DW · BI

최근 금융산업이 급격하게 발전해 감에 따라 금융인프라의 복잡성과 금융 고객의 여러 가지 다양한 요구와 니즈를 함께 안고 있는 실정입니다. 이에 따라 시스템이 관리해야 하는 데이터는 과거에 비해 폭증하고 있고 이런 문제점을 하드웨어 증설과 관리 툴에 많은 투자를 하고 있습니다. 하지만, 다양한 업무 시스템에서 발행되는 데이터를 적시적소에 분석 적용하기에는 아직도 관리자들의 숙제로 남고 있습니다. 이런 문제를 데이터웨어하우스(DW)로 해결이 가능합니다.

데이터웨어하우스(DW)의 구축 방향

  1. 주제 중심적 설계
    기능중심으로 설계를 탈피하고 분석가에 의한 분석 주제중심으로 시스템 설계
  2. 통합된 구조
    기존의 상이한 다양한 운영시스템에서 데이터를 각자 추출하고, 주제 중심에 맞게 데이터를 변형함으로써 구조와 성격이 다른 데이터를 일관된 데이터로 통합 구축
  3. 시간 개념 반영 설계
    데이터에 시간적인 요소를 충분히 추가 할 수 있으며 그 시간을 기준으로 데이터의 통합될 구조 설계
  4. 비 휘발성의 구조적 인프라
    통합된 데이터의 변경없이 읽기 전용의 대량 데이터를 저장할 수 있는 인프라 구축
DW · BI Consulting

기업에서 사용되고 있는 데이터의 양이 기하급수적으로 폭증되고 다수의 기업이 이러한 대량의 데이터를 실시간으로 처리되기를 기대하고 있으나, 기존에 기업에서 구축한 데이터웨어하우스(DW)의 시스템은 이에대한 성능을 만족시키지 못하고 있는 실정입니다.  IT분야 리서치 기업인 가트너는 2016년까지 기존 DW시스템의 75%정도는 무용지물이 될 것으로 전망을 내 놓았습니다. 이렇듯 기업은 차세대 DW시스템 도입을 고려해야 하며 급변하는 데이터 관리 시스템엣 안정성과 품질 지향적인 방안을 대비해야 합니다.

  1. 차세대 DW시스템의 필요성
    – 실시간 데이터로 분석 결과의 모니터링 필요
    – 의사결정자가 필요한 정보를 분석하기 위한 기초 데이터를 적시에 제공하여 실시간 현장 대응
    – 분석 결과에 따른 프로세스의 적절한 비용 사용여부에 대한 분석 필요
  2. 데이터스트림즈의 DW 시스템
    – 실시간 데이터 통합 지향 DW : 신속한 분석 데이터로 현장 대응
    – 데이터의 품질 우선지향 DW : 분석 데이터의 정확성 확보와 명확한 의사결정에 필수
    – 대량 데이터 또는 비 동일 구조 데이터의 통합
System Architecture
DWBI01
데이터스트림즈, 데이터 고품질 지향의 DW시스템
DW시스템
Case Study
H은행 준 실시간 데이터웨어하우스 구축
정부부서 근로복지공단 데이터웨어하우스 구축