DBuser 게시판 그룹 > 정보자료실


		344
		228
		994
		75,227

현재접속자 : 6 (회원 0)

홈 > 정보자료실

	제 목			[etc] Data Warehouse의 특성

글쓴이

김영일

날 짜

06-01-19 17:38

조회(844)

트랙백 주소 : http://netcop.woobi.co.kr/bbs/tb.php/k_pds/20

- Data Warehouse의 특성 -

Data Warehouse(이하 DW)와 Data Mart에서 각각의 개념이나 정의에 대해서 설명 드린 것 같습니다.

오늘은 타 시스템과 차별화 되는 DW가 가지는 특징에 대한 알아보도록 하겠습니다.

DW는 크게 5가지의 타시스템과 차별되는 특징이 있습니다.

■ 주제지향성(Subject Oriented) = 주제중심적

DW내의 데이터는 일상적인 트랙잭션을 처리하는 프로세스 중심의 운영시스템과는 달리 일정한 주제별 구성이 필요하다.
프로세스 중심의 운영시스템의 경우 예를 들면 주문처리 시스템이 있다고 가정할 때 주문의 접수, 재고파악, 고객의 신용 확인, 선적할 주문 배정 등 많은 프로세스들이 있고 이를 위한 각각의 테이터 셑이 존재하게 된다. 하지만 이러한 데이터 셑은 주문와 연관된 기능을 위해 필요한 데이터만을 포함한다. 그리고 모든 데이터 셑이 주문을 처리하기 위해 알맞은 구조로 구조화 되어 있다. 현재 우리회사에서 운영되고 있는 각종 업무처리시스템들도 자동차보험, 장기보험, 일반보험 등 각각의 운영에 적합하도록 데이터 셑이 구조화 되어 있다.

하지만, DW의 데이터는 이와는 달리 주제에 의해서 주제영역별로 데이터가 저장되며 구조화 된다.
각각의 주제는 해당 기업의 사업영위에 중대한 주제들로 구성된다. 예를 들면 고객, 약관, 상품, 청구 등이 있다.

■ 통합성(Integrated) = 각 운영시스템 데이터의 집합

DW로 저장되는 데이터들은 각각의 운영시스템이 그 원천이며 각각의 운영시스템은 운영환경 및 운영플래폼이 다르고, 각 운영시스템 개별적인 표현과 데이터 명명, 물리적 길이 등이 다르게 이루어진 경우가 많다.
예를 들면 장기시스템에서는 성별을 남자의 경우 0, 여자의 경우 1 로 표현하고 자보시스템에서는 남자를 M, 여자를 F로 일반시스템의 경우는 남자를 01, 여자를 02로 적용하고 있는 식이다.

하지만, DW에서는 사용자의 요구에 맞게 표준화 및 통합화 과정을 거쳐 일관된 정보를 제공해야 한다.
즉, 각 운영시스템 별로 제각각 표현되어 있고 불일치 되어 있는 데이터를 하나의 형식으로 통합하고 불일치성을 제거하여 이를 통합해야 한다.

■ 비휘발성(Non-volatile) = 변경 / 갱신 불가

DW는 원천적으로 Update의 개념이 없다. 오직 데이터의 Read와 Load가 있을 뿐이다. DW에 일단 데이터가 로딩되면 읽기전용으로 존재하게 된다는 것이다. 따라서 DW의 데이터는 운영시스템에서 발생되는 갱신이나 삭제등이 적용되지 않으므로 수시로 변한다는 휘발성을 갖지 않게 된다. 즉, 한 번 Load된 데이터는 변경을 위한 별도의 트랜잭션을 수행하지 않는다. 이점이 일반적인 프로세스 중심의 운영시스템과 DW가 구별되는 점이다.

■ 시계열성(Non-volatile) = 시간 - 변이적 데이터

프로세스 중심의 운영시스템의 데이터는 Access하는 순간에 정확해야만 그 의미가 있다. 그러나 DW의 데이터는 일정한 시간 동안의 데이터를 대변하는 것으로 Snap Shot과 같다고 할 수 있다. 다라서 데이터 구조상에 시간이 매우 중요한 요소로 작용한다.

프로세스 중심의 운영시스템은 매일 일어나는 현재의 프로세스에 대한 처리를 지원하기 때문에 데이터가 항상 현재의 값만을 가지고 있다면, DW의 데이터는 분석과 의사결정을 지원하기 때문에 현재 데이터 뿐만 아니라 일정한 기간의 이력 데이터를 보관하게 된다. 그러므로 DW의 모든 데이터들은 시간요소를 포함한다. 데이터의 구체화 수준에 따라 특정 날짜, 주, 달, 분기, 년 단위 데이터가 존재하게 된다.
이와같은 이유에서라도 DW의 데이터는 수시적인 갱신이나 변경이 발생할 수 없다.

■ 데이터 구체화 정도 = 데이터의 합계 및 요약

프로세스 중심의 운영시스템의 경우 데이터는 보통 가장 낮은 상세 수준에서 유지된다. 각 트랜잭션 기준으로 가장 하위의 Raw Data를 저장하고 있다. 그래서 요약이나 합계 데이터가 필요한 경우 각각의 트랜잭션 데이터를 더해간다. 하지만, DW는 각 상세수준별 요약이나 합계 데이터를 함께 보관한다.
예를 들어 각 제품별 건별 매출기록 뿐만 아니라 일별 매출, 주간 매출, 월간 매출, 분기 매출, 연간 매출 등의 합계 데이터를 레코드로 보관함으로써 특정 수준의 데이터를 요구할 경우 보다 빠르게 제공한다.
※ (사용자들은 일반적으로 데이터 질의시 전체에서 상세로 질의를 옮겨간다. 예를 들면 전체지역의 매출액을 먼저 질의한 후 시도별 매출액, 특정시도의 구역별 매출액, 구역의 특정 매장 매출액 을 질의하는 식이다.)