일본 치바현's blog

🔹 배치 처리란?1. 배치 처리(Batch Processing)의 정의배치 처리(Batch Processing)는 일정량 이상의 데이터를 일정 시간 간격으로 모아서 한 번에 처리하는 방식을 의미합니다. 실시간 처리(Real-time Processing)와 달리 배치 처리는 시스템의 부하를 줄이고, 대량 데이터를 효과적으로 처리하는 데 적합합니다. 기업 환경에서는 ITIL(Information Technology Infrastructure Library) 기반의 자동화된 배치 프로세스를 활용하여 IT 서비스 운영을 최적화하고 SLA(서비스 수준 계약)를 준수합니다.✅ 배치 처리의 주요 역할:대량 데이터 분석 및 가공 (예: 로그 정리, 데이터 변환)야간/비업무 시간에 실행되는 예약된 작업 (예: 데이터 ..

🔹 DBMS란?1. DBMS의 정의데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System)은 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하여 효율적으로 검색, 수정 및 삭제할 수 있도록 지원하는 소프트웨어입니다.DBMS는 데이터 무결성을 유지하고, 여러 사용자가 동시 접근할 수 있도록 하며, 데이터의 보안을 강화하는 역할을 합니다.✅ DBMS의 주요 목적:데이터의 효율적인 저장과 검색을 가능하게 함데이터 무결성과 일관성을 보장하여 신뢰성을 유지다중 사용자 환경에서 동시 접근을 제어하여 데이터 충돌 방지백업 및 복구 기능을 제공하여 데이터 손실을 최소화보안 기능을 통해 데이터 접근 권한을 관리DBMS는 데이터 중심의 애플리케이션(ERP, CRM, 금융 시스템 등)에서 필수적으로 사용되며..

🔹 NoSQL이란?1. NoSQL의 정의NoSQL(Not Only SQL)은 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 달리, 비정형 데이터 및 대규모 데이터를 효율적으로 처리하는 데이터베이스 시스템입니다.빅데이터, 클라우드 서비스, IoT, AI 등의 데이터 처리 요구가 증가하면서 NoSQL이 널리 사용되고 있습니다. ✅ NoSQL의 주요 특징: 유연한 스키마 (Flexible Schema): 데이터 구조 변경이 용이 수평적 확장(Scale-Out) 지원: 노드를 추가하여 성능 향상 가능 고성능 처리: 대량의 읽기/쓰기 요청을 빠르게 처리 분산 데이터베이스 지원: 여러 서버에 데이터 저장 가능 다양한 데이터 모델 지원: 키-값, 문서, 열 기반, 그래프 모델 📌 NoSQL은 관계형 데이..

🔹 데이터 마이닝(Data Mining)이란?1. 데이터 마이닝의 정의데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴, 상관관계, 트렌드를 발견하는 기술입니다.빅데이터 시대에서 기업들은 데이터 마이닝을 활용하여 고객 행동 분석, 시장 예측, 사기 탐지 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. ✅ 데이터 마이닝의 주요 특징: 자동화된 데이터 분석 가능 머신러닝과 결합하여 고급 분석 수행 대량의 데이터를 기반으로 패턴을 식별 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 의사결정 지원 📌 데이터 마이닝은 데이터 웨어하우스, AI, 머신러닝과 밀접한 연관이 있음 🔹 데이터 마이닝 vs 전통적 데이터 분석구분데이터 마이닝전통적 데이터 분석목적패턴 및 트렌드 발견기존 데이터 요약데이터 유..

🔹 데이터 마트(Data Mart)란?1. 데이터 마트의 정의데이터 마트(Data Mart)는 데이터 웨어하우스(DWH)에서 특정 부서(예: 영업, 마케팅, 인사 등)의 요구에 맞게 데이터를 추출하여 저장한 작은 규모의 데이터 저장소입니다. ✅ 데이터 마트의 주요 특징: 특정 비즈니스 부서(영업, 마케팅, 인사 등)에 최적화 데이터 웨어하우스보다 작은 규모로 빠른 성능 제공 OLAP(Online Analytical Processing) 환경 지원 사용자가 쉽게 접근하고 분석할 수 있도록 설계 📌 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 서브셋(Subset)으로, 부서별 맞춤형 데이터 분석을 지원 🔹 데이터 마트 vs 데이터 웨어하우스(DWH)구분데이터 마트(Data Mart)데이터 웨어하우스(..

🔹 데이터 웨어하우스(DWH)란?1. 데이터 웨어하우스(DWH)의 정의데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DWH)는 여러 출처에서 수집된 대량의 데이터를 중앙 집중식으로 저장하고, 분석 및 의사결정 지원을 위해 최적화된 데이터베이스 시스템입니다. ✅ 데이터 웨어하우스의 주요 역할: 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 지원 다양한 소스(ERP, CRM, IoT, 웹 로그 등)에서 데이터를 통합 대용량 데이터 처리 및 성능 최적화 (OLAP 지원) 데이터 일관성과 신뢰성 유지 📌 DWH는 운영 데이터베이스(OLTP)와 달리 분석(OLAP) 작업을 수행하도록 최적화됨 🔹 데이터 웨어하우스 vs 전통적 데이터베이스구분데이터 웨어하우스(DWH)운영 데이터베이스(OLTP)목적데이..