[데이터베이스] ODS(Operational Data Store, 운영 데이터 저장소) 란?

ODS(Operational Data Store) 란? 

`운영 데이터 저장소(Operational Data Store, ODS)` 는 조직이 실시간으로 데이터를 저장하고 액세스하는데 사용되는 중앙 데이터 저장소입니다.

기업의 일상적인 운영에 필요한 데이터를 보유하고 있으며,

데이터 웨어하우스(DW) 또는 데이터 마트(DM)와는 목적과 구조가 다릅니다.

 

ODS 특징

1. 실시간 데이터 업데이트
   • ODS는 실시간으로 데이터를 업데이트하고 저장할 수 있습니다. 이는 업무 프로세스와 관련된 데이터의 신속한 반영을 가능케 합니다.
2. 단순한 데이터 모델링
   • ODS는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트와는 다르게 단순한 데이터 모델을 사용합니다. 이는 더 빠른 데이터 입력과 액세스를 가능케합니다.
3. 업무 프로세스 지원
   • ODS는 업무 프로세스에 필요한 실시간 데이터를 저장하고 관리하여 업무 운영에 필요한 데이터를 지원합니다.
4. 실시간 분석
   • ODS는 실시간 데이터를 저장하고 있기 때문에 실시간 분석에 유용합니다. 이를 통해 실시간으로 비즈니스 상황을 모니터링하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
5. 일관성 및 정확성
   • ODS는 실시간으로 업데이트되므로 데이터의 일관성과 정확성을 유지할 수 있습니다. 이는 업무 프로세스에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.

 

ODS와 데이터 웨어하우스/데이터마트의  차이

	ODS	데이터 웨어하우스 / 데이터 마트
목적	실시간 데이터 처리와 업무 프로세스 지원을 위한 데이터 저장소	의사결정 지원을 위한 데이터 저장소
데이터 구조	단순한 데이터 모델을 사용하고 있으며, 실시간 업데이트에 중점을 둠	복잡한 데이터 모델을 사용하며, 주로 배치 처리 방식을 사용
데이터 사용	주로 실시간 응용 프로그램 및 업무 프로세스에서 사용	분석 및 의사결정을 위해 사용

 

BI에서 ODS 사용 사례

비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI)에서 운영 데이터 저장소(Operational Data Store, ODS)의 사용 사례

 

1. 데이터 수집과 통합

• 다양한 데이터 소스로부터 데이터 수집: BI 시스템은 여러 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집해야 합니다. ODS는 이러한 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 효과적으로 수집하고 중앙 집중화합니다.
• 데이터 통합: ODS는 다양한 형식과 구조의 데이터를 통합하여 하나의 일관된 데이터베이스로 만듭니다. 이를 통해 BI 분석에 필요한 데이터를 한곳에 모아줍니다.

2. 데이터 정제와 준비

• 데이터 클렌징: ODS는 데이터 클렌징을 위한 중간 단계로 활용됩니다. 여기에서 데이터의 오류나 불일치를 식별하고 수정하여 데이터의 일관성과 정확성을 유지합니다.
• 데이터 형식 표준화: ODS는 다양한 데이터 형식을 표준화하여 BI 도구가 쉽게 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.

3. 데이터 분석과 시각화

• 실시간 분석: ODS에는 실시간으로 업데이트되는 데이터가 저장됩니다. 따라서 BI 도구는 ODS에 저장된 데이터를 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.
• 대시보드 및 보고서 생성: ODS에 저장된 데이터는 대시보드 및 보고서 생성을 위한 주요 데이터 소스로 활용됩니다. BI 도구는 ODS에서 데이터를 추출하여 시각적인 보고서 및 대시보드를 생성합니다.

4. 의사 결정 지원

• 실시간 데이터 제공: ODS에는 실시간으로 업데이트되는 데이터가 저장되므로, 이를 기반으로 한 의사 결정을 지원합니다. 실시간으로 업데이트된 데이터를 바탕으로 신속하게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 정확한 데이터 제공: ODS는 데이터의 일관성과 정확성을 유지하기 위해 데이터를 클렌징하고 표준화합니다. 따라서 BI 시스템은 ODS를 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공받을 수 있습니다.

 

 

 

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참고

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