dw

정보관리기술사/db

문)DW(DataWarehouse)

답)

1.기업의 합리적 의사결정을 지원하는 dw의 개념

  가.DW(Data Warehouse)의 정의

     -기업 내/외부의 데이타를 특정 목적에 맞게 논리적으로 가공하여 주제지향적으로 통합한 데이타 집합체

 

  나.DW의 특징

구분 

 주요내용

 주제지향적

 의사결정 시스템의 분석주제에 맞게 분류,가공하여 구조화함

 통합적

 수집된 기업 내/외부 데이타를 추출,가공,통합함

 시계열적

 시간에 따른 변경을 항상 반영하여 data history를 분석가능함

 비소멸성

 데이타 갱신이 발생하지 않는 조회전용 분석 자료 존재

 

2.DW구성요소 및 구축절차

가 dw구성요소

 관점

 요소

 주요내용

 모델링

 ER모델

 주제 지향적 설계,소스db 모델링,통합 db모델링

 

 다차원모델

 OLAP을 활용한 다차원 분석, Star schema,snow flake schema

 추출

 ETT

 기업 내/외부 데이타의 추출,변환,적재

 

 ODS

 ETT과정 통합관리 및 데이타 조회

 구축

 DataMart

 조직별,업무별 DW의 일부

 

 전사DW

 소규모 DATA MART 구축 후 전사적 통합

 활용

 OLAP

 고객이 직접 다차원분석,의사결정에 활용

 

 Data Mining

 대규모 데이타로부터 패턴을 분석하는 프로세스

 

 경영기반솔루션

 분석을 위한 BSC,RMS,BI,RSS,EIS 등

 

나.dw 구축절차

 

구축절차 

 주요내용

 사전평가

(acessment)

 -dw구축 목적 정의,프로젝트 제반 준비사항 정립

 -프로젝트 범위 확정과정,프로젝트 정의서/계획서

 요건정의

(Requirement)

 -요구사항을 수집하고 조정하는 단계

 프로젝트 초기화->요구사항 정의->주제별 모델정의

 ->요구사항 작성,  dw 비지니스 요건정의서.

 설계(Design)

 -dw아키텍처 설계 및 테스트 계획서 작성

 -데이터 모델 설계->프로세스 모델 설계->설계내용 문서화->테스트 계획 수립

 구축(Construction)

 -ETT,응용프로그램,DW구축

 -DW구축 -> 통합테스트 ->인계작업

 이행(Deployment)

 -프로덕션 환경 이행,기술이전

 -팀원 교육->프로덕션 이행

 

 

 

 

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SOA

정보관리기술사/it경영

문) SOA
답)
  1. 서비스 단위 재사용 위한 SOA개요
    가. SOA(Service Oriented Architecture)의 정의
      - 소프트웨어를 기업의 프로세스 관점에서 공유와 재사용이 가능한 "서비스"
        단위로 개발하는 아키텍쳐
    나. SOA의 특징
      - Reuse : 논리적 재사용단위인 SOA Service Block 구성
      - Integration : 표준 Interface (XML, SOAP, WSDL) 통한 통합
      - Agility : 서비스단위 조립을 통한 민첩성 제공
  2. SOA구축 방법론 및 관련 정보기술
    가. SOA 방법론
      1) SOA 전략수립 : 고객사현황분석, 요구사항 정의, SOA목표및 전략수립
      2) Biz 프로세스 수립 : Biz 프로세스 분석, 현행 App 분석
      3) 서비스 정의 : 서비스 식별, 서비스 명세화, 서비스 구현 분석
      4) 시스템 분석/설계 : Use Case Modeling, Component Modeling, Service Orchestration
      5) SW 아키텍쳐 : SW 아키텍쳐 설계, 프레임웍 개발
      6) SOA 거버넌스 수립 : 서비스 관리계획 수립
    나. SOA 관련 정보기술
      - BPM : Biz Process 모델링(BPMN), 시뮬레이션, 최적화, BPEL, BAM, BRE
      - ESB : 분산, 지능형 버스, 유연성(Loosely Coupled), 상호운영성, Open Standard
      - EII : Data Hub, Metadata, App-Data 독립성, 가상화
      - 웹서비스 : SOAP over HTTP(S), WSDL, UDDI, XML
  3. SOA 기대효과 및 문제점
    가. 기업 내외 애플리케이션간 통합, 유연성,확장성,가용성 보장
    나. 성공적인 SOA방법론 적용사례 및 전문가 부족, 지속적 교육/경험축적 필요
    다. 전자정부 프로젝트 등 적용범위 확대에 따른 서비스품질평가 기준마련 필요
    라. ITA/ISP통한 로드맵 구축으로 과다/중복 구축비용 지출 절감필요."끝"

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데이타마이닝

정보관리기술사/db

4)Data Mining

답)

1.정보의 가치발견 통한 기업 의사결정 지원 데이터 마이닝의 개요

  가.데이터 마이닝(Data Mining)의 정의

   -대용량의 데이터로부터 알려지지 않은 정보,패턴을 찾아 기업 의사결정에 활용하려는 데이터 분석 및 지식 발견 과정

 

  나.데이터 마이닝 추징 배경

   1)비지니스 측면: 비즈니스 모델 예측을 통한 고객 행동 예측 및 패턴 분석, 수익 극대화 ,고객 만족도 향상

   2)정보기술 측면:OLAP로 발견하지 못한 데이터간 관계를 분석하여 효과적인 의사결정 지원

 

2.데이터 마이닝 기법 및 절차                

 가.데이터 마이닝 절차

  1)현황분석: 준비작업,목적정의,비즈니스 목적 파악

  2)데이터 선택(Sampling) : 필요한 데이터의 위치,형태파악 및 통합

  3)데이터 정제(Modify): 모호성과 중복 제거, 오류값 보정 (데이터 무결성)

  4)데이터 변환: 불필요한 데이터 삭제,신규파생 데이터 생성

  5)데이터 마이닝(Modeling): 마이닝 기법 선택 수행. 해석 가능한 모델 선정

  6)해석 및 평가(Assess): 마이닝 결과 해석.실제 마케팅에 활용. (지속적 피드백)

나.데이터 마이닝 기법

  

기법

내용

활용사례

의사결정 나무(Decision Tree)

기준값 근거 분류 및 예측 모델 생성

우수고객 분류 모형

신경망(Neural Network)

반복적 학습을 통한 패턴도출

연체자 예측

연관성 분석(Association)

데이터 안의 항목간 종속관계 도출

장바구니 분석

연속 규칙(Sequence)

연관규칙에 시간관련 정보 포함

신차 구입후 NAVI 구매

군집화(Clustering)

유사한 특성을 지닌 데이터를 그룹화

고객 분류 마케팅

 

3.데이터 마이닝의 적용 사례 및 고려사항

 가. 은행의 대출심사,보험의 보험금 지급심사,증권이 주가 예측

    통신의 통화상세 레코드 분석, 유통의 물동량 예측 등에 활용

 나.수집된 고객 정보의 불활실성에 의해 분석이 왜곡되는 경우가 많음

    고로 분석의 정확성 보다는 기초 데이터의 내실을 기하는 방안 강구

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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