엔터프라이즈 데이터 웨어하우스: 비즈니스에 어떤 이점이 있습니까?

"데이터 연기가 있는 곳에 비즈니스 화재가 있습니다."

-Thomas Redman, 일명 Data doc (고문, 혁신가, 저자, 데이터 애호가)

데이터는 운영하는 분야나 기업 규모에 관계없이 모든 비즈니스에 영향을 미칩니다. 데이터 수집 및 분석을 통해 기업은 사용자가 원하는 것이 무엇인지, 얼마나 자주 원하는지, 제품이나 서비스를 이용하기 위해 선호하는 채널에 대해 더 잘 알 수 있습니다. 따라서 데이터 수집 및 분석이 모든 측면에서 비즈니스에 새로운 기회를 창출하는 데 어떻게 도움이 되는지 알 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스가 없는 삶!

금융 서비스 실무 전문가들은 운영 비용이 수익성 측면에서 해롭다고 말합니다. 이는 데이터를 연구하는 데 사용하는 비용과 시간을 고객 서비스에 더 잘 활용할 수 있음을 의미합니다.

엄청난 양의 정보와 데이터는 기업에게 가장 큰 악몽입니다.

데이터 웨어하우징에 대해 알지 못하면 유동적인 방식으로 액세스할 데이터를 저장, 통합 및 보호하는 방법을 파악하는 것이 솔직히 어려운 작업입니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

EDW(엔터프라이즈 데이터 웨어하우스)라고도 하는 데이터 웨어하우스는 데이터 보고 및 분석에 활용되는 시스템으로 BI(비즈니스 인텔리전스) 의 핵심 구성 요소라고 합니다 . 기본적으로 모든 비즈니스의 과거 데이터를 저장하고 처리하고 중요한 비즈니스 결정에 사용할 수 있는 의사 결정 지원 시스템입니다.

이제 가장 좋은 부분은?

대시보드나 보고서 등 원하는 형식으로 데이터를 얻을 수 있습니다.

또한 EDW 시스템은 다양한 소스의 데이터를 구조화된 형식(CRM 데이터, ERP 데이터, 영수증, OLTP 데이터) 등으로 저장합니다. 또한 이 데이터는 비즈니스 정보를 효율적으로 구성하고 최적화하는 데 사용됩니다.

따라서 현대적이고 확장되는 모든 비즈니스에 실질적으로 없어서는 안될 도구라고 말할 수 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 흥미로운 비즈니스 이점을 읽을 때까지 기다리십시오 .

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스와 일반 데이터 웨어하우스

계속 진행하기 전에 일반적인 데이터 웨어하우스와 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 혼동하지 맙시다.

일반적인 데이터 웨어하우스는 보고 및 분석에 명시적으로 사용되는 모든 데이터 세트 또는 정보의 광범위한 모음입니다. 그렇다면 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스와 무엇이 다른가요?

실제 차이점은 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 아키텍처 에 있습니다. 아키텍처의 다양성을 살펴보면 일반적인 데이터 웨어하우스는 특정 사업부(예: 고객 지원, 영업, 재무)에서 데이터를 수집하고 저장하는 작은 데이터베이스입니다. 따라서 부서별 요구 사항만 충족합니다.

반면에 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 시스템은 작은 데이터 세트로 분할되고 주어진 모든 비즈니스 단위에 대한 정보를 저장하는 다소 복잡한 구조입니다. 따라서 시스템은 엔터프라이즈 수준 쿼리에 응답합니다.

이제 확장된 기업에 더 나은 것은 무엇입니까?

조직의 모든 부서의 기능을 단순화하고 포괄하는 엔터프라이즈 웨어하우스에 투자하는 것이 좋습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 아키텍처 개요

EDW(데이터 웨어하우스)는 BI(비즈니스 인텔리전스)의 핵심 요소이므로 일반적으로 다음 구성 요소로 구성됩니다.

1. 데이터 소스 계층 - 외부 및 내부 데이터 소스에서 데이터 추출
2. 스테이징 영역 - 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 적절한 엔터프라이즈 형식으로 변환하는 임시 저장 영역
3. 데이터 스토리지 계층 - 공유, 분석 또는 보고를 위해 데이터에 액세스할 수 있는 중앙 집중식 스토리지
4. 분석 및 BI – 여러 보고, 마이닝 및 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.

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다음은 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 샘플 구조입니다.

기업에 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징이 필요한 이유

EDW 시스템에 저장된 데이터는 비즈니스의 가장 중요한 자산 중 하나입니다. 여기에는 전체 비즈니스의 보기를 캡처하는 데이터가 포함됩니다.

