5분 안에 설명되는 데이터 저장소

데이터는 기업 운영, 효율성 향상, 고객 경험 개선, 그리고 중요한 의사 결정 과정에 있어 핵심적인 자원입니다.

이러한 이유로 많은 기업과 조직들이 다양한 출처로부터 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하고 있습니다. 그러나 데이터의 양이 늘어남에 따라, 특히 데이터가 체계적이지 않고 여러 곳에 흩어져 있을 경우, 필요한 정보를 추출하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하는 한 가지 방법은 적절한 데이터 저장소에 데이터를 체계적으로 저장하는 것입니다. 이는 필터링되고 검색이 용이하며, 분석 및 보고에 바로 사용할 수 있는 통합된 데이터 소스를 제공합니다.

출처: aws.amazon.com

본문에서는 데이터 저장소의 정의와 그 이점, 다양한 유형, 그리고 효과적인 활용을 위한 모범 사례들을 상세히 알아보겠습니다.

데이터 저장소란 무엇인가?

데이터 저장소는 연구 또는 비즈니스 활동에서 분석 및 보고 기능을 지원하기 위해 데이터를 체계적으로 모아놓은 라이브러리 또는 아카이브를 의미합니다. 데이터 저장소는 데이터가 저장되는 중심 위치를 지칭하는 일반적인 용어이며, 단일 저장 장치일 수도 있고 여러 장치에 분산된 데이터베이스 집합일 수도 있습니다.

일반적으로 기업은 POS 시스템, CRM 시스템, ERP 시스템, 스프레드시트 등 다양한 소스에서 서로 다른 형태의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 정렬, 정리, 유효성 검사, 형식 변환, 구조화 등의 과정을 거쳐 데이터 저장소에 저장됩니다.

일반적으로, 조직은 분석이나 보고 목적에 맞는 특정 유형의 데이터를 저장소에 별도로 저장합니다. 이렇게 저장된 데이터는 장기 보관되며, 다양한 유형의 분석을 수행하기 위해 여러 번 재사용될 수 있습니다.

일반적인 데이터 저장소는 크게 세 가지 계층으로 구성됩니다.

• 데이터 소스 계층
• 데이터 처리 계층 또는 웨어하우스
• 사용자, 분석가 및 보고 기능으로 구성된 대상 응용 프로그램 계층

데이터 저장소가 필요한 이유는 무엇인가?

고객 접점, 인터넷, 연구 자료, 마케팅 활동, 응용 프로그램 등 다양한 곳에서 데이터가 생성됩니다. 그러나 이러한 데이터는 대개 가공되지 않은 원시 형태이므로, 조직은 이로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 적절한 도구가 필요합니다. 데이터를 체계적으로 구성하고 분석하여 여러 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 데이터 저장소를 구축하는 것이 이러한 문제에 대한 좋은 해결책입니다.

데이터 저장소를 통해 인증된 사용자는 검색, 쿼리 등 다양한 도구를 이용하여 데이터에 쉽고 빠르게 접근, 검색 및 관리할 수 있습니다. 이를 통해 사용자와 기업은 데이터 분석, 연구, 공유 및 보고를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 운영을 간소화하고 데이터에 기반한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, 조직에서 운영 비용이 가장 많이 드는 부서를 확인하고자 할 때, 임대료, 보안 비용, 에너지 비용, 유틸리티 비용 등 관련 데이터를 저장소에 통합할 수 있습니다. 이렇게 중앙 집중화된 데이터를 통해 비용이 가장 많이 발생하는 부서를 분석하고 식별하여, 비용 절감을 위한 더 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 저장소는 연구 및 과학 기관에서 주로 사용되지만, 일반적인 기업 및 조직에서도 다양하게 활용할 수 있습니다.

데이터 저장소의 이점

오늘날 대부분의 조직은 데이터를 더 효율적으로 관리하고 활용하기 위한 방법으로 데이터 저장소를 사용하고 있습니다. 데이터 저장소는 정보 접근성, 관리, 분석 및 보고 용이성 등 다양한 이점을 제공하며, 그 중요성이 지속적으로 증가하고 있습니다.

데이터 저장소의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 향상된 가시성: 신뢰할 수 있는 중앙 위치에 데이터를 저장하면 데이터에 언제든지 접근할 수 있습니다. 반대로, 데이터가 공유되지 않는 응용 프로그램이나 로컬 사일로에 보관되면, 특정 개인이나 소수만이 데이터에 접근할 수 있게 됩니다. 이는 데이터의 가시성과 활용도를 떨어뜨리고, 팀이 데이터에 접근하는 데 더 많은 시간이 걸리거나 추가 리소스가 필요할 수 있습니다.
• 간편한 데이터 접근: 디지털 형태로 저장된 데이터는 쉽게 검색하고 접근할 수 있습니다. 특히 저장소의 데이터에 메타데이터를 추가하면 사용자가 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있게 됩니다.
• 강화된 데이터 보안 및 규정 준수: 데이터가 여러 곳에 분산되어 있을 때보다 중앙 위치에서 데이터를 보호하는 것이 훨씬 쉽습니다. 또한 데이터 저장소를 사용하면 다양한 규제 표준을 저렴하고 효과적으로 준수할 수 있습니다.
• 데이터 재사용성: 데이터 저장소는 분석 및 보고를 위한 다양한 데이터를 포함하고 있습니다. 분석가와 연구원은 동일한 데이터를 사용하여 여러 유형의 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 의미 있는 통찰력 제공: 데이터 저장소에서 적절한 도구를 사용하면 다양한 각도에서 데이터를 분석하여 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 분산된 환경에서 데이터를 분석하는 것보다 훨씬 효과적입니다.

