"비즈니스 인텔리전스 도구를 문제에 던질 수 있고 정말 똑똑한 기술자가 코드를 작성하도록 할 수 있지만 그것이 비즈니스의 요구를 충족하지 못하고 사람들이 알아야 할 질문에 실제로 답하지 못한다면 궁극적으로 우리 작업은 무익합니다."라고 Dan Young은 말했습니다. , Indiana University (IU)의 최고 데이터 설계자. Young은 IU가 제공하는 데이터 가상화를 사용하여 여러 학교와 부서의 질문에 답할 수있는 방법을 찾았다 고 말했습니다. 데 노도.

Young은이 프로그램이 의사 결정 지원 이니셔티브 (DSI)는“IU가 분석과 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 방법과 관련하여 스스로를 재창조 할 수있는 기회”입니다. 인디애나 대학교는 인디애나 전역에 19,000 개 지점과 114,000 명 이상의 직원이있는 다중 캠퍼스 기관으로 XNUMX 명 이상의 학생을 대상으로합니다.

데이터 평가

역사적으로 IU는 의사 결정을위한 정확하고시기 적절한 데이터를 찾는 것이 어려웠습니다. 그들의 데이터웨어 하우스는 15 년 동안 사용되었으며 "유사한 데이터의 여러 사본으로 복잡해졌습니다"라고 그는 말했습니다. 정의는 부서와 캠퍼스에서도 일관되지 않았으며 중요한 결정을 내리려면 적시에 관련성이 있으며 정확한 정보가 필요했습니다. DSI 웹 사이트에 따르면, 주요 대학 의사 결정권자들은“너무 많은 데이터를 너무 많은 형식으로, 너무 많은 곳에서 유용하게 다루고 있습니다. 그들은이 모든 데이터를 어디서 찾을 수 있는지 또는 심지어 존재하는지조차 알지 못할 수도 있습니다.”

Young은 주요 결정에서 추측을 배제 할 수있는 방법을 찾고 있었지만 애자일 프레임 워크. “우리는 Agile BI의 아이디어를 중심으로 비즈니스 인텔리전스 노력과 데이터 개발 작업에 집중하고 싶었습니다. 우리는 대학에 반복적으로 가치를 전달하고자했습니다. "

점진적 제공의 개념 : "가득한 것을 가져 와서 전체 그림의 일부를 조기에 생성하여 가치를 입증하고 사람들이 나중에 사용하기보다 더 빨리 사용할 수 있도록하는 것"이 ​​솔루션의 핵심이었습니다. 구상.

“기존의 데이터웨어 하우스 유형의 프로젝트에서는 몇 달 동안 요구 사항을 수집하고 모든 문서를 작성한 다음 데이터를 구축 한 다음 시각화를 구축합니다. 그주기가 끝날 때 쯤이면 제품을 최종 사용자에게 다시 가져 가서 '예, 좋습니다. 요청한 것이지만 요구 사항이 변경되어 18 개월이 지났기 때문에 더 이상 필요하지 않습니다. '”

대학 전반에 걸쳐 더 나은 의사 결정을 촉진하기 위해시기 적절하고 관련성 있고 정확한 데이터를 제공하는 사명으로 의사 결정 지원 이니셔티브가 탄생했습니다.

프로그램 개발

Young은 Hibernate 및 .NET / Link와 같은 여러 도구-객체 관계형 모델러를 고려했지만 기록 도구의 컨텍스트에 대해 더 깊이 생각하면 몇 가지 다른 아이디어를 얻었습니다.

"궁극적으로 저의 과제 중 하나는 기술 공간을 살펴보고 실제로 Agile BI 유형의 조직이되는 데 도움이 될 수있는 도구를 찾아내는 것이 었습니다."

그는 계속 검색을했고 '데이터 가상화. ' Young은 데이터 집계에 대해 들어 봤지만 데이터 가상화는 "데이터 노출에 대한이 Agile 접근 방식을 지원하도록 특별히 고안된 다양한 도구를 제공했습니다.

그는 기술을 살펴보고 "적합한 것이 무엇인지 이해하려고 노력"하면서 팀을 구성하고 개발자를 고용했습니다. 가능성을 모색 한 후 2015 년 XNUMX 월에 "Agile BI 방법론을 발전시키려는 과정에서 Denodo가 우리에게 잘 맞을 것이라고 결정했습니다."

소규모 회사이지만 CMO 인 Ravi Shankar 데 노도, 그들이 구체적으로 일하고 있다고 말한다 데이터 가상화 20 년 동안의 기술 :

“데이터 가상화의 개념은 한동안 존재 해 왔습니다. 예전에는 EII (Enterprise Information Integration)라고 불렸지만 데이터 연합으로 변경되었으며 이제는 데이터 가상화입니다. 따라서 개념으로서의 기술은 오랫동안 존재 해 왔습니다. 기능이 발전함에 따라 명명법도 발전했기 때문입니다.”

