데이터베이스 대 데이터 웨어하우스: 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점 [2022]

데이터는 모든 소프트웨어 응용 프로그램이나 컴퓨터 프로그램의 핵심에 있습니다. 웹 개발자, 특히 백엔드에서 작업하는 개발자는 데이터베이스 기술에 익숙해야 합니다. 이러한 시스템은 사용자가 관련 정보를 직관적으로 찾고 추출할 수 있도록 데이터를 저장, 구성 및 처리합니다.

모양과 크기가 모두 다르기 때문에 초보자가 결정을 내리기가 어렵습니다. 웹 개발에 도전하고 있다면 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 사용 가능한 옵션에 대한 충분한 지식이 있으면 특정 요구 사항을 해결하는 데 적합한 도구와 기술을 선택하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스와 데이터 웨어하우스에 대한 논의를 시작하기 전에 먼저 웹 개발 프로젝트를 구현하는 이러한 기술의 목적을 설명하겠습니다.

데이터베이스란 무엇입니까?

현실 세계의 관련 요소를 나타내는 모든 데이터 모음을 데이터베이스라고 할 수 있습니다. 응용 프로그램의 중요한 빌딩 블록을 형성하고 저장, 접근성 및 검색과 같은 특정 작업을 위해 구성됩니다. 일반적으로 구조화된 정보는 컴퓨터에 전자적으로 저장되고 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)에 의해 제어됩니다.

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

웨어하우스는 조직의 데이터 사용에 대한 분석을 도입하는 데이터베이스 유형입니다. 서로 다른 소스의 과거 및 교환 데이터 복사본을 통합하고 분석 및 보고 프로세스에 사용할 수 있도록 합니다. 따라서 데이터 웨어하우스는 연구, 평가 및 예측을 통해 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.

데이터베이스 대 데이터 웨어하우스

데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점은 전자는 데이터를 기록하도록 설계되고 후자는 데이터 분석을 지원한다는 것입니다. 데이터베이스에서 데이터 수집은 응용 프로그램 지향적인 반면 데이터 웨어하우스에는 주제 기반 정보가 포함됩니다. 데이터 처리의 경우 온라인 트랜잭션 처리 또는 OLTP 시스템은 데이터베이스의 요청을 처리합니다. 반대로 온라인 분석 처리 또는 OLAP 도구 범주가 데이터 웨어하우스를 지배합니다.

또한 두 데이터베이스 기술은 코딩 및 개발 측면에서 다릅니다. Entity-Relationship 모델은 데이터베이스를 생성하는 데 사용되지만 데이터 모델링 기술은 데이터 웨어하우스를 설계하는 데 주로 적용됩니다. 더욱이 데이터베이스 테이블과 조인은 데이터 웨어하우스와 달리 정규화될 때 구현하기가 복잡합니다.

두 데이터 컬렉션은 쿼리 및 스토리지 유형 측면에서도 다릅니다. 데이터베이스에서는 단순한 트랜잭션 쿼리가 사용되지만 데이터 웨어하우스 분석에는 복잡한 쿼리가 필요합니다. 마지막으로 데이터베이스 시스템의 정보는 웨어하우스에 요약된 데이터보다 더 상세합니다.

자세히 알아보기: 상위 30개 데이터 웨어하우스 인터뷰 질문 및 답변

데이터베이스 사용의 장단점

장점

• 디지털 데이터베이스는 중복성을 제거하고 다중 보기를 허용합니다.
• 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리(Isolation), 내구성(Durability)을 나타내는 ACID 준수를 따릅니다.
• 프로그램 데이터 독립성을 촉진하여 데이터 무결성을 유지합니다.
• 동시 데이터 공유 및 다중 사용자 트랜잭션 처리가 가능합니다.
• DBMS는 동일한 데이터 집합으로 여러 응용 프로그램의 요구 사항을 균형 있게 조정할 수 있습니다.

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단점

• DBMS 소프트웨어 및 하드웨어의 구현 비용은 특히 스타트업의 경우 높을 수 있습니다.
• 비기술적 배경을 가진 사람들이 DBMS에 익숙하지 않을 수 있으므로 직원에게 DBMS 사용을 교육해야 할 수도 있습니다.
• DBMS에서 필드 계산 및 그룹화 작업을 수행할 수 있지만 복잡한 계산을 처리하는 기능은 제한적입니다.
• 제안된 데이터베이스 솔루션은 조직의 기존 시스템과 호환되지 않을 수 있습니다.
• 소유자가 데이터베이스에 저장된 정보를 잃을 가능성이 있습니다. 따라서 보안 및 개인 정보 보호 문제를 고려해야 합니다.

