Data Warehouse, Data Warehousing, Data … | [유통관리사 2급] 13년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[유통관리사 2급] 13년 1회차
Data Warehouse, Data Warehousing, Data Mining, Data Mart에 대한 설명으로 가장 잘못된 것은?
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Data Warehouse는 사용자의 의사결정을 지원하기 위해 기업이 축적한 많은 데이터를 사용자 관점에서 주제별로 통합하여 별도의 장소에 저장해 놓은 데이터베이스로 이해할 수 있다.
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Data Warehousing은 데이터 웨어하우스에 있는 데이터들로부터 적합한 의사결정을 위한 데이터를 구축하고 활용하는 일련의 과정으로, 전사적인 아키텍쳐상에서 의사결정을 지원하기 위한 환경을 구축하는 것이다.
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Data Mining은 데이터 속에 숨어 있는 정보를 추출하여 연관 규칙(Association Rule), 신경망(Neural network) 등을 이용하여 분석하며, 유통정보 분석에 많이 이용된다. 대량의 실제 데이터로부터 잠재되어 드러나지 않은 유용한 정보를 찾아내는 것이다.
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Data Mart는 데이터 웨어하우스 구축의 높은 비용대비 낮은 비용으로 창출할 수 있으며, 주로 전략적 사업단위나 부서를 위해 설계된 작은 규모의 데이터 웨어하우스이다.
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Data Warehouse 내의 데이터는 일단 적재가 완료되면 일괄처리 작업에 의한 갱신 이외에는 DB에 삽입이나 삭제 등의 변경이 수행되지 않는다는 주제 지향성(Subject-Oriented)이 있다.
해설
데이터가 한 번 적재된 후 삽입·삭제 등의 변경 없이 유지된다는 특성은 주제 지향성(Subject-Oriented)이 아니라 비휘발성(Non-Volatile)을 설명한 것이다. 주제 지향성은 데이터를 특정 업무나 응용프로그램이 아니라 고객·상품 같은 주요 주제별로 통합해 구성한다는 의미이므로, 이 설명은 개념이 뒤바뀌어 있다.
Data Warehouse는 사용자 관점에서 주제별로 데이터를 통합해 별도로 저장한 데이터베이스이고, Data Warehousing은 이를 구축·활용해 전사적 의사결정 지원 환경을 만드는 과정이며, Data Mining은 연관 규칙이나 신경망 등을 통해 대량 데이터 속의 숨은 정보를 찾아내는 작업이고, Data Mart는 특정 부서나 사업단위를 위해 낮은 비용으로 구축하는 소규모 데이터 웨어하우스라는 설명은 각각 타당하다.
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