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1. DWH란?DWH(Data Warehouse, 데이터 웨어하우스)는 다양한 소스로부터 데이터를 통합, 저장, 분석하기 위한 중앙 저장소입니다.기업이나 조직에서 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고, 의사결정에 활용할 수 있도록 정리된 데이터 시스템입니다.DWH는 트랜잭션 시스템(OLTP)과 달리, 분석과 보고에 최적화된 데이터 저장소로, 대규모 데이터를 처리하고 비즈니스 인사이트를 제공하는 데 활용됩니다.2. DWH의 역할DWH는 기업의 데이터 분석과 의사결정을 지원하는 핵심적인 역할을 합니다. 1. 데이터 통합 및 저장다양한 소스로부터 데이터를 수집하고, 정제하여 중앙 저장소에 저장합니다.2. 데이터 분석 최적화OLTP 시스템보다 분석 쿼리에 최적화된 구조를 가지고 있습니다.3. 비즈니스 인텔리전스(..

EDW(Enterprise Data Warehouse)EDW는 기업의 다양한 데이터를 통합하고 분석할 수 있도록 중앙에 저장하는 데이터 관리 시스템입니다. 이번 글에서는 EDW의 개념, 필요성, 구성 요소, 구축 과정, 장단점 등을 자세히 설명하겠습니다.  1. EDW란 무엇일까요?EDW는 전사적 데이터 웨어하우스를 의미하며, 기업 내 여러 부서와 시스템에서 생성된 데이터를 하나의 중앙 저장소에 통합해 관리하고 분석할 수 있게 하는 데이터 아키텍처입니다.중앙 집중식 데이터 관리: 모든 데이터를 한 곳에서 관리하여 일관성과 접근성을 제공합니다.효율적인 데이터 분석 지원: 대용량 데이터를 빠르게 분석하여 비즈니스 인사이트를 제공합니다.2. EDW의 필요성데이터 일관성과 정확성 확보여러 부서와 시스템에서 생성..

하둡(Hadoop)데이터가 기하급수적으로 증가하면서 이를 효과적으로 저장하고 처리하는 기술이 중요해지고 있습니다. 하둡(Hadoop)은 이러한 빅데이터를 분산된 환경에서 저장하고 분석할 수 있도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 이번 글에서는 하둡의 개념, 구성 요소, 동작 방식, 활용 사례, 장점과 한계까지 자세히 살펴보겠습니다.1. 하둡(Hadoop)이란?하둡은 대용량 데이터를 저장하고 처리하는 분산 시스템입니다. 기존의 데이터베이스나 단일 서버에서 처리할 수 없는 T페타바이트급의 데이터를 여러 대의 서버로 나누어 분산 처리할 수 있도록 설계되었습니다.하둡은 기본적으로 분산 파일 시스템(HDFS)과 병렬 데이터 처리(MapReduce)를 제공하여 대규모 데이터 분석을 효과적으로 수행할 수 있습니다...

빅데이터란? 개념부터 활용까지 완벽 정리빅데이터는 현대 사회에서 필수적인 기술이 되었으며, 다양한 산업에서 활용되고 있다. 빅데이터를 효과적으로 분석하고 활용하면 기업과 기관은 더 나은 의사 결정을 내리고, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 이번 글에서는 빅데이터의 개념, 특징, 종류, 활용 사례, 그리고 관련 기술까지 자세히 정리한다.1. 빅데이터란?빅데이터(Big Data)란 기존 방식으로는 수집, 저장, 분석이 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 의미한다. 단순히 데이터의 양이 많다는 의미가 아니라, 이를 빠르게 처리하고 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 기술과 과정을 포함한다.구분설명정의방대한 양의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 기술특징데이터의 크기, 속도, 다양성, 정확성, 가치활..