Data Warehouse 개념 및 Data Mining 개념 & 사례분석

소개글

Data Warehouse 개념 및 Data Mining 개념 & 사례분석에 관한 레포트 입니다.

보고서에 나오는 그림들은 참고자료를 바탕으로 한글로 직접 작성하였습니다.

목차

1. Data Warehouse
1-1 Data Warehouse의 개념
1-2 Data Warehouse의 구성요소
1-3 Data Warehouse의 특징
1-4 Data Warehouse의 내부주요활동
1-5 Data Warehouse의 3기능
1-6 Data Warehouse의 시장동향



2. Data Mining
2-1 Data Mining의 정의
2-2 Data Mining의 개념
2-3 Data Mining의 관점
2-4 Data Mining의 분석방법 및 사례
2-5 Data Mining의 응용분야
2-6 Data Mining 성공을 위한 향후 방안


3. 기타 참고 관련 사이트

본문내용

1-1 Data Warehouse의 개념

사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데이터베이스를 말한다. 1980년대 중반 IBM이 자사 하드웨어를 판매하기 위해 처음으로 도입하였다. 원시 데이터 계층, 데이터 웨어하우스 계층, 클라이언트 계층으로 구성되며 데이터의 추출, 저장, 조회 등의 활동을 한다. 즉 완전하고 유효한 대량의 데이터를 위한 정보기반을 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장 공간, 또는 의사결정 지원에 효과적으로 사용하기 위한 다양한 운영 시스템으로부터 추출, 변환, 통합되고 요약된 읽기 전용 데이터베이스를 말한다.

<중략>

마지막으로 Data Mining 프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해 가장 중요한 요소로는 조직간 Co-work 이라 할 수 있겠다. Data Mining 작업은 어느 특정 부서에 국한되는 것이 아니고, 비즈니스 욕구를 해결하기 위해 현업, 전산, 분석가(Miner)등이 하나의 목적을 위해 서로 조화와 협력을 통해 한걸음씩 나아가야 하는 것이다. 아직까지는 이 부분에 있어서 현업담당자들은 전산담당자들을 , 또한 전산담당자들은 현업담당자들을 이해하는데 부족한 면이 있지만, 꾸준한 Communication을 통해 서로의 업무를 이해해 나간다면 Data Mining 프로젝트를 성공적으로 이끌어 나갈 수 있고, 전사적으로 Mining 결과를 활용하는 측면에서도 효과적일 것이다.

참고 자료

정보통신부 www.mic.go.kr
한국정보통신기술협회 www.tta.or.kr
IT839전략 관련 사이트 http://www.metadb.net
IT FIND www.itfind.or.kr/
Data-science www.data-science.net
국방부 전산정보관리소 www.mnd.go.kr
부산대학교 통계학과 home.pusan.ac.kr/~pnustat/info/DataMining/DM_index.htm
삼성경제연구소 www.seri.org
데이터모델링과 사례, 허명희, 데이터솔루션, 2003. 07. 20, 286P