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[데이터웨어하우스, DW] 데이터웨어하우스(DW)의 특징, 데이터웨어하우스(DW)의 구성요소, 데이터웨어하우스(DW)의 필요성, 데이터웨어하우스(DW)의 기술, 향후 데이터웨어하우스(DW)의 기술동향 분석

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    목차
    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 데이터웨어하우스(DW)의 특징
    1. 주제 중심적(subject-oriented) 구성
    2. 통합된(integrated) 내용
    3. 시간에 따라 변화되는(time-variant) 값의 유지
    4. 비휘발성(non-volatile)

    Ⅲ. 데이터웨어하우스(DW)의 구성요소
    1. 구체 데이터 (detail data)
    2. 요약 데이터 (summary data)
    3. 메타 데이터 (metadata)

    Ⅳ. 데이터웨어하우스(DW)의 필요성

    Ⅴ. 데이터웨어하우스(DW)의 기술
    1. 다차원 데이터 모델
    2. 스타조인
    3. 다차원 DB
    1) 다차원 데이터 분석 및 다차원 DB
    2) 데이터 형태
    3) 희소행렬
    4) 다차원 질의
    5) 드릴다운 및 드릴 업
    6) RDB와의 연계

    Ⅵ. 향후 데이터웨어하우스(DW)의 기술동향

    Ⅶ. 결론

    참고문헌
    본문내용
    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 총체적인 데이터웨어하우스를 완성하는 방법이 있다. 첫 번째 데이터마트에는 아무런 문제가 없지만, 두 번째 접근할 때 동일한 자료를 수집해야하는 불편한 점이 나타날 수 있고, 세 번째에는 기존 데이터마트와 조화/일치성이 떨어짐을 깨닫고, 네 번째 구축 시에는 데이터마트 시스템환경에서 기존 응용처리프로그램의 인터페이스 문제가 복잡해짐을 느낀다. 이러한 피할 수 없는 문제를 예상하여 분산형 메타데이터(distributed metadata)를 관리한다. 분산형 메타데이터는 서로 다른 업무서버는 물론 서로 다른 정보기술 사이에서 매우 효율적인 매개체가 될 수 있기 때문이다. 데이터웨어하우스의 중심에 위치하게 되는 분산형 메타데이터는 수차례의 정제 과정과 기관 전체업무를 한눈에 볼 수 있는 시각까지 표현한다.
    데이터웨어하우스를 바르게 설계하고 구축한다면 과거 업무처리시스템의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 데이터로부터 도출해 내는 과학적인 분석정보를 누구나 공유할 수 있으므로 정보화사회 조직에 커다란 이익을 기대할 수 있다. 한편 데이터베이스관리 기술을 포함한 정보기술은 지속적으로 발전하므로 데이터웨어하우스를 구축 중에 있더라도 새로운 기술을 포용하여야 하는데, 다행스럽게도 현재의 데이터웨어하우스 저장기술인 데이터베이스관리기법, 그리고 웹 인터페이스 어플리케이션은 매우 탄력성 있는 기술이라고 말할 수 있다.

    Ⅱ. 데이터웨어하우스(DW)의 특징

    1. 주제 중심적(subject-oriented) 구성

    기존의 운용 데이터베이스는 주로 업무처리나 기능을 중심으로 설계된 반면 데이터 웨어하우스에서는 각 조직의 주요 주제(subject)를 중심으로 구성되어 있다.
    참고문헌
    박주석 외 2명 - 국내 데이터웨어하우스 현황 조사결과, 경희대, 1998
    윤주용·이영재 - 기업정보시스템, 생능출판사, 2001
    장동인 - 데이터 웨어하우스, 대청미디어, 1991
    편집부 - 데이터 웨어하우스 구축과 활용, 하이테크정보사, 1996
    한국 IBM - 데이터웨어하우스 솔루션, DB2 정기세미나, 1997
    함문성 역 - 데이터 웨어 하우스, 서울 : 니드, 1997
    Remon Barquin - 데이터 웨어하우스, 니드출판사, 1999
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