ADsP 20회 기출문제 - [1과목] 체크 포인트

1.

빅데이터 분석에 경제적  효과를 제공해준 결정적 기술 = 클라우드 컴퓨팅

 

 

2.

MySQL → 데이터 RDBMS 저장방식

MongoDB, HBase, Redis → 데이터 NoSQL 저장방식

 

 

3.

데이터 웨어하우스의 고유 특성

- ETL은 주기적으로 내부 및 외부 데이터베이스로부터 정보를 추출하고 정해진 규약에 따라 정보를 변환한 후에 데이터 웨어하우스에 정보를 적재한다.

ETL(Extraction, Transformation and Load)
- ETL은 데이터 이동과 변환 절차와 관련된 업계표준용어
- ETL은 데이터 웨어하우스(DW), 운영 데이터 스토어(ODS), 데이터 마트(DM)에 대한 데이터 적재 작업의 핵심 구성요소
- 데이터 통합(Data Integration), 데이터 이동(Data Migration), 마스터 데이터 관리(MDM, Master Data Management)에 걸쳐 폭넓게 활용
- ETL은 데이터 이동과 변환을 주목적으로 하며 3가지 기능으로 구성
1️⃣ Extraction(추출): 하나 또는 그 이상의 데이터 원천들로부터 데이터 획득
2️⃣ Transformation(변형): 데이터 클렌징, 형식 변환, 표준화, 통합 또는 다수 애플리케이션에 내장된 비즈니스 룰 적용
3️⃣ Loading(적재): 변형 단계 처리가 완료된 데이터를 특정 목표 시스템에 적재

출처: https://rihankim.tistory.com/65

- 데이터 웨어하우스에서 관리하는 데이터들은 시간적 흐름에 따라 변화하는 값을 유지한다.

- 데이터 웨어하우스는 시간에 따라 변하는 time variant를 갖는다.
- 올바른 의사결정을 위해 현재와 과거 데이터를 함께 유지한다. 해당 시점의 데이터를 주기적으로 유지해두는 것이다.
- 데이터 웨어하우스의 시계열성은 어떤 자료가 시간에 따라 변경되어야 하는 것이 아니고, 시간에 따른 변경을 항상 반영하고 있어야 함을 의미한다.

출처: 출처: 김계철 지음, '2023 ADsP 한 권으로 끝내기', 에이아이에듀(2022)