|
warehouse 란
- 수년간의 (historical data)
- 기업의 운영계 시스템에서 생긴 내부 데이터와 (internal data)
- 외부 데이터를 (external data)
- 주제별로 통합하여 (subject-oriented)
- 별도의 프로그래밍 없이 (end-user computing)
- 즉시 (on-line)
- 여러 각도에서
|
|
|
데이터에서 빵과 버터를 사는 사람이 우유도 함께 구매하는 연관성이 발견되었다면 우유의 판매를 촉진하기 위해 빵과 버터를 세트로 판매할 수 있다. 또한 버터의 판매를 중단함으로써 우유의 판매량을 줄이는 효과도 가져올 수 있다. 이와
|
|
|
Data-warehouse 방식과 Data-marts 방식의 프로그램 설계로 나누어 볼 수 있었다. Data-warehouse 방식의 경우 비록 천문학적인 설치비용이 수반되지만 가장 효과적인 지구대를 재편하는 프로그램을 설계하는 바탕이 될 수 있었지만 막대한 비용으로 설
|
|
|
Data 입력(부서별/파트별 시스템) 2단계: Data-warehouse로 정보취합
3단계: OLAP분석 툴을 이용 Data Analysis
4단계: 최종 KPI 지표 내 Data 통합 유입
5단계: 경영속보 / 현황파악 / 의사결정 및 전략 실행에 활용
3.2. 대상업체 전략 및 비젼
기업이 현재 공
|
|
|
병렬 처리함으로써 고속으로 검색할 수 있기 때문이다. 병렬 서버에 대응해서 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 사용한다.
< Distributed data warehousing using Web technology :
How to build a more cost-effective and flexible warehouse /R.A.Moeller >
|
|
메뉴펼치기
