데이터 웨어하우징은 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 데 주로 사용되는 기술입니다. 데이터 웨어하우스는 관리 결정을 지원하도록 특별히 설계되었습니다.
간단히 말해서 데이터 웨어하우스는 조직의 운영 데이터베이스와 독립적으로 유지 관리되는 데이터베이스를 정의합니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 여러 애플리케이션 시스템의 통합을 가능하게 합니다. 분석을 위해 통합된 과거 정보의 견고한 플랫폼을 지원하여 데이터 처리를 제공합니다.
데이터 웨어하우스의 기술에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 OLAP(온라인 분석 처리), 즉 요약, 통합 및 집계와 같은 기능과 다양한 각도에서 정보를 볼 수 있는 기능을 갖춘 분석 기술이 포함됩니다.
데이터 웨어하우스 생성에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 변환이 포함되며 데이터 마이닝을 위한 중요한 전처리 단계로 볼 수 있습니다.
이는 효과적인 데이터 일반화 및 데이터 마이닝을 용이하게 하는 다양한 입도의 다차원 데이터의 대화식 분석을 위한 OLAP(온라인 분석 처리) 도구를 제공합니다. 연관, 분류, 예측 및 클러스터링을 포함한 여러 데이터 마이닝 기능이 OLAP 작업과 통합되어 다양한 추상화 수준에서 지식의 대화형 마이닝을 향상할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 조직의 전자적으로 저장된 정보의 저장소입니다. 데이터 웨어하우스는 보고 및 분석을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 다음과 같이 비즈니스 분석가에게 몇 가지 이점을 제공합니다. -
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데이터 웨어하우스는 성능을 측정하고 경쟁자를 이기기 위해 중요한 조정을 할 수 있는 관련 데이터를 표시함으로써 경쟁 우위를 지원할 수 있습니다.
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데이터 웨어하우스는 조직을 정확하게 설명하는 정보를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있으므로 비즈니스 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
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데이터 웨어하우스는 LOB(Line of Business), 모든 부서 및 모든 시장에 걸쳐 고객 및 품목에 대한 일관된 보기를 제공하므로 고객 관계 마케팅을 용이하게 합니다.
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데이터 웨어하우스는 장기간에 걸쳐 추세, 디자인 및 예외를 지속적이고 정확하게 추적하여 비용 절감을 가져올 수 있습니다.
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데이터 웨어하우스는 데이터 소스에 관계없이 관심 있는 모든 데이터에 대해 공통 데이터 모델을 지원합니다. 이렇게 하면 서로 다른 소스의 여러 데이터 모델을 사용하여 판매 송장, 주문 영수증, 총계정원장 비용 등의 데이터를 검색하는 것보다 데이터 보고 및 분석이 더 간단해집니다.
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운영 체제와 분리되어 있기 때문에 데이터 웨어하우스는 운영 체제의 속도를 늦추지 않고 데이터 검색을 제공합니다.