데이터베이스 개발과 데이터웨어하우징(데이터베이스시스템, 데이터베이스개발과정, 데이터모델링, 데이터웨어하우스)

목차

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* 데이터베이스 개발과 데이터웨어하우징

Ⅰ. 데이터베이스 시스템

1. 데이터베이스관리자(DBA)
2. 응용 프로그래머
3. 최종사용자
4. 데이터언어
1) 데이터 정의어
2) 데이터 조작어
3) 데이터 질의어

Ⅱ. 데이터베이스개발 과정

1. 사용자 요구분석
2. 논리적 설계
3. 개념적 설계
4. 물리적 설계

Ⅲ. 데이터 모델링

1. 개념적 데이터베이스 모델링
2. 논리적 데이터베이스 모델링
3. 물리적 데이터베이스 모델링

Ⅳ. 데이터웨어하우스

1. 데이터웨어하우스의 개념
2. 데이터웨어하우스의 특징

본문내용

존재하게 된다. 하나의 객체를 지칭하는 다양한 이름이 존재하거나 데이터가 가지는 의미가 서로 다르다. 데이터웨어하우스에서 이러한 데이터는 전사적인 관점에서 통합된다. 즉, 데이터웨어하우스는 신뢰할 수 있는 하나의 버전(one version of truth)을 사용자에게 제공한다.
웨어하우스 내의 데이터는 주로 운영시스템으로부터 공급되지만 다양한 외부정보의 통합 역시 매우 중요하다. 외부정보란 비즈니스 영역 밖에서 생성되거나 관리되는 정보로 드러커(Drucker, 1995)는 외부정보의 중요성을 다음과 같이 기술하였다. 기업의 의사결정을 위해, 특히 전략적인 의사결정에 가장 필요한 것은 기업조직 바깥에서 일어나는 것에 대한 정보이다. 이는 기업이 결과를 얻게 되고, 기회가 있고, 또한 위협이 있는 곳은 기업의 바깥이기 때문이다. 경쟁사에 대한 정보, 공급사에 대한 정보, 시장, 정부규제, 경제에 대한 정보 등과 같은 다양한 외부정보가 있으며, 실제로 이러한 외부정보는 기업의 경쟁력을 유지하는 데, 회계부서 에서 제공하는 외상매입금과 같은 정보보다 훨씬 더 중요할 수 있다. 오늘날 많은 정보 서비스 제공업체들에 의해 다양한 정보가 제공되고 있는데, 이러한 정보들은 웨어하우스 내에 효과적으로 통합되어야 한다.
(4) 시간성 혹은 역사성을 가진다. 즉 일, 월, 년 회계기간 등과 같은 정의된 기간과 관련되어 저장된다.
운영시스템의 데이터는 사용자가 사용하는 매순간 정확한 값을 가진다. 즉, 바로 지금의 데이터를 정확하게 가지고 있을 것이 요구된다. 반면 웨어하우스의 데이터는 특정 시점을 기준으로 정확하다. 웨어하우스 내의 데이터는 스냅샷 데이터로서 묵시적으로나 명시적으로 시간항목을 가지며, 장기간에 걸쳐 존재한다.
(5) 주제 중심적이다.
데이터웨어하우스는 전통적인 데이터베이스와 근본적으로 구분된다. 전통적으로 데이터베이스는 대부분 어플리케이션의 일부분이었다. 이러한 환경에서 각 테이블과 필드는 어플리케이션에서 미리 정의된 화면상의 필드들과 논리적으로 밀접한 관계를 가진다.
그래서 데이터베이스의 설계는 프로그래머와 데이터베이스관리자 사이의 많은 조정을 필요로 하는 매우 힘든 작업이었다. 운영시스템은 재고 관리, 영업관리 등과 같은 기업운영에 필요한 특화된 기능을 지원하는데 반해, 데이터웨어하우스는 고객, 제품 등과 같은 중요한 주제를 중심으로 그 주제와 관련된 데이터들로 조직된다.
(6) 컴퓨터시스템 혹은 자료구조에 대한 지식이 없는 사용자들이 쉽게 접근할 수 있어야 한다.
접근은 많은 것을 의미한다. 조직의 관리자들과 분석가들은 그들의 PC로부터 데이터웨어하우스에 연결될 수 있어야 한다. 이런 연결은 요구에 즉각적이어야 하고, 또한 신속성을 보여야 한다. 만약 접근을 다른 사람을 통해서 한다든지, 느리거나 사용하기 어렵고 신뢰할 수 없다면 받아들여질 수 없다.
(7) 데이터웨어하우스는 읽기 전용 데이터베이스로서 갱신이 이루어지지 않는다.
운영시스템 환경에서는 추가 삭제 변경과 같은 갱신작업이 레코드 단위로 지속적으로 발생한다. 웨어하우스 환경에서는 프로덕션 데이터 로드(production data load)와 활용만이 존재하며, 운영시스템에서와 같은 의미의 데이터의 갱신은 발생하지 않는다.
즉, 거대한 운영시스템은 하루에 수천 또는 수만의 거래를 처리하는데, 각각의 거래는 하나의 작은 데이터로 구성된다. 반면 데이터웨어하우스의 경우는 보통 하루에 하나의 거래를 수행하지만 이 거래 처리에는 수천 또는 수만의 레코드가 있을 것이다. 이것을 거래처리라는 용어 대신, 프로덕션 데이터 로드라고 부른다. 웨어하우스 데이터베이스의 설계는 활용에 초점이 맞추어지며 적용되는 기술 역시 운영시스템과 많은 차이를 가진다.
예를 들어, 온라인 상에서 레코드 단위로 데이터의 갱신이 이루어지는 운영시스템에서는 백업, 복구, 데이터 완전성(integrity), 데드락(deadlock)의 해결 등과 같은 매우 복잡한 기술들이 중요한 반면 웨어하우스 환경에서는 필요하지 않을 수도 있다.
한편 웨어하우스가 꼭 읽기 전용이어야 하는가라는 부분은 오늘날 가장 논의의 대상이 되고 있다. 웨어하우스 사용자의 의사결정을 지원하기 위해 존재하는데, 여러 가지 분석상황(예산편성, What-If분석 등)사용자는 데이터를 갱신할 필요성이 있다. 이러한 이유로 데이터웨어하우스를 보완하기 위해 데이터 마트의 개념이 나타나게 되었으며, 데이터 마트는 데이터웨어하우스 환경을 구성하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다.

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