• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 2003.11a
• /
• pp.226-229
• /
• 2003

• Digital Contents
• /
• no.5 s.96
• /
• pp.36-41
• /
• 2001

데이터웨어하우스(Dataware House)가 자료 창고라고 하면 데이터마이닝(Data mining)은 그 창고에 있는 데이터를 가지고 실제 분석을 하는 것이다. 창고에 있는 데이터 자체는 기업에 부가가치를 줄 수는 없다. 이것을 분석하여 유용한 자료가 나와야지 그것을 가지고 행동에 옮겨 기업은 이익을 얻기 때문이다. 예를 들면 아무리 야구에 대한 지식이 머리 속에 많은 감독이라도 고민을 하여 실제 경기에서 응용할 수 있는 작전이 없다면 그 지식은 의미가 없듯이 데이터가 아무리 훌륭하고 많아도 그것을 분석하는 단계에서 문제가 있다면 아무 소용이 없다는 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.14 no.8
• /
• pp.1861-1867
• /
• 2010

A datawarehouse is generally used in organizations for decision and policy making. And In a distribute environment when a new system is added, there needs considerable amount of time and cost due to the difference between the systems. Therefore, to solve this matter. Firstly, heterogeneous data structures can be handled by creating abstract queries according to the standard schema and by separating the queries using XMDR. Secondly, metadata dictionary which defines synonyms of metadata and methods for data expression is used to overcome difference of definition and expression of data. Especially, work presented in this thesis provides standardized information for data integration and minimizing the effects of integration on local systems in discrete environments using XMDR to create information of data warehouse in realtime.