기존의 업무처리시스템에서 처리하지 못하던 과학적인 데이터의 분석을 위하여 데이터웨어하우스는 이 시대의 새로운 정보관리 인프라가 된다. 상당한 비용이 소요되는 데이터웨어하우스의 구축 전략으로 각 업무별 데이터웨어하우스라고 일컬어지는 데이터마트(Data Mart)를 구축하다가 몇 년 후에 총
데이터웨어하우스(Data warehouse)란?
데이터웨어하우스는 회사의 각 사업부문에서 수집된 모든 데이터에 관한 중앙창고라 할 수 있다. 다양한 온라인 거래처리 프로그램들이나 기타 다른 출처로부터 모아진 데이터들은 분석적인 용도나 사용자 질의 사용되기 위하여, 선택적으로 추출되고 조직화되
1) Cookie in Browser (Serial numbers, URL links)
cf ) Items viewed, Keywords searched,
Access Location, Type of users’ computer.
- Highly Volatile Data → ‘Wise Log’ needed
2) Cookie in PC or DM
- More aggressive way to collect data
- Visiting Homepage : Server plants cookie in PC
- Opening Newsletter : DM contains cookie codes
1) G Market outsource collecting raw
데이터웨어하우징
이 자료에서는, 새로운 DSS인 OLAP 환경을 조성하는 데이터웨어하우징의 정의와 메커니즘을 살펴보고, 이러한 과제들에 대해 여러 벤더들이 내세우는 솔루션들에 대해서도 조사하였다.
I. 정의
"데이터웨어하우징의 궁극적인 목적은 물리적으로 여러 곳에 분산되어 있는 데이터
3. 데이터 웨어하우스의 4가지 특성
[그림 12] 의사결정
① 웨어하우스 데이터는 사용자들의 의사결정에 중요하게 이용된다. 즉 웨어하우스의 가장 기본이 되는 목적은 사용자의 의사결정을 지원하기 위한 것이다. 데이터 웨어하우스는 올바른 정보(Right Information)를 올바른 형태(Right Form)로 적시(Right