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오늘날 데이터 기반의 세상에서 많은 조직에게 데이터에 접근하고 분석하는 것이 여전히 먼 목표라는 것을 믿기 어렵습니다.
시장에서 생존하고자 하는 조직은 새로운 기술과 분석 공간의 트렌드에 발맞춰야 하며, 이를 통해 경쟁 우위를 강화하고 ROI를 극대화할 수 있습니다.
임베디드 분석과 데이터 웨어하우징 도구 및 프로세스는 조직이 모든 데이터를 중앙 집중화하여 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 돕고, 팀이나 역할에 관계없이 사용자들에게 실시간으로 더 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리도록 안내합니다.
본 기사에서는 데이터 웨어하우징 주제를 더 깊이 파고들어, 데이터 웨어하우징이 조직이 비즈니스 의사결정과 성과를 가속화하고 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다.
데이터 웨어하우스란 무엇인가요?
데이터 웨어하우스는 비즈니스 정보의 중앙 저장소 역할을 하도록 설계된 데이터 관리 시스템의 한 유형입니다 (데이터베이스, 데이터 레이크 또는 데이터 카탈로그와 혼동해서는 안 됩니다). 특히 데이터 분석을 지원하는 비즈니스 인텔리전스 (BI) 활동을 지원합니다. 데이터는 일반적으로 트랜잭션 시스템, 관계형 데이터베이스, 애플리케이션 로그 파일 등 여러 소스에서 주기적으로 데이터 웨어하우스로 흐릅니다.
일반적으로 사용자는 분석 애플리케이션, SQL 클라이언트 또는 BI 도구를 통해 데이터 웨어하우스의 데이터에 접근합니다.
데이터 웨어하우징이란 무엇인가요?
데이터 웨어하우징(DW)은 데이터 웨어하우스를 구축하고 사용하는 데 도움을 주는 프로세스와 기술의 결합체입니다. 데이터 웨어하우징 프로세스는 오직 쿼리 및 분석을 수행하는 데만 사용되며, 종종 과거 데이터를 포함하고 있어 사용자가 특정 기간 동안 데이터를 분석하기 쉽고, 머신러닝 알고리즘 및 예측 분석 기법을 적용하여 미래에 대한 예측을 할 수 있도록 합니다. 데이터 웨어하우징은 데이터 통합, 데이터 통합(consolidation), 데이터 정제(cleaning)를 포함합니다.
다시 말해, 데이터 웨어하우징은 데이터를 통찰력으로 변환하고, 사용자가 적시에 사용할 수 있도록 만드는 프로세스이며, 이를 통해 더 빠른 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.
데이터 웨어하우징은 어떻게 작동하나요?
데이터 웨어하우징 프로세스는 관계형 데이터 및 기타 데이터 소스를 분석만을 목적으로 하는 다차원 스키마로 변환합니다. 이 변환 과정에서 쿼리와 검색 속도를 높이기 위해 메타데이터가 생성됩니다. 이 계층 위에는 ‘고객’ 또는 ‘제품’과 같은 이해하기 쉬운 비즈니스 언어로 복잡한 데이터를 구성하고 매핑하는 의미론적 계층(semantic layer)이 놓여 있어, 분석가들이 데이터베이스 테이블 이름을 알 필요 없이 포괄적인 데이터 분석을 신속하게 구축할 수 있습니다. 마지막으로, 분석가 계층이 의미론적 계층 위에 놓여 승인된 사용자에게 데이터에 대한 접근 권한을 부여하고, 데이터를 시각화하고 해석하는 데 도움을 줍니다.
데이터 웨어하우징과 데이터 분석
데이터 웨어하우징과 데이터 분석은 같은 것 같을 수 있으며, 방식 면에서 매우 유사하고 상호 관련되어 있지만, 두 개념은 서로 다른 프로세스입니다. 데이터 웨어하우징은 모든 조직 데이터를 하나의 공통 데이터베이스로 통합하는 데 초점을 맞춘 프로세스인 반면, 데이터 분석은 원시 데이터를 분석하고 얻은 통찰력으로부터 결론을 도출하는 모든 것을 의미합니다. 데이터 분석 프로세스는 데이터 웨어하우징 프로세스가 완료된 후에만 시작될 수 있습니다.
데이터 웨어하우징은 왜 중요한가요?
잘 구축된 데이터 웨어하우징 프로세스는 모든 성공적인 분석 소프트웨어의 기반입니다. 그 주요 기능은 대시보드 및 보고서와 같은 모든 분석 도구에 동력을 공급하여 데이터 사용자를 더 잘 지원하는 것입니다. 데이터 웨어하우징은 사용자에게 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 마케팅 전략, 제품 개발부터 인사 및 예산 책정에 이르기까지 모든 것에서 조직 내 모든 사람이 올바른 결정을 내리도록 돕습니다.
데이터 웨어하우징의 이점
데이터 웨어하우징은 수많은 이점을 제공하지만, 그중 가장 좋은 몇 가지는 다음과 같습니다.
의사결정 프로세스 가속화 – 데이터 웨어하우징은 데이터 사용자가 다양한 데이터 세트에 접근할 수 있는 속도를 개선하여, 결과적으로 모든 사람이 더 빠르게 실행 가능한 통찰력을 도출하기 쉽게 만듭니다. 데이터를 목적 있는 정보로 변환함으로써, 비즈니스 사용자는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석을 수행하고 쉽게 더 유용한 보고서를 만들 수 있습니다.