데이터 가상화 데이터를 복제하지 않고 서로 다른 소스, 위치 및 형식의 데이터를 통합하여 통합 데이터 서비스를 제공하는 단일 "가상"데이터 계층을 생성하여 여러 애플리케이션과 사용자를 지원합니다.

Shankar는 데이터 가상화의 네 가지 주요 속성이 있다고 말했습니다.

• 데이터 추상화 : 이를 통해 고객은 데이터의 출처를 염려하지 않고도 데이터에 액세스하고 사용할 수 있습니다. "소비자는 데이터 가상화 계층으로 이동하여 정보를 요청하면 데이터 가상화가 해당 정보를 파악하여 서로 다른 형식의 다른 소스에서 다시 가져옵니다."
• 연결하지 마십시오 : 와 데이터 가상화 복제가 없습니다. "비즈니스에 대한 전체적인 관점을 제공 할 수 있도록 정보를 통합 할 수있는 것은 모든 회사의 성배입니다." 그러나 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 한 장소에 모을 필요없이 데이터가 어디에 있든 액세스를 가능하게하는 매우 깨끗한 방법이라고 그는 말했다. “따라서 데이터를 복제하지 않으면 실제로 속도가 향상됩니다. 모든 소스를 한곳에 모을 필요없이 소스에 연결하고 데이터에 액세스 할 수 있습니다. "
• 데이터는 실시간으로 제공됩니다. 비즈니스가 지속적으로 운영되고 소스 시스템이 지속적으로 업데이트되는 경우 데이터 가상화는 소스 데이터가 변경 될 때 실시간으로 정확한보고를 제공합니다.
• 데이터 가상화는 민첩성을 제공합니다. 매우 민첩한 기술이므로 비즈니스에 영향을주지 않고 아래에서 변경할 수 있습니다.

데이터 가상화에는 많은 이점이 있다고 Shankar는 말했습니다. “그들은 다른 유사한 데이터 통합을 사용하는 것보다 훨씬 더 빠르게 일을 제공 할 수 있습니다. ET와 같은 기술엘." 또한 그는“더 적은 자원으로이를 달성 할 수 있습니다. 그렇게하는 데 많은 개발자가 필요하지 않습니다. 개발자의 XNUMX 분의 XNUMX이 다른 기술을 사용하는 데 걸리는 시간의 XNUMX 분의 XNUMX입니다.”

Gartner Research는 또한 데이터 가상화를 통한 절감 효과를 예측합니다.“2020 년까지 데이터 가상화 기능을 갖춘 조직은 분산 데이터 자산을 연결하기위한 데이터 통합 ​​프로세스를 구축하고 관리하는 데 40 %를 덜 지출 할 것입니다.”

Young은 IU가 필요로하는 Denodo 데이터 가상화의 다섯 번째 중요한 속성 인 보안을 추가합니다. "특히 논리적 데이터웨어 하우스와 함께 도구가 제공하는 모든 서비스와 함께 사용하면 열 수준, 행 수준, 정책 기반 보안을 제공 할 수 있으며 Active Directory와 잘 통합됩니다." 그는 컨트롤 작성의 복잡성이 더 이상 문제가되지 않는다고 말했습니다.“올바른 위치에서 올바른 Active Directory 그룹을 얻고 사람들이 액세스 할 수 있기 때문입니다. 이는 우리에게 훨씬 더 간단한 구현입니다.”

IU가 데이터 가상화를 사용하는 방법

대학은 의사 결정권자에게 의사 결정 지원 이니셔티브를 사용하여 '헌장'또는 프로젝트를 요청할 기회를 제공한다고 Young은 말했습니다. 사용자는 "해결에 도움이 될 비즈니스 문제"라는 필수 섹션과 함께 보고서 또는 데이터 세트를 요청하는 온라인 양식을 작성합니다.

이 양식은 또한 'Agile-speak'를 사용하기 위해 제품 소유자를 지정해야합니다.“ '이 헌장이 선택되면 요구 사항을 정의하고 해당 프로세스를 진행하는 데 기꺼이 노력할 비즈니스 사람들이 있습니다. 너와 함께." 이를 통해 프로젝트에 "비즈니스 분석가와 협력하여 이러한 요구 사항을 점진적 결과물로 변환하는 데 도움이되는"누군가가 프로젝트에 지정 될 것입니다. 그런 다음 운영위원회가 헌장을 평가하고 우선 순위를 정합니다.

