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ODS(Operational Data Store) 개념

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개념

  • OLTP 데이터베이스를 그대로 복제하고 동기화하는 공간이다. OLTP의 최신 데이터로 ODS의 데이터를 계속 덮어쓴다. 반면 DW는 기존재하는 테이블에 계속 레코드를 삽입한다.

  • DW 테이블을 생성하는 원천 데이터베이스가 된다.

  • DW를 위한 임시 영역으로 사용될 수 있다.

  • OLTP 내에서는 여러 원천(i.e., Oracle의 Database 단위 이상)에 물리적으로 흩어져 있는 테이블들을 한데 모으는 의미가 있다. 이를 통해 함께 작업(e.g., Join 등)할 수 없었던 테이블을 함께 작업할 수 있게된다.

  • OLTP 데이터베이스에서 직접 쿼리를 수행할 경우 성능이나 보안상의 문제가 있을 수 있지만, ODS는 그런 제약 없이 사용할 수 있다.

  • (준)실시간성을 필요로 하는 업무와 최신, 단기간 데이터 기반의 운영성 보고(Operational Reporting)에 활용할 수 있다. 반면, EDW는 분석적, 전략적 의사결정지원에 사용되므로 ODS와 상호보완적이다.

사용 예시

  • 온라인스토어에서 '지난 한 시간 동안 얼마의 상품이 팔렸는지?', '오늘 어느 지역에서 가장 많은 수입이 발생했는지?'와 같은 현재 관심있는 운영 관점의 질의를 할 수 있다.

  • 서비스 담당자가 고객주문정보를 확인하는 등, 도움이 되는 문제 해결정보를 즉시 찾아볼 수 있다.

  • 고객이 계좌에서 초과인출시 금융기관에 자동으로 알리는 것과 같이 중요하고 시간에 민감한 업무규칙을 구현할 수 있다.

ODS로 적재할 때의 절차

  • Profiling: 중복해소, 업무규칙검증 등의 규칙을 기준으로 데이터 품질 점검

  • Cleansing: Profiling 단계에서 식별된 오류 데이터를 수정

  • Integration: 수정된 데이터를 ODS 테이블에 적재