클래스: 데이터 과학 학습: 기본 이해
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ETL을 사용하여 웨어하우스에 데이터 넣기
다양한 데이터 과학 개념은 관계형 데이터베이스와 함께 이전 작업을 기반으로 구축합니다. 기업들이 수십 년 동안 데이터를 분석하고 캡처하고 있었습니다. 오늘날에도 관계형 데이터베이스 매니지먼트 시스템이 엔터프라이즈 데이터의 초석입니다. 데이터 과학 프로젝트에서 RDBMS 용어를 이해해야 합니다. 그들을 만날 가능성이 높은 한 곳은 데이터 웨어하우스에 집중할 때입니다. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 또는 EDW 데이터 분석에 중점을 두는 관계형 데이터베이스의 특수 유형입니다. 기존 데이터베이스는 온라인 트랜잭션 처리 또는 OLTP를 위해 최적화되어 있습니다. 데이터 웨어하우스가 분석 처리 또는 OLAP를 위해 사용됩니다. 이렇게 생각해 보세요. 일반적인 데이터베이스는 실시간에 데이터 작업에 대해 초점이 맞춰져 있습니다. 데이터 웨어하우스는 일어난 일을 분석하는 것에 집중됩니다. 러닝화를 파는 곳인 웹사이트가 있다고 상상해 보세요. 데이터베이스를 만들려고 엔지니어를 고용했습니다 그들은 다른 테이블과 관계 수십 개를 만들었습니다. 고객 주소 테이블이 있는데 신발 테이블, 배송 옵션 테이블 등 웹 서버가 데이터를 검색하기 위한 SQL 문을 사용할 겁니다. 고객이 신발을 구매하면 그들의 신발에 대한 배송 주소 편에 속할 것입니다. 그러면 그들에게 그들의 배송 옵션을 줄 것입니다. 이 데이터베이스가 빠르고 효율적이어야 할 것을 원할 것입니다. 트랜잭션 OLTP 데이터베이스입니다. 최적화되어야 합니다. 그럼 고객이 신발을 찾았을 때 그들의 주소에 연결을 시키고 고객의 집으로 배송합니다. 빠른 수익에 집중하는 데이터베이스가 필요합니다. 고객이 실시간으로 이 작업을 수행할 수 있는 것을 원하는 습니다. 매일 웨어하우스에 데이터를 업로드하는 스크립트 생성하기 위해 데이터베이스 엔지니어에게 문의할 수 있습니다. 분석 처리를 위해 데이터 웨어하우스가 최적화됩니다. 보고서 작성에 중점을 둔 OLAP 데이터베이스입니다. 고객 주소 그리고 그들이 사는 신발의 종류 사이…
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