데이터베이스와 데이터 웨어하우스

데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 주요 차이점

데이터베이스는 실제 세계의 일부 요소를 나타내는 관련 데이터의 모음인 반면, 데이터 웨어하우스는 단일 또는 여러 소스의 기록 및 교환 데이터를 저장하는 정보 시스템입니다.
데이터베이스는 데이터를 기록하도록 설계된 반면, 데이터 웨어하우스는 데이터를 분석하도록 설계되었습니다.
데이터베이스는 애플리케이션 중심의 데이터 모음인 반면, 데이터 웨어하우스는 주제 중심의 데이터 모음입니다.
데이터베이스는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)를 사용하는 반면 데이터 웨어하우스는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)를 사용합니다. 온라인 분석 처리(OLAP).
데이터베이스 테이블과 조인은 정규화되어 있기 때문에 복잡한 반면, 데이터 웨어하우스 테이블과 조인은 비정규화되어 있기 때문에 쉽습니다.
응급실 모델링 기술은 데이터베이스 설계에 사용되는 반면 데이터 모델링 기술은 데이터웨어 하우스 설계에 사용됩니다.

데이터베이스 란?

데이터베이스는 현실 세계의 일부 요소를 나타내는 관련 데이터의 모음입니다. 특정 작업에 대한 데이터를 구축하고 채우도록 설계되었습니다. 이는 또한 데이터 솔루션의 구성 요소이기도 합니다.

데이터웨어 하우스 란?

데이터 웨어하우스는 단일 또는 다중 소스의 과거 및 교환 데이터를 저장하는 정보 시스템입니다. 다양한 소스의 거래 데이터를 분석, 보고, 통합하도록 설계되었습니다.

데이터 웨어하우스는 조직의 분석 및 보고 프로세스를 용이하게 합니다. 이는 또한 조직의 의사 결정 및 예측 프로세스에 대한 단일 진실 버전이기도 합니다.

데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

데이터베이스 시스템을 사용하는 주요 이유는 다음과 같습니다.

데이터 보안 및 액세스를 제공합니다.
데이터베이스는 데이터를 저장하고 검색하는 다양한 기술을 제공합니다.
데이터베이스는 동일한 데이터를 사용하는 여러 애플리케이션의 요구 사항의 균형을 맞추는 효율적인 처리기 역할을 합니다.
DBMS는 금지된 데이터에 대한 접근을 방지하기 위해 높은 수준의 보호를 얻기 위해 무결성 제약 조건을 제공합니다.
데이터베이스를 사용하면 한 번에 한 명의 사용자만 동일한 데이터에 액세스할 수 있는 방식으로 동시 데이터에 액세스할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

Data Warehouse를 사용하는 중요한 이유는 다음과 같습니다.

데이터 웨어하우스는 비즈니스 사용자가 일부 소스의 중요한 데이터를 한 곳에서 모두 액세스할 수 있도록 도와줍니다.
다양한 부서 간 활동에 대한 일관된 정보를 제공합니다.
다양한 데이터 소스를 통합하여 생산 시스템의 스트레스를 줄이는 데 도움이 됩니다.
데이터 웨어하우스는 분석 및 보고를 위한 TAT(총 처리 시간)를 줄이는 데 도움이 됩니다.
데이터 웨어하우스는 사용자가 한 곳에서 다양한 소스의 중요한 데이터에 액세스할 수 있도록 지원하므로 여러 소스에서 데이터 정보를 검색하는 사용자의 시간을 절약해줍니다. 클라우드의 데이터에 쉽게 액세스할 수도 있습니다.
데이터 웨어하우스를 사용하면 대량의 과거 데이터를 저장하여 다양한 기간과 추세를 분석하여 미래를 예측할 수 있습니다.
운영 비즈니스 애플리케이션과 고객 관계 관리 시스템의 가치를 향상시킵니다.
트랜잭션 데이터베이스에서 분석 처리를 분리하여 두 시스템의 성능을 향상시킵니다.
이해관계자와 사용자는 소스 시스템의 데이터 품질을 과대평가하고 있을 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 보다 정확한 보고서를 제공합니다.

데이터베이스의 특성

보안을 제공하고 중복성을 제거합니다.
데이터에 대한 다중 보기 허용
데이터베이스 시스템은 ACID 준수( Atom정확성, 일관성, 격리성 및 내구성).
프로그램과 데이터 간의 절연을 허용합니다.
데이터 공유 및 다중 사용자 트랜잭션 처리
관계형 데이터베이스는 다중 사용자 환경을 지원합니다.

데이터 웨어하우스의 특징

A 데이터웨어 하우스 회사의 진행 중인 운영에 대한 정보가 아닌 주제와 관련된 정보를 제공하므로 주제 지향적입니다.
또한 데이터는 공통적이고 만장일치로 허용되는 방식으로 데이터웨어하우스에 저장되어야 합니다.
데이터 웨어하우스의 시간적 범위는 다른 운영 시스템에 비해 비교적 광범위합니다.
데이터 웨어하우스는 비휘발성입니다. 즉, 새 정보가 입력되어도 이전 데이터가 지워지지 않습니다.

