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개요Data 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.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스(EDW) 구축을 위한 데이터 모델링 및 아키텍처 방법론입니다.목적다양한 소스 데이터를 통합·추적·관리하여 비즈니스 의사결정을 지원필요성기존 스타 스키마/3정규화 방식의 확장성과 데이터 추적성 부족 문제를 보완Data Vault 2.0은 Agile, Big Data, Cloud 환경을 모두 수용하는 데이터 모델링 패러다임입니다.2. 특징..

개요데이터 기반 의사결정이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대, 전통적인 데이터 웨어하우스(DW)는 대용량 분석에 최적화되었지만 실시간성과 유연성, 자동화 측면에서 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 등장한 개념이 바로 **스마트 데이터 웨어하우스(Smart Data Warehouse)**입니다. 이는 AI, 머신러닝, 자동화 기술을 기존 DW에 결합하여 지능형 최적화, 비용 절감, 민첩한 분석 역량을 제공하는 차세대 분석 인프라입니다.1. 개념 및 정의스마트 데이터 웨어하우스는 기존 DW의 기능에 더해 메타데이터 기반의 자동화된 최적화, 워크로드 인식, AI 기반 쿼리 보조 등을 지원하는 지능형 데이터 분석 플랫폼입니다.단순 저장 및 쿼리 처리 시스템을 넘어, 운영 효율화 + 사용자 경험 개..

개요데이터가 폭발적으로 증가하면서, 다양한 형태의 데이터를 안정적이고 확장 가능하게 저장하는 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. 텍스트, 이미지, 센서, 로그, 트랜잭션 등 이질적인 데이터를 저장하기 위해 기존의 RDBMS를 넘어서 객체 저장소, NoSQL, 데이터 레이크, 파일 시스템 등 다양한 저장 기술이 등장했습니다. 이 글에서는 현대 데이터 환경에서 사용되는 주요 저장 기술과 그 특징, 선택 전략을 정리합니다.1. 데이터 저장이란? 항목 설명 정의생성된 데이터를 일정 기간 안정적으로 보존하고, 조회·분석할 수 있게 저장하는 기술적 기반목적데이터 보존, 처리 성능 확보, 검색 용이성, 보안·복구주요 고려 요소데이터 유형, 저장 용량, 확장성, 접근 속도, 비용, 정합성저장은 데이터 라이프사이클의..