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ETL : DW 구축 시 데이터를 운영시스템에서 추출하여 가공한 후 DW에 적재하는 과정 Extract(추출) 하나 또는 그 이상의 데이터를 원천들로 부터 데이터 “추출” Transform(변환) 추출한 데이터를 요구사항에 맞게 “변경”하는 작업 Load(적재) 변형 단계의 처리가 완료된 데이터를 특정 목표 시스템에 “저장” 특정요소 순서 : E(추출) → T(변환) → L(적재) 데이터 스테이징 단계가 소스와 DW 사이 위치 DW 로드하기 전, 중요 보안 데이터를 처리하여 개인정보 보호 규정을 준수 지원 가능 정교한 데이터 변환 수행 가능 특징 워크플로우가 잘 정의되어 있어야 하며 연속적이고 지속적인 프로세스를 가진다 : ETL은 동종 또는 이종의 데이터 소스에서 데이터를 추출하여, 스테이징 영역에 임..

DW 모델링(DW Modeling) : 대용량 데이터를 다양한 관점에서 빠른 성능으로 분석할 수 있도록 구성하는 데이터 분석 관점의 모델링 기법 특징 비즈니스 차원의 조직화, 사용자 접근 용이성 1. DW 다차원 모델링 기법 구분 설명 Star Schema 정규화 된 Fact Table을 중심으로 비정규화 된 Dimension Table들이 배치되는 형태의 모델링 기법 Snowflake Schema 정규화 된 Fact Table을 중심으로 정규화 된 (제3정규형) Dimension Table들이 배치되는 형태의 모델링 기법 2. DW 다차원 모델링의 구성요소 구성요소 설명 사실 (Facts) ●중심 테이블로서 관련성이 높은 Measure들의 집합 차원 (Dimensions) ● 각 Fact Table을 ..

데이터 웨어하우스(Data Warehouse) 데이터 창고 즉, 대규모의 데이터를 처리(사용)할때 단일(작은) 데이터베이스로는 충분하지 않아 사용하는 데이터 창고 개념이다. 비즈니스 인텔리전스의 핵심 구성 요소 : 정교한 분석과 의사결정 지원을 위해 다양한 소스의 데이터를 단일 데이터 저장소에서 운영하게 한다. 그림자료 간단한 설명 1. 각종 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 ELT로 받아 정재 과정 후 DW안으로 자료가 넘어간다. 2. DW안에서는 연관성없는 데이터들을 연관성있고 더 정밀하게 통합(재구조화)시켜준다. 3. 모인 자료들은 OLAP를 통해 시각화자료로 변환되어 필요한 곳에 전달된다. ELT 소스시스템으로부터 필요한 데이터를 추출, 변환하여 목적지 데이터베이스 환경으로 전달 데이터 웨어하우스..