기업용 데이터 웨어하우스(EDWs)는 확장을 목표로 하는 비즈니스와 고급 분석을 채택하는 데 장애물이 되고 있습니다. 전통적인 EDWs는 다음과 같은 문제에 직면합니다:
현대적인 플랫폼인 Databricks로 이전하면 탄력적인 확장성, 감소된 비용, 내장 보안 기능, 오픈 소스 기술 통합이 가능해져서 벤더 락인을 피할 수 있습니다. 이러한 변화는 조직이 실시간 분석과 AI 기반 의사결정을 활용할 수 있게 하며, 그들의 인프라를 미래에 대비하게 합니다.
고객들은 또한 레이크하우스로 이동함으로써 이러한 이점을 인식하고 있습니다. 이 Trek Bicycle의 사례 연구를 확인해 보세요!
Databricks가 도입되기 전에는, 우리는 북미 시간에 맞춰 매일 소매 분석을 실행해야 했는데, 이로 인해 다른 지역에서는 데이터를 늦게 받았습니다. 이제 우리는 하루에 세 번씩 레이크하우스를 새로 고치며, 각 지역별로 한 번씩, 그리고 이해관계자들은 결정을 내리는 데 필요한 시간에 신선한 데이터를 받습니다. 우리가 레이크하우스에서 달성한 결과를 바탕으로, 우리는 모든 새로운 프로젝트에 Databricks를 우선적으로 접근하고 있습니다. 우리는 온프레미스 BI 솔루션 중 많은 부분을 Databricks로 마이그레이션하고 있습니다. 왜냐하면 우리는 레이크하우스에 올인하고 있기 때문입니다.— Advait Raje, 데이터 엔지니어링 팀 책임자, Trek Bicycle
EDW를 이전하는 것은 복잡하지만 위험하지 않아야 합니다. Databricks는 수백 명의 고객이 사용한 구조화된 5단계 프레임워크를 제공하여 원활한 전환 을 보장합니다.
고객들은 이 마이그레이션 전략을 사용하여 마이그레이션 프로젝트를 가속화하고 있습니다. 이 VGZ의 사례 연구를 확인해 보세요!
새로운 데이터 플랫폼은 초기 설정과 골든 소스 추출을 위한 한 분기, 그리고 안정화를 위한 한 분기를 이어서 세 분기 내에 원활하게 구현되었습니다. 이 효율적인 롤아웃은 우리의 기대를 초과하는 결과를 가져다주었고, 우리를 매우 만족스럽게 만들었습니다.— 로한 호스트만, 데이터 솔루션 아키텍트, VGZ
현재 환경에 대한 종합적인 평가는 성공의 기반을 마련합니다. 주요 평가 항목은 다음과 같습니다:
데이터 웨어하우스의 미래 상태를 설계하는 것은 비즈니스 목표와 기술 능력을 조정하는 것을 포함합니다. 이 단계에는 주요 성과 지표(KPIs)를 정의하는 것도 포함됩니다. 현대화 선택사항에는 다음이 포함됩니다:
올바른 기술 스택 선택이 중요합니다—Databricks Lakehouse는 Delta Lake 저장소와 분산 컴퓨팅을 결합하여 확장성과 상호 운용성을 제공합니다.
Databricks는 두 가지 주요 마이그레이션 전략 접근법을 지원합니다:
Databricks-native 기능인 Lakehouse Federation을 사용하면 두 전략 간의 전환을 원활하게 할 수 있습니다.
마이그레이션 노력을 확대하기 전에, 가정을 검증하고 잠재적 위험을 식별합니다. 검증은 다음 중 하나를 포함해야 합니다:
명확한 성공 기준은 이전 과정에 대한 확신을 보장합니다.