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| [[분류:데이터베이스]] | | [[분류:데이터베이스]][[분류:기술사 기출]] |
| [[분류:기술사 기출]] | |
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| ;DW; Data Warehouse | | ;DW; Data Warehouse |
| ;기업의 정보분석 요구를 충족시키기 위해 분석, 가공된 데이터를 저장 및 관리하는 기술 | | ;기업의 정보분석 요구를 충족시키기 위해 분석, 가공된 데이터를 저장 및 관리하는 기술 |
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| ==DW의 특징== | | == DW의 특징 == |
| {| class="wikitable"
| | * 주제 중심: 분석하고자 하는 주제를 중심으로 데이터를 구성 |
| |-
| | * 시간 중심: 시간에 따른 변경 사항을 지속 기록 |
| !특징!!설명
| | * 비휘발성: 한번 적재된 데이터는 변경/삭제되지 않고 읽기전용으로 사용됨 |
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| |'''주제 중심적'''
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| '''(Subject Oriented)'''
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| *분석하고자 하는 주제를 중심으로 데이터를 구성
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| *특정 업무 기능이나 응용 프로그램에 종속되지 않는 데이터 구조를 지원 | |
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| |'''통합 구조'''
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| '''(Integrated)'''
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| *업무 기능별로 관리되는 다수의 운영 데이터를 통합하여 전사적 관점에서 중복을 최소화
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| *데이터의 정합성과 물리적 통일성을 갖는 통합된 데이터 구조를 지원
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| *전사적인 [[데이터 표준화]]를 통해 데이터 통일성(속성 이름, 데이터 표현, 계산 단위 등) 확보
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| *데이터 획득 시 데이터 통합을 위한 일련의 변환 작업을 수행
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| |'''시계열 데이터'''
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| '''(Time Variant)'''
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| *오랜 기간 축적된 데이터를 통해 과거와 현재의 경향 분석 가능
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| *일정 기간 동안의 업무 변화 내지는 발전의 추세 분석에 필요
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| *이력 데이터를 통해 시간 경과에 따른 데이터의 변화 과정 파악
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| *스냅샷 생성 | |
| **키 구조에 시간 요소를 추가하여 레코드 생성
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| **이벤트 발생 시점의 일자 또는 시간 저장
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| |'''비휘발성'''
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| '''(Non Volatile)'''
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| *초기 데이터 적재 이후에는 데이터의 갱신·삭제 없이 검색·조회만 수행
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| *데이터 변경이 발생하더라도 변경을 직접 반영하지 않고 스냅샷 형태로 반영
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| *장애 발생 시 데이터의 복구, 트랜잭션과 데이터의 무결성 유지, 교착상태의 탐지·대응이 매우 단순
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| *데이터 갱신 이상에 대한 고려가 불필요하고, 정규화 및 반정규화에 대한 융통성의 증가
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| |}
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| ==기반 기술==
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| ;데이터 웨어하우스를 구현하기 위한 기술
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| *[[ETL]]: DW에 저장할 데이터를 추출, 전송, 저장하는 엔진
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| *[[ODS]]: 데이터가 DW에 저장되기 전에 가공을 위해 임시로 저장되는 저장소
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| *[[CEP]]: 복잡한 실시간 데이터로부터 필요한 데이터를 추출하기 위한 프로세싱 기술
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| *[[CDC]]: 변경된 데이터를 캡쳐해 타겟 시스템으로 전송하는 기술
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| ==활용 기술==
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| ;데이터 웨어하우스를 사용하는 기술
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| *[[OLAP]]: DW를 기반으로 데이터를 분석하고 활용하기 위한 프로세싱
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| *[[비즈니스 인텔리전스]]: 기업 내 데이터를 취합 및 분석하여 인사이트 도출
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| *[[데이터 마트]]: 주로 DW를 기반으로 DM이 만들어짐. 구현 형태에 따라 반대로 될 수도 있음
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| == 기술사 기출 ==
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| * [http://q.fran.kr/문제/6174 정보관리기술사 69회 1교시]
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| * [http://q.fran.kr/문제/6275 정보관리기술사 74회 2교시]
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| * [http://q.fran.kr/문제/5430 정보관리기술사 114회 3교시]
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| * [http://q.fran.kr/문제/9652 정보관리기술사 118회 3교시]
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| == 같이 보기 ==
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| * [[기업 데이터 웨어하우스]]
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| * [[논리적 데이터 웨어하우스]]
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| * [[데이터베이스 다차원 모델링]]
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| * [[데이터 레이크]]
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