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 ..

🔹 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..