데이터 웨어하우스와 OLAP 기술

목차

1. 데이터 웨어하우스란?
1-1 운영 데이터베이스 시스템과 웨어하우스의 차이점
1-1 구체적인 비교
1-2 왜 별도의 웨어하우스 인가?

2. 다차원 데이터 모델
2-1 테이블과 스프레드쉬트에서 데이터 큐브까지
2-2 스타, 눈송이, 사실 성군 : 다차원 데이터베이스를 위한 스키마
2-3 척도 : 분류와 계산
2-4 개념 계층의 소개
2-5 다차원 데이터 모델에서의 OLAP 연산
2-6 다차원 데이터베이스 질의를 위한 스타넷 질의 모델

3. 데이터 웨어하우스의 구조
3-1 데이터 웨어하우스의 설계와 구축단계
3-2 3계층 데이터 웨어하우스 구조
3-3 OLAP 서버의 유형 : ROLAP, MOLAP, HOLAP

본문내용

데이터 마이닝을 위한 중요한 전처리 단계
한 조직의 운영 데이터베이스와 분리되어 유지되는 데이터 베이스
여러 개의 DB에서 정보를 정제 및 통합시킨 하나의 큰 DB
(전략적 결정을 하는데 필요한 정보를 저장하는 일관적인 데이터 저장소)
여러 수준의 다차원 데이터를 상호작용식으로 분석할 수 있는 통합 도구인 OLAP를 제공
데이터 웨어하우징 – 데이터 웨어하우스를 구축하고 활용하는 과정
운영 데이터 베이스(OLTP)
- 온라인 트랜젝션과 질의 처리를 수행
웨어하우스 (OLAP)
- 데이터 분석과 의사 결정 용이
- 다양한 요구를 수용할 수 있도록 데이터를 여러 형식으로 구성하고 표현 가능하다.
1. OLAP의 복잡한 계산 및 다차원 적인 데이터의 구성, 접근 운영 데이터 베이스에서의 OLAP 질의 처리는 운영작업 성능에 저하를 가져올 수 있다.
2. OLAP연산에 동시성 제어와 복구 메커니즘을 적용하게 되면 동시 트렌젝션들의 실행에 위험 초래 및 성능 감소
3. 두 시스템의 데이터 구조, 내용 그리고 사용에서 서로 다르다. 즉, 목적이 다르다. 분리시키는 가장 일반적인 이유 데이터 웨어하우스와 OLAP 도구는 다차원 데이터 모델을 기초로 한다.
데이터를 데이터 큐브 형태로 본다.
기본적인 OLAP 연산의 사용

키워드

데이터베이스 시스템,   다차원 데이터 모델,   스프레드쉬트,   테이블,   OLAP 연산,   웨어하우스의 설계