Data Vault 2.0

개요

Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스를 설계·구축하기 위한 현대적 아키텍처로, 확장성, 유연성, 표준화된 데이터 통합을 핵심 가치로 합니다. 기존 Data Vault 1.0의 한계를 개선하여 빅데이터, 클라우드, 실시간 데이터 처리 환경에 최적화된 방식으로 진화했습니다.

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1. 개념 및 정의

구분	내용
정의	Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스(EDW) 구축을 위한 데이터 모델링 및 아키텍처 방법론입니다.
목적	다양한 소스 데이터를 통합·추적·관리하여 비즈니스 의사결정을 지원
필요성	기존 스타 스키마/3정규화 방식의 확장성과 데이터 추적성 부족 문제를 보완

Data Vault 2.0은 Agile, Big Data, Cloud 환경을 모두 수용하는 데이터 모델링 패러다임입니다.

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2. 특징

특징	설명	비교
확장성	새로운 소스 데이터와 변경사항을 쉽게 반영	스타 스키마 대비 유연성 높음
추적성	모든 데이터 변경 이력과 출처 관리	전통적 DW는 데이터 계보 관리 한계
자동화 지향	ETL/ELT 자동화와 DevOps 연계	Data Vault 1.0 대비 운영 효율 향상

Data Vault 2.0은 단순 데이터 적재가 아닌 데이터 거버넌스와 계보 관리를 강화합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Hub	비즈니스 키를 저장하는 중심 테이블	CustomerID, ProductID
Link	Hub 간 관계를 표현하는 테이블	Customer ↔ Order 관계
Satellite	속성과 이력을 저장하는 테이블	고객 주소 변경 이력

Data Vault 2.0은 이러한 3요소 모델을 기반으로 유연하면서도 규칙적인 데이터 구조를 제공합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
빅데이터 통합	Hadoop, Spark 등과 연계 가능	대규모 로그 데이터 적재
클라우드 지원	Snowflake, BigQuery, Azure Synapse 등 클라우드 DWH 지원	멀티 클라우드 DW 운영
자동화 툴	Data Vault Builder, WhereScape 등	데이터 파이프라인 자동화

Data Vault 2.0은 최신 데이터 스택과 긴밀하게 통합됩니다.

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5. 장점 및 이점

장점	상세 내용	기대 효과
데이터 일관성	소스 데이터 변경 이력을 추적 가능	데이터 신뢰성 향상
민첩성	신규 데이터 소스 통합 시 구조 변경 최소화	Agile BI 실현
비용 절감	자동화 및 클라우드 최적화로 운영 비용 절감	장기적 TCO 감소

Data Vault 2.0은 엔터프라이즈 데이터 전략의 핵심 도구입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 내용	고려사항
금융기관	고객 거래 데이터 이력 추적	규제 준수 및 보안 요구사항 고려
제조업	IoT 센서 데이터 통합	실시간 데이터 파이프라인 성능 확보
리테일	고객 행동 데이터 분석	빠른 신규 데이터 소스 반영

도입 시 데이터 거버넌스 전략, 자동화 도구, 인력 역량을 함께 고려해야 합니다.

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7. 결론

Data Vault 2.0은 빅데이터와 클라우드 중심 시대에 적합한 차세대 데이터 웨어하우스 아키텍처입니다. 유연한 확장성과 데이터 계보 관리 기능을 통해 기존 DW 방식의 한계를 보완하며, 자동화 및 DevOps와 결합해 데이터 관리 효율성을 크게 높입니다. 향후 실시간 데이터와 AI/ML 분석 환경에서도 Data Vault 2.0의 활용 가치는 더욱 확대될 것입니다.