애자일 데이터 웨어하우스 디자인&모델링(Design for Agile Data Warehouse & Modeling)

생각하는 마리오네트·2024년 5월 15일
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DW/BI

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Index

  1. 전통적인 데이터 웨어하우스 타임라인
  2. 애자일 데이터 웨어하우스 타임라인
  3. 애자일 디멘젼 모델링
  4. 애자일 디멘젼 모델링을 위한 요구조건

1.전통적인 데이터 웨어하우스 타임라인(Traditional DW Timeline)

전통적인 데이터 웨어하우스를 디자인을 할때는 위 그림과 같은 타임라인을 가지고 있습니다. 이것은 "선행 대형 디자인(Big Design Up Front, BDUF)"을 완성하기 위해 충분히 상세한 요구조건을 수집한 이후에는 한 방향으로만 프로젝트가 진행됨을 내포하고있습니다.

이 디자인의 경우 마지막 단계에 도달 하기 전까지 데이터 접근과 BI가치에 대한 예측을 연기(delay) 시킵니다. 이것은 전혀 애자일 하지 않은 모습입니다.

2.애자일 데이터 웨어하우스 타임라인(Agile DW Timeline)

위에 보이는 타임라인은 무수한 반복이 진행되는것을 알 수 있습니다.
BDUF대신 초기반복구간에서 "충분한 선행 디자인(Just Enough Design Upfron, JEDUF)"을 수행하고 각각의 반복 구간에서 "적시" 상세 디자인을 해야하기 때문에 애자일 개발은 가치를 증가시키기 위해 빠르고, 빈번한 작업 소프트웨어의 납품에 집중하며 가치를 증가시킵니다.

애자일 DW/BI에서 가치를 증대시키는 작업결과는 쿼리 수행이 가능한 DB Schema, ETL Process, BI Report, Dashboard의 조합입니다. 또한, 각 구간에서 납품할 수 있는 최소 단위의 가치있는 작업 결과는 스타 스키마(star schema)입니다.
ETL 프로세스는 스타 스키마에 데이터를 적재하며, BI툴과 애플리케이션은 스타 스키마에 저장된 데이터에 접근하기 위해 구성된다. 디자인의 최소 단위는 스타스키마이다.

3.애자일 디멘젼 모델링

  • 애자일 디멘젼 모델링의 진화적인 접근방식은 실제로 BI요구조건을 충족시킨다.
    -> 반복적이고 점진적인 디멘젼 모델링은 직접 수행해보는 BI프로토타입과 실제 BI사용을 통해 관계자들에게 데이터 요구조건을 (재)정의 할 수 있다.
  • 협업 모델링이 참여하는 많은 관계자들은 초기부터 디멘젼 테이블과 팩트 테이블을 같이 정의할 수 있는 기회를 제공한다.
  • 협업 모델링은 디자인 단계에서부터 관계자를 완전히 참여시키기 때문에 결과물인 데이터 웨어 하우스에 대한 관계자들의 열정을 이끌어낼 수 있다. 구축된 데이터 웨어하우스는 그들의 데이터 웨어하우스가 되며 데이터 모델에 대해 참여를 통해 이미 알고 있기 때문에 모델이 무엇을 의미하는지 이해하도록 교육시킬 필요가 없다.

4.애자일 디멘젼 모델링을 위한 요구조건!!

  • 데이터 모델러 입장에서는 반드시 정기적으로 비즈니스 관계자들을 만날 준비를 해야 한다. 그리고 참여하는 모든 사람들은 상호 작용을 촉진시킬 수 있도록 간단한 프레임워크, 체크리스트, 가이드라인 등이 필요하다
  • 관계자들은 데이터 모델러들이 사용하는 ERD가 너무 복잡하고 추상적이라고 생각한다. 비즈니스 관계자와 협업하기 위해서는 애자일 모델러는 사용하거나 공유하기 쉬운 간단한 툴을 사용하여 덜 추상적이고 포괄적인 데이터 모델을 생성해야한다.
  • 애자일 데이터 모델링 기법은 전통적인 접근 방법과 비교하여 보다 빠르고, 간단하고, 쉬우며 재미있는 즉흥적인 모델링인 "모델스토밍"을 반드시 지원해야한다.
  • 진화적 데이터 웨어하우스 디자인에 효과적으로 대응하기 위해서 애자일 ETL, BI개발자는 데이터베이스 영향 분석과 자동 테스트를 지원하는 툴이 필요하다.
  • 비즈니스 관계자는 디자인 작업이 점진적으로 진행(기능의 점진적 추가)되기를 바라며, 디자인이 끊임없이 반복 되고 있다고 생각하고 싶어하지않는다. 그들은 명백한 진보와 눈에보이는 결과물을 원한다.
  • DW디자이너 또한 데이터 모델의 변경사항을 받아 들여야한다. 작업하는 입장에서는 당연히 리팩토링의 양을 제한하고 싶어한다. 그러다 이떄문에 비즈니스 관계자를 멀어지게 하는 범용 데이터베이스 모델 패턴에 의존하는 것을 반드시 피해야한다.
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