Data Vault는 모놀리스가 아닙니다.
Data Vault와 기업 데이터 아키텍처의 이해
1. 데이터 관리의 현실과 도전 과제
1.1 주요 도전 과제
1.
데이터 가치의 불균등성
2.
다양한 데이터 형태와 호환성 문제
3.
데이터 품질의 차이
4.
데이터 마스터링 필요성
5.
데이터 생산자와 소비자 간의 우선순위 충돌
1.2 마이크로서비스 환경에서의 도전
•
데이터 계약 준수 필요성
•
API 및 스키마 레지스트리 관리
•
효율적인 데이터 제공 방식 설계
2. 엔터프라이즈 아키텍처의 구조
2.1 주요 구성 요소
1.
비즈니스 아키텍처
•
역량, 가치 제공, 정보 구조 정의
•
전략, 제품, 정책 관리
2.
애플리케이션 아키텍처
•
기술 기반 자동화
•
비즈니스 로직, 사용자 경험, 데이터 관점 통합
3.
데이터 아키텍처
•
정성적, 정량적 변수 통합
•
비즈니스 전략과의 연계
4.
기술 아키텍처
•
인프라 요소의 논리적/물리적 연결
•
배포 및 관리 지원
3. Data Vault의 핵심 개념
3.1 기본 구성 요소
1.
비즈니스 객체
•
고유 식별 방법
•
정의와 속성
2.
업무/거래 단위
•
비즈니스 프로세스 통합
•
관계 형성
3.
설명적 속성
•
상태 변경 추적
•
이력 관리
3.2 Data Vault의 장점
1.
유연한 변경 관리
•
비파괴적 변경 지원
•
스키마 드리프트 수용
2.
정보 마트 관리
•
일회용 생성 가능
•
쉬운 재배포
3.
데이터 통합
•
사실의 단일 버전 유지
•
수동적 통합 지원
4. 구현 전략
4.1 파이프라인 구성
-- 기본 허브 테이블 로딩 예시
CREATE OR REPLACE STREAM hub_stream ON TABLE source_table;
CREATE TASK load_hub_task
WAREHOUSE = compute_wh
SCHEDULE = '1 minute'
AS
MERGE INTO hub_table t
USING hub_stream s
ON t.business_key = s.business_key
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT...
SQL
복사
4.2 확장성 고려사항
•
병렬 처리 지원
•
독립적인 도메인 로딩
•
중앙 집중식 거버넌스
5. Best Practices
1.
비즈니스 키 관리
•
일관된 키 정책 수립
•
마스터 데이터 관리 통합
2.
변경 관리
•
증분 모델 확장
•
이력 데이터 보존
3.
성능 최적화
•
적절한 조인 전략 사용
•
효율적인 저장소 구조 설계
4.
거버넌스
•
중앙 집중식 관리
•
도메인별 독립성 보장
이러한 구조를 통해 기업은 확장 가능하고 유연한 데이터 아키텍처를 구축할 수 있으며, 비즈니스 요구사항의 변화에 효과적으로 대응할 수 있습니다.