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학술저널
저자정보
김재형 (숭실대학교) 김석 (숭실대학교) 장동원 (숭실대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제5호
발행연도
2019.5
수록면
957 - 967 (11page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.5.957

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최근 4차 산업혁명과 더불어 다양한 IOT기반의 데이터가 대량으로 증가하고 있는 추세이다. 이러한 대량의 데이터는 기업에서 경쟁력 확보 방안과 정확한 의사결정을 지원하기 위하여 DW 시스템을 구축하여 업무에 적극적으로 활용하고 있다. 그러나 매년 증가하는 대용량의 데이터와 다양한 비정형 데이터 분석의 필요성이 더욱 확대되는 상황에서 기존 DW 시스템에서는 분석의 한계에 봉착하게 되었다. 본 연구에서는 기존 DW 시스템의 문제점을 파악하고, 대용량 데이터와 비정형 데이터 분석을 DW 시스템에서 처리할 수 있는 방안을 모색하여 저장 아키텍처, DW 및 빅데이터 아키텍처로 모듈화 하여 확장된 DW 시스템에서 비정형 데이터 분석을 위한 방안을 제시하고자 한다.
#Data Warehouse #Bigdata #Data Lake #Hadoop #Data Mining #OLAP

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 기존 시스템의 문제점
Ⅳ. DW 시스템 환경의 대응방안
Ⅴ. 제안 Architecture 비교 분석
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
D. Jang, Technology that works with big data, Hanbit Media, 2014. google schola Y.-W. Jeong and S.-K. Cheong, “Data warehouse (DW) appliance technology trend analysis,” Korea Inst. Inf. Technol. Mag., 2012. google schola McKinsey, Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey & Company, 2011. google schola Dbguide, Big Data Age BI is the answer to the advanced DW, encore, 2013. google schola S. Erevelles, N. Fukawa, and L. Swayne, “Big data consumer analytics and the transformation of marketing,” J. Busin. Res., vol. 69, no. 2, pp. 897-904, Feb. 2016. google schola

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