"AA(Advanced Analytics)와 비정형(Unstructured) DW"

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BI는 과거 비즈니스 성과(실적)의 확인, 미래 비즈니스 성과의 예측, 현재 비즈니스 발생에 대한 대응(조치)을 정확하고 신속히 가능케 하는 것으로 요약될 수 있다. 따라서 BI 영역은 리포팅 및 쿼리, OLAP, 통계 분석 및 data mining, event triggering, business performance management 등의 다양한 기술과 솔루션을 포함한다. AA(고급 분석)란 보다 복잡하고 세련된 분석을 수행하기 위해 BI의 영역 중 리포팅, OLAP를 제외하고, 정형과 비정형 데이터에 대해 복잡한 분석을 수행하는 포괄적 범위를 다룬다. <전체보기>

  New 10

DW 어플라이언스, 그린플럼(Greenplum) 소개

Teradata DBA의 가장 중요한 작업 #1 ― Index 선정 (1)

그리드 컴퓨팅과 DW/BI

Oracle Database 11g: Performance Tuning

Data Warehouse Appliance Survey 결과

규제 준수(Regulation Compliance)와 거버넌스(Governance)

Oracle의 Sunopsis 인수에 대한 SWOT 분석

HP의 새로운 Data Warehouse Platform, Neoview

QuickStudy: BPM(Business Performance Management)

EDW(Enterprise Data Warehouse)의 진실 혹은 거짓 - EDW 구현의 7가지 원칙

뉴스, 조사분석, 세미나, 사례, White Paper, (e)Book, 교재/메뉴얼, Guideline/Checklist, Template/Sample, Code/Script   

  Q & A

Metadata, Master Data, Reference Data, Transaction Data란 무엇인가?  

data profiling의 기술은 어떤 것들이 있으며, 데이터에 적용된 business rule의 검증도 가능한지요?  

logical data model과 physical data model의 차이점은 무엇이며, logical data model이 필요한 이유는 무  

dimensional model에서 junk dimension이란 무엇이며 어떤 경우에 사용됩니까?  

ETL에서 source system들로부터 data를 추출하여 data warehouse로 넣을 때, data 량을 줄이기 위해 변경분  

  2011년 하반기 신간 예정

“비즈니스 인텔리전스 프로젝트 관리”

“비즈니스 인텔리전스 요구 분석”

“개발자가 알아야 할 데이터 모델, 데이터 모델링”

“정보시스템 이노베이션을 위한 데이터 리모델링”

“기업 정보 청사진을 만드는 엔터프라이즈 데이터 모델링”

“EDW 이노베이션을 위한 데이터 볼트 데이터 모델링”

“금융 데이터 모델 솔루션”

“다차원 분석을 위한 다차원 데이터 모델링”

“분산 처리를 위한 분산 데이터 모델링”

“데이터 모델링 2.0”

“데이터 아키텍처 2.0”

“SQL 디자인과 튜닝”

“DW의 맥, ETL”

“BI의 눈, 대시보드”

“CRM의 시작, 세그멘테이션”

“성과 관리와 KPI”

“비즈니스 인텔리전스 MBA”

“비즈니스와 IT를 위한 IT 거버넌스”