EDW 및 BI 대시보드

Azure Synapse Analytics 환경에서 전사 데이터 웨어하우스(DW)를 구축하고, 수집·정제한 데이터를 바탕으로 전사 의사결정 대시보드를 개발한 프로젝트입니다. 전사 업무 데이터를 분석하는 Azure·M365 기반 시각화 플랫폼을 마련했고, 구축 이후에는 운영과 유지보수를 함께 수행했습니다.

다년간 쌓인 전사 데이터를 한곳에서 분석할 수 있는 표준 환경이 없었습니다.

• 통합 분석 플랫폼 부재: 다년간 축적된 전사 데이터를 통합해 분석할 플랫폼이 없었습니다.
• 수작업 반복 업무: 데이터를 조회하고 보고서를 작성할 때마다 현업 데이터 사용자의 수작업 반복 업무가 많았습니다.
• 분석 인사이트와 현황 공유의 한계: 바이오 의약 실험 데이터에 대한 분석 인사이트가 부족했고, 현황을 공유하기도 어려웠습니다.

이에 분산 보관 중인 사내 연구 데이터를 통합 관리하고, 최신 데이터를 시각화해 빠르게 공유할 수 있는 분석 환경이 필요해졌습니다.

Azure Synapse Analytics와 Azure Data Factory를 중심으로 전사 DW를 구성하고, 그 위에 Power BI 보고서를 개발했습니다.

1. Azure Synapse Analytics 기반 전사 DW 구축: Azure Synapse Analytics 환경에서 전사 데이터 웨어하우스(DW)를 구축했습니다. Fabric Lakehouse의 전신인 Azure Synapse 안에 DB와 Pipeline을 구성했습니다.
2. Azure Data Factory 및 내부 시스템 8종 연계: Azure Data Factory와 연계해 eQMS·ERP·EDMS 등 내부 시스템 8종(MSSQL, Oracle, IBM DB2)과 그 외 원천의 데이터를 수집합니다.
3. 데이터 수집·정제 및 ELT 프로세스 구축: 수집한 전사 데이터를 정제해 관리하는 DW를 구성했습니다. ELT(DM) 150개를 구축했습니다.
4. 사업부별 Data Mart 및 Power BI 보고서 확장: 1차 프로젝트에서 구축한 DW를 바탕으로 각 사업부 단위의 BI 보고서를 개발하고, Data Mart를 Synapse 환경 안에 확장 구성했습니다. Power BI 보고서는 프로젝트 기준 65개입니다.
5. 구축 이후 운영 및 유지보수: 구축 이후에는 운영 단계의 유지보수와 신규 요청 사항을 수행했습니다.

Azure 기반 Data Warehouse로 분산 보관 중이던 사내 연구 데이터를 통합 관리하게 되었고, Power BI 보고서로 최신 분석 내역을 빠르게 공유할 수 있게 되었습니다. 구축 전후 비교는 아래 표에 정리했습니다.

BI 대시보드 화면 예시입니다.