데이터 웨어하우스 & OLAP

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답안.

Ⅰ. 개요

ETL 소스들 (ERP, CRM, 로그) ↓ ETL (Extract-Transform-Load) 데이터 마트 데이터 마트 데이터 마트

Ⅱ. 핵심 구성요소

ETL 소스들 (ERP, CRM, 로그)
      ↓ ETL (Extract-Transform-Load)
Staging Area (임시 저장)
      ↓
데이터 웨어하우스 (주제별 통합)
      ↓ ↓ ↓
데이터 마트   데이터 마트   데이터 마트
(영업팀)      (마케팅)      (재무)
      ↓
OLAP 분석 / 리포팅 / AI/ML

[스타 스키마]
팩트 테이블 (매출금액, 수량) — 측정값
  ↑ ↑ ↑ ↑
차원 테이블들: 날짜/상품/고객/지역
장점: 쿼리 단순, 성능 우수
단점: 데이터 중복

[눈꽃 스키마 (Snowflake)]
차원 테이블이 추가로 정규화
장점: 저장공간 절약
단점: 조인 복잡, 성능 저하

[OLAP 연산]
Roll-Up: 세부 → 요약 (일별→월별→연별)
Drill-Down: 요약 → 세부
Slice: 특정 차원 값 고정 (2024년만)
Dice: 여러 차원 조합


해당 키워드의 기술적 구성요소와 동작 원리를 서술한다.

### Ⅲ. 특징 및 비교

핵심 기술의 장단점과 유사 기술과의 차이를 분석한다.

### Ⅳ. 적용 사례

실무 환경에서의 적용 사례와 기대효과를 제시한다.

### Ⅴ. 전망

최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 서술한다.