데이터웨어하우스(DW) 아키텍쳐 비교!

안녕하세요 투자하는 개발자 투개자입니다. 오늘은 데이터웨어하우스의 아키텍쳐에 대해 이야기해볼까합니다. 저번시간에 킴벌과 인본방식의 차이를 알아보았습니다. 오늘은 그분들의 데이터웨어하우스 아키텍쳐에 대해 알아보고 그외 다른 데이터웨어파우스 아키텍쳐가 무엇이 있는지 알아보겠습니다.

1. 킴벌 아키텍쳐

킴벌에 아키텍쳐에서 가장 중요한것은 주제영역입니다. 주제별로 DW를 구성하여 각 비즈니스의 주제에 맞게 사용해야한다고 주장했습니다. 서로 다른 이기종의 시스템 데이터에서 키로 연결된 의미있는 데이터를 찾고 해당 데이터를 정규화와 표준화등의 데이터 처리를 거쳐 표준 디멘젼과 팩트를 개발하여 스타스키마를 구축 후 BI화면으로 보여주는 아키텍쳐를 나타냅니다. 이때 디멘젼과 팩트를 개발할 쿼리성능에 따라 BI 퍼포먼스를 결정합니다.

2. 인몬 아키텍쳐

인몬 방식의 아키텍쳐에서 가장 중요한점은 기업 내 모든 데이터를 EDW라고 하는 전사 데이터웨어하우스를 구축하여 데이터를 통합한 후 데이터 마트를 만들어 BI로 배포하는 그림을 지닙니다. 하지만 데이터 마트에는 요약 데이터를 가지고 있기 때문에 보고서에서 최소단위 데이터를 사용하기 위해서는 EDW에 직접 연결해야합니다. 여러 데이터들이 하나의 EDW안에 구성되어있어 사용자가 데이터를 select할때 이루어지는 쿼리가 복잡해질 수 있습니다.

3. 데이터 마트 아키텍쳐

데이터 마트로만 이루어진 아키텍쳐도 존재합니다. 데이터마트 아키텍쳐는 부서기준으로 마트를 구축하는 개념입니다. 낮은 비용과 빠른 개발이 장점이지만, 최종 결과물인 BI 기준으로 마트를 설계했기 때문에 조금이라도 다른 BI화면을 개발하고 싶다면 해당 마트를 사용할 수 없고 처음부터 다시 마트를 개발해야한다는 단점이 존재합니다.