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컴퓨팅이 상용 시장으로 옮겨 감에 따라 데이터는 구조를 부과하지 않는 플랫 파일에 저장되었습니다. 오늘날 대용량 데이터에는 관리 가능한 데이터 구조가 필요합니다. 기업이 고객에 대한 수준 높은 이해를 필요로 할 때, 값을 창출하기 위해 매우 상세한 프로그래밍 모델을 포함하여 무차별 방식을 적용해야했습니다. 1970 년대 후반, 관계형 데이터 모델과 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)이 발명 된 구조와 성능 개선 방법이 변경되었습니다. 가장 중요한 점은 관계형 모델이 추상화 수준을 추가했기 때문에 프로그래머가 증가하는 비즈니스 요구 사항을 데이터에서 추출하는 것이 더 쉬워 졌기 때문입니다.
또한 재고와 같은 정보를 검토하고 의사 결정 목적으로 고객 주문 정보와 비교할 수 있기를 원하는 비즈니스 관리자를 도왔습니다. 그러나 폭발적인 응답 요구로 인해 문제가 발생했습니다. 증가하는 데이터 량을 저장하는 데 많은 비용이 들고 액세스가 느립니다. 설상가상으로 많은 데이터 중복이 있었으며 실제 데이터 가치는 측정하기가 어려웠습니다.
조직에서 관리해야하는 데이터의 양이 증가하면서 데이터웨어 하우스가 솔루션을 제공했습니다. 데이터웨어 하우스는 IT 조직이 저장되는 데이터의 하위 집합을 선택하여 비즈니스에서 통찰력을 얻으려고하는 것이 더 쉬워졌습니다.
데이터웨어 하우스는 데이터 볼륨을 특정 분야에보다 집중하고 집중적으로 분석하여 분석 할 수있는 구조화 된 데이터를 점점 더 많이 처리하는 것을 돕기위한 것입니다. 성능상의 이유로 운영 의사 결정 지원 처리와 의사 결정 지원을 분리해야 할 필요성이있었습니다.
창고에는 조직 성과를 이해하고 추세를 파악하며 행동 양식을 폭로하는 데 도움을주기 위해 이전 년도의 데이터가 저장되는 경우가 있습니다. 또한 분석에 사용될 수있는 다양한 데이터 소스에서 정보의 통합 소스를 제공했습니다. 오늘날 컨텐츠 관리 시스템과 데이터웨어 하우스는 모두 하드웨어의 확장 성, 가상화 기술 및 통합 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 생성하는 기능을 활용할 수 있습니다.
때로는 이러한 데이터웨어 하우스 자체가 너무 복잡하고 규모가 크며 비즈니스에서 요구하는 속도와 민첩성을 제공하지 못했습니다. 이에 대한 해답은 데이터 마트를 통해 관리되는 데이터의 개선입니다. 이러한 데이터 마트는 특정 비즈니스 문제에 초점을 맞추고 신속한 쿼리를위한 비즈니스 요구 사항을 지원했습니다. 웨어 하우스는 통합 시스템 및 데이터 장치와 같은 신기술을 지원하도록 진화했습니다.데이터웨어 하우스 및 데이터 마트는 대규모 트랜잭션 데이터를 일관된 방식으로 관리해야하는 기업에게 많은 문제를 해결했습니다. 그러나 엄청난 양의 비정형 또는 반 구조화 된 데이터를 관리하는 경우웨어 하우스는 변화하는 요구 사항을 충족 할만큼 충분히 발전 할 수 없었습니다. 문제를 복잡하게하기 위해 데이터웨어 하우스는 대개 일주일 또는 매일 배치 간격으로 제공됩니다. 이것은 계획, 재무보고 및 전통적인 마케팅 캠페인에 적합하지만 점점 더 많은 실시간 비즈니스 및 소비자 환경에 적용하기에는 너무 느립니다.
기업은 비정형 데이터 요소의 증가하는 볼륨을 처리하기 위해 기존의 데이터 관리 방식을 어떻게 변화시킬 수 있습니까? 해결책은 밤새 나타나지 않았다. 기업들이 구조화되지 않은 데이터를 저장하기 시작하면서 공급 업체는
BLOB (바이너리 대형 객체)와 같은 기능을 추가하기 시작했습니다. 본질적으로, 비 구조적 데이터 요소는 하나의 연속적인 데이터 청크로서 관계형 데이터베이스에 저장 될 것이다. 이 객체는 레이블이 붙어있을 수 있지만 그 객체 안에 무엇이 있는지 볼 수 없습니다. 분명히 이것은 변화하는 고객이나 비즈니스 요구 사항을 해결하지 못할 것입니다.
오브젝트 데이터베이스 관리 시스템 (ODBMS)을 입력하십시오. 오브젝트 데이터베이스는 BLOB를 주소 지정 가능한 조각 세트로 저장하여 그 안에있는 내용을 볼 수 있습니다. 전통적인 관계형 데이터베이스에 추가 된 독립적 인 단위 인 BLOB와는 달리 객체 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 처리하기위한 통일 된 접근 방식을 제공했습니다. 객체 데이터베이스는 프로그래밍 및 복잡한 결합없이 다양한 데이터 객체를 조작하기 쉽도록 데이터 요소에 대한 프로그래밍 언어 및 구조를 포함합니다. 객체 데이터베이스는 데이터 관리의 두 번째 물결을 가져 오는 새로운 차원의 혁신을 도입했습니다.
