Name: 데이터 웨어하우징 개념
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코스 설명

이 입문 개념 강의에서는 데이터 웨어하우징의 기본을 이해하도록 도와드립니다. 업계 사례와 실제 데이터셋을 통해 데이터 웨어하우징의 기초를 탄탄히 다질 수 있어요.일부 전망에 따르면 글로벌 데이터 웨어하우징 시장은 2028년에 500억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이 산업은 수년간 지속적으로 발전해 왔고, 많은 조직에서 데이터 혁신의 핵심 요소였습니다. 지금이야말로 데이터 웨어하우징을 학습하기에 가장 좋은 때입니다.영상에는 실시간 대본이 포함되어 있으며, 영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 볼 수 있어요. 강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있습니다. CPE 학점을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 취득해야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있어요.

사전 요구 사항

Introduction to SQL

커리큘럼

코스 개요

데이터 웨어하우스 기초

데이터 웨어하우스를 학습하기 전에 기본 개념으로 기초를 다져 보세요. 이 강의의 시작에서는 데이터 웨어하우스가 무엇인지, 그리고 이름이 비슷한 기술인 데이터 마트와 데이터 레이크와 어떻게 같고 다른지를 배웁니다. 또한 다양한 역할이 데이터 웨어하우스 프로젝트의 여러 단계를 어떻게 지원하는지도 알아봐요.

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웨어하우스 아키텍처와 속성

이제 데이터 웨어하우스의 전형적인 계층과, 프레젠테이션 계층이 분석가를 어떻게 지원하는지를 배우며 아키텍처를 더 잘 이해하게 됩니다. 추가로, Bill Inmon의 상향식 접근 방식과 Ralph Kimball의 하향식 접근 방식을 비교해 배웁니다. 마지막으로, OLAP와 OLTP 시스템의 차이도 이해하게 될 거예요.

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데이터 웨어하우스 데이터 모델링

이번에는 훌륭한 데이터 모델로 데이터 웨어하우스의 데이터를 어떻게 구성할지 배웁니다. 먼저 사실(fact) 테이블과 차원(dimension) 테이블이 무엇인지, 그리고 이를 스타와 스노우플레이크 스키마에서 어떻게 활용하는지를 다룹니다. 그다음 Kimball의 4단계 프로세스를 사용해 데이터 모델을 만드는 방법과, 서서히 변하는 차원(Slowly Changing Dimensions)을 처리하는 방법을 살펴봅니다.