데이터 웨어하우스 도입이나 ETL 설계가 필요한 상황
사용자가 증가함에 따라 오류 로그를 확인하는 것이 어려워졌고,해당 부분을 해결하기 위하여 끄적끄적 찾아보았다.결국 인프라 구축이 답이다. 데이터 웨어하우스 도입이나 ETL 설계는 데이터 기반 의사결정이 중요한 환경에서, 데이터의 효율적인 저장, 처리, 분석이 필요할 때 고려합니다. 아래는 이러한 도입과 설계가 필요한 상황, 조건, 그리고 이에 대한 판단 기준입니다.1. 데이터 웨어하우스 도입이 필요한 상황1.1 데이터 통합이 필요한 경우조직 내 데이터가 여러 소스(예: ERP, CRM, 로그 파일 등)에 흩어져 있어 통합이 어려운 경우.다양한 데이터 포맷(JSON, CSV, RDBMS 등)을 표준화된 방식으로 처리해야 할 때.예시:한 회사에서 웹 트래픽 데이터(Google Analytics)와 판매..
데이터 레이크(Data Lake)
데이터 웨어하우스(DW) 검색하다 보니 데이터 레이크(Data Lake)가 나왔고데이터 레이크(Data Lake)에 관한 설명들을 정리해 보았다. *데이터 레이크(Data Lake)**는 조직이 생성하는 모든 데이터를 원시(raw) 상태로 저장할 수 있는 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 데이터의 형태(구조화, 반정형, 비정형)에 상관없이 그대로 저장하고, 이후 필요할 때 데이터를 처리, 변환, 분석하는 방식으로 활용합니다. 데이터 레이크는 대규모 데이터를 경제적으로 저장하고 다양한 분석 작업을 지원하는 데 초점을 맞춥니다.데이터 레이크의 주요 특징모든 데이터 저장구조화 데이터(예: 관계형 데이터베이스), 반정형 데이터(예: JSON, XML), 비정형 데이터(예: 이미지, 동영상, 로그 파일) 모..
