• Digital Contents
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• no.9 s.64
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• pp.20-26
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• 1998

불과 몇 년전에 다가왔던 데이터 웨어하우스의 개념이 이젠 정보산업의 핵심으로 부상하고 있으며 IT업계 전체를 변화시킬 태세를 취하고 있다. 기존의 DBMS업체와 데이터 웨어하우스 업체, 그리고 신생 소프트웨어 업체들이 데이터 웨어하우스 시장에 뛰어 들고 있으며 고객관리시스템의 핵심인 CTI관련 업체들도 데이터 웨어하우스 업체와의 전략적 제휴를 통해 사업을 확장시키고 있다. 또한 데이터 웨어하우스가 속속 구축되면서 DW관리를 위한 도구 시장도 대두되고 있으며, 인터넷 쇼핑몰 업체는 매출을 높이기 위해 전자상거래와 데이터 웨어하우스를 연동시키고 있다. 다각화되는 데이터 웨어하우스의 시장 동향과 관련업계 전략을 살펴봤다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2001.11a
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• pp.237-250
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• 2001

본 연구에서는 Clearinghouse 중심의 공간 유통정보체계에 대하여 공간 데이터웨어하우스를 적용시키는 방안에 대하여 살펴본다. 이를 위해 먼저 유통체계에 따라서 설치 가능한 데이터웨어하우스의 유형 및 특성을 검토하여 3가지 형태로 분류하였다. 또한 조직의 특성 등에 따라 수평적 체계 및 수직적 체계에서의 데이터웨어하우스 구축 및 확산전략을 제시하고, 이런 요소들이 전체적인 구성을 이룰 경우 총괄적인 모습으로 나타나는 국가 공간데이터 웨어하우스에 대하여 살펴보았다.

• Review of KIISC
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• v.7 no.3
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• pp.123-130
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• 1997

데이터 웨어하우스 이면의 있는 아이디어는 다양한 이질형 데이터베이스에 있는 데이터를 접근하는 것이 거추장 스럽다는 것이다. 이질적인 환경에서 질의를 처리하기 위해 몇 몇 처리 모듈들이 서로 협력할 필요가 있다. 그러므로 다양한 데이터 원천(source)들에서 본질적인 데이터를 함께 가져다 놓는 곳이 데이터 웨어하우스이다. 이런 방법에서 사용자들은 웨어하우스만을 질의한다. 데이터 웨어하우스 개발에서는 부가적인 보안 사항을 초래한다. 예를 들면, 다양한 데이터 탐사도구를 이용함으로써 정보를 연역할 수 있는가\ulcorner 데이터 웨어하우스를 위한 적당한 감사 프로시듀어는 무엇인가\ulcorner 본 연구에서는 데이터 웨어하우스에서의 보안 문제들을 알아본다.

• The Journal of Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.237-256
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• 2005

데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1997.08a
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• pp.203-208
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• 1997

인터넷의 발전과 인트라넷의 등장, 데이터웨어하우스의 출현은 국가간의 산업경쟁력을 더욱 뜨겁게 하고 있다. 원하는 정보를 원하는 때에 원하는 곳에서 신속하게 제공받고, 제공할수 있는 가는 오늘날 정보서비스의 핵심이 되고 있는 것이다. 따라서 정보의 체계적인관리는 필수적이며 데이터웨어하우스의 구축은 매우 중요하다 할 것이다. 본고는 데이터웨어하우스의 발전을 고찰하고 인터넷을 통한 데이터 웨어하우스의 정보활용을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.7-9
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• 2000

데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.389-391
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• 1998

데이터 웨어하우스에서는 시간에 따라 변화되는 데이터를 관리함으로써 좀더 정확하게 요약화된 정보를 제공할 수 있다. 거의 모든 데이터 웨어하우스는 원시 데이터로 관계형 데이터베이스를 사용하지만, 관계형 데이터베이스는 시간 데이터에 대해 실제적인 지원을 하지 않는다. 그러므로 시간 변이 데이터에 대한 정확한 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 시간 변이 데이터의 지원이 가능한 시간지원 데이터 웨어하우스를 설계하고자 한다. 이를 위해, 기존의 데이터 웨어하우스에서 원시 데이터로 사용하는 관계형 데이터베이스에 시간지원질의 처리 계층을 결합하는 방법을 보이고, 시간지원 데이터의 간격 시간에 대한 요약화 방법으로 시간지원 집계 트리 전략을 소개한다.

• Digital Contents
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• no.4 s.59
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• pp.33-55
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• 1998

올해 주목받는 정보기술 분야로 데이터웨어하우스가 빠지지 않고 있다. 금융권이든 통신업계든 기업에서는 경쟁력 강화의 방안을 강구해야 하는 상황이고, 산재한 데이터로부터 의사결정을 위한 전략정보를 찾아내야 한다. 또한 고객 서비스의 품질을 한단계 높이기 위해서는 통합 데이터베이스 서버를 중심으로 한 데이터웨어하우스 및 업무별 데이터마트 구축이 요구되고 있다. 본 특집에서는 올한해 데이터웨어하우스 시장을 대상으로 솔루션과 전략을 가다듬고 있는 업체들의 제품과 전략을 살펴봤다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.191-201
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• 1999

데이터 웨어하우스와 데이터 품질에 관한 문헌연구를 통하여 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 데이터 웨어하우스 데이터 품질향상 활동을 지원하는 프레임워크를 개발하는 목적은 (1) 다양한 요구를 가진 사용자들이 웨어하우스 데이터에 접근하기 때문에, 사용자의 요구를 만족시키며 기업의 목적에 적합한 품질향상 활동을 지원하기 위해서이며, 다양한 기업활동을 가장 잘 지원할 수 있는 데이터 품질향상 지침을 관리자에게 제공하기 위해서 이다. (2) 웨어하우스 관리자의 데이터 품질향상 활동을 지원하기 위해서는 품질차원이나 데이터세트 등과같은 품질향상에 필요한 다양한 이슈를 관리자가 인식할 수 있도록 하기 위해서이다. (3) 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질 향상에 필요한 체계적이고 포괄적인 안목을 제공하기 위해서이다. 본 연구는 다음과 같은 단계로 수행하게 된다. 첫째, 데이터 웨어하우스의 개념과 데이터 웨어하우스의 구축단계 및 데이터 웨어하우스를 구성하는 프레임워크를 검토한다. 둘째, 데이터 웨어하우스 환경에서의 데이터 품질의 기준과 데이터 품질의 측정 및 데이터 품질의 향상 방안 등을 고찰한다. 셋째, 데이터 웨어하우스 환경에서 데이터 품질의 향상을 위한 개념적 프레임워크를 개발하기 위하여 데이터 웨어하우스 데이터 풀질 향상과 관련된 기업활동, 데이터 세트, 품질의 속성 및 차원 등을 정의한다. 마지막으로 데이터 웨어하우스 환경하에서 데이터 품질을 향상할 수 있는 3차원 구조의 개념적 프레임워크를 제안하며, 나아가 제안한 모형에 대하여 데이터 품질 향상을 위한 프로젝트 활동의 사례를 통하여 모형의 타당성을 개념적으로 설명한다.통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.uted to the society, and what the socioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects cons

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.2 no.2 s.4
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• pp.89-97
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• 2000

This paper deals with the method which can apply spatial-data warehouses into the spatial data infrastructure in the view of clearinghouse. First, we classify the type of available data warehouses in the consider with patterns and properties of spatial data infrastructure. Then we suggest strategies for building and expanding data warehouses into various organizations. After considering all the factors, we suppose how the national spatial data warehouse come into being.