데이터 웨어하우징은 일반적으로 비즈니스에 중요한 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용되는 접근 방식입니다. 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 위한 통합된 과거 정보의 견고한 플랫폼을 제공하여 데이터 처리를 제공합니다.
데이터 웨어하우스는 다차원 공간에서 데이터를 일반화하고 중앙 집중화합니다. 데이터 웨어하우스 구축에는 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 구축할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스 시스템은 데이터 분석 및 의사 결정을 위해 사용자 또는 지식 근로자에게 서비스를 제공합니다. 이러한 시스템은 여러 사용자의 다양한 요구 사항을 수용하기 위해 특정 구조로 데이터를 구성하고 표시할 수 있습니다. 이러한 시스템을 OLAP(온라인 분석 처리) 시스템이라고 합니다.
OLAP는 데이터 웨어하우징도 포함하는 광범위한 용어입니다. 이 모델에서 데이터는 데이터 마이닝/문서의 효과적인 생성을 허용하는 형식으로 저장됩니다. OLAP 디자인은 운영 효율성이 약간 저하된 대규모 레코드 집합에 대한 보고를 수용해야 합니다.
OLTP 구조에서 데이터 구조를 취하고 OLAP 구조에서 동일한 데이터에 영향을 미치는 것을 정의할 수 있는 완전한 용어는 "차원 모델링"입니다. 이는 데이터 웨어하우징의 기본 빌딩 블록입니다.
데이터 웨어하우스는 다양한 보안 수준에 따라 데이터를 분류하고 제한하기 위해 다중 수준 보안 모델을 사용할 수 있으며 사용자는 승인된 수준에만 액세스할 수 있습니다. 수준에 따라 다양한 보안 유형이 있습니다. −
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애플리케이션 개발 − 각 프로세스 관리자에 대해 추가 보안 코드가 필요할 수 있습니다.
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로드 관리자 − 레코드를 필터링하고 내용에 따라 다른 위치에 배치하려면 코드 확인이 필요할 수 있습니다. 특정 데이터를 숨기기 위해 민감한 필드를 수정하려면 추가 변환 규칙이 필요할 수도 있습니다.
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창고 관리자 − 코드를 생성하고 보안을 시행하는 데 필요한 모든 추가 보기 및 집계를 유지 관리하는 데 필요할 수 있습니다.
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쿼리 관리자 − 모든 액세스 제한을 처리하려면 변경이 필요합니다. 보안을 강화하는 데 필요할 수 있는 추가 보기, 집계 및 테이블도 개발해야 합니다.