개요

고성능 데이터 웨어하우스 솔루션 활용

비즈니스 인텔리전스 이니셔티브를 지원하고 의사결정을 가속화하려면, 이질적인 소스의 데이터 볼륨을 수집하고 분석하는 데 최적화된 유연한 기반이 필요합니다.

IBM 데이터 웨어하우스 솔루션은 통합 어플라이언스로서 또는 온프레미스, 클라우드에서 사용 가능합니다. 보다 깊고 빠른 분석을 위해 머신 러닝과 AI가 적용된 이 솔루션은 쿼리의 효율화를 위한 공통 SQL 엔진도 공유합니다. IBM 데이터 웨어하우스는 하이브리드 클라우드 배치의 지원을 위해 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼에서도 사용 가능합니다.

읽기: "The Forrester Wave: Data Management for Analytics, Q1 2020"에서 IBM을 리더로 선정한 Forrester

데이터 웨어하우징에 IBM을 선택해야 하는 이유

하이브리드 멀티클라우드

멀티클라우드 접근 방식을 사용하여 벤더 종속성을 제거합니다. 하이브리드 클라우드 데이터 플랫폼인 IBM Cloud Pak® for Data에서 실행됩니다.

조정 가능한 확장

IBM Cloud®의 데이터 웨어하우스에 대한 탄력적 가격 책정을 통해 독립적으로 스토리지와 컴퓨팅을 스케일링합니다. 필요한 기능에 대해서만 비용을 지불합니다.

인사이트 확보의 토대

기업 전체에서 AI를 운용함으로써 정형, 비정형 및 지리공간 데이터의 모든 가치를 구현합니다.

Vektis

IBM Db2® Warehouse on Cloud가 이 의료 정보 서비스 제공업체에게 증가하는 고객 분석 요구사항에 맞게 적절하게 스케일링할 수 있는 유연성과 기능을 어떻게 제공하는지 알아봅니다.

리소스

AI의 파워 활용

최신 데이터 및 AI 플랫폼이 보다 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 회사 데이터를 통합하는 방법에 대해 IBM 및 Sirius 전문가들이 토론합니다.

하이브리드 데이터 웨어하우스를 통한 유연성 확보

이 보고서는 최우수 기업들이 하이브리드 데이터 웨어하우스 아키텍처를 사용할 가능성이 두 배 가까이 높은 이유에 대해 설명합니다.

데이터 증가와 복잡성을 지원

데이터 웨어하우스 솔루션이 데이터의 복잡성과 불균형을 해소하는 방법을 Aberdeen Group에서 검토합니다.

클라우드에서 Netezza 사용

Netezza는 IBM Cloud 및 AWS에서 제공됩니다.

보다 정확하게 리소스 요구사항 충족

IBM Db2 Warehouse Flex One은 1TB 미만의 데이터 볼륨을 보다 잘 지원하는 클라우드 데이터베이스입니다.

벤더 종속성이라는 스트레스 해소

완벽하게 관리되는 탄력적 IBM Db2 Warehouse on Cloud 제품은 AWS에서 사용 가능합니다.

데이터 웨어하우스에 대한 자세한 정보

데이터 웨어하우스의 개념

데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 데이터를 하나의 중앙 데이터 저장소로 집계함으로써 분석, 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 AI를 지원하는 시스템입니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)라고도 하는 이 기능을 통해, 기업들은 기존의 관계형 데이터베이스로는 처리할 수 없었던 페타바이트급 데이터에 대해 정교한 분석을 실행할 수 있습니다. 분석을 더욱 개선하기 위해, 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션을 추가할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 시스템은 단순한 스토리지 그 이상입니다. 데이터 통합이 가능하도록 데이터 파이프라인이 구축되어 있습니다. 파이프라인 인프라에는 추출, 변환, 로드(ETL)로 알려진 프로세스 또는 추출, 로드, 변환(ELT)으로 알려진 프로세스가 포함됩니다. 이 프로세스에서는 여러 소스의 데이터가 수집되고 정리되며 변환됩니다. ETL 프로세스의 경우, 데이터는 IBM DataStage 등의 데이터 통합 소프트웨어를 사용하여 데이터 웨어하우스에 로드되기 전에 변환됩니다. ELT 프로세스에서는 데이터가 데이터 웨어하우스 자체 내에서 변환됩니다.

