데이터 웨어하우스가 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 강화하기

오늘날 데이터에서 통찰력을 수집, 구성 및 공개하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 인간, 제품 및 사물을 포함한 다양한 소스에서 데이터 스트리밍이 폭발적으로 증가하면서 이제 데이터는 비즈니스 성공의 척도가 되었습니다. 이러한 데이터의 중앙 집중식 리포지토리인 데이터 웨어하우스는 기업에서 다양한 역할을 수행하는 개인에게 해답을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

테라데이타는 데이터 웨어하우스(DWH)를 제품이 아닌 프로세스로 간주하며, 데이터를 수집하고 관리하여 한때 대답할 수 없었던 비즈니스 질문에 답하기 위해 끊임없이 진화하고 학습하는 접근 방식입니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)는 이 개념을 조직 수준으로 확장하여, 여러 사용자와 팀이 애드혹 검색 및 드릴다운 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.

데이터 웨어하우스에는 여러 가지 유형이 있지만 일반적으로 다음과 같습니다:

주제 지향적

구성원들은 매일 작업하는 사업부 및 프로세스와 관련된 주제를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다.

일관되게 데이터 통합

데이터 형식과 값은 사용자가 이해할 수 있는, 완전하고 정확한 데이터를 보장하기 위해 모든 테이블에서 표준화됩니다. 이 데이터에는 무결성이 유지되어야 합니다. 즉, 데이터는 해당 고객의 기록 없이 구매 거래 내역을 표시할 수 없습니다.

실시간 업데이트

변경 사항은 시간이 지남에 따라 추적되어 효과적인 기업 메모리로 남게 됩니다. 모든 데이터는 유지되어야 하며 업데이트가 발생할 때 부정적인 영향을 받지 않아야 합니다.

엔터프라이즈 역량 강화

잘 설계된 데이터 웨어하우징 프로세스는 조직의 문화, 전략 및 궤적을 다음과 같이 변환할 수 있습니다:

• 기능 단위 간에 정보 공유 - 서로 다른 데이터 소스를 한 곳에 모아 기업에 존재할 수 있는 데이터 사일로를 줄이고 데이터 일관성을 보장할 수 있습니다.
• 중요한 비즈니스 해답을 신속하고 정확하게 제공하고 다양한 관점을 통합 - 가장 어려운 비즈니스 질문에 대한 해답을 효율적으로 제공하여 의사 결정자가 올바른 전략적 선택을 할 수 있도록 지원합니다.
• 단일 버전의 정보를 제공 - 조직의 모든 구성원들은 같은 정보를 사용하여 작업하여 비즈니스 상태에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 이러한 수준의 범용 액세스는 더 많은 시민 데이터 과학자가 가치를 더할 수 있으므로 IT 부서의 부담을 덜어줍니다.

이러한 기능을 통해 기업은 분석 속도와 유연성을 높이고 액세스 가능한 데이터 프로세스를 간소화하고 고객 행동에 대한 이해도를 향상시킬 수 있습니다.

역사

데이터 웨어하우스에 대한 아이디어는 1960년대와 1970년대에 처음 형성되었지만, Barry Devlin과 Paul Murphy가 1988년에 IBM Systems Journal paper에 쓴 “회사 내 정보 시스템 활동의 다양한 요소를 한데 모을 수 있는 회사 데이터의 통합 웨어하우스”의 필요성에 대한 기사가 출판되었을 때 획기적인 순간이 찾아 왔습니다.

인터넷 보급이 확장되고 스마트폰이 등장하면서, 클라우드 컴퓨팅은 전 세계에서 생성되고 거래되는 폭발적인 데이터를 관리하는 실행 가능한 옵션이 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 기반의 as-a-service로 제공되는 새로운 유형의 데이터 웨어하우스를 도입했습니다.

테라다데이타의 관점

40년 이상 동안 테라데이타는 데이터 웨어하우스 설계 및 개발의 최전선에 있었습니다. 테라데이타 Vantage를 통해 이러한 전문 지식과 독창성을 클라우드의 유연성 및 확장성과 결합합니다.

테라데이타 Vantage는 데이터를 100% 활용하여 언제 어디서나 무엇이든 분석하는 최고의 하이브리드 클라우드 데이터 애널리틱스 소프트웨어입니다. 이 솔루션은 규모면에서 업계 최고의 성능을 발휘하도록 구축되고 가격이 책정되었으며 현재 시스템과 간편하게 통합할 수 있습니다. 테라데이타 Vantage는 요구 사항이나 진화하는 기술에 관계없이 유연성과 제어 기능을 제공합니다.

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