EDW 시스템이 없으면 부서가 데이터 사일로에서 작업할 수 있습니다. 이를 고려하면 팀이 오류가 발생하거나 발생하지 않을 수 있는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 분석합니다. 분석이 데이터 가져오기의 대상이 되기 때문에 반복할 수 없는 접근 방식입니다.

대신 팀은 부서 내에서 뿐만 아니라 조직 전체에서 반복 가능하고 정확한 보고를 허용하는 데이터 스토리지가 필요합니다. 이것은 귀하의 비즈니스에 대한 360도 보기를 제공할 것입니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 의 이점은 비즈니스 분석에만 국한되지 않습니다. 다음은 비즈니스에서 데이터 웨어하우스를 고려해야 하는 몇 가지 이유입니다.

표준화 및 통합 데이터:

EDW는 비즈니스 운영 전반에 걸쳐 데이터를 저장하는 방식이 독특합니다. 효과적인 데이터 변환을 적용하면 데이터 세트를 사용하여 여러 기업을 정확하게 비교할 수 있습니다.

이 표준화된 데이터 세트는 조직으로 유입되는 무작위 정보를 결합하여 의미가 있습니다. 결과? 데이터를 체계적으로 집계하는 데 드는 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

여러 부서 협업:

EDW는 기업이 직면한 문제에 대한 큰 그림을 제공할 것입니다. 예를 들어, 전자 상거래 조직에서 마케팅 팀은 소셜 미디어의 광고 또는 웹사이트의 트래픽을 추적할 수 있습니다. 또한 영업 팀은 방문자의 전환을 추적할 수 있습니다.

두 팀 간의 데이터 결합에서 더 큰 문제가 발생합니다. 여기서 영업 및 마케팅 팀이 EDW를 공유하는 경우 두 팀 모두 고객의 온라인 구매 경로를 완전히 추적할 수 있습니다. 이는 발견에서 전환까지 고객의 여정을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

위의 경우와 다른 수많은 경우에서 EDW 소프트웨어 는 더 광범위한 컨텍스트를 제공하고 두 개의 서로 다른 데이터 세트 간의 관계를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

실행 가능한 데이터에 대한 빠른 액세스:

데이터 분석가 또는 비즈니스 팀은 실행 중인 전체 데이터 세트에서 신속하게 통찰력을 생성할 수 있습니다. ERP 데이터 웨어하우스 시스템 이 올바르게 설정 되면 비즈니스는 데이터 쿼리에 들어가는 주요 시간을 절약할 수 있는 단일 데이터 소스를 얻게 됩니다. 이것은 아마도 데이터 웨어하우징의 가장 큰 장점 중 하나일 것입니다.

비기술 팀의 권한 부여:

이것은 과소 평가되지만 모든 규모의 기업이나 대기업에 광범위한 이점을 제공합니다. EDW 소프트웨어는 간단한 형식으로 데이터 통찰력을 제공하기 때문에 비기술 전문가가 쉽게 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 마케팅, 재무, HR과 같은 부서는 게이지 결과를 식별하고 적절한 KPI를 계획하고 현재 데이터에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 중심의 문화보다 더 나은 문화가 어디 있습니까?

EDW 시스템이 실제로 시간과 비용을 절약할 수 있는 방법을 알았으므로 이제 비즈니스에 사용할 수 있는 다양한 솔루션 유형을 살펴보겠습니다.

보안 및 재해 복구:

주요 경우 클라우드 데이터 웨어하우스는 더 강력한 데이터 보안 및 조치를 지원합니다. 이러한 시스템은 데이터를 자동으로 복제하고 백업을 생성하여 데이터 손실 위험을 최소화합니다. 또한 필요에 따라 시스템을 쉽게 확장 및 축소할 수 있습니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 솔루션 유형

EDW 소프트웨어 가 있는 데이터는 주요 도구와 솔루션을 통해 접근 가능한 형태로 처리, 변환 및 수집됩니다. 기본적으로 데이터 웨어하우스는 다양한 배포 환경을 사용하여 소스 정보를 포괄적인 형식으로 병합합니다. 데이터 웨어하우징 솔루션에는 크게 세 가지 배포 환경 유형이 있습니다.

온프레미스

여기에서 회사는 데이터 웨어하우스를 생성 및 배포하고 유지 관리하는 데 필요한 모든 소프트웨어와 하드웨어를 구입합니다.

온프레미스 EDW의 장점:

1. EDW에 대한 완벽한 제어 - 오류가 발생하는 경우 사내 데이터 팀이 조정을 위해 전체 EDW 하드웨어 및 소프트웨어에 액세스합니다. 이는 데이터 보안이 회사의 IT 팀에서 제어할 수 있음을 의미합니다.
2. 가용성 - EDW의 모든 데이터는 인터넷 연결과 무관한 시설에 효과적으로 저장됩니다. 즉, 인터넷이 있든 없든 데이터가 안전하게 유지됩니다.
3. 데이터 표준 준수 - 데이터 표준 프로토콜은 온프레미스 웨어하우스에서 더 쉽게 달성할 수 있습니다.

