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데이터웨어하우스
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제 3장 데이터웨어하우스
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개념 기업의 내부 및 외부의 데이터 (internal data)를 주제별로 통합하여(subject-oriented),
여러 측면에서 (multi-dimensional) 분석을 가능케 하는 통합 시스템 이다. “Central Repository of Enterprise Data”
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전산분야의 현 주소 (문제의식) 정보시스템 As a Cost Center Profit Cener
2. (해결방안) 데이터웨어하우스는 정보시스템이 조직 경쟁력 강화를 위한 도구 로 진화하도록 현업에서 필요한 정보를 쉽게 이용하도록 도와 주는 시스템 출현배경 Hardware의 발전과 가격하락 (CPU, Memory, Parallel Processing, …) DB 기술의 발전 (대용량, Cluster File System, …) DW 도구의 발전: ETL (Extraction/Translation/Loading), Multi-dimensional Cube model, OLAP 분석도구
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OLTP(DB)와 OLAP(DW, DSS)의 비교
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데이터웨어하우스의 특징 주제지향성(개체중심) <=> 업무처리 중심
통합성 <=> 일관성 없이 데이터 중복 관리 시계열성(일, 월, 분기, 년 등) ; 즉, 월/년 등 기간과 관련을 가짐. 비 휘발성(일기 전용) <=> 갱신작업 독립성; 기업의 운영시스템과는 분리되어 있다.. 주제 중심적 ; 기존 DB와 근본적으로 구분. Read-only; OLTP와 달리 삭제, 변경 등이 일어 나지 않음.
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데이터 웨어하우징 데이터의 수집/처리~활용에 이르는 일련의 프로세스 데이터의 추출, 변환, 정제, 통합 단계 정보도출 단계
정보활용 단계 데이터의 추가, 갱신, 삭제
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데이터 웨어하우스와 데이터마트 데이터마트는 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스이다.따라서 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 일부분이다. 특정 사용자가 관심을 갖는 데이터를 대상으로 한다. 따라서 구분기준 : 사용자의 기능 또는 제공범위 데이터저장범위에 따른 구분 예: (1) DW (Data Warehouse) : 전사적 데이터베이스 (2) 데이터 마트 : 인사 (HR) 데이터베이스
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활용 실시간 기업 (RTE: Real-time Enterprise) 복잡한 분석 경영 의사 결정 (EIS, SIS, …)
실시간 분석 실시간 레포팅 복잡한 분석 다차원 분석 경영 의사 결정 (EIS, SIS, …) 부문별 EUC 영업관리팀: Sophisticated Custom Applications 생산관리팀: Data Mining 고객관리팀: Multi-Dimensional Analysis
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구축 비용 세부 실행방법에 따라 큰 차이가 있음. 평균 기간: 6개월~1년 비용: 10억원 내외
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기본 구성도 기간계 업무 정보계 업무
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구성요소 Source Data DW 플랫폼 클라이언트 관리 도구 파일 DB DBMS Storage 서버 OLAP 도구
Web 브라우저 관리 도구 Meta Data SMS
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오픈소스 데이터웨어하우스 Pentaho provides a full spectrum of open source Business Intelligence (BI) capabilities including reporting, analysis, dashboards, data mining, data integration, and a BI platform.
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