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당신은 아직 다른 데이터베이스가 필요하지 않은가?

빅 데이터 시대에, 당신은 새로운 데이터베이스가 필요하다 - 그리고 그건 '분석 데이터베이스'라고 불린다. 방대한 양의 데이터를 사용 가능한 어떤 지식으로 바꾸는 작업을 할 때 바로 이 도구를 사용해야 한다.

무엇보다, 빅 데이터 조직의 목적은 비즈니스 의사 결정에 필요한 데이터를 활용함에 있다. 이를 위해서는 질의마다 엄청나게 빠른 전환 속도가 필요하다. 하지만, 오늘날 기업에 누적되는 데이터의 크기를 생각해보면, 그런 전환 속도는 전통적인 데이터 웨어하우스로는 도달하기 어려워지고 있다.

관계형 데이터베이스가 분석과 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 데이터 웨어하우스를 지원하는 것도 가능하지만, 분석 데이터베이스는 전통적인 데이터베이스 소프트웨어에 비해 성능과 확장성에서 더 이점이 있다. 특히, IT 예산보다 데이터 크기가 더 빨리 성장하고 있을 때.

물론, 엄청나게 많은 데이터가 범람하더라도 수용 가능한 하둡을 데이터 저장소로 사용할 수도 있다. 하지만 그 수많은 비트와 바이트 속에서 지식을 얻기 위해 분석을 수행하는 부분에 있어서는 별로 도움이 되질 못한다.

예를 들어, 하둡은 큰 용량의 구조화된, 혹은 그렇지 않은 데이터를 저장하고 처리하는데 가장 비용면에 있어서 효율적인 방법이다. 또한 하둡은 일괄 작업들을 최적화하도록 설계되었다. 하지만 속도에 있어선 그렇지 못하다. 시간이 중요하지 않다면, 하둡은 요긴하게 쓰일 수 있다. 하지만 더 시급한 비즈니스 분석 업무들에 있어서, 하둡은 빅 데이터 만병통치약이 아니다.

바로 이곳이 분석 데이터베이스가 필요한 곳이다. 분석 데이터베이스는 보통 데이터 저장 시스템 - 하둡, 오라클, 혹은 마이크로소프트 같은 - 옆에 있으면서, 빅 데이터를 빠르게 분석하는데 사용된다. 이것은 빠르고, 강력하고, 활용 가능한 분석을 수행하는데 적합한 도구다.

당신은 당신의 분석 데이터베이스를 다음의 세가지 점을 고려해서 선택해야 한다: 데이터의 구조, 데이터의 크기, 그리고 데이터를 통해 답을 얻으려는 질문들의 종류.

분석 데이터베이스를 선택하는 기준

이 기준들을 좀 더 자세히 살펴보자:

• 구조: 당신의 데이터가 잘 정제되어있고 깔끔한가? 아니면 명확하지 않거나 동적으로 변화하는(혹은 두가지 모두를 이유로) 스키마로 인해 구조화되어 있지 않은가? 서로 다른 분석 데이터베이스들은 구조화된 데이터인가, 그렇지 않은 데이터인가에 따라 서로 다른 특성을 가지고 있다. 
  
• 크기: 당신의 데이터는 이미 ‘빅 데이터’인가, 아니면 빅 데이터로 성장할 가능성이 있는 것인가? 그 ‘빅’은 얼마나 큰가? 당신의 대답이 ‘그렇다’이고, ‘아주 크다’라면, 당신은 알맞게 확장할 수 있는 분석 데이터베이스가 필요하다.
  
• 분석: 데이터에게 어떤 질문들을 하고 싶은가? 시간이 별로 들어가지 않는 질의인가, 아니면 아주 복잡하고 오랫동안 실행되는 질의인가, 그렇지 않다면 미리 정의된 질의들인가?

물론, 분석 데이터베이스를 선택할 때 고려할 다른 문제들도 있다. 당신은 테라바이트 단위로 총 소유 비용(TCO)을 고려하고 싶어 할 수도 있다. 중요한 점 중의 하나는, 당신의 스태프가 사용될 데이터베이스 기술을 얼마나 잘 알고 있는가 하는 점이다. (하둡은 새로운 사용자들에게 악명 높게 어렵고 친화적이지 못하다.) 마지막으로, 데이터베이스 질문에 대한 개방성, 사용자 커뮤니티의 크기나 그 데이터베이스 주변의 에코시스템 등을 고려하고 싶어질 것이다.

당신의 데이터베이스 투자 문제를 무엇이 결정해야 하는가

결국, 당신의 데이터베이스 투가 문제를 결정하는 것은 보통 IT 문제를 결정하는 것과 같은 힘을 가지고 있다. 당신은 아래와 같은 것들을 하고 싶을 것이다:

• 이익 증가시키기: 당신은 더 많은 소비자에게 다가갈 수 있게 해주고, 새로 개발알 제품을 제언하거나 고객들의 만족에 중심을 두며, 고객들의 구매 패턴을 이해하게 해주는 빅 데이터 분석 솔루션에 투자함으로써 이 일을 해낼 수 있다. 
  
• 효율성 증대: 방신은 빅 데이터 분석 솔루션을 통해 소프트웨어 구매 비용을 절약하고, 프로세스를 보다 효율적으로 실행할 수 있으며, 새로운 데이터 소스를 효율적으로 받아들이고 그 데이터에서 지식을 추출하는 작업을 빨리 수행할 수 있다.
  
• 규정 준수: 마지막으로, 분석 데이터베이스는 당신이 지역, 주, 연방, 그리고 산업 규제를 준수하고, 당신의 보고서가 요즘의 엄격한 규제 요건을 통과할 수 있도록 도와준다. 게다가, 당신의 데이터베이스는 데이터에 보함되어 있는 개인 정보를 보호해, 도용되거나 공개되는 것을 방지한다.

요약하자면, 제대로 분석 데이터베이스를 선택한다면, 당신의 비즈니스를 성공으로 이끌 것이다. 현명하게 선택하기를.

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원문 : Why you need another database

번역 : 한승균