데이터 웨어하우스 아키텍처는 한 계층의 데이터가 하위 계층의 데이터에서 변경된 여러 계층의 데이터를 나타냅니다. 개방형 데이터베이스에 저장된 데이터 소스라고도 하는 데이터 소스는 가장 낮은 계층을 형성합니다. 여기에는 개방형 데이터베이스 시스템과 레거시 시스템에 저장된 정형 데이터, 파일로 저장된 비정형 또는 반정형 데이터가 포함됩니다. 다음과 같은 데이터 웨어하우징과 관련된 몇 가지 유형의 성공이 있습니다. 경제적 성공 − 데이터 웨어하우스는 수익에 특정한 영향을 미칩니다. 정치적 성공 − 사람들은 완료되는 것을 좋아합

메타데이터 허브는 의사결정 처리 제품 간의 기술 메타데이터 교환 및 배포를 처리하는 데 사용됩니다. 데이터 웨어하우스의 성장 및 유지 관리 중에 기술 직원이 주로 사용하도록 설계되었습니다. 이 허브의 네 가지 요구 사항은 다음과 같습니다. - 메타데이터 허브는 공유 메타데이터 환경에서 시스템과 제품 간의 메타데이터 교환을 제공해야 합니다. 허브에는 타사 도구가 허브의 서비스를 제어할 수 있는 기록 및 개방형 프로그래밍 방식 개체 인터페이스(예:COM 또는 CORBA 사용)가 있어야 합니다. 업계에서 식별된 파일 형식(예:쉼표로

데이터 웨어하우징은 일반적으로 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 다양한 다른 소스에서 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용되는 방법입니다. 데이터 웨어하우스는 지원 관리 결정의 목표를 위해 특별히 생성됩니다. 데이터 웨어하우스에는 다음과 같은 두 가지 주요 부분이 있습니다. - 실제 매장 − SQL 쿼리를 사용하여 쿼리할 수 있는 Microsoft SQL Server 데이터베이스 및 보고서를 실행하는 데 필요한 OLAP 데이터베이스 논리 스키마 − 실제 상점의 데이터에 매핑되는 개념적 모델입니다. 물

데이터 웨어하우징 프로세스에서 데이터 스테이징 영역은 데이터 스테이징 서버 소프트웨어와 추출, 변환 및 로드 활동 결과의 데이터 저장소 아카이브(리포지토리)에서 수집됩니다. 데이터 스테이징 소프트웨어 서버는 OLTP 데이터 소스에서 추출한 데이터를 임시로 저장하고 변경하며, 보관 리포지토리는 데이터 마트 및 데이터 웨어하우스에 로드하기 위해 정리되고 변환된 데이터와 속성을 저장합니다. 데이터 스테이징 프로세스는 정보를 스트림 또는 파일로 가져와서 변경하고 통합되고 정리된 데이터를 생성하고 데이터 웨어하우스, 데이터 마트 또는 운

데이터 웨어하우스는 조직의 운영 데이터베이스와 독립적으로 유지 관리되는 데이터베이스를 정의합니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 여러 애플리케이션 시스템의 통합을 가능하게 합니다. 분석을 위해 통합된 이력 기록의 견고한 플랫폼을 지원하여 데이터 처리를 지원합니다. 데이터 웨어하우스는 원격 기본 관계를 통해 표현되는 구체화된 뷰 세트로 볼 수 있습니다. 쿼리가 형식적이면 초기 데이터 소스에 액세스하지 않고 구체화된 뷰를 사용하여 로컬에서 계산됩니다. 데이터 웨어하우스는 시간이 지남에 따라 지속적으로 파생되는 활성 엔터티입니다. 시간이

데이터 웨어하우스 데이터베이스 데이터 웨어하우징은 일반적으로 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 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 웨어하우징은 일반적으로 비즈니스에 의미 있는 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 관리하는 데 사용되는 기술입니다. 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. 다음과 같은 다양한 유형의 데이터

데이터를 지식으로 바꾸는 전통적인 기술은 수동 분석 및 해석에 달려 있습니다. 예를 들어, 헬스케어 업계에서는 전문가들이 헬스케어 데이터의 현재 동향과 변화를 분기별로 체계적으로 분석하는 것이 익숙합니다. 전문가는 후원하는 의료 기관에 대한 분석을 자세히 설명하는 보고서를 지원합니다. 이 보고서는 향후 의료 관리를 위한 의사 결정 및 계획의 기초가 됩니다. 행성 지질학자들이 원격으로 감지된 행성과 소행성의 이미지를 샅샅이 살펴보고 충돌 분화구와 같은 관심 지질 대상을 주의 깊게 배치하고 목록화하는 것을 포함하여 여러 유형의 응용 프