DSI를 통해 달성 할 수있는 한 가지 예는 Academic Metrics 360 (AM360)입니다. IU의 '왕관의 보석'으로 간주되는이 프로젝트는 데이터 가상화를 사용하여 학술 센터에 대한 360도 뷰를 제공합니다. "그들은 학점 시간, 가르치는 내용, 이러한 것들을 수강하는 학생들의 양, 그리고 그것이 궁극적으로 수익과 자금으로 어떻게 변환되는지 볼 수 있습니다." 최종 목표는 "모든 부서가 본질적으로 동일한 정보를 가질 수 있도록"하여 각 부서가 해당 데이터를 연간 검토에 사용하여 증가 된 자금을 정당화하거나 과제 또는 성과를 강조 할 수 있도록하는 것입니다.

프로그램 평가

"우리는 XNUMX 년이 조금 넘게 DSI의 실행 부분을 수행해 왔으며, 이는 의사 결정권자가 데이터를 찾을 수있는 위치, 데이터의 출처 및 파생 방법을 알 수 있도록 돕고 있습니다.

AM360 프로젝트는“이런 많은 토론에 대한 공통보고 구조를 제공하여 도보는 그녀가 사용할 수있는 변호 가능한 버전의 진실을 갖도록합니다.”라고하며 학교의 부서와 부서는 모두 기본적으로 동일한 숫자로 작업 할 수 있습니다.

“학교 자체가 우리의 실행에 동의하지 않을 수 있습니다. 그들은 '글쎄, XY와 Z 때문에 옳지 않다'고 말할 수 있습니다. 괜찮습니다. 대화를 시작하고 해당 학교와 토론을 시작한 다음 알고리즘을 개선하여 시각화를 개선하여 더 나아질 수 있도록 할 것입니다. "

Young은 Denodo가 IU가 서로 다른 소스와 데이터 형식을 통합 된보기로 통합하여 논리적 데이터웨어 하우스를 구축 할 수있는 방법을 제공했다고 말합니다.

“따라서 데이터가 ERP, 재무 시스템 또는 온라인 클라우드 기반 학습 관리 시스템에서 가져온 것이 든, 사용자는 실제로 데이터를 검색하기 위해 Denodo에 왔지만 알지 못합니다. 데이터베이스처럼 보입니다. , 그것은 데이터베이스 냄새가납니다. 그리고 그들은 데이터가 어디에서 왔는지, 그리고 데이터가 뒷면에있는 데이터 패브릭에서 어떻게 결합되어 있는지에 대한 기술적 세부 사항 중 일부를 반드시 알지 못합니다. "

결론

Young은 "작업에 적합한 도구를 사용하고, 기술의 차이점과 각각의 장점을 이해"하고, 어디에 배치해야하는지 아라고 권장합니다. Denodo와 IU는 기능 및 개선 사항에 대해 지속적으로 대화를 나누었습니다. “매우 유동적입니다. Denodo는 반복적으로도 제공하므로 수정 및 이러한 종류의 작업을받는 데 오래 걸리지 않습니다. 우리는 좋은 공급 업체 관계를 유지하고 있습니다. "

Shankar의 말 :

“여기서 언급하고 싶은 한 가지는 제가 거의 30 년 동안 기술 분야에 종사해 왔으며 모든 데이터에 대한 단일 소스를 보유하는 영원한 성배를 항상 쫓아 왔다는 것입니다. 이를 추적하는 대신 단일 저장소를 갖는 것이 나에게 데이터 가상화는 단일 가상 저장소를 확보하는 데 사용할 수있는 기술입니다.”

Denodo의 강점은 데이터 액세스 및 전달에 있다고 그는 말했습니다.

“무거운 변환을 시도하고 해당 정보를 저장하고 백업을 판매하려는 경우 당사는 해당 [작업]을위한 도구가 아닙니다. ETL 대신 데이터 가상화를 사용하는 곳이 있으며 특히 대량의 데이터를 데이터웨어 하우스로 이동하거나 시도하는 경우 해당 수준의 대량로드가 필요하기 때문에 ETL을 사용해야하는 곳이 있습니다. 서로 다른 형식의 많은 변환을 수행합니다. "

Young은 "외부 기술 부서에서 Denodo를 매우 유기적으로 채택했습니다."라고 말합니다. 캠퍼스의 다른 여러 그룹에서는 "데이터를 통합하고 가져 오는"도구의 유용성을 확인했습니다. 팀은 접근 가능한 문서를 사용하고 비 기술적 사용자가 쉽게 채택 할 수 있도록함으로써 Denodo를 "매우 낮은 장벽 도구"로 만들기 위해 노력했지만 기술 경험이있는 사용자도 참여하고 있습니다.

“데이터베이스 개발 도구를 사용해 본 사람이 있다면 Denodo가 해당 범주에 적합합니다. Oracle 또는 SQL 서버 도구를 사용하는 사람이 Denodo를 사용하기 시작하고이 모든 것이 어떻게 결합되는지 개념적으로 이해하는 것은 무리가 아닙니다. "

Young은 이것이 "대학 전반에 걸쳐 우리에게 정말 가치가있다"고 말했습니다.

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코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.dataversity.net/case-study-indiana-university-data-virtualization-decision-support-initiative/