데이터 웨어하우스는 적시에 비즈니스 인텔리전스(BI)를 제공하는 데 필요한 고속 SQL 쿼리를 수행하기 위한 정형 데이터의 저장에 최적화된 스토리지 시스템입니다. 고속 트랜잭션 처리에서 예측 분석에 이르기까지, 데이터 웨어하우스는 기업에서 BI를 강화하기 위해 사용하는 사실상의 스토리지 표준으로서 수십 년의 역사를 지니고 있습니다.
데이터 웨어하우스의 장점은 다음과 같습니다:
업계에서 가장 고도화된 네이티브 스케일-아웃 파일, 오브젝트 스토리지 제공 솔루션인 퓨어스토리지 플래시블레이드(FlashBlade™)를 관리할 수 있는 퓨어1(Pure1®) 셀프-서비스 인스턴스를 체험하세요.
유용한 정보를 추출하기 위해 비즈니스의 여러 부문에서 데이터를 취합하는 실행 계획은 비즈니스가 성장함에 따라 복잡해질 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 해당 정보를 단일 데이터베이스 및 데이터 모델로 통합하는 안정적인 방법을 제공함으로써 애널리스트가 쿼리를 실행할 수 있도록 지원합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
사용자가 데이터 웨어하우스에서 사용하는 데이터베이스는 관계형이므로, 데이터는 정형화되어 열과 행으로 구성된 테이블에 저장됩니다. 이러한 테이블은 쓰기 중에 정의되는 스키마에 따라 체계화됩니다.
변환 단계가 데이터 웨어하우스 외부에 있는 ODS에서 처리되는 경우, 이를 ETL(추출, 변환, 로드)이라고 합니다. 데이터 웨어하우스에서 변환을 내부적으로 처리할 경우, 이를 ELT(추출, 로드, 변환)라고 합니다. ETL 또는 ELT 중 어느 것을 이용하든 관계형 데이터베이스를 사용하려면 데이터 웨어하우스에 정형 데이터와 쓰기 스키마가 있어야 합니다.
데이터 웨어하우스의 일반적인 적용 사례는 다음과 같습니다:
데이터 웨어하우스는 쓰기 스키마를 적용하므로, 데이터 웨어하우스에 스키마를 추가하기 전에 실행할 쿼리 유형을 미리 알고 있어야 합니다. 다양한 데이터 소스의 복잡성을 관리하기 위해 데이터 웨어하우스를 데이터 마트로 분할하여 CRM과 같은 특정 업무에 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 할당할 수 있습니다.
이 세 가지 개념은 서로 비슷한 것 같지만 분명한 차이가 있습니다.
데이터 허브는 다양한 엔드포인트 컬렉션 간의 데이터 공유를 간소화하는 데 필요한 데이터 거버넌스를 제공합니다. 데이터 허브는 이러한 방식으로 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 단일 액세스 레이어로 통합합니다. 데이터 프로세싱은 데이터 허브 이면에서 추상화되어 조직에 BI 인사이트를 추출할 수 있는 중앙 집중식 장소를 제공합니다.
기존 데이터 웨어하우스 인프라에 새로운 OLAP 또는 OLTP 파이프라인을 추가해야 하는 경우, 퓨어스토리지의 올플래시 스토리지 솔루션을 선택하십시오. 더욱 현대적인 데이터 경험(Modern Data Experience™)을 제공합니다.
업계 최초의 데이터 허브인 퓨어스토리지® 플래시블레이드(FlashBlade®) 는 데이터 웨어하우스의 분석 및 보고 워크로드를 처리할 뿐만 아니라 데이터 허브의 필수적인 요건들도 구현할 수 있습니다:
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