1. 데이타 웨어하우스(Data Warehouse)기업의 자원이라고 할 수 있는 데이터를 일괄적으로 통합 관리하면서, 경영 전략을 수립할 때 필요한 의사 결정의 근간을 마련해주는 시스템이다. 웨어하우스는 창고라는 의미인데 데이터의 수용이나 분석 방법까지 포함하여 조직 내 의사 결정을 지원하는 정보 관리 시스템으로 이용된다.데이터웨어하우스는 주제 지향적(subjectoriented), 통합적(integrated), 시계열적(timevarient), 비휘발적(nonvolatile)인 네 가지 특성을 지닌다.데이터웨어하우스 내의 데이터는 일상적인 트랜잭션을 처리하는 어플리케이션과 기능성들을 중심으로 하는 운영시스템의 데이터와는 달리 정보 이용자 관점에서 접근이 가능한 일정한 주제별 데이터로 분류 가능한 특징을 지닌다. 이는 주제 지향성(subject-orientation)으로, 데이터를 주제별로 구성함으로써 최종 사용자와 전산에 약한 분석자라도 이해하기 쉬운 형태가 되는 것이고 통합성으로 데이터가 데이터 웨어하우스에 들어갈 때는 일관적인 형태(데이터의 일관된 이름짓기, 일관된 변수 측정, 일관된 코드화 구조 등)로 변환되는 것이다.데이터하우스에 보관되는 데이터는 어플리케이션 환경에서 발생되는 다양한 운영 데이터를 표준적이고 일관된 웨어하우스용 데이터베이스로 변환되어야 하며, 이를 위해서는 데이터웨어하우스 내의 데이터는 고도의 통합과 데이터에 대한 품질 보증과 과정이 필요하다. 이러한 통합성은 데이터의 이름 작성 방법, 일관된 변수 측정, 일관된 코드와 구조, 일관된 물리적 특성 등 여러 가지 면에서 나타난다. 예를 들어, 기존의 어플리케이션 중심의 운영 환경에서는 남자와 여자를 남/여, Male/Female, 1/0 등으로 다양하게 적용할 수 있으나, 데이터웨어하우스에서는 이들을 통합할 필요가 있다.데이터웨어하우스에 있는 모든 데이터는 일정 기간 동안 정확성을 유지한다. 이러한 특성은 엑세스 순간에 데이터의 정확성이 유지되는 운영시스템과는 매우 다르다고 볼 수 있다. 즉, 데이터웨어하우스에는 과거의 데이터와 현재의 데이터를 동시에 유지한다는 점에서 시간 가변적, 시계열성이라고 볼 수 있는 것이다.데이터웨어하우스용 데이터는 한 시점에서 대량의 데이터가 적재되고 액세스 되는 반면 데이터의 갱신이 발생하지 않은 조회전용 데이터이다. 데이터웨어하우스에는 운영시스템에서 새로운 데이터를 주기적인 일괄작업으로 새롭게 하는 작업 외에는 수시로 변하지 않는 비휘발성의 특징을 갖게 된다.2. 데이타 마트(Data Mart)데이터 웨어하우스와 사용자 사이의 중간층에 위치한 것으로, 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터 웨어하우스라고 할 수 있다. 데이터 마트 내 대부분의 데이터는 데이터 웨어하우스로부터 복제되며, 자체적으로 수집될 수도 있으며, 관계형 데이터 베이스나 다차원 데이터 베이스를 이용하여 구축한다.데이터 웨어하우스의 부분이며, 대개 특정한 조직, 혹은 팀에서 사용하는 것을 목적으로 하기에 규모가 더 작고, 집중적이며 사용자 커뮤니티에 가장 잘 맞는 데이터 요약을 포함한다.3. 데이타 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이타 마트(Data Mart)의 차이DW는 중앙집중식 데이터 집합체의 개념을 가지고 있고 기존 데이터를 어떻게 수집, 분석하고 어떻게 재사용할 것인가에 초점을 맞추고 있다면, DM은 데이터 저장소의 역할을 하고 특정 목적을 위해 쉬운 접근성과 사용성을 가진다.또한 데이터 웨어하우스는 정부 기관 또는 정부 전체의 상세 데이터를 포함하는 데 비해, 데이터 마트는 전체적인 데이터 웨어하우스에 있는 일부 데이터를 가지고 특정 사용자를 대상으로 한다.4. 데이타 마이닝(Data Mining)데이터 마이닝은 수많은 데이터안에서 일정한 규칙이나 패턴을 찾아내고 이로부터 가치있는 정보를 추출해내는 기술을 의미한다. 수많은 데이터는 데이터 웨어하우스에 존재한다.과학적인 통계를 기반으로 하기 때문에, 실질적인 전략 경영을 위한 새로운 아이디어를 창출할 수 있다.수십 년간 축적되어 온 고객 데이터를 분석하여 일정한 고객패턴을 찾아 내고, 핵심 타겟의설정이 가능해지고 그에 맞게 맞춤형으로 개발된 서비스, 제품, 마케팅효과를 극대화 할 수 있게 되는 것이다.5. 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)비즈니스 인텔리전스란 사용자들의 의사결정을 돕기 위해 수많은 양의 데이터를 통합, 분석, 및 접근할 수 있도록 해주는 시스템이다. 기업 경영에서는 내비게이션의 역할을 수행한다 볼 수 있다. 경영인이 전략을 세우는 데에 필요한 데이터를 수집하고, 이 데이터를 가장 효과적이고 효율적인 방법으로 이용하여 적절한 의사결정에 도움을 준다.비즈니스 인텔리전스는 전략 인텔리전스, 분석 인텔리전스, 확장 인텔리전스, 인텔리전스 인프라, 인텔리전스 정보전달로 크게 다섯 부분으로 구성되어 있다.전략 인텔리전스는 경영전략을 효과적으로 수립, 실행하기 위해 필요한 가치 동인 관리, 경영성과 관리, 전략 모니터링, 원가 및 수익성 등에 관한 분석정보를 제공한다.분석 인텔리전스는 특정 이슈의 해결을 위한 전문적인 의사결정 모델부터 업무 기능의 영역별 보고서 및 조회를 위한 기능까지 해서 분석을 위한 다양한 정보를 생성하여 제공한다.확장 인텔리전스는 기업 내부뿐만이 아닌 고객, 공급자 등 외부 이해 관계자와의 거래 및 운영 프로세스에서 생성되는 데이터를 분석하여 정보를 제공하는 것이다.인텔리전스 인프라는 비즈니스 인텔리전스를 구현하기 위한 다양한 기술 및 데이터 통합 기반을 제공한다.인텔리전스 정보 전달은 비즈니스 인텔리전스에서 생성된 정보를 사용자의 요구에 맞도록 제공하는 것을 목적으로 한다.6. 빅데이터 분석(Big Data Analysis)빅데이터 분석이란 데이터로부터 숨겨진 패턴과 잘 알려지지 않은 정보를 찾아내기 위한 과정이다. 빅데이터 분석의 목적은 데이터 과학자들에 의해 분석된 정보를 토대로 각 분야의 의사결정을 수행하는 것이다. 빅데이터 분석은 개인이나 기업 등에서 자료를 토대로 어떠한 의사 결정을 할 때에 중요한 정보로써 사용되기 때문에 최선의 대안을 선택할 수 있도록 근거를 제시하는 중요한 역할을 한다.
