본 논문에서 연구된 '데이터 모델링을 통한 데이터 웨어하우스 구축'은 기업의 E-R(Entity Relationship) 모델링을 기초로 E-R 모델을 표현하는 도구인 ERD(Entity Relationship Diagram)를 산출하고, 다차원 분석은 ROLAP(Relational Online Analytical Processing) 솔루션에서 필요한 모델링 기법인 다차원 모델링으로 구축하였다. 데이터는 ...
본 논문에서 연구된 '데이터 모델링을 통한 데이터 웨어하우스 구축'은 기업의 E-R(Entity Relationship) 모델링을 기초로 E-R 모델을 표현하는 도구인 ERD(Entity Relationship Diagram)를 산출하고, 다차원 분석은 ROLAP(Relational Online Analytical Processing) 솔루션에서 필요한 모델링 기법인 다차원 모델링으로 구축하였다. 데이터는 소스 시스템(Source System)에서 추출하여, 데이터 웨어하우스에 로드시킨 상태에서 정제 작업까지의 전과정을 ETT(Extraction Transformation Transportation) 방법으로 구현하였다.
실제 시스템 구축은 사례를 중심으로 사전 준비 단계 및 장단점 분석과 올바른 시스템 구현에 대하여 연구 하였다. 또한, 프로젝트 수행 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결책을 나름대로 제시하여 향후 시스템 구축 시 시행착오를 최소화 할 수 있도록 하였다.
그 결과, K자동차의 전사적 데이터 웨어하우스 구축계획 중 1단계인 ‘클레임 분석 시스템’ 만을 완료하고도 큰 효과를 얻을 수 있었다. 첫째, 유형적인 효과로 클레임 데이터의 신속한 분석과 자료의 정밀성, 데이터의 다양성 확보 및 사전 품질 개선의 효과가 있었다. 둘째, 무형적인 효과로 최종 사용자의 생산성 향상으로 클레임 분석 수준이 향상되고, 정확한 품질 문제 분석이 가능하며, 궁극적으로는 회사 경영 전략 목표달성 및 경쟁력 향상에 상당한 효과를 가져 왔다.
향후 데이터 웨어하우스는 ERP(Enterprise Resource Planning)와 필연적인 통합솔루션의 연계로 기업내부 전체의 의사결정지원 시스템영역으로 확대 될 것이다.
본 논문에서 연구된 '데이터 모델링을 통한 데이터 웨어하우스 구축'은 기업의 E-R(Entity Relationship) 모델링을 기초로 E-R 모델을 표현하는 도구인 ERD(Entity Relationship Diagram)를 산출하고, 다차원 분석은 ROLAP(Relational Online Analytical Processing) 솔루션에서 필요한 모델링 기법인 다차원 모델링으로 구축하였다. 데이터는 소스 시스템(Source System)에서 추출하여, 데이터 웨어하우스에 로드시킨 상태에서 정제 작업까지의 전과정을 ETT(Extraction Transformation Transportation) 방법으로 구현하였다.
실제 시스템 구축은 사례를 중심으로 사전 준비 단계 및 장단점 분석과 올바른 시스템 구현에 대하여 연구 하였다. 또한, 프로젝트 수행 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 해결책을 나름대로 제시하여 향후 시스템 구축 시 시행착오를 최소화 할 수 있도록 하였다.
그 결과, K자동차의 전사적 데이터 웨어하우스 구축계획 중 1단계인 ‘클레임 분석 시스템’ 만을 완료하고도 큰 효과를 얻을 수 있었다. 첫째, 유형적인 효과로 클레임 데이터의 신속한 분석과 자료의 정밀성, 데이터의 다양성 확보 및 사전 품질 개선의 효과가 있었다. 둘째, 무형적인 효과로 최종 사용자의 생산성 향상으로 클레임 분석 수준이 향상되고, 정확한 품질 문제 분석이 가능하며, 궁극적으로는 회사 경영 전략 목표달성 및 경쟁력 향상에 상당한 효과를 가져 왔다.
