데이터 웨어하우스는 주로 어떤 문제를 해결하나요?
기업 정보화 구축 과정에서 일상 업무 효율성 향상과 기업의 시장 적응력 향상을 위해 대부분의 기업이 이를 활용하게 됩니다. 시장과 고객에 따라 기업 자체와 다양한 비즈니스 시스템을 구축하여 요구 사항을 충족합니다. 그러나 이 시스템은 시장 수요, 설계 개념, 구축 시간, 플랫폼 선택 및 기타 요인의 불일치로 인해 서로 독립적인 경우가 많고 정보 섬이 형성되어 위의 문제를 해결하기 위한 방법이 필요합니다. 효과적인 기술은 기업이 실질적인 비즈니스 문제(예: 고객 만족도 및 충성도 향상, 비용 절감, 이익 증대, 합리적 자원 할당 방법 등)를 해결하는 데 도움이 되도록 다양한 시스템 정보를 통합하여 정보를 통합하고 기업에 통일된 의사 결정 분석 플랫폼을 제공합니다. , 효과적인 종합 성과 관리 등). 사람들은 이를 달성하기 위해 데이터 웨어하우스 기술을 사용하는 경우가 많습니다.
데이터 웨어하우스를 사용하면 세 가지 이점이 있습니다.
(1) 데이터 웨어하우스는 비즈니스 부서에 정확하고 시기적절한 보고서를 제공할 수 있습니다. 비즈니스 시스템에서도 보고 기능을 제공할 수 있지만, 비즈니스 처리 시스템은 특정 비즈니스 기능을 구현하도록 개발되었기 때문에 비즈니스 처리 시스템의 보고서는 부분적인 정보만 제공할 수 있을 뿐 기업 전체에 대한 정보를 제공할 수는 없으므로 관리자는 “나무만 보고 숲을 보지 못한다”는 느낌. 또한 비즈니스 시스템의 보고서는 상대적으로 고정되어 있습니다. 비즈니스 담당자가 일시적으로 제안한 일부 분석 요구 사항은 소프트웨어 담당자가 많은 노력을 기울여야 하는 경우 보고서 기능이 관리 요구 사항을 충족할 수 없다고 느끼는 경우가 많습니다. 데이터 웨어하우스에서 제공되는 유연한 보고 도구를 사용하면 비즈니스 변화에 맞춰 새 보고서를 쉽게 추가할 수 있습니다.
(2) 데이터 웨어하우스는 관리자에게 더욱 강력한 분석 기능을 제공할 수 있습니다. OLAP(온라인 분석 처리)는 데이터 웨어하우스에서 자주 사용되는 분석 방법입니다. OLAP 기술을 통해 사용자는 정보를 다각도로 쉽게 분석할 수 있어 비즈니스 담당자가 더 많은 정보를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 수익 지표의 경우 각 제품이 어떤 채널을 통해, 어떤 유형의 고객에게 판매되는지 이해할 수 있습니다. 특정 지역의 총 판매 수익뿐만 아니라 해당 지역의 전체 판매 수익도 확인할 수 있습니다. 특정 매매계약 조회 전까지 도시별, 매장별 판매현황을 확인할 수 있습니다. OLAP 분석의 또 다른 이점은 기술적 용어 대신 비즈니스 용어를 사용하여 사물을 설명하므로 비즈니스 담당자가 데이터 개체의 의미를 명확하게 이해하고 기술 담당자에 의존하지 않고 독립적으로 비즈니스 분석을 수행할 수 있다는 것입니다.
(3) 데이터 웨어하우스는 데이터 마이닝과 지식 발견의 기반입니다. 데이터 마이닝 기술을 사용하면 데이터의 패턴과 규칙성을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 사용자 그룹의 소비 행동이 어떤 종류인지, 가격에 얼마나 민감한지 이해할 수 있습니다. 이러한 지식을 사용하면 기업은 미래 동향을 예측하고, 보다 정확한 시장 전략을 수립하고, 교차 판매/상향 판매 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 기업 데이터의 통합을 구현하고 기업의 전반적인 상황을 반영하는 일관된 정보를 제공하므로, 데이터 웨어하우스를 기반으로 한 데이터 마이닝은 예측 분석 결과를 보다 정확하고 완전하게 만들 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 빅데이터가 지속적으로 심화되면서 대용량 데이터도 함께 등장합니다. 그렇다면 이 데이터에서 유용한 정보를 더 잘 추출하는 방법은 무엇일까요? 그렇다면 데이터 웨어하우스는 엄청난 잠재력을 발휘했습니다.