데이터 웨어하우징

데이터 웨어하우징이란?

데이터 웨어하우징은 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고 저장하는 프로세스로 정의하여 이를 관리하여 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 기업이 많은 양의 데이터 및 정보를 저장하는 전자 저장 장치라고 할 수 있습니다. 그것은 데이터 분석을위한 기술을 포함하는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 중요한 구성 요소입니다.데이터 분석데이터 분석은 보유하고있는 정보에 대한 결론을 도출하기 위해 원시 데이터 세트를 분석하는 과학입니다..

데이터 웨어하우징은 데이터의 전략적 사용을 가능하게 하는 기술과 구성 요소가 혼합된 것입니다. 그것은 쿼리 및 분석보다는 트랜잭션의 처리를위한 조직에 의해 정보의 상당한 양의 전자 수집입니다. 데이터 웨어하우징은 데이터를 정보로 변환하고 적시에 소비자에게 접근하여 차이를 만드는 방법입니다.

데이터 웨어하우징 이해

데이터 분석은 다양한 이기종 데이터 소스의 결합된 데이터를 비교하여 조직의 성능에 대한 더 깊은 정보를 제공하는 데 사용됩니다. 데이터 웨어하우스는 트랜잭션 리소스에서 가져온 기록 데이터에 대한 쿼리 및 분석을 실행합니다.

데이터웨어 하우징의 아이디어는 비 관계형 데이터베이스 시스템에 보관 된 데이터를 평가하는 데 도움이 1980 년대에 개발되었다. 기업이 보관 된 데이터를 사용하여 기업의 이점을 얻을 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 센터의 방대한 양의 데이터는 통신,영업 및 재무,고객 기반 애플리케이션 및 외부 파트너 네트워크와 같은 다양한 위치에서 제공됩니다.

데이터 웨어하우스는 시간에 따른 데이터 변경에 집중하여 이전에 발생한 사고를 분석하기 때문에 웨어하우스에 투입된 데이터는 변경되지 않으며 수정할 수 없습니다. 데이터 웨어하우징은 저장된 데이터가 안전하고 신뢰할 수 있으며 쉽게 검색 및 관리할 수 있도록 수행되어야 합니다.

데이터 웨어하우징 단계

데이터 웨어하우징 프로세스에 다음 단계가 포함됩니다:

1. 데이터 추출–다양한 소스에서 많은 양의 데이터가 수집됩니다.
2. 데이터 정리-데이터가 컴파일되면 정리 프로세스를 거칩니다. 데이터에 오류가 있는지 검색되며 발견된 모든 오류는 수정되거나 제외됩니다.
3. 데이터 변환-정리 후 형식이 데이터베이스에서 웨어하우스 형식으로 변경됩니다.
4. 웨어하우스에 저장–웨어하우스 형식으로 변환되면 웨어하우스에 저장된 데이터는 통합 및 요약과 같은 프로세스를 거쳐 사용하기 쉽고 조정됩니다. 시간이 지남에 따라 소스가 업데이트되면 더 많은 데이터가 웨어하우스에 추가됩니다.

데이터 웨어하우징의 장점

데이터 웨어하우징이 성공적으로 구현되면 조직에 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 경쟁 우위

데이터웨어 하우스를 성공적으로 도입 한 기업의 막대한 투자 수익은 기술이 가져 오는 엄청난 경쟁 우위를 보여줍니다. 경쟁 우위경쟁 우위경쟁 우위는 회사가 경쟁사보다 우위에 오를 수 있도록 하는 속성입니다. 그것은 회사가 우수한 마진을 달성 할 수 있도록 의사 결정자가 고객,요구 및 동향과 관련된 이전에 사용할 수 및 미개발 정보를 공개 할 수있는 데이터에 액세스 할 수 있도록함으로써 달성된다.

2. 의사결정자의 생산성 향상

데이터 저장은 일관되고 공정하며 과거 데이터의 상호 연결된 아카이브를 제공함으로써 비즈니스 의사결정자의 효율성을 높입니다. 데이터 웨어하우징은 다양한 충돌 구조의 데이터를 엔터프라이즈를 보다 명확하게 볼 수 있는 양식에 통합하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 사용 가능한 정보로 변환함으로써 데이터 웨어하우징은 시장 관리자가 보다 실용적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.

3. 비용 효율적인 의사결정

데이터 웨어하우징은 모든 데이터를 한 곳에 보관하며 많은 데이터를 지원할 필요가 없습니다. 비용이 많이 들고 통합하기 어려운 외부 산업 정보에 대한 필요성이 적습니다.

데이터 웨어하우징의 단점

데이터 웨어하우징과 관련된 문제는 다음과 같습니다.

1. 데이터 로드 리소스의 과소 평가

종종 웨어하우스에 데이터를 검색,정리 및 업로드하는 데 필요한 시간을 예측하지 못합니다. 특정 자원이 과정에 소요된 시간 및 노력을 극소화하기 위하여 그 자리에 있더라도,그것은 전반적인 생산 시간의 큰 비율을 가지고 갈지도 모릅니다.

2. 소스 시스템의 숨겨진 문제

데이터 웨어하우스를 제공하는 소스 네트워크와 관련된 숨겨진 문제는 수년간의 비검색 후에 발견될 수 있습니다. 예를 들어,새 속성 정보를 입력 할 때 일부 필드는 널을 허용 할 수 있으며,이로 인해 직원이 사용 가능하고 관련성이 있더라도 불완전한 속성 데이터를 입력 할 수 있습니다.

3. 데이터 균질화

데이터 웨어하우징은 또한 서로 다른 데이터 소스에서 유사한 데이터 형식을 처리합니다. 그것은 데이터의 일부 중요한 부분의 손실이 발생할 수 있습니다.

추가 리소스

경력을 최대한 발전시키기 위해 이러한 추가 리소스가 매우 도움이 될 것입니다:

• 데이터 분석 데이터 분석 데이터 분석은 보유하고있는 정보에 대한 결론을 도출하기 위해 원시 데이터 세트를 분석하는 과학입니다.
• 파이썬(기계 학습)파이썬(기계 학습)파이썬은 방대한 기능,적용 가능성 및 단순성으로 인해 프로그래밍에 선호되는 프로그래밍 언어입니다. 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식 데이터를 긁는 방법 파이톤으로 주식