데이터 웨어하우스

DATAWAREHOUSING차 례1. 데이터웨어하우징의 개요1.1 출현 배경1.2 역사1.3 개념1.4 필요성 및 구축목적1.5 중요성1.6 데이터웨어하우스의 특성2. 데이터웨어하우징 기법 및 도구2.1 데이터모델링 기술2.2 데이터베이스(DBMS) 시스템 요건3. 데이터웨어하우스 모델링3.1 데이터모델링3.2 프로세스모델링4. 데이터웨어하우징 적용방안4.1 데이터웨어하우스 구축방향4.2 데이터웨어하우스의 향후 전개 방향5. 데이터웨어하우징 적용사례< 참고>차세대 의사

조흥은행 경영이념전사적 고객데이터웨어하우스(DW)성과성공 요인차 례경 영 이 념전사적 고객데이터웨어하우스(DW)금융권의 변화전사적 고객데이터웨어하우스기업 내의 의사 결정 지원 어플레케이션들을 위한 정보기반을 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장공간 (p274.그림7-14)CRM,RMS의 도입을 위한 기반 시스템 정의금융기관간 마케팅 경쟁에서 선도적 입지 확보데이터 중복에 관한 비효율성 방지기존 계정계/정보계 데이터 통합고객지향

1. 개요 90년대 초반부터 국내에 활발히 도입되기 시작한 데이터베이스는 90년대 중반 이후 정보 시스템의 근간으로 자리잡고 있다. 특히 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management), 데이터 웨어하우스와 같은 기업의 전략적 정보시스템이 국내에도 활발히 도입됐는데, 이들 정보시스템의 핵심에는 데이터베이스가 자리 잡고 있다. 이 분야 외에도 웹 로그 분석, 데이터 마이닝, GIS(공간지리 정보시스템), 모바일, 전자상거래 분야 등 거의 모

기술표준의 정의, 기술표준과 독점, 정보통신, 기술표준과 데이터웨어하우스, 기술표준과 지상파디지털TV, 기술표준과 LAN(근거리통신망), 기술표준과 ECTP(멀티캐스트용 트랜스포트 프로토콜) 분석Ⅰ. 개요Ⅱ. 기술표준의 정의Ⅲ. 기술표준과 독점Ⅳ. 기술표준과 정보통신Ⅴ. 기술표준과 데이터웨어하우스1. 메타 데이터 표준화1) 절차적 방법(procedural approach)2) 아스키 배치 방법(ASCII batch approach)3) 혼합형 방법(hybrid approach)4) CDIF 방법2. 데이터 웨어

데이터웨어하우스데이터마이닝경영진을 더 효율적으로 만들어 줄 수 있는 길찾기 “데이터웨어하우스, 데이터마이닝의 큰틀을 살펴보다.”01 현재위치 살펴보기주문번호주문일배달주소영업직원번호고객번호9375412012-11-09서울 용산.E05C17659375422012-11-09서울 양천E15C32899375432012-11-09경기도 .E17C27459375442012-11-09서울 강남E19C55349375452012-11-09서울 중구E08C54209375462012-11-09강원도 E28C5623주문번호제품번호실판매가수