요약
데이터 아키텍처란?
시스템이 어떻게 구성되며 동작하는지 원리를 나타내는 원칙
조직이 데이터를 수집,저장, 처리 및 관리하는 방법을 설계하고 구현하는 일련의 과정 또는 체계
구성: ETL, 데이터 마트, 데이터 웨어하우스
1, 데이터 원천
- OLTP 데이터 베이스: 쇼핑, 은행 업무 등의 트랜잭션 데이터(구매 내역 등)
- 기업 애플리케이션: ERP, CRM
- 서드파티: 외부 제공 데이터( 시장 조사, 경쟁사 분석 등)
- 웹.로그 데이터: 인터넷 발자취 (광고 클릭 등)
- IoT데이터: 스마트 TV 등
2. ETL(추출,변환,적재)
3. 웨어하우스와 레이크: 데이터 보관소
- 웨어하우스: 테이블 형태 데이터, 구조화 된 데이터
- 레이크: 정형, 반정형, 비정형 다 포함
4. 데이터 마트
- 데이터 웨어하우스의 특정 주제나 부서에 특화된 부분집합
5. 다양한 분야에서의 데이터 활용
기업 내부 핵심 부서
- BI/Analytics: 비즈니스 인텔리전스를 통한 분석
- 마케팅
- 재무
- 인사
개발 및 테스트 환경
- 테스트/개발 : 성능테스트, 버그 추적 및 최적화
- 실시간 분석
- 제품관리: 사용자 경험 분석
일반적인 운영 및 보고 활용
특별한 활용 분야
- 건강관리
- 공공 부문: 정책 결정 및 도시계획 등
- 물류 및 운송: 경로 최적화
- 에너지: 에너지 소비 패턴 분석
- 부동산: 예측
- 교육: 학습 패턴 분석
- 미디어 및 엔터테인먼트: 사용자 콘텐츠 선호도 분석 등
주요 포인트
데이터 아키텍처는 조직이 데이터를 수집, 저장, 처리, 관리하는 체계를 설계하는 과정으로, ETL, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 등이 포함된다. 데이터를 OLTP, 웹 로그, IoT 등 다양한 원천에서 수집하며, 웨어하우스(정형 데이터)와 레이크(모든 형태의 데이터)로 저장된다. 이를 통해 기업 운영, 분석, 개발, 공공·헬스케어·물류 등 다양한 분야에서 데이터 활용이 가능하다.
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