EAI는 엔터프라이즈 애플리케이션 통합을 나타냅니다. IT 프레임워크의 여러 구성 요소(사람, 소프트웨어, 플랫폼 및 데이터베이스)를 연결하는 통합 방법을 지원하여 안전한 기업 내부 및 기업 간 협업을 가능하게 합니다. EAI 솔루션을 사용하면 조직이 비즈니스 파트너와 내부 및 외부적으로 비즈니스 프로세스를 통합하여 현재 및 진화하는 비즈니스 요구 사항을 제공하는 동적 환경을 만들어 세계적인 조직을 만들 수 있습니다. EAI는 소프트웨어 또는 데이터 구조를 크게 변경하지 않고 기업의 연결된 소프트웨어 또는 데이터 소스 간에 정보

구체화된 뷰 생성 문의 SELECT 절은 구체화된 뷰가 포함할 데이터를 나타냅니다. 정의할 수 있는 것과 여러 테이블을 함께 조인할 수 있는 것을 제한하는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 뷰, 인라인 뷰(SELECT 문의 FROM 절에 있는 서브쿼리), 서브쿼리, 구체화된 뷰를 비롯한 여러 요소가 있으며 모두 SELECT 절에서 조인되거나 대치될 수 있습니다. 구체화된 뷰에는 다양한 유형이 있습니다. - 집계가 있는 구체화된 보기 − 데이터 웨어하우스에서 구체화된 뷰는 일반적으로 집계를 포함합니다. 빠른 업데이트가 가능하려면 S

데이터 큐브를 사용하면 데이터를 여러 차원에서 모델링하고 볼 수 있습니다. 그것은 차원과 사실로 표현됩니다. 다시 말해 차원은 조직이 기록을 유지해야 하는 관련 보기 또는 엔터티입니다. 예를 들어, AllElectronics는 매장의 판매 관련 차원 시간, 품목, 지점 및 위치에 대한 기록을 유지하기 위해 판매 데이터 웨어하우스를 생성할 수 있습니다. 이러한 차원을 통해 상점은 항목의 월별 판매, 항목이 판매된 지점 및 위치와 같은 항목을 추적할 수 있습니다. 각 차원에는 관련된 테이블이 있을 수 있습니다. 차원을 추가로 나타내

스타 스키마는 데이터를 차원 테이블, 팩트 테이블 및 구체화된 뷰로 구성하기 위한 회의입니다. 모든 데이터는 열에 저장되며 다차원 개체로 작동하는 열을 식별하려면 메타데이터가 필요합니다. 스타 스키마는 디자인이 다차원 데이터 모델을 정의하는 관계형 스키마가 있는 관계형 스키마입니다. 스타 스키마는 명시적 데이터 웨어하우스 스키마입니다. 이 스키마의 엔티티 관계 다이어그램은 기본 테이블에서 포인트가 있는 별을 재현하므로 스타 스키마라고 합니다. 스키마의 중간에는 하이 팩트 테이블이 포함되어 있고 별표는 차원 테이블입니다. 차원 표

눈송이 스키마는 레코드를 추가 테이블로 추가 분할하여 일부 차원 테이블이 정규화되는 스타 스키마 모델의 변형입니다. 전개되는 스키마 그래프는 눈송이와 같은 모양을 형성합니다. 눈송이 스키마는 별의 각 점이 더 많은 점으로 분리되는 별 스키마의 확장입니다. 눈송이 스키마가 눈송이와 비슷하기 때문에 눈송이 스키마라고 합니다. 눈송이는 STAR 스키마에서 차원 테이블을 정규화하는 방법입니다. 모든 차원 테이블을 완전히 정규화하면 결과 구조가 중간에 팩트 테이블이 있는 눈송이를 시뮬레이션합니다. Snowflake는 특정 쿼리의 성능을

스타 스키마 스타 스키마는 레코드를 차원 테이블, 팩트 테이블 및 구체화된 뷰로 구성하기 위한 회의입니다. 모든 정보는 열에 저장되며 다차원 개체로 작동하는 열을 식별하려면 메타데이터가 필요합니다. 스타 스키마는 디자인이 다차원 데이터 모델을 설명하는 관계형 스키마인 관계형 스키마입니다. 스타 스키마는 명시적 데이터 웨어하우스 스키마입니다. 이 스키마의 엔터티-관계 다이어그램은 기본 테이블에서 포인트가 있는 별을 재현하기 때문에 스타 스키마라고 합니다. 스키마의 중간에는 큰 팩트 테이블이 포함되어 있고 별표의 포인트는 차원 테이