데이터 웨어하우스의 장점과 단점

장점

• 웨어하우징은 의사 결정자에게 주제별 정보를 제공하는 빠른 방법을 제공합니다.
• 웨어하우징은 분석 및 보고 목적을 위해 총 소요 시간 또는 TAT를 줄입니다.
• 다양한 소스의 유용한 정보를 한 곳에서 수집하여 사용자가 기능 간 활동을 실행하는 데 도움을 줍니다.
• 운영 비효율을 줄이고 고객 관계 관리 시스템의 품질을 향상시킵니다.
• 트랜잭션 데이터베이스를 분석 처리와 분리하여 성능 향상에 기여합니다.
• 웨어하우징은 데이터가 새 정보를 입력해도 지워지지 않기 때문에 데이터에 비휘발성을 제공합니다.

단점

• 데이터 웨어하우스에 새 데이터 소스를 추가하는 것은 번거롭고 시간 소모적인 작업일 수 있습니다.
• 웨어하우징은 유지 관리가 많이 필요한 설정이므로 데이터 추출, 로드 및 정리에 상당한 노력이 필요합니다.
• 일반 사용자는 데이터 웨어하우스를 사용하는 방법을 이해하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 최종 사용자는 데이터 마이닝 및 기타 기술에 대한 교육을 받아야 합니다.
• 데이터 웨어하우징은 진화하는 주제 영역이며 새로운 작업 환경을 통합하기 위해 그 범위가 지속적으로 확장되고 있습니다.

최종 선택에 영향을 미치는 요소

웹 개발 분야의 초보자는 올바른 솔루션을 선택하는 것이 까다롭다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 이러한 상황에서 각 대안의 기능과 장단점을 아는 것은 엄청난 이점이 될 수 있습니다. 데이터베이스 대 데이터 웨어하우스 논쟁의 승자를 결정하려면 각 옵션의 사용 사례도 살펴봐야 합니다. 아래에 몇 가지 예를 요약했습니다.

은행업

은행 및 금융 기관은 DBMS를 사용하여 고객 정보 및 계정 관련 활동(예: 예금, 지불, 대출, 신용 카드 사용 등)을 구성합니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 데스크 리소스를 관리하는 데 사용됩니다. 은행 부문의 IT 팀은 일상 업무를 보다 효율적으로 처리하고 창고를 통해 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

보험

보험은 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수 있는 데이터 집약적 산업입니다. 데이터 웨어하우징 접근 방식은 소비 패턴을 식별하고 고객 동향 및 시장 움직임을 파악하는 데 도움이 됩니다.

보건 의료

의료 분야의 데이터 웨어하우징 기회는 결과 예측 및 치료 보고서 작성을 포함하는 전략적 의사 결정을 수반합니다. 빅 데이터와 머신 러닝의 발전으로 웨어하우징은 환자의 질병이나 특정 질병을 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

비행

DBMS는 항공사가 예약 및 예약 기록을 보관할 수 있도록 지원하여 일정 관리를 지원합니다. 다른 운영 경로 분석, 승무원 배정, 상용 고객 할인 제도 등의 경우 데이터 웨어하우징이 이상적인 선택입니다.

조작

제조 분야의 공급망 관리는 데이터베이스 활용으로 혁명을 일으켰습니다. DBMS는 생산 및 재고 상태 추적에서 물류 관리 항목에 이르기까지 많은 활동에 도움이 될 수 있습니다. 반면에 데이터 웨어하우스는 기업이 고급 분석을 수행하거나 최적화 기술을 적용하려는 상황에서 귀중한 자산입니다.

소매

간단한 고객 데이터베이스에는 귀하로부터 구매한 개인의 이름, 주소, 연락처 정보, 이메일이 포함됩니다. 반대로 데이터 웨어하우스는 고객의 구매 행동을 엿볼 수 있는 중앙 집중식 통합 솔루션입니다. 이러한 통찰력을 사용하여 프로모션 조합 및 가격 정책과 같은 사항을 결정할 수 있습니다.

통신

데이터베이스는 통화 기록, 월별 청구서, 현재 잔액 등과 같은 세부 정보로 구성됩니다. 대조적으로, 창고 보관은 여러 소스에서 정보를 수집하여 통신 회사가 더 나은 판매 및 유통 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

관리

DBMS는 HR 부서 및 교육 기관의 기록 관리를 체계화하는 데 도움이 됩니다. 조직에서는 이를 사용하여 직원의 급여 및 공제와 관련된 데이터를 관리하고 급여 명세서를 생성합니다. 대학 행정부는 학생 등록 ​​세부 정보, 코스 등록, 결과, 수수료 등의 데이터베이스를 유지 관리합니다.

또한 읽기: DBMS 대 RDBMS: DBMS와 RDBMS의 차이점

마무리

위의 응용 프로그램에서 만병통치약이나 만병통치약은 없다는 것을 관찰했을 것입니다. 따라서 가장 적합한 것이 무엇인지 평가하는 것이 가장 좋습니다. 이제 데이터베이스와 데이터 웨어하우스의 차이점을 배웠으므로 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.

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