해 비즈니스를 혁신하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 설정 또는 관리할 인프라가 없기 때문에 데이터 분석을 비용 효율적으로 시작하고, 유용한 정보를 신속하게 공유하며, 디지털 혁신 과정을 손쉽게 가속화할 수 있습니다.

Google Cloud의 다른 빅데이터 제품 및 솔루션도 상황에 맞는 다양한 애플리케이션을 빌드하고 머신 인텔리전스를 통합하며 데이터를 활용 가능한 분석 정보로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.