데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 마트(Data Mart)는 매우 폭넓은 분야의 애플리케이션에서 활용되고 있습니다. 기업 경영진은 여기에 저장된 데이터를 바탕으로 데이터 분석을 수행하고 전략적 의사결정을 내립니다. 특히 일부 기업에서는 데이터 웨어하우스가 계획 → 실행 → 평가로 이어지는 '폐쇄 루프(Closed-loop)' 피드백 시스템의 핵심 요소로 자리 잡아 기업 경영 전반을 지원합니다.
데이터 웨어하우스의 활용 분야와 진화 단계
데이터 웨어하우스는 은행·금융 서비스, 소비재 및 유통 산업, 그리고 수요 기반 생산을 포함한 통제 제조 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 일반적으로 데이터 웨어하우스는 사용 기간이 길어질수록 더욱 발전하며, 이러한 진화는 다음과 같은 여러 단계를 거쳐 이루어집니다.
1단계 – 문서 생성과 질의 응답: 초기 데이터 웨어하우스는 주로 보고서 생성과 사전에 정의된 질의(Query)에 대한 응답에 활용됩니다. 요약 정보와 상세 정보를 분석하고 그 결과를 문서나 차트 형태로 표시하는 데 쓰입니다.
2단계 – 전략적 다차원 분석: 이후 데이터 웨어하우스는 전략적 목적으로 확장되어 다차원 분석(Multidimensional Analysis)과 정교한 슬라이스 앤 다이스(Slice-and-dice) 연산을 수행합니다.
3단계 – 지식 발견과 의사결정: 마지막 단계에서는 데이터 마이닝 도구를 활용해 지식 발견(Knowledge Discovery)과 전략적 의사결정을 지원합니다. 이러한 관점에서 데이터 웨어하우징 도구는 접근 및 검색 도구, 데이터베이스 보고 도구, 데이터 분석 도구, 데이터 마이닝 도구로 분류할 수 있습니다.
비즈니스 사용자는 메타데이터(Metadata)를 통해 데이터 웨어하우스에 어떤 데이터가 있는지 파악하고, 그 내용을 어떻게 구축하는지, 분석 도구로 결과물을 어떻게 검증하는지, 그리고 분석 결과를 어떻게 시각화해 표현할 수 있는지 아는 수단을 반드시 갖추어야 합니다.
데이터 웨어하우스 애플리케이션의 세 가지 유형
데이터 웨어하우스 애플리케이션은 크게 정보 처리, 분석 처리, 데이터 마이닝의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
1. 정보 처리(Information Processing)
교차표(Crosstab), 표, 차트 또는 그래프를 활용한 질의, 기초 통계 분석, 보고서 작성 기능을 제공합니다. 최근에는 웹 브라우저와 통합된 저비용 웹 기반 접근 도구를 구축하는 것이 하나의 추세로 자리 잡았습니다.
2. 분석 처리(Analytical Processing, OLAP)
슬라이스 앤 다이스(Slice-and-dice), 드릴다운(Drill-down), 롤업(Roll-up), 피벗(Pivoting) 등 기본적인 OLAP 연산을 제공합니다. 주로 요약 형태와 상세 형태를 모두 갖춘 과거(Historical) 데이터를 대상으로 작동합니다. 온라인 분석 처리(OLAP)가 일반 데이터 처리보다 갖는 가장 큰 강점은 바로 데이터 웨어하우스 정보에 대한 다차원 데이터 분석 능력입니다.
3. 데이터 마이닝(Data Mining)
숨겨진 패턴과 연관성을 발견하고, 분석 모델을 구축하며, 분류(Classification)와 예측(Prediction)을 수행하고, 시각화 도구를 통해 마이닝 결과를 제시함으로써 지식 발견을 실현합니다.
OLAP와 데이터 마이닝의 차이점
데이터 마이닝은 OLAP보다 더 자동화되고 심층적인 분석을 수행한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 특성 덕분에 데이터 마이닝은 더 폭넓은 소프트웨어 적용 가능성을 지니고 있으며, 비즈니스 관리자가 보다 적합한 고객층을 찾아 효과적으로 다가갈 수 있도록 돕습니다. 나아가 시장 점유율 확대와 수익 증대로 이어질 수 있는 핵심 비즈니스 인사이트를 얻는 데 결정적인 역할을 합니다.