데이터 웨어하우징은 비즈니스에 중요한 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 접근 방식입니다. 데이터 웨어하우스는 지원 관리 결정의 목표를 위해 특별히 만들어졌습니다.
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 데이터의 견고한 플랫폼을 지원하여 데이터 처리를 제공합니다.
데이터 웨어하우스는 OLTP 데이터베이스가 레코드를 축적할 때 오프로드할 장소를 제공하고 OLTP 데이터베이스에서 수행된 경우 OLTP 서비스를 복잡하게 하고 저하시킬 수 있는 서비스를 제공함으로써 OLTP 시스템을 지원합니다.
데이터 웨어하우스는 다차원 공간에서 데이터를 일반화하고 중앙 집중화합니다. 데이터 웨어하우스의 개발에는 데이터 정리, 데이터 통합 및 데이터 변환이 포함되며 데이터 마이닝을 위한 중요한 사전 처리 단계로 볼 수 있습니다.
효율적인 데이터 일반화 및 데이터 마이닝을 지원하는 다양한 입도의 다차원 데이터의 대화형 기술을 위한 OLAP(온라인 분석 처리) 도구를 지원합니다. 연관, 분류, 예측 및 클러스터링을 포함한 여러 데이터 마이닝 기능이 OLAP 작업과 통합되어 다양한 추상화 수준에서 지식의 대화형 마이닝을 구축할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 운영 환경에서 발견된 애플리케이션 데이터에서 변환된 데이터의 물리적으로 지속적으로 분리된 저장소입니다. 이러한 분리 때문에 데이터 웨어하우스는 트랜잭션 처리, 복구 및 동시성 제어 구조가 필요하지 않습니다. 일반적으로 데이터 원본 로드 및 데이터 액세스와 같은 데이터 액세스에서 두 가지 작업만 필요했습니다.
첫째, 데이터 웨어하우스는 성능을 계산하고 경쟁업체를 압도하기 위한 중요한 조정을 개발하기 위한 관련 데이터를 제시함으로써 경쟁 우위를 지원할 수 있습니다.
둘째, 데이터 웨어하우스는 조직을 정확하게 정의하는 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있기 때문에 비즈니스 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
셋째, 데이터 웨어하우스는 모든 비즈니스 라인, 모든 지점 및 모든 시장에서 사용자 및 항목에 대한 일관된 보기를 지원하기 때문에 사용자 관계 관리를 지원합니다.
마지막으로, 데이터 웨어하우스는 장기간에 걸쳐 추세, 패턴 및 예외를 일관되고 안정적으로 추적하여 비용 절감을 가져올 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항을 학습 및 분석하고 비즈니스 분석 프레임워크를 생성하는 데 필요한 효율적인 데이터 웨어하우스를 설계할 수 있습니다.
크고 복잡한 정보 시스템의 구축은 소유자, 건축가 및 건축업자가 서로 다른 견해를 갖는 크고 복잡한 건물의 구축으로 볼 수 있습니다.