데이터베이스와 데이터웨어 하우스의 차이점

매개 변수	데이터베이스	데이터웨어 하우스
목적	기록할 수 있도록 설계되었습니다.	분석하도록 설계되었습니다.
가공 방법	데이터베이스는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)를 사용합니다.	데이터 웨어하우스는 OLAP(온라인 분석 처리)를 사용합니다.
용법	데이터베이스는 귀하의 비즈니스에 대한 기본적인 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.	데이터 웨어하우스를 사용하면 비즈니스를 분석할 수 있습니다.
테이블 및 조인	데이터베이스의 테이블과 조인은 정규화되어 있기 때문에 복잡합니다.	테이블과 조인은 비정규화되어 있기 때문에 데이터 웨어하우스에서 간단합니다.
정위	애플리케이션 중심의 데이터 모음입니다.	주제 중심의 데이터 모음입니다.
저장 용량 한도	일반적으로 단일 애플리케이션으로 제한됩니다.	다양한 애플리케이션의 데이터를 저장합니다.
유효성	데이터는 실시간으로 이용 가능합니다.	필요할 때마다 소스 시스템에서 데이터가 새로 고쳐집니다.
용법	ER 모델링 기술이 설계에 사용됩니다.	설계에는 데이터 모델링 기술이 사용됩니다.
기술	데이터 캡처	데이터 분석
데이터 형식	데이터베이스에 저장된 데이터는 최신 상태입니다.	현재 및 과거 데이터는 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 최신 상태가 아닐 수 있습니다.
데이터 저장	데이터 저장에는 Flat Relational Approach 방법이 사용됩니다.	Data Ware House는 데이터 구조에 대해 차원적이고 정규화된 접근 방식을 사용합니다. 예: 스타 및 눈송이 스키마.
쿼리 유형	간단한 거래 쿼리가 사용됩니다.	복잡한 쿼리는 분석 목적으로 사용됩니다.
데이터 요약	상세 데이터는 데이터베이스에 저장됩니다.	고도로 요약된 데이터를 저장합니다.

데이터베이스의 응용

부문	용법
은행	고객 정보, 계좌 관련 활동, 결제, 예금, 대출, 신용 카드 등을 위해 은행 부문에서 사용됩니다.
항공	예약 및 일정 안내에 활용합니다.
대학	학생 정보, 수강 등록, 대학 및 결과를 저장합니다.
전기 통신	통화 기록, 월별 청구서, 잔액 관리 등을 저장하는 데 도움이 됩니다.
재무	주식, 채권의 주식, 매매, 매입 관련 정보를 저장할 수 있도록 도와줍니다.
판매 및 생산	고객, 제품 및 판매 세부 정보를 저장하는 데 사용합니다.
제조	공급망의 데이터 관리와 품목 생산, 재고 상태 추적에 사용됩니다.
인사 관리	직원의 급여, 공제, 급여 생성 등에 대한 세부 정보입니다.

데이터 웨어하우징의 응용

부문	용법
항공 회사	이는 승무원 배치, 항로 분석, 승객을 위한 상용 고객 프로그램 할인 제도 등 항공사 시스템 관리 작업에 사용됩니다.
은행	은행 부문에서 책상에서 사용 가능한 리소스를 효과적으로 관리하는 데 사용됩니다.
헬스 케어 부문	결과를 전략화 및 예측하고, 환자의 치료 보고서를 작성하는 데 사용되는 데이터 웨어하우스. 고급 기계 학습, 빅 데이터를 통해 데이터 웨어하우스 시스템이 질병을 예측할 수 있습니다.
보험 부문	데이터 웨어하우스는 데이터 패턴, 고객 동향을 분석하고 시장 동향을 빠르게 추적하는 데 널리 사용됩니다.
체인 유지	이는 품목 추적, 고객 구매 패턴 파악, 프로모션 파악에 도움이 되며 가격 정책을 결정하는 데에도 사용됩니다.
전기 통신	이 부문에서는 제품 홍보, 판매 결정, 유통 결정에 데이터 웨어하우스를 사용합니다.

데이터베이스의 단점

데이터베이스 시스템을 구현하는 하드웨어 및 소프트웨어 비용이 높기 때문에 조직의 예산이 늘어날 수 있습니다.
많은 DBMS 시스템은 복잡한 시스템인 경우가 많기 때문에 사용자가 DBMS를 사용하기 위한 교육이 필요합니다.
DBMS 정교한 계산을 수행할 수 없습니다
이미 존재하는 시스템과의 호환성 문제
데이터 소유자는 자신의 데이터에 대한 통제력을 상실하여 보안, 소유권, 개인 정보 보호 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 단점

새로운 데이터 소스를 추가하는 데는 시간이 걸리고 비용도 많이 듭니다.
때로는 데이터 웨어하우스와 관련된 문제가 수년 동안 감지되지 않을 수도 있습니다.
데이터 웨어하우스는 유지 관리 수준이 높은 시스템입니다. 데이터를 추출하고 로드하고 정리하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 단순해 보이지만 실제로 일반 사용자에게는 너무 복잡합니다. 결국 데이터 마이닝과 웨어하우스를 사용하지 않게 되는 최종 사용자에게 교육을 제공해야 합니다.
프로젝트 관리에 최선을 다하더라도 데이터 웨어하우징의 범위는 항상 증가합니다.

데이터베이스는 데이터 웨어하우스와 어떻게 다릅니까?

데이터베이스는 일부 실제 요소를 나타내는 관련 데이터의 모음입니다. 대조적으로, 데이터 웨어하우스는 단일 또는 다중 소스의 기록 및 교환 데이터를 저장하는 정보 시스템입니다.

당신에게 가장 적합한 것은 무엇입니까?

요약하자면, 데이터베이스는 비즈니스의 기본 운영을 수행하는 데 도움이 되고 데이터 웨어하우스는 비즈니스를 분석하는 데 도움이 된다고 말할 수 있습니다. 비즈니스 목표에 따라 둘 중 하나를 선택할 수 있습니다. 필요에 맞는 올바른 솔루션을 찾으려면 이러한 웨어하우스 관리 소프트웨어 옵션을 살펴보세요.

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