효과적인 빅 데이터 모델을 만들기 위한 6가지 팁
데이터 모델링은 비즈니스 프로세스의 요구 사항에 맞게 기업의 데이터를 구성하는 것과 관련된 복잡한 과학입니다. 데이터가 서로 관련되고 비즈니스를 지원할 수 있도록 논리적 관계를 설계해야 합니다. 그런 다음 논리적 설계는 데이터를 저장하는 저장 장치, 데이터베이스 및 파일로 구성된 물리적 모델로 변환됩니다.
역사적으로 기업에서는 데이터 모델을 개발하기 위해 SQL과 같은 관계형 데이터베이스 기술을 사용해 왔습니다. 왜냐하면 SQL이 비즈니스 프로세스의 정보 요구 사항을 지원하기 위해 데이터 세트 키와 데이터 유형을 유연하게 연결하는 데 적합하기 때문입니다.
안타깝게도 이제 빅데이터에는 행정 데이터의 상당 부분이 포함되며 관계형 데이터베이스에서는 실행되지 않습니다. NoSQL과 같은 비관계형 데이터베이스에서 실행됩니다. 이는 빅데이터 모델이 필요하지 않을 수도 있다는 믿음으로 이어집니다.
문제는 기업이 빅데이터에 대한 데이터 모델링을 꼭 해야 한다는 점이다.
빅 데이터 모델링을 위한 6가지 팁은 다음과 같습니다.
1. 빅 데이터에 기존 모델링 기법을 적용하려고 하지 마세요.
전통적인 고정 기록 데이터는 성장이 안정적이고 예측 가능하므로 모델링이 상대적으로 쉽습니다. 반면, 빅데이터의 기하급수적인 증가는 그 형태와 소스가 무수히 많기 때문에 예측할 수 없습니다. 웹 사이트에서 빅 데이터 모델링을 고려할 때 모델링 노력은 개방적이고 탄력적인 데이터 인터페이스를 구축하는 데 중점을 두어야 합니다. 왜냐하면 새로운 데이터 소스나 데이터 형식이 언제 나타날지 모르기 때문입니다. 이는 고정 기록 데이터의 전통적인 세계에서는 우선 순위가 아닙니다.
2. 스키마가 아닌 시스템을 설계하십시오.
기존 데이터 분야에서 관계형 데이터베이스 스키마는 관계 및 정보를 지원하기 위해 비즈니스에 필요한 대부분의 데이터를 다룰 수 있습니다. 모래밭. 빅 데이터의 경우는 그렇지 않으며 데이터베이스가 없거나 데이터베이스 스키마가 필요하지 않은 NoSQL과 같은 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
이 때문에 빅데이터 모델은 데이터베이스가 아닌 시스템 위에 구축되어야 한다. 빅 데이터 모델에 포함되어야 하는 시스템 구성 요소에는 비즈니스 정보 요구 사항, 기업 거버넌스 및 보안, 데이터를 위한 물리적 스토리지, 모든 유형의 데이터 통합, 개방형 인터페이스, 다양한 데이터 유형을 처리하는 기능이 포함됩니다.
3. 빅 데이터 모델링 도구를 찾으세요
Hadoop과 Tableau와 같은 빅 데이터 보고 소프트웨어를 지원하는 상용 데이터 모델링 도구가 있습니다. 빅 데이터 도구 및 방법을 고려할 때 IT 의사 결정자는 빅 데이터에 대한 데이터 모델을 구축하는 능력을 요구 사항 중 하나로 포함해야 합니다.
4. 회사 비즈니스에 중요한 데이터에 집중하세요
기업은 매일 대량의 데이터를 입력하는데, 이 빅데이터의 대부분은 관련성이 없습니다. 모든 데이터를 포함하는 모델을 만드는 것은 의미가 없습니다. 더 나은 접근 방식은 비즈니스에 중요한 빅 데이터를 식별하고 해당 데이터를 모델링하는 것입니다.
5. 고품질 데이터 제공
조직이 데이터의 출처, 목적 등을 설명하기 위해 데이터의 올바른 정의와 완전한 메타데이터를 개발하는 데 중점을 둔다면 빅 데이터 모델을 위해 더 나은 데이터 모델과 관계를 생성할 수 있습니다. 비즈니스를 지원하는 데이터 모델을 더 효과적으로 지원할 수 있습니다.
6. 데이터의 주요 진입점 찾기
현재 가장 일반적으로 사용되는 빅 데이터 매체 중 하나는 기업의 비즈니스 및 산업에 따라 달라지는 지리적 위치입니다.
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빅데이터에는 다른 사용자들에게 꼭 필요한 공통키가 있습니다. 조직이 데이터에서 이러한 공통 진입점을 더 잘 식별할수록 조직의 중요한 정보에 대한 액세스 경로를 지원하는 데이터 모델을 더 잘 설계할 수 있습니다.