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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..

개요dbt Semantic Layer는 데이터 분석 도구와 BI 툴에서 일관된 정의와 지표를 사용할 수 있도록 도와주는 추상화 계층입니다. 데이터 모델링과 분석 간의 간극을 해소하고, 모든 사용자가 동일한 의미의 데이터를 기반으로 작업할 수 있도록 지원함으로써 ‘정의된 단일 진실(SSOT, Single Source of Truth)’을 구현합니다. 이는 데이터 품질 및 조직 전반의 의사결정 신뢰도를 극적으로 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의dbt Semantic Layer는 dbt에서 정의한 모델, 지표, 엔티티 등을 추상화하여 다양한 분석 도구에서 통합적으로 사용할 수 있게 하는 계층입니다.목적데이터 정의와 의미의 일관성을 보장하고, 분석 환경 간 연결성을 제공합니다.필요성각 도구마다 ..

개요Data Vault 모델링은 대규모 데이터 웨어하우스를 설계하고 구축하기 위해 개발된 방법론으로, 확장성(Scalability), 감사 추적(Auditability), 변동성(Volatility) 관리를 극대화합니다. 변화가 잦고 이질적인 소스 데이터를 효과적으로 통합하며, 현대 데이터 환경(빅데이터, 클라우드)에도 적합하도록 설계되었습니다. Ralph Kimball이나 Bill Inmon의 전통적 데이터 모델링 기법을 보완하는 현대적 접근으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의핵심 엔터티, 관계, 변경 이력을 별도 관리하여 대규모 통합 및 감사 추적이 가능한 데이터 웨어하우스 모델링 방법론목적데이터 소스 추가, 변경, 이력 관리가 용이한 확장 가능 데이터 웨어하우스 구축필요성급변..

개요관계형 데이터 모델(Relational Data Model)은 데이터를 테이블(릴레이션, Relation)의 형태로 구조화하여 저장하고 관리하는 데이터 모델입니다. 오늘날 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 관계형 모델을 기반으로 운영되며, 이를 통해 효율적인 데이터 저장, 검색 및 관리가 가능합니다. 본 글에서는 관계형 데이터 모델의 개념과 주요 구성 요소, 정규화, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 관계형 데이터 모델이란?관계형 데이터 모델은 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(릴레이션) 형태로 표현하는 모델입니다. 이 모델은 고유한 키(Primary Key)와 관계(Foreign Key)를 기반으로 데이터 무결성을 보장하며, SQL(Structured Q..

개요데이터베이스 관리 시스템은 **관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)**와 **NoSQL(Database Management System)**로 구분된다. RDBMS는 전통적인 테이블 기반의 데이터 저장 방식을 사용하며, NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원하여 유연성과 확장성이 뛰어난 특징을 갖는다. 본 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 개념, 차이점, 장점 및 단점, 그리고 사용 사례를 비교 분석한다.1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)란?RDBMS는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(Table) 기반의 데이터베이스로, 데이터를 구조적으로 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관리한..