관계형 데이터베이스의 맥락에서 "데이터 웨어하우스"는 다양한 데이터를 지원하는 일차적인 목적으로 조직 내의 다양한 소스에서 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집, 저장 및 관리하기 위해 특별히 설계된 대규모 중앙 집중식 저장소를 의미합니다. 데이터 분석, 보고, 의사결정 등 관련 업무.
데이터 웨어하우스는 일반적으로 기존 관계형 데이터베이스와 다른 아키텍처를 사용하며 대용량, 읽기 집약적 워크로드에 최적화되어 있습니다. 그들은 종종 고객, 제품, 트랜잭션과 같은 비즈니스 엔터티를 중심으로 테이블을 구성하여 데이터에 대한 보다 자연스러운 보기를 제공하고 보다 효율적인 쿼리 및 분석을 촉진하는 차원 데이터 모델링과 별형 및 눈송이 스키마 개념을 사용합니다.
데이터 웨어하우스의 주요 측면 중 하나는 운영 데이터베이스, 트랜잭션 시스템, 외부 데이터 피드 및 기타 애플리케이션과 같은 서로 다른 소스의 데이터를 통합하고 통합하는 기능입니다. ETL(추출, 변환, 로드)이라고 하는 이 프로세스에는 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 다양한 변환을 적용하여 데이터를 정리, 강화 및 형식화한 다음 데이터 웨어하우스에 로드하는 과정이 포함됩니다. 이러한 통합을 통해 데이터 웨어하우스는 조직 전체에 일관되고 통합된 데이터 보기를 제공하여 의사 결정을 간소화하고 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 웨어하우스의 데이터 관리 규모와 복잡성을 고려하여 기업에서는 데이터 웨어하우스를 설계, 구축 및 유지 관리하기 위한 특정 방법론과 도구를 채택하는 경우가 많습니다. 일부 널리 사용되는 데이터 웨어하우징 방법론에는 Bill Inmon의 하향식 접근 방식과 Ralph Kimball의 상향식 접근 방식이 포함되며, 이는 데이터 모델링, ETL 프로세스 및 데이터 웨어하우스의 전체 아키텍처에 중점을 두는 측면에서 다릅니다. 또한 ETL 도구(예: Talend, Apache NiFi), 데이터베이스 관리 시스템(예: Teradata, Snowflake, Amazon Redshift) 및 데이터 웨어하우스 개발의 다양한 단계를 촉진하기 위한 여러 전문 소프트웨어 도구, 플랫폼 및 프레임워크가 존재합니다. 보고 및 분석 도구(예: Tableau, Power BI)
AppMaster no-code 플랫폼의 맥락에서 데이터 모델(데이터베이스 스키마) 및 비즈니스 프로세스를 시각적으로 설계하고 관리하기 위한 플랫폼의 강력한 기능은 데이터 웨어하우스를 구축하고 유지하려는 조직에 특히 유용할 수 있습니다. AppMaster 사용하여 개발자는 조직의 특정 요구 사항에 맞는 사용자 정의 데이터 모델 및 스키마 디자인을 생성하여 다양한 차원 및 계층에 걸쳐 데이터를 효율적으로 구성, 저장 및 분석할 수 있습니다. 또한 AppMaster 애플리케이션용 소스 코드를 생성하고 원활한 클라우드 배포를 지원함으로써 데이터 웨어하우스 애플리케이션이 확장 가능하고 지속적으로 증가하는 대용량 데이터를 처리하는 현대 기업의 기본 요구 사항인 고부하 사용 사례에 적합하도록 보장합니다. .
데이터 웨어하우스가 제공하는 많은 이점에도 불구하고 모든 용도에 적합한 단일 솔루션이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 데이터 웨어하우스 구현 여부를 고려할 때 조직은 데이터 볼륨, 복잡성, 지원해야 하는 분석 및 보고 작업 유형 등 다양한 요소를 평가해야 합니다. 또한 데이터 웨어하우스를 구축하려면 시간, 리소스, 인프라 측면에서 상당한 투자가 필요할 수 있으므로 프로젝트를 계획할 때 이를 고려해야 합니다.
요약하면, 데이터 웨어하우스는 조직이 다양한 소스에서 얻은 막대한 양의 데이터를 관리, 저장 및 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 용이하게 할 수 있도록 특별히 구축된 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 변환 및 로드 작업을 효율적으로 처리하고 빠른 쿼리 실행 및 데이터 분석을 가능하게 하는 스키마 및 데이터베이스 아키텍처를 설계 및 구성하기 위한 전문 기술과 방법론을 사용합니다. AppMaster no-code 플랫폼의 맥락에서 사용자는 플랫폼의 강력한 데이터 모델링, 비즈니스 프로세스 관리 및 배포 기능을 활용하여 조직의 요구 사항에 맞는 확장 가능한 고성능 데이터 웨어하우스를 구축하고 유지할 수 있습니다.
