DW-개요

데이터웨어 하우스는 하나 이상의 이기종 데이터 소스에서 데이터를 저장하는 중앙 저장소로 알려져 있습니다. 데이터웨어 하우스는 정보보고 및 분석에 사용되며 과거 데이터와 현재 데이터를 모두 저장합니다. DW 시스템의 데이터는 분석보고에 사용되며 나중에 비즈니스 분석가, 영업 관리자 또는 지식 근로자가 의사 결정을 위해 사용합니다.

DW 시스템의 데이터는 영업, 마케팅, HR, SCM 등과 같은 운영 트랜잭션 시스템에서로드됩니다. 정보 처리를 위해 DW 시스템에로드되기 전에 운영 데이터 저장소 또는 기타 변환을 통과 할 수 있습니다.

데이터웨어 하우스-주요 기능

DW 시스템의 주요 기능은 다음과 같습니다.

하나 이상의 이기종 데이터 소스에서 데이터가 저장되는 중앙 데이터 저장소입니다.
DW 시스템은 현재 데이터와 과거 데이터를 모두 저장합니다. 일반적으로 DW 시스템은 5-10 년의 기록 데이터를 저장합니다.
DW 시스템은 항상 운영 트랜잭션 시스템과 별도로 유지됩니다.
DW 시스템의 데이터는 분기 별에서 연간 비교까지 다양한 유형의 분석보고 범위에 사용됩니다.

DW 시스템의 필요성

데이터가 마케팅, 영업, ERP, HRM, MM 등과 같은 여러 애플리케이션에서 나오는 주택 융자 기관이 있다고 가정합니다.이 데이터는 데이터웨어 하우스에서 추출, 변환 및로드됩니다.

예를 들어, 제품의 분기 별 / 연간 판매량을 비교해야하는 경우 트랜잭션 시스템이 중단되므로 운영 트랜잭션 데이터베이스를 사용할 수 없습니다. 따라서 이러한 목적으로 데이터웨어 하우스가 사용됩니다.

DW와 ODB의 차이점

데이터웨어 하우스와 운영 데이터베이스 (트랜잭션 데이터베이스)의 차이점은 다음과 같습니다.

트랜잭션 시스템은 사용자 레코드 업데이트, 레코드 검색 등과 같은 알려진 워크로드 및 트랜잭션을 위해 설계되었습니다. 그러나 데이터웨어 하우스 트랜잭션은 더 복잡하고 일반적인 데이터 형식을 나타냅니다.
트랜잭션 시스템에는 조직의 현재 데이터가 포함되고 데이터웨어 하우스에는 일반적으로 기록 데이터가 포함됩니다.
트랜잭션 시스템은 여러 트랜잭션의 병렬 처리를 지원합니다. 데이터베이스의 일관성을 유지하려면 동시성 제어 및 복구 메커니즘이 필요합니다.
운영 데이터베이스 쿼리를 사용하면 작업 (삭제 및 업데이트)을 읽고 수정할 수 있지만 OLAP 쿼리에는 저장된 데이터에 대한 읽기 전용 액세스 만 필요합니다 (Select 문).

DW 아키텍처

데이터웨어 하우징에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 통합이 포함됩니다.

데이터웨어 하우스에는 3 계층 아키텍처가 있습니다. Data Source Layer, Integration Layer, 과 Presentation Layer. 위에 제공된 그림은 데이터웨어 하우스 시스템의 공통 아키텍처를 보여줍니다.