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데이터 웨어하우스의 데이터 품질 향상을 위한개념적 프레임워크의 개발
(1) 주제지향적 : 데이터가 일정한 주제별로 모아져야 한다는 것이다. 예를 들어, 은행업무에서 기존의 데이터베이스가 대출, 예금, 은행카드,...
(1) 주제지향적 : 데이터가 일정한 주제별로 모아져야 한다는 것이다. 예를 들어, 은행업무에서 기존의 데이터베이스가 대출, 예금, 은행카드, 신탁처리 등과 같은 응용과 운영들을 중심으로 설계되는 반면에, 데이터 웨어하우스에서는 고객, 거래처, 상품, 활동 등과 같은 주요 주제 영역을 중심으로 조직화된다. 둘의 차이는 데이터의 내용에서 뚜렷하게 나타나는데, 데이터 웨어하우스에서는 의사결정과 무관한 데이터를 포함하지 않는 반면 운영시스템은 의사결정 지원이 아닌 거래처리요구를 만족시키기 위한 운영계의 세밀한 정보를 포함한다.
(2) 통합성 : 데이터 웨어하우스 내의 모든 데이터는 항상 통합되어 있어야 한다는 것으로 일관된 이름짓기방법, 일관된 변수측정, 일관된 코드화구조, 일관된 데이터의 물리적 특성들을 나타내야 한다.
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기의 데이터 적재와 접근의 두 가지 활동만을 수행하므로 데이터의 갱신은 이루어지지 않는다(정희원, 1997; 정명호, 1998). [표 1]은 운용 데이터베이
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