소식

Nov 14, 2023

논리적 데이터 웨어하우징 및 공급망

논리적 데이터 웨어하우징을 통해 조직은 데이터에서 최대 가치를 추출할 수 있습니다.

논리적 데이터 웨어하우징을 사용하면 조직은 엔터프라이즈 데이터에서 최대 가치를 추출할 수 있으며 공급 및 제조 회사가 데이터 의사 결정을 추진하는 데 필요한 통찰력을 생성하는 데 도움이 되는 누락된 링크일 수 있습니다.

이제 전염병이 백미러에 완전히 들어오면서 데이터는 코로나 이전보다 더 빠르게 볼륨과 복잡성이 계속해서 증가하고 있습니다. 결과적으로 CPO(최고 조달 책임자) 및 기타 공급망 전문가는 다양한 유형의 소스에 걸쳐 원활하고 시기적절한 데이터 보기를 제공할 수 있는 효과적인 엔드투엔드 데이터 관리 기능이 필요하다는 사실을 깨닫고 있습니다. 실제로 2018년 Deloitte 설문조사에 따르면 CPO 5명 중 3명 이상(65%)이 Tier 1 공급업체 이외의 가시성이 제한되거나 전혀 없는 것으로 나타났습니다. 1년 후 Deloitte는 CPO가 데이터 품질을 조달의 주요 장애물로 나열하고 있음을 발견했습니다.

조직이 공급망 내의 데이터 관리 문제를 계속해서 고심하고 기업에 적합한 솔루션을 찾으면서 수년 동안 강력한 대안이 배경에 스며들어 왔습니다. 데이터 변환 및 제공을 위한 민첩한 기반인 논리적 데이터 웨어하우스(LDW)입니다. Gartner의 Mark Breyer는 데이터 웨어하우스의 다음 진화로서 2008년에 처음으로 이 용어를 제안했습니다. 이 용어는 "기술이 아닌 정보의 논리에 초점을 맞추고 있기 때문입니다." 그 이후로 논리적 데이터 웨어하우스는 수천 개의 회사에서 성공적으로 사용되었으며 정교함과 신뢰성이 향상되었습니다. 기존 데이터 웨어하우스와 달리 논리적 데이터 웨어하우스는 클라우드 기반 리포지토리 및 스트리밍 데이터 소스를 포함한 여러 개별 시스템에서 실시간 데이터 보기를 지원합니다.

최근 Gartner는 공급망에 논리적 데이터 웨어하우징을 활용하는 방법을 설명했습니다. 여기에서 그들은 운영 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 및 데이터 레이크를 포함하는 데이터 인프라의 다른 주요 구성 요소와 관련하여 논리적 데이터 웨어하우스가 중심 역할을 형성하는 아키텍처를 계획하여 특정 요구 사항을 해결했습니다. 운영 인텔리전스, 비즈니스 보고 및 인텔리전스, 고급 분석 및 데이터 과학을 포함하는 다양한 분석에 참여하는 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 등 다양한 사용자.

Gartner는 공급망 리더들이 다음 두 가지 차원에 따라 데이터 및 분석에 대한 대부분의 사용 사례를 포괄하는 4사분면 모델인 Gartner의 DAIM(데이터 및 분석 인프라 모델)을 중심으로 분석 및 인텔리전스에 대한 접근 방식을 구성할 것을 권장합니다.

Gartner의 보고서는 데이터 인프라의 5가지 주요 구성 요소(논리적 데이터 웨어하우스, 운영 인텔리전스 구성 요소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 과학 구성 요소)가 DAIM에 어떻게 매핑되는지와 각 사례에 어떤 역할과 기술이 적용되는 경향이 있는지 보여줍니다.

두 가지 관찰 결과는 분명합니다. 첫째, 논리적 데이터 웨어하우스 외에 4개의 다른 인프라 구성 요소와 관련 역할 및 기술이 대략 다음과 같은 방식으로 DAIM 데이터 및 분석 사용 사례의 4가지 범주에 속합니다.

둘째, 논리적 데이터 웨어하우스는 DAIM의 네 가지 범주를 모두 포함합니다. 이는 운영 인텔리전스 구성 요소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 과학 구성 요소를 포함하여 회사의 기존 인프라 위에 구현될 수 있기 때문에 다음에 대한 원활한 실시간 액세스가 가능하기 때문입니다. 다양한 구성 요소에 저장된 다양한 유형의 데이터.

데이터 가상화는 데이터 통합 ​​및 관리에 대한 논리적 접근 방식을 통해 먼저 데이터를 통합 저장소에 물리적으로 복제할 필요 없이 서로 다른 데이터 소스에 대한 실시간 보기를 제공하므로 현대적인 데이터 관리를 가능하게 합니다. 데이터 가상화는 온프레미스 및 클라우드 소스, 정형 및 비정형 소스, 정적 및 스트리밍 소스, 레거시 및 최신 소스를 포함하여 논리적 데이터 웨어하우스를 구성하는 다양한 기본 데이터 소스 위에서 추상화 및 의미 체계 계층 역할을 합니다.