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데이터를 필요로 할 때가 있다. 이러한 경우, 데이터 웨어하우스의 사용자는 드릴다운 도구들을 사용하여 MDD에 저장된 예약 데이터보다 훨씬 상세한 데이터를 RDB에서 얻을 수 있다.
Ⅵ. 향후 데이터웨어하우스(DW)의 기술동향
현재의 데이터웨
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포착
통합 정보관리 구축
교차판매로 수익 증대 1. 데이터베이스의 개념
2. DB의 특징
3. DBMS의 역할
4. 데이터 웨어 하우스의 개념
5. DW의 구조 및 특징
6. DW의 효과
7. DW의 구축 단계
8. 데이터 웨어 하우스의 응용
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및 삭제 없음.
시계열성(Time Variant)
과거와 현재의 데이터 동시에 유지 1.DW의 정의, 특성, 기존 DB와의 차이
2.DM 및 DW와의 차이
3.DW의 구조 및 주요활동
4.DW의 관리
5.DW의 구축과정, 적용 분야, 구축효과
6.DW의 문제점
7.요약
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데이터들을 구조화하고 조직화하여
의사결정 지원과 직접적 운영에 도움
문제점: GM에 대한 규명이 이루어지지 않음.
소프트웨어 제공업체들조차도 GM을 일시적 유행으로 생각함.
투자 대비 효과가 낮음. 1. 경영
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웨어하우징의 출현배경
1.3 데이터웨어하우징의 역사
1.4 데이터웨어하우징의 개념
1.5 필요성 및 구축목적
1.6 데이터웨어하우스의 중요성
1.7 데이터웨어하우스의 특성
2. 데이터웨어하우징 기법 및 도구
2.1 데이터모델링 기술
2.2
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데이터베이스.
웨어하우스는 창고라는 의미인데 데이터의 격납이나 분석 방법까지 포함하여 조직 내 의사 결정을 지원하는 정보 관리 시스템으로 이용된다.
DW를 이용함으로써 고객의 구매 동향, 신제품에 대한 반응도, 제품별 수익률 등 세
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데이터웨어하우스
1. 발생배경
2. 목표와 정의
3. 데이터웨어하우스의 진화
4. 특성
5. Framework
6. 아키텍처
7. DB와 DW의 차이점
8. 구축효과
9. DW 환경에서의 Star Transformation 기술 활용
10. DW를 이용한 고객유지와 이익창출
11. 적용사례
데이
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system)이다. DATA WAREHOUSE
▶ 등장 배경
▶ 목표와 정의
▶ 진화과정
▶ FRAMEWORK
▶ 구축효과
▶ 시장동향
▶ 구축사례(피자헛)
DATA MINING
▶ 등장 배경과 정의
▶ PROCESS
▶ 기법
▶ 구축사례
▶ 다양한 활용 분야
▶ 결론
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데이터웨어하우징(DW)이라는 정보기술을 기반으로 한 경영기법이다. 데이터를 가공, 처리해 필요한 정보를 언제라도 볼 수 있게 하는 정보기술이다. DW는 종업원 누구나 기업내에 흩어져 있는 방대한 양의 데이터에 손쉽게 접근, 활용할 수 있
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특징
제 2 절. DBM과 CRM의 관계
1. DBM(Database Marketing)
2. DBM과 CRM의 관계
제 3 절. CRM의 도입전략
1. CRM 전략 수립
2. 비즈니스 모델에 따른 CRM 전략
제 4 절. CRM의 성공요소
제 5 절. CRM도입의 목적 및 기대효과
제 6 절. CRM 사례연구
1. L
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