[Database] ODS(Operational Data Store)란?

ODS(Operational Data Store : 운영 데이터 스토어)

 

 

 

먼저, 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스(EDW)는 데이터의 원천적 소스로서 사용되어지며, 운영 데이터 저장소(ODS)는 의사 결정 지원 측면에서 EDW를 보완하는 요소로 사용되는데, 주로 운영보고(Report), 제어, 의사 결정, 데이터에 대한 추가 작업을 위한 여러 소스의 데이터를 통합 하도록 설계된 데이터베이스로 사용됩니다.

 

보통 운영계 시스템의 데이터는 트랜잭션을 중심으로 설계되어 있기 때문에, 운영계 시스템 데이터를 대상으로 데이터 분석을 진행할 경우 효용성이 매우 떨어집니다. 그래서 데이터 분석을 위한 DW(Data Warehouse)를 설계하고, 그곳에서 데이터를 보관하게 됩니다.

 

ODS는 DW로 데이터를 저장하기 전에, 임시로 운영계 데이터를 보관하는 장소이며, 운영계 시스템의 이력성 데이터를 보관을 하게 됩니다. 참고로 ODS가 별도로 존재할 경우에는 운영계 시스템의 복사본으로 활용되며, DW의 일부일 경우에는 임시 저장소로 사용됩니다.

 

ODS는 일반적으로 저장되는 많은 양의 데이터와는 다르게 "실시간(Real Time)" 또는 "실시간 근접(Near Real Time)" 데이터 또는 저수준(Low Level) 또는 원자성(Atomic) 데이터를 포함하도록 설계됩니다.(예 : 거래 및 가격에 대한 데이터)

 

즉, 다양한 보고서 생성(그림1의 Report)을 위해 원자적, 굉장히 저수준인 데이터를 포함하여 설계하는 데이터베이스입니다.

 

ODS는 프로덕션 마스터 데이터 저장소와 달리 데이터는 운영 체제로 다시 전달되지 않습니다.

 

ODS는 엔터프라이즈 데이터 허브 (EDH)와 다릅니다. 운영 데이터 저장소는 하나 이상의 프로덕션 시스템에서 트랜잭션 데이터를 가져와 통합합니다. 일부 측면에서 여전히 주제 지향, 통합 및 시간 변형이지만 변동성에 대한 제약이 없습니다. 이 통합은 주로 EDW 구조와 컨텐츠를 사용하여 이루어집니다.

 

 

Export 단계

 

• 통합된 데이터에 대해 익스포트 규칙과 보안 규칙을 반영한 익스포트 ETL기능을 수행해 익스포트 테이블 생성
• 그 후 다양한 DBMS 클라이언트 또는 데이터 마트, 데이터 웨어하우스에 익스포트 테이블을 적재하는 단계
• Export 단계를 마친 데이터는 OLAP(Online Analytical Processing) 비정형적인 질의에 활용 될 수 있습니다.