데이터 웨어하우스

일상적으로 운영시스템 환경은 다수의 사용자들이 데이터를 갱신하며, 시스템 자원의 활용정도는 고르게 유지된다. 따라서 시스템 자원의 소요량은 어느 정도 예측할 수 있다. 반면 의사 결정 지원시스템의 사용 패턴은 전적으로 예측할 수 없다. 한 명의 사용자가 수시간 동안 모든 시스템 자원을 소비할 정도로 분석을 수행할 수도 있으며, 어떤 경우에는 시스템이 전혀 사용되지 않을 수도 있다. 이러한 차이는 두 가지 시스템이 동시에 동일한 하드웨어 상에 유지될 때, 왜 문제를 발생시키는지를 설명한다. 기업은 운영 프로세싱을 위해 하드웨어를 최적화 시킬 수 있거나 의사 결정 지원 프로세싱을 위해 하드웨어를 최적화할 수 있다. 그러나 하나의 하드웨어 상에서 동시에 두 가지 프로세싱을 최적화할 수는 없다(Inmon, 1992). (3) 데이터 웨어하우징은 전사적 모델이 기초하여 통합된다. 기존 운영시스템의 대부분은 항상 많은 부분이 중복됨으로써 하나의 사실에 대해 다수의 버전이 존재하게 된다. 하나의 객체를 지칭하는 다양한 이름이 존재하거나 데이터가 가지는 의미가 서로 다르다. 데이터 웨어하우스에서 이러한 데이터는 전사적인 관점에서 통합된다. 즉 데이터 웨어하우스는 신뢰할 수 있는 하나의 버전 (one version of truth)을 사용자에게 제공한다. 웨어하우스 내의 데이터는 주로 운영 시스템으로부터 공급되지만 다양한 외부정보의 통합 역시매우 중요하다. 외부정보란 비즈니스 영역 밖에서 생성되거나 관리되는 정보로 Drucker(1995)는 외부정보의 중요성을 다음과 같이 기술하였다. 기업의 의사결정을 위해, 특히 전략적인 의사결정에 가장 필요한 것은 기업조직 바깥에서 일어나는 것에 대한 정보이다. 이는 기업이 결과를 얻게 되고, 기회가 있고, 또한 위협이 있는 곳은 기업의 바깥이기 때문이다. 경쟁사에 대한정보, 공급사에 대한 정보, 시장, 정부규제, 경제에 대한 정보 등과 같은 다양한 외부정보가…
경쟁사에 대한정보, 공급사에 대한…