데이터 웨어하우징은 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 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 웨어하우스의 개발에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 변환이 포함되며 데이터 마이닝을 위한 필수 전처리 단계로 볼 수 있습니다.
OLAP는 데이터 웨어하우징을 둘러싼 접근 방식입니다. 이 모델에서 데이터는 데이터 마이닝/문서의 효과적인 생성을 허용하는 형식으로 저장됩니다. OLAP 디자인은 운영 효율성이 약간 저하된 대규모 레코드 집합에 대한 문서화를 수용해야 합니다.
OLTP 구조에서 데이터 구조를 취하고 OLAP 구조에서 유사한 데이터에 영향을 미치는 것을 나타낼 수 있는 전체 용어는 "차원 모델링"입니다. 데이터 웨어하우징의 기본 빌딩 블록입니다.
데이터 웨어하우스의 테스트는 모든 예상 데이터가 로드되었는지 확인하기 위한 데이터 완전성 및 모든 데이터가 비즈니스 규칙 또는 설계 사양에 따라 올바르게 변경되었는지 확인하기 위한 데이터 변환과 같은 데이터의 품질을 확인합니다.
데이터 웨어하우스 운영 환경 테스트는 수행해야 하는 또 다른 주요 테스트 세트입니다. 다음과 같이 테스트해야 하는 여러 측면이 있습니다. -
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문서화되지 않으면 테스트하기 어려운 보안이지만 모든 정보를 공개하는 것은 허용되지 않습니다. 별도의 데이터 웨어하우스 보안 문서가 있는 경우 테스트는 허용되지 않는 작업 목록을 추출하고 각각에 대한 테스트를 고안하는 비교적 간단한 문제여야 합니다. 이 테스트 세트는 새로 추가된 데이터가 보안 제약을 위반하지 않는지 확인하기 위해 시스템 테스트 중에 여러 번 실행해야 합니다.
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시스템 테스트 중에 잠재적인 I/O 병목 현상을 식별하기 위해 디스크 구성을 철저히 테스트해야 합니다.
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데이터 웨어하우스의 일상적인 작업을 제어할 수 있으며 일부 일정 소프트웨어가 필요하며 이는 시스템 테스트 중에 철저히 테스트해야 합니다. 스케줄링 소프트웨어는 집계의 과잉 처리 및 관리를 제어하기 위해 스케줄러가 필요합니다.
다음과 같은 데이터 웨어하우스를 테스트하기 위한 다양한 과제가 있습니다. -
- 여러 소스 시스템에서 데이터 선택.
- 데이터의 양과 복잡성.
- 데이터 웨어하우스의 일관되지 않고 중복되는 정보.
- 종합 테스트 불가.