향후 데이터 웨어하우스는 ERP(Enterprise Resource Planning)와 필연적인 통합솔루션의 연계로 기업내부 전체의 의사결정지원 시스템영역으로 확대 될 것이다.
The “implementation of data warehousing through data modeling” that was surveyed on this thesis, is focusing on the following two steps; 1) Building of ERD (Entity Relationship Diagram) based on corporate E-R modeling methodology, 2) Building of multi-dimensional model that is required by ROLAP (Rel...
The “implementation of data warehousing through data modeling” that was surveyed on this thesis, is focusing on the following two steps; 1) Building of ERD (Entity Relationship Diagram) based on corporate E-R modeling methodology, 2) Building of multi-dimensional model that is required by ROLAP (Relational Online Analytical Processing). Relevant data were extracted from source data, and cleansed, and loaded (transported) into data warehouse by employing ETT (Extraction, Transformation, Transportation) concept.
This survey is emphasizing prerequisites and, “pros and cons analysis” regarding the data ware house implementation, and is addressing how to implement data warehouse successfully. Also, this is providing some information on problems that can happen during the project duration and how to resolve them, in order to help readers be able to minimize/mitigate errors or risks that will be able to occur when the related project is launched in the near future.
Although K-automobile Co. had just finished only its first stage, ‘claim analysis system’, among its overall project stages for the implementation of enterprise data warehouse, it was able to get tremendous benefits from it. The first tangible benefits can be summarized as the fast analysis of claim data and the assurance of information accuracy, and the support of multiple data types, and the quality improvement in advance. The second intangible ones were the knowledge improvement for claim analysis resulting from productivity improvement of end-users, and the accurate analysis of quality-related issues, which in turn could support the realization of enterprise goals and simultaneously the improvement of competitiveness.
In the near future, data warehouse will be inevitably integrated with ERP (Enterprise Resource Planning), which will be the core part for the support of enterprise-wide efficient and effective decision-making.
The “implementation of data warehousing through data modeling” that was surveyed on this thesis, is focusing on the following two steps; 1) Building of ERD (Entity Relationship Diagram) based on corporate E-R modeling methodology, 2) Building of multi-dimensional model that is required by ROLAP (Relational Online Analytical Processing). Relevant data were extracted from source data, and cleansed, and loaded (transported) into data warehouse by employing ETT (Extraction, Transformation, Transportation) concept.
This survey is emphasizing prerequisites and, “pros and cons analysis” regarding the data ware house implementation, and is addressing how to implement data warehouse successfully. Also, this is providing some information on problems that can happen during the project duration and how to resolve them, in order to help readers be able to minimize/mitigate errors or risks that will be able to occur when the related project is launched in the near future.
Although K-automobile Co. had just finished only its first stage, ‘claim analysis system’, among its overall project stages for the implementation of enterprise data warehouse, it was able to get tremendous benefits from it. The first tangible benefits can be summarized as the fast analysis of claim data and the assurance of information accuracy, and the support of multiple data types, and the quality improvement in advance. The second intangible ones were the knowledge improvement for claim analysis resulting from productivity improvement of end-users, and the accurate analysis of quality-related issues, which in turn could support the realization of enterprise goals and simultaneously the improvement of competitiveness.
In the near future, data warehouse will be inevitably integrated with ERP (Enterprise Resource Planning), which will be the core part for the support of enterprise-wide efficient and effective decision-making.
Keyword
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학위논문 정보
저자
송유진
학위수여기관
연세대학교 산업대학원
학위구분
국내석사
학과
전자계산전공
발행연도
2001
총페이지
vi, 98p.
키워드
데이터 모델링,
데이터 웨어하우스,
다차원 분석,
data warehousing,
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ERD,
ROLAP,
ETT,
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end-users
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