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개요Anchor Modeling은 변화하는 요구사항에 민첩하게 대응할 수 있도록 설계된 데이터 웨어하우스 모델링 기법입니다. 전통적 스타 스키마나 Data Vault와 달리, Anchor Modeling은 정규화와 확장성을 극대화하여 데이터 구조를 유연하게 확장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Anchor Modeling은 6차 정규화(6NF)를 기반으로 한 데이터 웨어하우스 모델링 기법입니다.목적비즈니스 요구사항 변경에 따른 스키마 변경을 최소화하고 장기적 데이터 일관성 유지필요성급격히 변화하는 비즈니스 환경에서 데이터 모델을 지속적으로 진화시킬 필요Anchor Modeling은 데이터 웨어하우스의 **Agile BI(비즈니스 인텔리전스)**를 지원합니다.2. 특징특징설명비교고도의 정..

개요Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스를 설계·구축하기 위한 현대적 아키텍처로, 확장성, 유연성, 표준화된 데이터 통합을 핵심 가치로 합니다. 기존 Data Vault 1.0의 한계를 개선하여 빅데이터, 클라우드, 실시간 데이터 처리 환경에 최적화된 방식으로 진화했습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Data Vault 2.0은 기업 데이터 웨어하우스(EDW) 구축을 위한 데이터 모델링 및 아키텍처 방법론입니다.목적다양한 소스 데이터를 통합·추적·관리하여 비즈니스 의사결정을 지원필요성기존 스타 스키마/3정규화 방식의 확장성과 데이터 추적성 부족 문제를 보완Data Vault 2.0은 Agile, Big Data, Cloud 환경을 모두 수용하는 데이터 모델링 패러다임입니다.2. 특징..

개요Column-Level Data Lineage는 데이터 계보 추적(Data Lineage) 중에서도 컬럼 단위까지 데이터를 추적하여, 데이터가 어떻게 생성·변환·활용되는지를 보다 정밀하게 파악할 수 있는 기법입니다. 데이터 신뢰성과 규제 준수, 오류 추적 및 품질 관리 향상을 위해 빅데이터 및 분석 시스템에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 제조 등 데이터 품질이 비즈니스에 직결되는 산업에서 널리 채택되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Column-Level Data Lineage는 데이터베이스의 테이블 내 특정 컬럼 단위로 데이터의 흐름과 연산 과정을 추적하는 기능입니다.목적데이터 품질 관리, 거버넌스, 컴플라이언스를 위한 상세한 추적 정보 확보가 목적입니다.필요..