# @data warehouse

6개의 포스트
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Data Warehouse vs Data Lake

빅데이터 -> 그냥 데이터가 많은것 (주로 비정형 데이터 때문에 빅데이터가됨)데이터 웨어하우스 -> 기존에 많이 활용되던 정형 데이터를 위한 데이터 스토리지 (정형데이터에 최적화)AI가 발전됨에따라 정형데이터 분석이 아닌, 비정형 데이터를 활용한 분석이 중요해짐Yogi

2022년 1월 2일
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Amazon Redshift 와 MPP(Massively Parallel Processing) 에 대하여

Amazon Redshift delivers up to 3x better price-performance than other cloud data warehouses. Amazon Redshift takes advantage of AWS designed-hardware

2021년 8월 4일
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Data Engineering - OLAP vs. OLTP

Application: Operational->ERP, CRM, legacy apps, etc.Typical users: Staff/CustomersHorizon: Weeks, MonthsRefresh: ImmediateData model: Entity-relation

2021년 7월 6일
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Data Warehouse Design (데이터 웨어하우스 디자인) - Kimball vs. Inmon Model

비지니스 개발에 있어 데이터 웨어하우스 설계는 필수적이다. 데이터 웨어하우스 설계 방식에는 크게 두가지 기법이 있는데, Kimball method 와 Inmon method 가 있다. 디자인의 이름은 디자인 설계자의 이름을 따서 만들어졌다. 오늘은 두 가지를 비교해

2021년 7월 5일
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Star Schema & SnowFlake Schema- Fact, Dimensional table 핵심 정리

이 포스트는 Microsoft Power BI 데이터베이스 지침을 참고하여 작성되었습니다.Reference:https://docs.microsoft.com/ko-kr/power-bi/guidance/star-schema(Microsoft Power BI)Sta

2021년 6월 30일
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