데이터 웨어하우징이란 무엇인가요?
컴퓨팅에서 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스(EDW)라고도 하는 데이터 웨어하우스(DW 또는 DWH)는 보고 및 데이터 분석에 사용되는 시스템으로 비즈니스 인텔리전스의 핵심 구성 요소로 간주됩니다.[1] DW는 하나 이상의 서로 다른 소스로부터 통합된 데이터의 중앙 리포지토리입니다. 현재 데이터와 과거 데이터를 한 곳에 저장하고[2], 기업 전체의 작업자를 위한 분석 보고서를 작성하는 데 사용됩니다.[3] 이를 통해 기업은 데이터를 조사하고 인사이트를 도출하여 의사 결정을 내릴 수 있으므로[4] 유용합니다.

웨어하우스에 저장된 데이터는 운영 시스템(예: 마케팅 또는 영업)에서 업로드됩니다. 데이터는 운영 데이터 저장소를 통과할 수 있으며, 보고를 위해 DW에서 사용하기 전에 데이터 품질을 보장하기 위한 추가 작업을 위해 데이터 정리[2]가 필요할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 시스템을 구축하는 데 사용되는 두 가지 주요 접근 방식은 추출, 변환, 로드(ETL)와 추출, 로드, 변환(ELT)입니다.
일반적으로 3NF 또는 차원 데이터 모델링 기법으로 주제 영역으로 구성된 여러 소스 시스템의 중앙 집중식 데이터 리포지토리입니다.
What is data warehousing?
In computing, a data warehouse (DW or DWH), also known as an enterprise data warehouse (EDW), is a system used for reporting and data analysis and is considered a core component of business intelligence. DWs are central repositories of integrated data from one or more disparate sources. They store current and historical data in one single place that are used for creating analytical reports for workers throughout the enterprise. This is beneficial for companies as it enables them to interrogate and draw insights from their data and make decisions.

The data stored in the warehouse is uploaded from the operational systems (such as marketing or sales). The data may pass through an operational data store and may require data cleansing for additional operations to ensure data quality before it is used in the DW for reporting.

Extract, transform, load (ETL) and extract, load, transform (ELT) are the two main approaches used to build a data warehouse system.
A centralized repository of data from multiple source systems organized in subject areas typically in 3NF or dimensional data modeling techniques.