비즈니스 요청을 충족하고 다양한 유형의 데이터, 프로세싱 기술, 개발 스타일, 배포 유형 및 사용자에서 제기되는 문제를 해결하기 위해 데이터 분석 업무는 끊임없이 진화, 발전하고 있습니다. 데이터 및 분석 담당자로서 현재와 미래의 데이터 분석 요구를 어떻게 더 효과적으로 지원할 수 있을까요?
가트너 보고서에 의하면, 다양한 데이터 분석을 위해 논리적 데이터 웨어하우스를 구축하려면 다음 사항을 고려해야 합니다:
- 논리적 데이터 웨어하우스 아키텍처는 복잡한 혼합 워크로드를 처리하는 가장 좋은 방법이며, 앞으로 성숙해지면 레이크하우스를 위한 포지셔닝에 도움이 되므로 사용해야 합니다.
- 우선순위에 따라 다양한 분석 워크로드를 논리적 데이터 웨어하우스 아키텍처의 적절한 부분에 매핑해야 하며, 이를 통해 투자 수익률에 대한 가시성을 높일 필요가 있습니다.
- 논리적 데이터 웨어하우스를 단계적으로 구축하고 모듈식으로 확장하여 한꺼번에 구축하는 방식을 피하고 위험 부담을 줄여야 합니다.
가트너 보고서를 통해, 아키텍처, 사용 용도, 단계적 구축, 프로젝트 결과물에 초점을 맞춘 논리적 데이터 웨어하우스 구현 방안 4가지를 확인해 보시기 바랍니다.
디노도 플랫폼이 데이터 가상화 기술에 기반한 논리적 데이터 웨어하우스 전략에 어떻게 도움이 되는지, 디노도 고객들이 디노도 플랫폼으로 논리적 데이터 웨어하우스 솔루션을 구축한 방법이 궁금하시면디노도 홈페이지를 방문하시기 바랍니다.
Gartner, How to Establish the Logical Data Warehouse for Data and Analytics Use Cases, 10 December 2024
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