데이터 웨어하우스 개발을 위한 5가지 모범 사례

데이터 웨어하우스 개발을 위한 모범 사례는 모든 비즈니스 이해 관계자가 여러분이 만드는 데이터 웨어하우스로부터 더 많은 가치를 창출할 가능성을 높입니다. 또한 여러분의 비즈니스 요구 사항이 변화함에 따라 성장하고 적응할 수 있는 데이터 웨어하우스를 위한 기반을 다집니다.

해당 ebook에서는 데이터 웨어하우스 개발을 위한 다섯 가지 모범 사례에 대해 소개합니다.

주요 내용

  1. 데이터 모델 만들기
  2. 애자일 데이터 웨어하우스 방법론 채택하기
  3. ETL보다 ELT를 선호하다
  4. 자동화 도구 채택하기
  5. 새로운 접근 방식을 직원에게 교육하기

데이터 엔지니어링을 위한 모범 사례

데이터 엔지니어링의 세계는 빠르게 변화하고 있습니다.

데이터베이스와 데이터 웨어하우스가 클라우드로 이동하고 있고 새로운 도구와 데이터 파이프라인이 ETL 코드를 수동으로 작성하고 데이터를 정리하는 것과 같은 기존의 데이터 엔지니어링 작업을 대체하고 있습니다.

그렇다면 최고의 데이터 전략과 파이프라인 최적화 그리고 새로운 기술이 데이터를 혁신시키는 방법을 무엇일까요? 이 해답을 해당 ebook을 통해 확인하실 수 있습니다.

주요 내용

1. 동시 워크로드를 처리하도록 파이프라인 활성화
2. 기존 기술을 활용하여 작업 완료
3. 일괄 수집 대신 데이터 스트리밍 사용
4. 파이프라인 개발 프로세스 간소화
5. 파이프라인 개발 운영
6. 연결 기능이 내장된 도구에 투자
7. 확장성 통합
8. 파이프라인에서 데이터 공유 활성화
9. 데이터 랭글링에 적합한 도구 선택
10. 엔지니어링 전략에 데이터 카탈로그 구축
11. 데이터 소유자에 기대어 보안 정책 설정

데이터 과학을 위한 SNOWFLAKE

머신러닝 모델을 구축하고 교육하기 위해 데이터 과학자는 막대한 양의 데이터를 필요로 합니다. AI 시대에 데이터에 대한 빠르고 정확한 액세스는 중요한 경쟁 차별화 요소가 되어 왔지만 데이터 관리는 일반적으로 프로세스 중 가장 많은 시간이 소요되는 측면으로 인식되고 있습니다.

해당 백서에서는 오늘날의 데이터 과학 및 ML 이니셔티브를 주도하는 데이터 요구 사항을 식별하도록 돕고 Snowflake로 이러한 요구 사항을 충족하는 방법을 설명합니다.