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Data Warehousing & Business Intelligence
데이터웨어하우징/비즈니스 인털리전스
배경
내용
- 데이터 웨어하우징 (백-오피스 전문화)
- Kimball대 Inmon
- 업데이트 주기 (일괄, 실시간, 근실시간)
주: ETL (추출, 변환 및 적재)은 ‘데이터 통합 및 상호운용성’에 포함됨. - 데이터베이스 목록 (무슨 데이터가 어디에 어느 수준으로 저장되었는가)
- 데이터 프로파일링(‘데이터 품질’, ‘데이터 통합 및 상호운용성’, ‘레퍼런스 및 마스터 데이터’ 혹은 ‘데이터 모델링 및 설계’ 참조)
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석 (프론트-오피스 전문화)
- 쿼리 및 리포팅
- 교부(delivery)
- 스토리보딩, 또한 시사(suggestions)/암시(autosuggest)
- 동적 검색
- 개인화
- 빅 데이터 분석
- 운영적 인텔리전스
- 데이터 탐색 ( 모델링이 아닌 목록, 분류 및 평가)
- 데이터 공유/사회적 분석
- 예측 및 반작용적 요구사항
- 모바일 분석
- RFID
- 시각화
- GIS 포함
데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 거버넌스
- 리포팅 전략
- 데이터의 적합한 사용과 해석
- 데이터 아키텍처 준수
- 훈련
- BICC(비즈니스 인텔리전스 역량 센터)
- 메트릭스
- 정부기관법규및산업표준
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