데이터 저장소 유형

데이터 저장소는 정보를 아카이브하는 일반적인 용어입니다. 그러나 대상 응용 프로그램이나 목적에 따라 여러 유형의 저장소가 존재합니다. 데이터 저장소의 주요 유형은 다음과 같습니다.

#1. 데이터 웨어하우스

출처: cloud.google.com

데이터 웨어하우스는 가장 큰 규모의 데이터 저장소 중 하나입니다. 데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 다양한 형식으로 데이터를 수집하여 저장하며, 데이터 구조를 통해 조직은 데이터를 쉽게 구성하고 분석하여 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 정보는 여러 주제를 포괄하며, 일반적으로 특정 목적에 맞게 정리, 필터링 및 정의됩니다.

#2. 데이터 마트

데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 분리된 섹션으로, 재무, 지원, 구매 또는 마케팅 등 특정 비즈니스 기능이나 부서에 초점을 맞춘 데이터 하위 집합을 저장하는 주제 중심 데이터 저장소입니다.

데이터 마트는 일반적으로 데이터 웨어하우스보다 크기가 작습니다. 이를 통해 더 짧은 시간 내에 필요한 데이터에 접근할 수 있어 비즈니스 프로세스 속도가 향상됩니다. 또한, 실행 가능한 통찰력을 빠르게 얻을 수 있는 비용 효율적인 수단을 제공합니다.

#3. 데이터 레이크

출처: microsoft.com

데이터 레이크는 모든 형식의 데이터를 포함하는 대규모 아카이브입니다. 여기에는 비정형, 반정형 및 정형 데이터가 포함됩니다. 데이터 레이크는 메타데이터를 사용하여 대부분 구조화되지 않은 데이터를 분류하고 레이블을 지정합니다. 또한, 데이터 웨어하우스보다 완전한 제어와 더 나은 데이터 거버넌스를 제공합니다.

#4. 데이터 큐브

데이터 큐브는 3개 이상의 차원을 가진 다차원 데이터 저장소로, 다른 유형의 저장소에서 지원하지 않는 복잡한 데이터에 더 중점을 둡니다. 각 차원은 일별, 월별 또는 연간 비용이나 매출과 같은 특정 특성을 나타냅니다. 데이터 큐브를 통해 연구원은 다양한 관점에서 데이터를 평가할 수 있습니다.

참고 자료: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점

데이터 저장소 설계 및 유지 관리를 위한 모범 사례

일반적인 데이터 저장소에는 정보를 저장, 관리 및 보호하는 데 필요한 도구들이 포함되어 있습니다. 여기에는 접근 제어, 인덱싱, 압축, 보고, 암호화 등의 기능이 포함됩니다.

데이터 저장소를 설계하고 생성할 때에는 데이터 파이프라인 엔지니어, 데이터 분석가 및 기타 전문가와 함께 작업해야 하며, 여러 하드웨어 및 소프트웨어 요소도 고려해야 합니다. 또한, 특정 분야에 따라 해당 업계 전문가를 참여시켜야 합니다. 예를 들어 임상 데이터 저장소를 구축하는 경우 의사 및 기타 의료 전문가와의 협력이 필요합니다.

효과적인 데이터 관리 전략에는 다음이 포함됩니다.

✅ 체계적인 파일 정리

✅ 안전한 저장 및 적절한 접근 제어

✅ 버전 관리 및 문서화

✅ 협업 지원

✅ 재사용 및 공유에 대한 명확한 정책

✅ 향후 참조 또는 사용을 위한 데이터 보관 및 보존

데이터 저장소를 설계, 생성 및 관리하는 단계는 산업이나 조직마다 다를 수 있지만, 다음은 몇 가지 모범 사례입니다.

초기 단계에서 범위 제한

처음에는 더 작은 범위의 데이터 저장소를 구축하는 것이 좋습니다. 적은 수의 주제 영역과 데이터 세트를 사용하여 시작하고, 점진적으로 범위를 확장하는 전략을 사용하는 것이 효과적입니다.

올바른 도구 선택

도구는 데이터 저장소를 생성, 저장, 공유, 분석 및 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터 품질과 분석 결과는 사용하는 도구에 따라 달라질 수 있습니다. 다양한 기능을 가진 여러 유형의 도구가 있으므로, 선택하는 도구가 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.

