ODS
운영계 시스템의 데이터는 트랜잭션을 중심으로 설계되어 있기 때문에, 운영계 시스템 데이터를 대상으로 데이터 분석을 진행할 경우 효용성이 매우 떨어집니다. 그래서 데이터 분석을 위한 DW(Data Warehouse)를 설계하고, 데이터를 보관하게 됩니다. ODS는 EDW로 데이터를 저장하기 전에, 임시로 운영계 데이터를 보관하는 장소이며, 운영계 시스템의 이력성 데이터를 보관을 하게 됩니다. 참고로 ODS가 별도로 존재할 경우에는 운영계 시스템의 복사본으로 활용되며, DW의 일부일 경우에는 임시 저장소로 사용됩니다.
EDW의 정의
ODS를 거쳐 운영 데이터베이스(Operational Database) 및 외부 데이터 Source로부터 필요 데이터를 추출하여, 경영분석/의사결정의 지원을 위해 최적화된 구조로 변환된 데이터베이스.
EDW의 특징
- 주제 중심적 (Subject oriented)
- 통합적 Integrated)
- 계열적 (Time Variant Historical)
- 장기 지속적 (Non-Volatile)
DM (Data Mart)
OLAP분석의 편의성을 높이고자, EDW의 데이터를 주제별, 업무별로 요약하여 구성한 데이터 저장소입니다. 일반적으로 각 부서별로 다양한 예측과 분석을 목표로 만들어집니다.
OLAP
고객의 업무를 분석하고 다차원 모델링을 활용하여 Data Mart를 구축하고, OLAP (On Line Analysis Process)를 구현함으로써, 시각화 도구, 데이터 마이닝 시스템이 이 분류에 포함됩니다.
ETL(Extraction, Transform, Load)
ETL은 데이터를 추출, 가공, 적재하는 프로세스입니다. 운영계 시스템과 ODS, ODS와 DW, DW와 DM간에 ETL이 진행됩니다.
