KR20140135277A - 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법 - Google Patents

데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법 Download PDF

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KR20140135277A
KR20140135277A KR1020130053159A KR20130053159A KR20140135277A KR 20140135277 A KR20140135277 A KR 20140135277A KR 1020130053159 A KR1020130053159 A KR 1020130053159A KR 20130053159 A KR20130053159 A KR 20130053159A KR 20140135277 A KR20140135277 A KR 20140135277A
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Abstract

본 발명은 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법에 관한 것으로서, 다수의 소스 데이터 중 일부를 정제하는 ODS(Operational Data Store); 상기 ODS의 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하는 DW(Data Warehouse); 기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS 또는 DW의 데이터들에 대해 분석 주제별로 다차원 모델을 생성하는 다수의 데이터 마트; 및 상기 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대하여 주제별로 다수의 테이블을 생성하는 테이블 보고서를 포함한다.
본 발명에 의하면, 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대해 주제별로 다수의 테이블을 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공함으로써, 조직의 통폐합 및 분리에 대해 신속하게 대응할 수 있고, 수작업 업무의 자동화로 운영리스크를 최소화할 수 있으며, 유지보수가 용이하다.

Description

데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법{Data Warehouse System and Construction Method Thereof}
본 발명은 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법에 관한 것이다.
데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DW) 시스템이란 기업 등의 사용자가 다양한 운영 시스템의 데이터를 분석하기 위한 시스템이다. 운영 시스템은 재고관리, 회계정보 및 영업 시스템과 같이 운영을 위한 소정의 기능을 지원하는데 반하여, 데이터 웨어하우스는 다양한 운영 시스템에 의하여 생성된 데이터를 통합하여 분석할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
한편, 종래의 은행 등과 같은 금융기관은 수작업을 통해 데이터 웨어하우스 시스템의 복수의 데이터 마트 중 한 개를 업무목적에 맞게 작업하여 대차대조표(BS)실적, 기준실적 및 평가실적 등 3개 부문에서 활용하고 있다.
그러나, 종래에는 경영평가 기준이나 조직이 변경될 경우 또는 기준 실적이 필요한 경우, 수작업이 병행되어 데이터 결과나 정합성 확인이 늦어지고 인력 및 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다.
본 명세서는 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 경영평가 기준이나 조직이 변경될 경우 또는 기준 실적이 필요한 경우, 수작업이 병행되어 데이터 결과나 정합성 확인이 늦어지고 인력 및 시간이 많이 소요되는 것을 개선할 수 있는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한, 본 명세서의 제1 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 데이터 웨어하우스 시스템은, 다수의 소스 데이터 중 일부를 정제하는 ODS(Operational Data Store); 상기 ODS의 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하는 DW(Data Warehouse); 기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS 또는 DW의 데이터들에 대해 분석 주제별로 다차원 모델을 생성하는 다수의 데이터 마트; 및 상기 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대하여 주제별로 다수의 테이블을 생성하는 테이블 보고서를 포함한다.
본 명세서의 제2 실시예에 따르면, 본 명세서에 따른 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법은, 다수의 소스 데이터 중 일부를 정제하여 ODS(Operation Data Store)를 생성하는 단계; 상기 ODS의 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하여 DW(Data Warehouse)를 생성하는 단계; 기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS 또는 DW의 데이터들에 대해 분석 주제별로 다차원 모델을 생성하여 다수의 데이터 마트를 생성하는 단계; 및 상기 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대해 주제별로 다수의 테이블을 생성하는 단계를 포함한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 명세서에 의하면, 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대해 주제별로 다수의 테이블을 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공함으로써, 조직의 통폐합 및 분리에 대해 신속하게 대응할 수 있고, 수작업 업무의 자동화로 운영리스크를 최소화할 수 있으며, 유지보수가 용이하다.