가능한 한 많은 프로세스 자동화

로드 및 유지 관리 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 시간 낭비 및 오류 위험을 줄이도록 노력해야 합니다.

유연하고 확장 가능한 저장소 설계

증가하는 데이터 볼륨, 변화하는 데이터 유형 및 형식을 수용하기 위해서는 확장 가능한 저장소를 설계하는 것이 중요합니다. 이러한 시스템은 현재 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라, 미래에 증가하는 데이터 유형과 볼륨을 지원할 수 있도록 확장 가능해야 합니다. 또한, 다양한 도구 및 최신 기술과 유연하게 작동할 수 있어야 합니다.

데이터 보호

데이터 불일치, 손상 또는 도난은 잘못된 분석 결과와 의사 결정으로 이어질 수 있으므로 데이터 무결성 및 보안을 최우선으로 고려해야 합니다. 적절한 접근 규칙을 설정하고 인증된 사용자에게 업무 수행에 필요한 권한만 부여해야 합니다. 또한, 저장 중이거나 전송 중인 데이터를 암호화해야 합니다. 추가 보호를 위해 다단계 인증과 같은 다른 보안 조치도 고려해야 합니다.

표준 데이터 모델 사용

데이터 모델링은 연구자 및 비즈니스 리더가 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 유용한 정보로 변환하는 데 도움을 줍니다. 일반적으로 데이터 저장소의 정보는 재사용이 가능합니다. 조직은 동일한 데이터를 사용하여 다른 영역에서 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. 데이터는 다양한 프로세스 및 분석 응용 프로그램에서 사용되는 방식에 따라 다양한 컨텍스트를 가질 수 있으므로, 조직은 다양한 분석 요구 사항을 충족하기 위해 여러 데이터 모델을 사용할 수 있습니다.

데이터 인덱싱

데이터 저장소 테이블에 인덱스를 생성하면 쿼리 성능이 향상되므로, 이는 표준 방식으로 적용해야 합니다. 인덱스는 특정 속성을 기반으로 하고 특정 데이터 위치를 가리키는 항목이 있는 구성된 조회 테이블을 제공함으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다.

데이터 저장소의 인덱싱은 사용량에 따라 달라질 수 있습니다. 사용 목적에 따라 가볍거나 광범위할 수 있습니다. 이상적으로 인덱싱 전략은 ETL 프로세스의 속도를 높이는 데 초점을 맞춰야 합니다. 데이터를 변환할 때, 인덱스가 유용한 데이터를 누락하거나 불필요하게 커지지 않고 필요한 정보를 제공하는지 확인하는 것이 중요합니다.

또한, 데이터 저장소의 향상된 쿼리 성능과 인덱싱에 따른 오버헤드 및 유지 관리 비용 간의 균형을 유지하는 것 또한 중요합니다.

참고 자료: SMB에 적합한 최고의 ETL 도구

데이터 저장소의 예

데이터 저장소는 여러 범주로 나눌 수 있습니다.

데이터 저장소의 사용 사례

핀테크, 의료, 전자상거래, 공급망 등 다양한 산업 분야에서 데이터 저장소를 활용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 수집 및 생성하는 방대한 양의 데이터를 최대한 활용하여, 더 나은 통찰력을 얻고 서비스를 최적화하며 더 빠르고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

임상 연구

임상 연구는 데이터 집약적인 분야입니다. 데이터를 최대한 활용하면 의료 산업을 발전시키는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 분석을 통해 과학자 및 기타 전문가는 임상 실험을 심층적으로 분석하여 의료 서비스를 개선하고 생명을 구하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

금융 서비스

금융 서비스 산업은 보유하고 있는 대량의 데이터를 분석하여 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 데이터 분석은 서비스 품질, 효율성 및 수익성을 개선하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 금융 기관에서 데이터 저장소를 사용할 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.

• 중앙 위치에서 데이터를 분석하여 재무 보고서 생성
• AI 기반 자동화된 의사 결정 활성화

마지막 말

데이터는 의사 결정에 필수적인 자산입니다. 그러나 대량의 데이터를 저장하는 조직은 데이터를 수집, 저장, 관리 및 분석할 수 있는 적절한 솔루션이 필요합니다.

이러한 목적을 위해 데이터 저장소는 중요한 데이터를 통합하고 관리하는 솔루션을 제공합니다. 저장소를 통해 조직은 데이터를 분석하고 의미 있는 통찰력을 얻으며, 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 저장소는 다양한 유형의 정보를 중앙 집중식으로 저장하면서, 접근, 검색, 분석 및 관리가 용이한 논리적인 방식으로 데이터를 제공합니다. 또한 조직이 데이터 무결성과 품질을 보호, 공유, 유지 및 보장하고 규제 표준을 준수하도록 돕습니다.

참고: 중소기업부터 대기업까지 사용할 수 있는 최고의 데이터 관리 도구를 알아보세요.