{{{+1 資料倉儲(자료창저) / Data Warehouse(DW) }}}
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== 개요 ==
사용자의 의사결정에 도움을 주기 위해 다양한 시스템에서 [[데이터]]를 추출, 변환, 요약하여 능동적으로 사용자한테 제공할 수 있는 [[데이터베이스]]의 집합체를 말한다. 

== 역사 ==
[[1990년대]]랑 [[2000년대]] 초반까지만 해도 [[기업]]에서 [[데이터]]를 관리하는 것은 [[데이터베이스]]를 통한 저장이 일반화되어 있었다. 그러나 데이터베이스는 수치화된 데이터를 통계 분석만 하고 언어나 맥락적 표현은 처리할 수 없어 의사결정을 돕기 어려웠다. 데이터를 통계치로 요약하려면 복잡한 [[SQL]] [[프로그래밍 언어]]를 숙달해야 했고, 또한 SQL 언어 특성 상 잘못하면 데이터를 읽어들인다는게 데이터를 개박살내는 경우가 많았다.

그래서 [[데이터베이스]] 대신 데이터 웨어하우스라는 개념이 [[2001년]] 처음 등장하였다. [[1980년대]] [[IBM]]에서 DW 개념을 창안하긴 했지만 이것은 [[데이터베이스]]를 겹치는 것에 가까웠고 완성된 형태의 DW는 [[IT버블]] 붕괴 후에 찾아왔다. 이후 [[미국]] [[대기업]]들은 [[2009년]] 경까지 [[빅데이터]]를 포괄할 수 있는 데이터 웨어하우스로 전환했다. [[대한민국]]에서는 처음으로 [[삼성전자]]가 [[2007년]] 데이터마트(DataMart)라는 이름으로 데이터 웨어하우스를 구축하고 이후 [[대기업]] 위주로 퍼져나가게 된다. 

== 성격 ==
 * 주제지향성
 * 통합성
 * 시계열성
 * 비휘발성
== 방식 ==
기본적으로 관계형 [[데이터베이스]](RDB)가 있는 상태를 가정하여 DW를 구성한다. DW는 [[데이터베이스]]와는 차원이 다른 데이터를 저장하고, 특히 무형식 데이터가 많으므로 DW 프로그램에서 유용한 정보를 뽑아내는 과정이 필요하다. 예를 들어 DB에는 [[동영상]]이나 [[음악]]파일을 저장할 수 없는데 DW에는 동영상/음악 파일 중 필요한 부분을 추출하여 사용자한테 보여줘야 한다. 이런 [[빅데이터]] 가공 프로그램도 DW에는 내장하여 관리하게 된다. 

== 설계 ==
 * Top-Down 방식
 * Bottom-Up 방식

== DWMS ==
 * [[데이터베이스]]관리시스템(DBMS)처럼 DW도 DWMS가 있다. 주로 [[전사적 자원관리|ERP]]랑 비슷해서 강세를 띄는 회사도 비슷하다. 
 * '''[[오라클]]''': 세계 점유율 1위. 대부분의 [[다국적 기업]]은 오라클 것을 쓴다.
 * [[Amazon Web Services]]
 * [[더존비즈온]]: [[대한민국]] [[중견기업]]이나 [[중소기업]]이 쓴다.

[[분류:데이터베이스]]