일관성 보장 – 데이터 웨어하우스는 수집된 모든 데이터에 균일한 형식을 적용하도록 프로그래밍되어, 조직이 수많은 소스 시스템으로부터 일관되고 관련성 있는 데이터를 수집할 수 있게 합니다. 그리고 모든 부서와 소스의 데이터가 표준화되므로, 모든 비즈니스 사용자는 다른 모든 부서와 일치하는 결과를 산출할 수 있습니다. 표준화된 데이터는 또한 질의 과정에서의 오류 위험을 줄이고 전반적인 정확도를 향상시킵니다.
데이터 보안 강화 – Forbes가 수행한 데이터 문제에 대한 설문조사에 따르면, 데이터 관련 복잡성은 기업에 매년 5백만 달러 이상의 손실을 초래하는 것으로 나타났습니다. 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용하고, 악성 SQL 코드를 차단하는 “슬레이브 읽기 전용” 설정과 암호화된 열과 같은 고급 보안 기술을 활용하면, 모든 데이터 소스를 통합하고 보호할 수 있습니다. 이는 데이터 유출 위협을 크게 감소시키므로, 사용자는 고객 데이터가 잘 관리되고 안전하게 보관된다는 확신을 가질 수 있습니다.
이력 정보 확보 – 과거 데이터는 일반적으로 트랜잭션 데이터베이스에 저장되거나 트랜잭션 시스템에서 보고서를 생성하는 데 사용될 수 없지만, 데이터 웨어하우스는 과거 정보를 저장하여 의사결정권자가 다양한 기간과 추세를 분석하고 미래 예측을 수행하며 지속적인 비즈니스 개선을 추진하기 쉽게 만듭니다.
시간 절약 – 사용자가 동일한 플랫폼에서 수많은 소스로부터 중요한 비즈니스 정보에 신속하게 접근할 수 있으므로, 데이터를 검색하는 데 시간을 낭비하는 대신 그 가치에 집중할 수 있습니다. 비즈니스 사용자의 시간을 절약하는 또 다른 점은 IT 지원이 거의 없어도 스스로 데이터를 쿼리할 수 있다는 것인데, 이는 일석이조의 상황입니다. 사용자는 IT가 보고서를 생성하기를 기다릴 필요가 없고, 반면에 IT는 이 작업에서 자유로워져 가장 중요한 곳에 전문 지식을 집중할 수 있습니다.
더 높은 ROI 창출 – 데이터 웨어하우징 프로세스를 성공적으로 구현한 조직은, 데이터를 더 잘 이해하고 사용하도록 돕기 위해 임베디드 분석 솔루션에 아직 투자하지 않은 조직보다 더 높은 비율로 수익을 창출하면서 돈을 절약합니다.
데이터 웨어하우징은 어떻게 비즈니스 의사결정을 가속화하나요?
우선적으로, 이전에 논의했듯이, 효율적인 데이터 웨어하우징은 데이터 준비 및 분석 시간을 가속화할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석의 세계에서, 데이터 웨어하우징은 데이터 저장의 백본 역할을 하며, 일상적인 운영 결정부터 조직 전체의 비즈니스 확장 결정에 이르기까지 모든 것을 알려주기 위해 복잡한 쿼리를 제공하고 수행하며 여러 데이터 세트를 비교합니다.
이를 용이하게 하기 위해, 임베디드 분석/BI 솔루션은 세 가지 포괄적인 활동을 포함합니다: 데이터 정제(일반적으로 추출, 변환, 로드 [ETL] 기술을 통해 용이하게 함), 데이터 저장, 그리고 데이터 분석입니다. 데이터 웨어하우징은 이 모든 것을 하나로 묶고 통합, 요약 및 변환하여 연구하고 분석하기 쉽게 만드는 프로세스입니다.
그런 다음, 추세, 패턴 및 통찰력을 분석하기 위해 데이터를 쿼리하는 쉬운 방법을 제공하고, 임베디드 대시보드 및 임베디드 보고서를 통해 데이터를 시각화하고 공유합니다.
데이터 웨어하우징과 분석을 원활하게 함께 작동시키면, 전체 데이터 분석의 이점을 잠금 해제하고 비즈니스 의사결정을 가속화할 수 있습니다. 데이터 웨어하우징과 분석 도구를 결합하면, 데이터 사용자가 쿼리를 실행하여 데이터를 즉석에서 변환하고 결과적으로 매번 최상의 결정을 내릴 수 있도록 구조화되고 비구조화된 대량의 데이터를 동기화하고 저장하는 것이 가능해집니다.
Reveal 임베디드 분석 소개
Reveal은 팀과 고객이 임베디드 인텔리전스로 데이터 통찰력을 주도하고, 시장 출시 시간을 가속화하며, 앱의 사용자 경험을 혁신할 수 있도록 하는 엔드투엔드 셀프서비스 임베디드 분석 솔루션입니다. 오늘날 가장 현대적인 아키텍처를 염두에 두고 임베딩을 중심으로 구축된 Reveal의 강력한 API는 애플리케이션에 임베디드 분석을 통합하는 복잡성을 제거하고, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Google BigQuery, Amazon Redshift 등 모든 SQL 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 데이터를 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.
Reveal의 임베디드 분석 플랫폼은 대화형 데이터 시각화, 화이트 라벨 기능, 머신러닝 및 AI를 포함한 고급 분석, 드릴다운, 협업, 공유, 그리고 드래그 앤 드롭 대시보드 생성 경험을 제공합니다. 사용자는 언제 어디서든 쉽게 접근하여 영향력 있는 대시보드를 생성할 수 있습니다.
Reveal SDK를 다운로드하거나 빠른 제품 데모를 예약하여 Reveal에 대해 더 많이 알아볼 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정
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