데이터 웨어하우스DW
Data Warehouse
여러 곳의 데이터를 분석하기 좋게 통합하고 정리해 두는 저장·분석 체계예요.
쉽게 비유하면
부서별 장부를 같은 기준으로 맞춰 모아 둔 경영 분석용 자료실과 같아요.
조금 더 자세히
주문, 고객, 회계 같은 여러 시스템의 데이터를 모아 과거 추이와 조직 전체 현황을 분석해요. 대량 집계와 분석 질의에 맞춰 설계해요.
실시간 주문 처리를 하는 운영 데이터베이스와 주된 목적이 달라요. 데이터 형식과 적재 주기는 구성에 따라 다르며, 반정형 데이터를 지원하는 제품도 있어요.
왜 생겼나요
부서마다 다른 숫자를 보고하거나 운영 시스템에서 무거운 분석을 돌리는 문제를 줄이기 위해 별도 분석 기반을 만들게 됐어요.
어떻게 작동하나요
- 1. 수집 여러 업무 시스템에서 데이터를 가져와요.
- 2. 기준 통합 고객 식별자와 매출 기준 같은 차이를 맞춰요.
- 3. 분석 제공 정리된 테이블을 SQL이나 BI 도구로 분석해요.
활용 예시
- 연도별 매출 추이
- 부서 간 통합 지표
- 고객별 구매 이력 분석
데이터 웨어하우스 vs 데이터 레이크
| 데이터 웨어하우스 | 데이터 레이크 | |
|---|---|---|
| 중심 목적 | 정리된 공통 기준으로 분석과 보고 | 다양한 원천을 보관하고 여러 용도로 처리 |
| 데이터 준비 | 분석용 모델과 정의를 중심으로 정리 | 원본과 정제된 영역을 함께 둘 수 있음 |
| 관계 | 레이크 등 다른 저장 기반과 함께 사용 가능 | 웨어하우스 기능과 결합한 구성도 가능 |
흔한 오해
DW에 모으면 데이터가 모두 실시간이고 정확한가요?
적재 지연과 원천 오류는 남을 수 있어요. 갱신 주기, 품질 검사와 지표 정의를 함께 관리해야 해요.
이렇게 쓰여요
경영 지표 통합
“각 시스템의 숫자를 DW에서 같은 기준으로 정리하고, 대시보드는 그 데이터를 보게 하자”라고 이야기해요.
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