| 특징 |
설명
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| 주제 중심적
(Subject Oriented)
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- 분석하고자 하는 주제를 중심으로 데이터를 구성
- 특정 업무 기능이나 응용 프로그램에 종속되지 않는 데이터 구조를 지원
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| 통합 구조
(Integrated)
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- 업무 기능별로 관리되는 다수의 운영 데이터를 전사적 관점에서 중복을 최소화하고, 모든 업무에 공유할 수 있도록 통합
- 데이터의 정합성과 물리적 통일성을 갖는 통합된 데이터 구조를 지원
- 전사적인 데이터 표준화를 통해 데이터 통일성(즉, 속성 이름, 데이터 표현, 계산 단위 등) 확보
- 데이터 획득 시 데이터 통합을 위한 일련의 변환 작업을 수행
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| 시계열 데이터
(Time Variant)
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- 데이터는 오랜 기간 동안 보유되며, 과거와 현재의 경향에 대한 분석이 가능하도록 시간에 따라 모든 순간의 값을 유지하고 있음(즉, 일련의 스냅삿(Snapshot)처럼 저장됨)
- 일정 기간 동안의 업무 변화 내지는 발전의 추세 분석에 필요
- 이력 데이터를 통해 시간 경과에 따른 데이터의 변화 과정 파악이 가능
- 스냅샷 생성
- 키 구조에 시간 요소를 추가하여 레코드 생성
- 이벤트 발생 시점의 일자 또는 시간 저장
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| 비휘발성
(Non Volatile)
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- 초기 데이터 적재 이후에는 데이터의 갱신은 발생하지 않고 검색만 있음(즉, 데이터 적재와 데이터 검색만 존재)
- 데이터 변경이 발생하더라도 변경을 직접 반영하지 않고 스냅샷 형태로 반영
- 장애 발생에 대한 데이터의 복구, 트랜잭션과 데이터의 무결성 유지, 교착상태의 탐지와 처리가 매우 단순함
- 데이터 갱신 이상에 대한 고려가 불필요하고, 정규화 및 반정규화에 대한 융통성의 증가
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