ODS
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- 개념
- 적시성(거의실시간성:near real-time)과 확장성 보장 및 운영계에 영향을 주지 않고 데이터를 추출/변환하여 DW로 적재하기 위하여, 운영계와 DW 중간에 추가한 데이터 저장소.
I. DW에서 추출문제 해결을 위한 중간 단계 데이터 저장소, ODS의 개요
가. ODS(Operational Data Store)의 정의
- 적시성(거의실시간성:near real-time)과 확장성 보장 및 운영계에 영향을 주지 않고 데이터를 추출/변환하여 DW로 적재하기 위하여, 운영계와 DW 중간에 추가한 데이터 저장소.
나. ODS의 3대 설계 요건
- 운영계 시스템에서 전략정보로 활용 또는 가능성 있는 항목 포함
- 시계열 분석이 가능하도록 이력 데이터 관리 가능
- 전략정보로 쉽게 활용될 수 있는 구조
다. ODS 특징
특징 |
내용 |
최신 정보
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- Current &Near current-Valued - 최근 고객 히스토리 조회 가능 |
ER 모델 |
ODS는 다차원 모델링이 아니라 ER모델링으로 되어 있음 |
변경성 |
- Volatile - 수시로 갱신된다,레코드 안의 특정 필드의 변경임 |
데이터 변환 (Transformation) |
-Collapsing - large data -> small data - selective sample, selective subset -Moving - move one component at a time |
II. DW와 ODS 구조도 및 비교
가. DW와 ODS 구조도
- ODS에서 DW를 위한 데이터 통합과 정제가 이루어지며, 부서별 Data Mart의 데이터는 ODS에서 추출 할 수 있음.
나. DW와 ODS의 비교
- 차이점
- DW 는 어플리케이션에 중립적인(application-neutral) 기능상 상호 교차적(cross-functional)임. ODS는 특정 비즈니스 프로세스에 중점을 두며 어플리케이션에 한정됨..
- 비교
구분 |
ODS |
DW |
데이터의 성격 |
현재, 최신 정보 데이터 (current,near current) |
히스토리 데이터 |
운영 데이터베이스, transactional data update |
정보 데이터 베이스 ,Query용 information |
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Homogeneous data |
Heterogeneous data |
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데이터 갱신 |
현재 데이터베이스의 상태 반영 (volatile) |
데이터 축적 보관(nonvolatile snapshots) |
갱신 스케줄이 없음(동시 or 자주) |
스케줄에 따라 저장(주간, 월간) |
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용도 |
운영 요원의 최근 가치에 근거한 즉시적인 의사결정에 사용 |
장기적 분석, 트렌드 분석등 DSS 분 석가와 관리자에 의해 전략적 의사결정에 사용 |
상세성의 정도 |
Detailed data (dynamic summary data) |
Detailed data, summary data |
크기 |
일반적으로 DW 보다 작음 |
대형 |
갱신단위 |
update-record-oriented |
Load-and-access tech |
데이터 모델 |
Application-specific (특정 비즈니스 프로세스) |
Application-neutral -> crossfunctional |
Normalized design(중복이 없다) |
Access-optimized(generally demensional)design |
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III. ODS의 분류
- Bill Inmon은 ODS의 형태를 갱신 속도(Refreshment Speed)와 그 자료의 소스에 따라 5가지 Class로 분류함
분류 |
내용 |
Class1 |
운영 환경에서 실행된 트랜잭션이 1~2초 간에 즉시 ODS로 이동 됨 |
Class2 |
운영 환경에서 일어난 모든 활동이 저장 되었다가 4시간 정도마다 ODS로 보내어 짐 |
Class3 |
운영 환경에서 실행된 트랜잭션과 ODS로의 반영 사이에는 하룻밤의 시간 차가 있음 |
Class4 |
DSS 분석가 들이 DW 환경에서 수행한 분석 사항 DW로 부터 데이터를 가져와 분석적 프로세스의 결과에 잘 맞을 때 까지 데이터를 요약해 ODS에 넣음 |
Class5 |
운영 환경으로 부터 오는 통합 데이터와 분석적 환경에서 오는 집합적 데이터의 조합 |