EDW(Enterprise Data Warehouse)란?

EDW(Enterprise Data Warehouse)

EDW는 기업의 다양한 데이터를 통합하고 분석할 수 있도록 중앙에 저장하는 데이터 관리 시스템입니다. 이번 글에서는 EDW의 개념, 필요성, 구성 요소, 구축 과정, 장단점 등을 자세히 설명하겠습니다.

 

 

1. EDW란 무엇일까요?

EDW는 전사적 데이터 웨어하우스를 의미하며, 기업 내 여러 부서와 시스템에서 생성된 데이터를 하나의 중앙 저장소에 통합해 관리하고 분석할 수 있게 하는 데이터 아키텍처입니다.

• 중앙 집중식 데이터 관리: 모든 데이터를 한 곳에서 관리하여 일관성과 접근성을 제공합니다.
• 효율적인 데이터 분석 지원: 대용량 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스 인사이트를 제공합니다.

2. EDW의 필요성

1. 데이터 일관성과 정확성 확보
   여러 부서와 시스템에서 생성된 데이터를 중앙에서 관리하므로 데이터의 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다.
2. 빠른 데이터 분석과 보고서 생성
   대용량 데이터를 신속하게 처리하여 경영진과 부서에서 필요한 보고서를 빠르게 생성할 수 있습니다.
3. 효율적인 의사결정 지원
   데이터 기반의 의사결정을 통해 경쟁력을 높이고 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다.

3. EDW의 구성 요소

데이터 소스	ERP, CRM, SCM 등 다양한 시스템에서 데이터를 추출합니다.
ETL 도구	데이터 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)를 수행하여 데이터를 정제합니다.
데이터 웨어하우스	통합된 데이터를 저장하고, 분석할 수 있도록 구조화된 중앙 저장소입니다.
BI 도구	분석과 시각화를 통해 인사이트를 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.

4. EDW 구축 과정

1. 요구사항 분석 및 계획 수립
   기업의 데이터 관리 요구사항을 분석하고, 구축 목표와 범위를 설정합니다.
2. 데이터 모델링
   데이터 구조를 설계하고, 어떤 데이터를 어떻게 저장하고 관리할지 정의합니다.
3. ETL 설계와 개발
   각 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 변환 및 정제하여 웨어하우스에 적재할 방안을 설계하고 개발합니다.
4. 데이터 웨어하우스 구축
   데이터베이스를 설치하고, 설계된 데이터 모델을 기반으로 데이터 웨어하우스를 구축합니다.
5. BI 도구 연동과 테스트
   분석과 시각화 도구를 연동하고, 데이터 분석 및 보고서 생성 테스트를 진행합니다.

5. EDW의 장단점

장점	단점
데이터 통합 관리로 일관성과 정확성 확보	초기 구축 비용이 높고, 시간이 많이 소요됨
대용량 데이터 분석과 빠른 보고서 생성	유지보수와 업그레이드 비용이 지속적으로 발생
데이터 기반 의사결정 지원	데이터 보안과 접근 관리가 필요함

6. EDW 구축 시 주의할 점

1. 데이터 품질 관리
   데이터의 정확성과 최신성을 유지하기 위한 지속적인 관리가 필요합니다.
2. 보안 체계 강화
   중앙에 모든 데이터가 모이므로 접근 제어, 암호화 등 보안 체계를 강화해야 합니다.
3. 확장성 고려
   데이터가 지속적으로 증가하므로 확장성과 성능을 고려한 설계가 필요합니다.

간단요약

1. EDW는 기업의 데이터를 중앙에서 통합 관리하고 분석할 수 있는 데이터 웨어하우스입니다.
2. 데이터 소스, ETL 도구, 데이터 웨어하우스, BI 도구로 구성되며, 데이터 일관성과 분석 효율성을 제공합니다.
3. 데이터 품질 관리, 보안, 확장성을 고려해 구축해야 하며, 초기 비용과 유지보수 부담이 있습니다.