데이터 웨어하우스 플랫폼 선택

오늘날의 복잡한 분석 워크로드에는 매우 다양한 종류의 데이터 소스와 유형이 포함되어 있습니다. 이러한 범위에는 온프레미스에 상주하는 정형 트랜잭션 데이터에서부터 사물인터넷(IoT) 센서와 모바일 디바이스에서 유입되는 비정형, 클라우드 생성 데이터까지가 모두 포함됩니다. 가장 강력한 인사이트를 얻을 수 있도록, 비즈니스 분석 팀에서는 이 모든 데이터를 통합해야 합니다. 올바른 데이터 웨어하우스 플랫폼 또는 솔루션 조합을 선택하면 결과를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스
클라우드에서 생성된 데이터를 분석하려면 클라우드 기반 데이터 웨어하우스가 가장 적합할 수 있습니다. 이를 이용하면 상주 위치에서 데이터를 분석하여 결과를 가속화하고 복잡성을 줄일 수 있습니다. 또한 클라우드 솔루션의 배치 속도, 신속한 확장성 및 예산 유연성을 확보할 수도 있습니다.

온프레미스 데이터 웨어하우스

데이터가 이미 온프레미스에 존재하거나 정부 규정이 지역이나 국경선 간의 데이터 이동을 제한하는 경우에는 온프레미스 데이터 웨어하우스가 최상의 선택일 수 있습니다. 다시 말하면, 상주 위치에서 데이터 분석의 효율성을 얻을 수 있으며 많은 양의 데이터를 다른 환경으로 이동하는 비용을 제거할 수 있습니다. 분석 대기 시간을 최소화하면서도 데이터에 대한 엄격한 통제를 유지할 수도 있습니다.

통합 데이터 웨어하우스 어플라이언스

하드웨어와 소프트웨어를 결합하는 통합 분석 솔루션은 기존의 "소프트웨어 정의형" 데이터 웨어하우스 운영의 관리 부담을 최소화하면서도 고성능을 제공할 수 있습니다. 이 솔루션은 빠르게 증가하는 데이터 볼륨은 물론 다양한 데이터 소스와 유형을 지원합니다. 여기에는 고급 분석 이니셔티브를 지원하기 위한 최신 데이터 사이언스 기술(예: 머신 러닝 또는 AI)이 포함될 수 있습니다.

하이브리드 환경

많은 기업들은 플랫폼 조합의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 접근 방식을 활용하는 핵심은 솔루션이 공통 기반 플랫폼을 갖도록 보장하는 것입니다.  이는 공통 SQL 엔진, 임베디드 분석 기능, 공통 툴 및 기본 데이터 소프트웨어를 공유할 수 있습니다.

또한 사용자는 데이터의 수집, 구성 및 분석 방법을 현대화하는 IBM Cloud Pak for Data 등의 통합 데이터 및 AI 플랫폼을 고려할 수도 있습니다. 이는 하이브리드 멀티클라우드 배치의 지원을 위해 Red Hat® OpenShift® 오픈 소스 플랫폼을 기반으로 구축되었으며, AI를 통한 혁신을 추진하도록 설계된 다양한 데이터 관리, 통합 및 분석 기능들 중 IBM Db2 Warehouse가 포함되어 있습니다.

데이터베이스 vs. 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크

서로 다른 각각의 데이터 스토리지 시스템은 데이터의 사용 방법은 물론 저장해야 할 데이터의 유형과 볼륨에 맞게 조정되어 있습니다.

데이터베이스는 정형 데이터를 보관하며, 수용할 수 있는 데이터의 볼륨에 제한이 있습니다. 이는 빠른 조회와 트랜잭션 처리에 주로 사용됩니다.

데이터 웨어하우스 또한 정형 데이터를 보관하지만, 이는 여러 소스에서 가져온 방대한 양의 현재 및 과거 데이터를 모두 수용할 수 있습니다. 데이터는 운영 데이터 분석에 사용될 수 있도록 스키마로 구성됩니다.

마지막으로, 데이터 레이크는 정형, 반정형 및 비정형 등 방대한 양의 원시 데이터를 보관함으로써 이전에는 액세스할 수 없었던 데이터의 심층 분석을 가능하게 합니다. 데이터는 단지 저장될 뿐 스키마로 구성되지는 않습니다. 이는 필요할 때까지는 변환되지 않습니다. 데이터 레이크는 일반적으로 빅데이터 분석 플랫폼(예: Apache Hadoop)에서 구축됩니다.

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