개념 계층은 낮은 수준의 개념 집합에서 더 큰 수준의 보다 일반적인 개념으로의 일련의 매핑을 나타냅니다. 개념 계층 구조는 정보 또는 개념을 계층 구조 또는 특정 부분 순서로 구성하며, 지식을 간략하고 높은 수준의 방법으로 정의하고 여러 추상화 수준에서 가능한 마이닝 지식을 생성하는 데 사용됩니다. 개념적 계층 구조에는 트리로 구성된 노드 집합이 포함되며, 여기서 노드는 개념이라고 하는 속성 값을 정의합니다. 특정 노드 ANY는 트리의 루트에 대해 제한됩니다. 개념적 계층 구조의 각 노드 수준에 번호가 만들어집니다. 루트 노드의

다차원 모델에서 데이터는 여러 차원으로 배열되며 각 차원은 개념 계층으로 표현되는 여러 수준의 추상화를 포함합니다. 이 조직은 다양한 관점에서 기록을 볼 수 있는 적응력으로 사용자를 지원합니다. 여러 OLAP 데이터 큐브 작업은 이러한 다중 보기를 계속 구체화하여 현재 데이터에 대한 대화식 쿼리 및 분석을 가능하게 합니다. 따라서 OLAP는 양방향 데이터 분석을 위한 편리한 환경을 지원합니다. 데이터 웨어하우스에서 데이터 검색을 구현하는 데 사용되는 5가지 기본 OLAP 명령은 다음과 같습니다. - 롤업 명령 − ROLL UP

ROLAP은 관계형 OLAP을 나타냅니다. 친숙한 관계형 DBMS 기술을 기반으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 방법은 데이터 및 관련 집계를 RDBMS에 저장하고 OLAP 미들웨어를 사용하여 데이터 큐브의 처리 및 탐색을 실행합니다. 이 아키텍처는 RDBMS 백엔드의 최적화를 목표로 하며 데이터 큐브 탐색 로직을 포함한 더 많은 도구와 서비스를 지원합니다. RDBMS 백엔드를 사용하기 때문에 ROLAP의 주요 이점은 대용량 데이터 관리의 확장성입니다. 이들은 관계형 백 엔드 서버와 클라이언트 프런트 엔드 도구 사이에 있는

MOLAP은 다차원 OLAP을 나타냅니다. 데이터 저장 단위로 튜플을 지원합니다. MOLAP은 전용 n차원 어레이 스토리지 엔진과 OLAP 미들웨어를 적용하여 데이터를 처리합니다. 따라서 OLAP 쿼리는 연결된 다차원 보기(데이터 큐브)에 대한 직접 주소 지정을 통해 완료됩니다. 이 구조는 트랜잭션 정보를 집계에 미리 계산하여 쿼리 실행 성능을 빠르게 하는 데 중점을 둡니다. 특히, MOLAP은 로드 시 각 계층 수준에서 집계된 측정값을 미리 계산하고 저장하며, 즉각적인 검색을 위해 이러한 값을 저장하고 인덱싱합니다. 전체 사

SOI는 서비스 지향 통합을 나타냅니다. 서비스 지향 메커니즘에서 서비스 협력만을 사용하여 컴퓨팅 엔티티를 통합하는 것으로 표현됩니다. 서비스 지향 통합은 IT 조직이 현재 소프트웨어에 잠겨 있는 기능을 재사용 가능한 기능으로 제공할 수 있도록 하여 레거시 및 융통성이 없는 이기종 시스템 통합과 관련된 문제를 해결합니다. 이러한 종류의 통합은 복합 소프트웨어 또는 여러 응용 프로그램의 프로세스와 데이터를 결합한 응용 프로그램의 생성을 포함하여 지속적으로 사용됩니다. 예를 들어, 이 패러다임을 활용하여 소프트웨어 개발자는 인터페이스

SOA는 서비스 지향 아키텍처의 약자입니다. 프로토콜을 통해 여러 애플리케이션에 서비스를 제공하는 분산 시스템을 구축하기 위해 생성되는 디자인 패턴입니다. 이는 어떤 프로그래밍 언어나 플랫폼에도 정의되지 않은 개념입니다. 응용 프로그램 구성 요소가 일반적으로 네트워크를 통해 연결 프로토콜을 통해 다른 구성 요소에 대한 서비스를 지원하는 컴퓨터 소프트웨어 설계의 아키텍처 설계입니다. 서비스 지향의 기능은 모든 제품, 공급업체 또는 기술에 따라 다릅니다. SOA를 사용하면 여러 네트워크의 소프트웨어 구성 요소가 서로 쉽게 작동할 수