데이터웨어하우스 환경 현대화 도구 및 팁

데이터웨어하우스 오랜 역사를 가지고 있으며, 여기서의 기본 아이디어는 대부분 기업이 기본 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 다양한 애플리케이션을 구축하고, 이러한 비즈니스 프로세스가 독립적으로 진화하여 여러 버전의 데이터가 생성된다는 것입니다. 과거에는 일관되지 않은 데이터가 다양한 제품 라인이나 지역에서 매출 수익이나 이익 마진을 이해하려는 사람들에게 골칫거리였습니다.

본질적으로 데이터 웨어하우스의 원래 개념은 다양한 트랜잭션 시스템에서 중요한 데이터를 복제하고, 불일치를 해결하고, 분석하기 쉬운 깨끗한 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 이 프로세스는 일반적으로 새 데이터가 수집됨에 따라 데이터 웨어하우스를 최신 상태로 유지하는 정기적으로 실행되는 프로그램을 사용하여 수행됩니다.

데이터웨어하우스 환경 현대화

데이터웨어하우스 환경의 역사

데이터 웨어하우스 환경의 적절한 기능을 보장하기 위해 여기에는 많은 구성 요소가 필요합니다. 데이터 추출 절차가 필요하고 데이터 웨어하우스는 자체 스키마로 설계되어야 합니다. 최신 데이터 웨어하우스는 또한 비즈니스 규칙을 통해 경쟁하는 배경 데이터 버전을 해결하여 주요 데이터 버전의 계층 구조를 결정하는 추가 절차가 필요합니다.

여기서 역사적 과제는 데이터 웨어하우스가 끊임없이 변화하는 기본 운영 체제에 기반을 둔 건물과 유사하다는 것입니다. 이러한 시스템에 대한 주요 변경 사항(예: 재편 또는 사업 인수)이 발생하면 기본 사업 변경 사항을 반영하기 위해 데이터 웨어하우스의 구조가 변경되어야 합니다. 사업 변화의 속도가 너무 빠르면 데이터 웨어하우스가 일정 기간 동안 신뢰할 수 없게 되어 사업 담당자의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 데이터마트 그러나 데이터 마트가 데이터웨어하우스의 데이터와 동기화되지 않으면 데이터와 경쟁하여 여러 버전의 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 불안정성을 해결하기 위해 다양한 데이터웨어하우스 디자인이 등장하기 시작했으며 여기에는 다음이 포함됩니다. 스타 스키마, 눈송이 스키마그리고 기술자 빌 인몬과 랄프 킴볼이 옹호하는 사람들도 있습니다.

그런 다음 마스터 데이터 관리 분야가 등장하기 시작하면서 기업은 종종 데이터 웨어하우스와 함께 작동하는 별도의 데이터베이스로 점점 더 복잡한 비즈니스 컨텍스트 데이터 세트를 수집하려고 합니다. 다양한 버전의 제품 계층을 놓고 경쟁하려면 비즈니스 입력이 필요하므로 데이터 거버넌스 데이터 웨어하우스는 이러한 마스터 데이터의 비즈니스 제어를 위한 프로세스를 제공합니다.

엄청난 양의 데이터 외에도 추가된 복잡성도 문제입니다. 결국 우리는 더 복잡한 쿼리 및 분석 도구를 보게 되었고, 그 자체로 데이터 웨어하우스의 비즈니스 뷰를 나타내기 위해 자체 메타데이터 계층이 필요한 경우가 많았습니다.

동시에 추출, 변환 및 로드(전자상거래) 데이터는 산업을 탄생시켰습니다. 데이터 통합 도구. 이러한 도구는 프로세스를 자동화하고 데이터 웨어하우스 환경에서 처리해야 하는 추가 구성 요소를 추가하는 자체 독점 스크립트를 가지고 있습니다.

데이터웨어하우스 현대화

수년 동안 엔터프라이즈 데이터웨어하우스 환경의 구성 요소를 구성하려는 시도가 있었습니다. 점점 복잡해지는 데이터웨어하우스를 현대화하기 위해 공급업체는 사전 구축된 템플릿과 데이터웨어하우스 생성기를 생산하려고 시도하는데, 여기에는 Idera, Magnitude, Attunity가 포함됩니다. 일부 사용 사례에서 성공했음에도 불구하고, 이 중 어느 것도 시장 지배력을 달성하지 못했습니다.

또한, DevOps와 DataOps는 데이터웨어하우스 스키마가 발전하도록 돕고 데이터웨어하우스 환경이 통제된 방식으로 작동하도록 하는 다른 측면에 전념합니다.

혁신적인 공급업체의 엄청난 노력에도 불구하고 데이터웨어하우스 현대화에 대한 지름길은 없습니다. 대기업은 엔터프라이즈 데이터웨어하우스와 관련 환경에 많은 투자를 했지만, 프로세스, 절차, 스크립트 및 스키마의 엄청난 양은 여전히 전진을 위한 상당한 장애물로 남아 있습니다. 또 다른 장애물은 데이터베이스 관리자와 IT 직원의 현재 관행의 관성을 극복하는 것입니다.

마이그레이션은 대부분 기업의 분석이 데이터웨어하우스에 의존하기 때문에 어렵습니다. 운영 데이터웨어하우스 환경을 재구성하는 것은 마치 정비사가 움직이는 자동차의 엔진을 업그레이드하려는 것과 같습니다. 그럼에도 불구하고 데이터웨어하우스 자동화 도구와 최신 DataOps 마켓플레이스는 기업이 데이터웨어하우스 환경을 현대화하도록 최선을 다하고 있습니다.

결론

저희 기사를 읽어주셔서 감사합니다. 데이터웨어하우스 환경 현대화 도구와 팁을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터웨어하우스에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면 방문하시기를 권장합니다. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

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