잃어버린 시간을 찾는 개발자

개요OLAP 큐브는 데이터 분석을 위한 강력한 도구로 다차원 데이터 모델을 통해 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 한다. 이 글에서는 큐브의 개념과 데이터 웨어하우스에서의 역할을 다루어보도록 하겠다.OLAP의 정의와 목적OLAP은 다차원 데이터 분석을 지원하는 기술로 대량의 데이터를 빠르게 쿼리하고 분석하는 데 중점을 둔다. 주요 목적은 사용자가 복잡한 쿼리를 수행하고 다양한 각도에서 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원하는 것이다. OLAP 큐브로 접근하는 데이터는 물론 SQL 쿼리로 접근도 가능하지만 개발자가 아닌 실무자의 입장에서 SQL은 접근성이 낮고 SQL 개발자의 입장에서도 동적인 데이터 접근을 구현하기에는 한계가 있다. 이를 보완할 수 있는 것이 OLAP 큐브이다.다차원 데이터 모델OLAP..

개요데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 모두 데이터를 저장하는 중앙 집중화된 장소를 제공하지만, 이 두가지는 그 목적과 사용 방법에서 다르다. 이번 글에서는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점을 이해하고, 각각의 기술이 언제 사용되는지 다루어보겠다.데이터 웨어하우스데이터 웨어하우스는 주로 분석과 비즈니스 인텔리전스를 위해 사용된다. 주요 특징은 구조화된 데이터, 고성능 쿼리, 사용자 친화적, 특정 목적 지향으로 다룰 수 있다. 이는 앞선 글에서도 다루었기에 자세히 다루지는 않겠다.데이터 레이크데이터 레이크는 다양한 형식의 원시 데이터를 저장하는데 사용된다. 주요 특징은 다음과 같다.비구조화된 데이터: 구조화되지 않은 원시 데이터, 예를 들어 JSON, XML 파일, 이미지, 비디오 등을 저장한다...

개요데이터웨어하우스는 분석 목적을 위해 최적화된 데이터베이스이다. 이번 글에서는 데이터웨어하우스의 정의와 역할, 그리고 데이터 웨어하우스를 구축하기 위한 핵심과정인 ETL 프로세스에 대해 자세히 다루어보겠다.데이터 웨어하우스의 정의와 필요성데이터 웨어하우스는 사용자가 데이터를 쉽게 이해하고 분석할  수 있도록 설계된 데이터베이스이다. 주요 특징은 다음과 같다.사용자 친화적: 기술적으로 복잡하지 않고 데이터 분석가가 쉽게 데이터를 검색하고 처리할 수 있도록 최적화 되어 있다.빠른 쿼리 성능: 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어야 한다.중앙 집중화 다양한 출처에서 데이터를 모아 일관된 구조로 저장한다.운영 데이터 시스템과의 차이점운영 데이터 시스템(OLTP)는 주로 판매 데이터, HR 시스템 CRM 시스..

개요BI/OLAP 개발자로서 데이터웨어하우스와 ETL, 차워 모델링에 대한 개념을 정리할 필요를 느꼈다. 이에 대한 관련 지식을 정리하면서 하나씩 써내려갈 생각이다. 가장 먼저 데이터 웨어하우스가 왜 필요한지를 짚어보는 것을 첫번째 주제로 삼았다. 데이터 웨어하우스는 기업의 운영과 분석에 필수적인 요소이다. 데이터의 효율적인 사용을 통해서 기업은 조직 운영을 원활히 하고 미래를 위한 전략적인 결정을 내릴 수 있다. 데이터의 두 가지 사용 목적을 OLTP, OLAP으로 나누어 살펴보고 이를 통해 데이터 웨어하우스의 필요성을 정리할 수 있도록 하겠다.OLTP( Online Transactional Processing )운영 데이터는 기업의 일상적인 활동을 지원하는데 사용된다. 여기에는 주문 접수 및 이행, ..