Since 1996, Data warehouse architecture had been generally accepted by academic researchers and industry. But today, many new more complex types of data have now emerged that businesses want to analyse to enrich what they already know. In addition, the rate at which much of this new data is being created and/or generated is far beyond what we have ever seen before. So traditional data warehouse was not acceptable anymore. Because of data is going to grow, the cost is going to increase astronomically and the performance is deteriorates rapidly. In this thesis set up twenty two big data architecture components and made up full platform.
This component was collected wisdom form the eight company’s one hundred seventy one business owner’s during two years. This will help all companies that are considering the introduction of big data. This Architecture is more than 70% price savings comparing to existing appliance DBMS, even more than 10 to 100 times speed upgrade. As well as instantly decision can be possible with equipped algorithm.
1996년부터 데이터웨어하우스는 학계와 기업에 널리 구축 되어 왔다. 하지만, 최근에는 다양한 새로운 형태의 데이터들이 나타나게 되었고, 기업에서는 기존에 알고 있는 지식을 더 강화하기 위해서 이를 포함하여 분석하고자 하는 요건이 있다. 또한 예전과는 비교할 수 없을 정도로 데이터의 증가량이 폭증하고 있다. 이에 기존의 데이터웨어하우스의 유지 비용의 증가와 속도의 저하 등을 극복하고자, 2년간의 빅데이터 세미나를 통해, 8개사의 171명의 현장 요건을 반영하여, 빅데이터 22개로 구성 된 빅데이터 아키텍처를 정의한다. 이는 빅데이터 아키텍처를 고려하는 모든 기업에게 도움을 줄 수 있을 것이다. 제시된 아키텍처로 구현시 기존의 DW Appliance 비용을 통상 70% 이상 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 사전 탑재된 Analytics 알고리즘을 10~100배 이상의 빠른 속도로 분석 할 수 있게 된다.