온프레미스 EDW의 단점:

1. 전적인 책임 - 사내 데이터 웨어하우스를 통해 회사는 구현 및 유지 관리에 대해 전적인 책임을 집니다.
2. 확장성 복잡성 - 증가하는 스토리지 요구 사항을 준수하기 위해 회사는 새 하드웨어를 구입해야 하며 이는 상당한 작업입니다.

클라우드 호스팅

여기에서 회사는 EDW 시스템을 클라우드에 배포하여 하드웨어와 소프트웨어를 구매하고 유지 관리할 필요가 없습니다.

클라우드 호스팅 EDW의 장점:

1. 비용 절감 - 하드웨어 관련(배포, 관리, 취득) 비용이 없습니다. 또한 Cloud EDW를 서비스로 사용하면 모든 소프트웨어 비용도 제거됩니다.
2. 확장성 - 클라우드 데이터 웨어하우스는 시스템 성능에 영향을 주지 않고 확장 및 축소를 가능하게 합니다.

클라우드 호스팅 EDW의 단점:

1. 예산 초과 위험 - 쿼리 볼륨이 갑자기 증가하면 추가 스토리지가 필요하며 일반적으로 초과 지출이 발생합니다.
2. 데이터 규정 준수 - 대부분의 클라우드 제공업체는 보안 기능을 제공하지만 일부 기업은 여전히 ​​온프레미스 EDW 시스템에 중요한 데이터를 저장하는 것을 선호합니다.

잡종

이름에서 알 수 있듯이 여기에서 회사는 클라우드 기반 리포지토리로 온프레미스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 확장합니다.

하이브리드 EDW의 장점:

1. 유연성 - 클라우드 리소스의 유연성으로 데이터를 유연하게 저장할 수 있습니다.
2. 데이터 규정 준수 - 모든 규정 준수 표준을 충족하여 데이터가 안전하게 저장되도록 합니다.

하이브리드 EDW의 단점:

1. DWH 비용 - 클라우드 서비스 비용을 계속 지불하면서 운영 비용으로 유지 관리 비용을 충당해야 합니다.

위에서 언급한 모든 EDW 데이터 웨어하우스에는 다음과 같은 기능이 있습니다.

• 정보 저장소
• 데이터 통합 ​​및 관리
• 데이터베이스 성능
• 보안 및 규정 준수

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 평가하는 방법

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 평가하는 가장 좋은 방법은 비즈니스 요구 사항을 검토하는 것입니다. 더 나은 관점을 위해 모든 기업에 대한 몇 가지 일반적인 EDW 데이터 통합을 권장합니다.

셀프 서비스 분석 소프트웨어-

이는 관련 보고서를 기반으로 하는 결정을 내리기 위한 것이며 기업의 필요에 따라 사용자 지정할 수 있습니다.

머신 러닝(ML) 소프트웨어-

이는 특히 고급 분석 및 구조화된 데이터에 대한 ML 모델 교육을 위한 것입니다. 기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 ML이 금융 사기를 감지하는 데 어떻게 도움이 되는지 읽어보세요.

데이터 레이크 소프트웨어-

반정형, 정형, 비정형 데이터를 저장하기 위한 것입니다. 일반적으로 데이터 레이크는 센서 데이터, 시스템 데이터 및 소셜 데이터의 원시 레이아웃을 포함하는 단일 데이터 저장소입니다. 온프레미스 EDW 또는 클라우드 기반 EDW로 이 소프트웨어를 설정할 수 있습니다.

Appinventiv가 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징을 지원하는 방법

데이터 웨어하우스 서비스 솔루션을 제공할 때 맞춤형 EDW 솔루션 을 제공하는 방법을 알고 전략적 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움을 주는 전문가를 신뢰하는 것이 가장 좋습니다.

Appinventiv는 EDW 컨설팅 및 구현을 도와드릴 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 요구사항 분석
• 전략 설계 구현
• 구성 및 개발
• 데이터 관리 프로세스
• 사용자 교육
• EDW 지원 및 유지 관리

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 진정한 비즈니스 이점은 자동으로 경쟁 전략을 강화하고 모든 면에서 레벨을 높이는 데 도움이 된다는 것입니다. 고급 엔터프라이즈 소프트웨어 개발 서비스 를 사용하면 모든 시장에서 데이터를 보호할 수 있습니다.

또한 시스템을 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하는 방법을 알고 있습니다. 그래서 무엇을 기다리고 있습니까? 엔터프라이즈 데이터를 준비합시다!