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웨어하우스
1. 발생배경
2. 목표와 정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이터마이
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포착
통합 정보관리 구축
교차판매로 수익 증대 1. 데이터베이스의 개념
2. DB의 특징
3. DBMS의 역할
4. 데이터 웨어 하우스의 개념
5. DW의 구조 및 특징
6. DW의 효과
7. DW의 구축 단계
8. 데이터 웨어 하우스의 응용
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및 삭제 없음.
시계열성(Time Variant)
과거와 현재의 데이터 동시에 유지 1.DW의 정의, 특성, 기존 DB와의 차이
2.DM 및 DW와의 차이
3.DW의 구조 및 주요활동
4.DW의 관리
5.DW의 구축과정, 적용 분야, 구축효과
6.DW의 문제점
7.요약
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하우스 구축과 활용, 하이테크정보사, 1996
한국 IBM - 데이터웨어하우스 솔루션, DB2 정기세미나, 1997
함문성 역 - 데이터 웨어 하우스, 서울 : 니드, 1997
Remon Barquin - 데이터 웨어하우스, 니드출판사, 1999 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터웨어하우스(DW)의
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4. 데이터웨어하우스의 적용방안
4.1 데이터웨어하우스 구축방향
4.2 데이터웨어하우스의 향후 전개 방향
5. 데이터웨어하우스 구축사례 및 효과
5.1 삼성 카드
5.2 선진 금융기관의 마케팅DB 구축 사례 및 효과
참고자료
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웨어하우스의 고객프로파일, 구매이력 등을 근거로 고객에 대한 이해를 높여야 고객분석과 세분화가 가능하다.
이를 위해서는 고객DB의 축적 및 관리능력과 데이터마이닝 기술을 적극적으로 육성하여야 한다. 또한 대내적으로 마케팅 관련
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