데이터웨어하우스(DW)

특징

설명

주제지향적

(Subject –

Oriented)

- 업무기능별로 관리되는 다수의 운영계 데이터를 전사관점에서 중복을 최소화 하고, 모든 업무에 공유 할 수 있도록 통합하는 기준

- 전사공통 관심 주제를 중심으로 관련데이터 통합 ( 데이터가 조직의 Business 주제에 따라 분류되어지고 저장됨 )

- 특정 업무기능이나 어플리케이션에 종속되지 않는 데이터 구조

통합적

(Integrated)

- 데이터의 정합성과 물리적 통일성을 갖는 데이터 구조

- 데이터 모델링을 통해 데이터 정합성 보장

- 전사적인 데이터 표준화를 통해 데이터 통일성 확보

- 운영계로부터 데이터 획득 시 데이터 통합을 위한 일련의 변환작업 수행

시계열적

(Time-Variant)

- 데이터는 오랜 기간 동안 보유 되며, 과거와 현재의 경향에 대한 분석, 예측에 무엇을 해야 하는지 가능하게 일련의 Snapshots 형태로 저장 함

- 일정 기간동안의 업무변화 내지는 발전추세 분석에 필요

- 이력데이터를 통해 시간경과에 따른 데이터의 변화과정 파악 가능, Snapshot 생성

비 휘발성

- 데이터웨어하우스에는 일반적으로 데이터 갱신 프로세스가 존재하지 않음

- 일상적으로 데이터적재와 데이터 엑세스만 존재

- 운영계에서 발생한 변경요건을 갱신하지 않고 Snapshot 형태로 반영

구성요소

설명

ETT

소스 데이터로부터 필요 데이터를 검색, 추출, 변환하여 목표 데이터베이스환경으로 전달하는 과정

DOS

(Operational

Data Store)

운영계 시스템별로 관리되는 데이터를 전사관점에서 통합 관리함으로써, 전사데이터공유를 가능하게 하여주는 통합데이터베이스

DM

(Data Mart)

의사결정 프로세스 지원을 목적으로 하는 부서별 또는 업무기능별 DW

  - 부서의 분석수행에 가장 적합한 데이터구조

  - EDW로 부터 필요한 데이터 획득

  - 일반적으로 한 기업 내에 복수개의 DM 존재

OLAP

(Online

Analyticla

Processing)

EDW와 DM의 데이터를 사용자의 요건에 따라 다각적으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원하는 도구

 - 사용자가 도구를 이용하여 프로그래머의 지원 없이도 의사결정 및 분석업무에 필요한 정보를 스스로 얻을 수 있음

메타데이터

데이터의 사용성과 관리효율성 향상을 위한 데이터에 관한 데이터

DW 아키텍쳐 구성 요소간의 결합력(Cohesiveness)을 유지시켜주는 매개체

영역

설명

트랜잭션

Interactive

Sector

- 응용프로그램의 트랜잭션, ETL을 통해 데이터가 들어오는 장소

- 다른 영역에 비해 소량의 데이터가 항상 디스크에 저장되는 영역으로 실시간 상호작용이 가능함

추가, 삭제,조정 등 업데이트 가능

Integrated

Sector

- 상호작용 영역의 데이터가 ETL 계층을 통과하여 통합되는 영역

- 통합영역의 데이터는 주제지향 상세데이터, 소규모의 요약 데이터, 연속적인 시간데이터, 프로파일 데이터(한 주제에 대한 취합 정보)의 특징을 가짐(분석 용이)

- 통합영역의 데이터는 균일하고 역사적이며 광범위한 소스로부터 취합 되므로 많은 양의 데이터를 보유하고 있음

조회만 가능

Near Line

Sector

- 통합영역의 디스크 저장장치보다 저렴한 카트리지를 이용하여 통합 영역의 데이터 중 접근확률이 낮은 데이터를 저장하는 영역

- 통합 영역을 위한 캐시 메모리로서의 역할을 수행하는 영역

- 준보관 영역의 데이터 중 자주 사용되는 데이터는 통합영역으로 이동 (준보관, 통합영역의 데이터 구조, 형식, 기술은 동일)

조회만 가능

Archival

Sector

- 데이터의 접근 확률이 매우 적을 때 데이터가 이동되는 장소

- 아카이브 영역의 데이터는 순차적으로 검색되고 많은 데이터가 존재

거의 조회되지

않음

- 크기의 다양성

DW의 규모와 복잡성 증대로 필요한 정보 검색의 어려움 발생

- 더욱 다양한 사용자

DW 전문 분석가, 초보 사용자 등 다양한 계층의 사용자가 접근

- 광범위한 메타데이터 범위

어디에 어떤 데이터가, 어떤 형태로 있는지 유용한 분석정보 제공

- 유지보수 관리 필요성

메타데이터의 효율적 관리를 통해 DW 유지보수성 향상

영역

설명

역할

기업

메타데이터

- 전사적(마스터) 메타데이터

- 모든 툴과 프로세스에 존재

- 용어가 일관되고 공통 용어로 기술

- 기업 수준과 로컬과의 관계성 조사

- 비즈니스 영역 지원 데이터 식별

- 기업 수준에서 용어/단어를 통합(표준화)

로컬

메타데이터

- 사용의 중심점인 툴에 저장

- 사용되는 툴에 종속적인 관계

- 데이터의 소스에서 타켓 이동/변환 정보 제공

- DBMS 테이블, 속성, 인덱스 정보 제공

비즈니스

메타데이터

- 비즈니스 상의 전문용어로 기술

- 실제 기업의 업무에 적합

- 업무 의사소통, 이해 용이, 용어 표준화

- 정보에 대한 감사 추적

테크니컬

메타데이터

- 기술자들 간의 전문용어로 기술

- 어플리케이션 운용자에 필요

- 기술관련 의사소통, 이해 용이, 용어 표준화

- DW 2.0 어플리케이션 개발, 유지보수 향상

관점

역할

전문

분석가

- 어떤 데이터가 가용한지를 판단하고 데이터에 접근할 수 있도록 가이드 하여 새로운 분석 요구사항을 발견하는데 도움

최종

사용자

- 이미 수행된 분석 결과가 있는지를 판단하여 효율적 검색 지원

- 데이터 및 관계에 대한 가이드로 데이터 재사용성 향상

개발자

- 과거에 수행한 개발 업무에 대한 정보 제공

- 신규 데이터웨어하우스 2.0 어플리케이션 개발 가이드, 용어 표준화

운영자

- 데이터웨어하우스의 이슈의 체계적 처리, 운용 지원

- 현재 데이터에 대한 설명, 데이터 소스 식별에 도움