데이터 웨어하우스란 무엇인가?
데이터 웨어하우징(Data Warehousing)은 여러 소스로부터 데이터를 수집하고 관리하여 기업에 중요한 비즈니스 인사이트를 제공하는 접근 방식입니다. 데이터 웨어하우스는 경영진의 의사결정을 지원한다는 목적을 위해 특별히 설계됩니다.
쉽게 말해, 데이터 웨어하우스는 조직의 운영(OLTP) 데이터베이스와는 독립적으로 유지·관리되는 데이터베이스라고 정의할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 여러 애플리케이션 시스템 간의 통합을 가능하게 하며, 통합되고 축적된 과거 데이터를 기반으로 안정적인 분석 플랫폼을 제공함으로써 효율적인 데이터 처리를 지원합니다.
운영 시스템과의 관계
데이터 웨어하우스는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 시스템도 지원합니다. 운영 데이터베이스에 레코드가 계속 쌓일 때 이를 오프로드할 저장 공간을 제공하고, 만약 OLTP 데이터베이스 내에서 직접 수행된다면 성능 저하와 복잡성을 초래할 수 있는 작업들을 대신 처리해 줍니다.
데이터 웨어하우스는 데이터를 다차원 공간에서 일반화하고 중앙 집중화합니다. 데이터 웨어하우스 구축 과정에는 데이터 정제(data cleaning), 데이터 통합(data integration), 데이터 변환(data transformation)이 포함되며, 이는 데이터 마이닝을 위한 중요한 사전 처리 단계로 볼 수 있습니다.
OLAP과 데이터 마이닝의 결합
데이터 웨어하우스는 다양한 입자도(granularity) 수준의 다차원 데이터를 대화형 방식으로 탐색할 수 있는 OLAP(온라인 분석 처리) 도구를 지원하며, 이를 통해 효율적인 데이터 일반화와 데이터 마이닝이 가능합니다.
연관 규칙(association), 분류(classification), 예측(prediction), 군집화(clustering) 등 여러 데이터 마이닝 기능은 OLAP 연산과 통합될 수 있으며, 이를 통해 다양한 추상화 수준에서 지식을 대화형으로 발굴하는 것이 가능해집니다.
물리적으로 분리된 저장소
데이터 웨어하우스는 운영 환경의 애플리케이션 데이터를 변환하여 물리적으로 분리된 저장소에 보관합니다. 이러한 분리 덕분에 데이터 웨어하우스는 트랜잭션 처리, 복구(recovery), 동시성 제어(concurrency control) 같은 메커니즘이 필요하지 않습니다. 데이터 접근 역시 초기 데이터 적재(initial loading)와 데이터 조회(access) 두 가지 작업만 요구되는 것이 일반적입니다.
비즈니스 분석가가 얻는 네 가지 핵심 이점
1. 경쟁 우위 확보
데이터 웨어하우스는 성과를 측정하고 경쟁사보다 앞서 나가기 위한 중요한 조정을 수행할 수 있는 관련 데이터를 제공함으로써 경쟁 우위를 확보하는 데 기여합니다.
2. 생산성 향상
조직을 정확하게 정의하는 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있기 때문에 전반적인 비즈니스 생산성 향상에도 도움이 됩니다.
3. 고객 관계 관리(CRM) 강화
모든 사업 부문, 모든 지점, 모든 시장에서 고객과 제품에 대한 일관된 시각을 제공하기 때문에 고객 관계 관리를 효과적으로 지원합니다.
4. 비용 절감
장기간에 걸쳐 추세, 패턴, 예외 사항을 일관되고 신뢰성 있게 추적함으로써 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다.
효율적인 데이터 웨어하우스를 설계하려면 비즈니스 요구사항을 학습·분석하고 이를 바탕으로 비즈니스 분석 프레임워크를 수립하는 과정이 반드시 필요합니다.
마무리: 건축에 비유하는 정보 시스템 구축
대규모의 복잡한 정보 시스템 구축은 거대하고 복잡한 건물을 짓는 것에 비유할 수 있습니다. 건물의 소유주, 건축가, 시공자가 각자 다른 관점을 가지듯, 정보 시스템 역시 이해관계자마다 서로 다른 관점에서 접근해야 하기 때문입니다.