또한, 기준실적을 반영하여 평가실적과 대차대조표실적을 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공함으로써, 연초 기준실적 및 평가기준의 개정내용에 신속하게 대응할 수 있다.
또한, 평가실적 및 대차대조표실적과 함께 실적근기정보를 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공함으로써, 평가지표별 실적변동 근기자료를 신속하게 제공할 수 있다.
또한, 평가실적 및 대차대조표실적과 함께 품질관리정보를 제공하는 데이터 웨어하우스 시스템 및 그 구축 방법을 제공함으로써, 제공 자료의 신뢰도를 제고할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템 및 그와 연관된 계정계 시스템과 서브 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템을 설명하기 위한 구성도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템 및 그와 연관된 계정계 시스템과 서브 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 블럭 구성도이다.
도 1을 참조하면, 데이터 웨어하우스 시스템(100)은 계정계 시스템(이하, 소스 시스템)에 저장된 계정계 데이터(이하, 소스 데이터)에 대하여 개체 관계형 모델을 가지는 데이터 웨어하우스(120)를 구성하고, 구성된 데이터 웨어하우스(120)를 기초로 다차원 모델인 다수의 데이터 마트(130)를 구성한다. 본 발명에 따른 데이터 웨어하우스 시스템(100)에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하여 후술하기로 한다.
소스 시스템은 해당 은행에서 사용되고 있는 업무를 처리하기 위한 다양한 시스템 또는 데이터베이스(예컨대, 여신, 수신, 외환, 대행 시스템 등)를 포함할 수 있다.
서브 시스템은 데이터 마트(130)를 이용하여 소스 데이터의 분석된 정보를 획득할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 데이터 웨어하우스 시스템(100) 및 그 구성 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 데이터 웨어하우스 시스템(100)은 ODS(110), DW(Data Warehouse)(120), 데이터 마트(130) 및 메타데이터(150)를 포함한다. 본 발명에서 데이터 웨어하우스 시스템(100)은 스테이징(Staging) 영역(미도시) 및 테이블 보고서(140)를 더 포함할 수 있다.
스테이징(Staging) 영역(미도시)은 소스 데이터를 DW(120)로 제공받기 위한 임시 영역이다. 다시 말해, 스테이징(Staging) 영역은 소스 데이터를 DW(120)에 적재하기 위해 해당 데이터를 임시로 저장할 수 있다. 스테이징(Staging) 영역은 데이터를 저장하기 위한 소정의 형식이 요구되지 않을 수 있으므로, 테이블 형태 또는 파일 형태와 같이 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있다. 스테이징(Staging) 영역은 본 발명에 따른 데이터 웨어하우스 시스템(100)의 필수 구성요소는 아니며 구현 상 필요에 따라 부가될 수 있다.
ODS(Operational Data Store)(110)는 DW(120)를 구성하기 위한 중간 단계의 데이터 저장장소이다. ODS(110)는 소스 시스템의 소스 데이터를 저장하고 해당 데이터에 대한 소정의 정제 또는 가공을 수행할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 ODS(110)는 소스 데이터의 형식(모델)을 변경하지 않고 저장한 후, 코드 표준화 및 데이터 정합성을 검증하여 오류 데이터를 수정(정제)할 수 있다. 예를 들어, 소스 시스템의 실적 데이터를 저장한 후, 정합성(예컨대, 연실적과 1 내지 12월의 실적들의 합이 같은지)을 검증할 수 있다. ODS(110)는 소스 데이터에 대하여 소정의 ETT(추출:Extraction, 가공:Transformation, 전송:Transportation) 절차를 수행하여 구성될 수 있다. 일반적으로 ETT란 데이터에 대해 추출, 정제, 가공, 전송 또는 적재 등을 수행하는 것을 의미하며, ODS(110)를 구성함에 있어 소스 데이터에 대한 적재 및 정제가 수행될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 ODS(110)는 통합 규칙이 아닌 시스템별 비즈니스 규칙을 기준으로 소스 데이터를 정제할 수 있다. 이러한 ODS(110)를 이용함으로써 데이터 웨어하우스 시스템(100)을 구성함에 있어서 데이터의 가공, 변환 및 정제 등을 용이하게 실시할 수 있다.
DW(120)는 ODS(110)에 대하여 소정의 ETT 절차를 수행하여 구성되는 ER(Entity-Relationship) 모델의 통합된 데이터이다. 다시 말해, DW(120)는 ODS(110)에 의하여 정제된 여러 소스 데이터들을 하나의 모델(ER 모델)로 통합하고 표준화를 수행할 수 있다.
더 상세히 설명하면, DW(120)는 ODS(110)를 구성하는 데이터(정제된 소스 데이터)를 통합하고, 서로 연관 관계를 가지는 데이터들에 대하여 참조 관계를 생성할 수 있다. 이때, DW(120)는 ODS(110)의 데이터의 키구조를 그대로 유지할 수 있다. 또한, DW(120)는 ODS(110)의 데이터에 대하여 참조를 위한 링크(link)를 유지할 수 있다. 이외에도, DW(120)는 구성하는 데이터의 중복을 배제하고 일관성을 유지하기 위한 소정의 데이터 가공을 실시할 수 있다.
데이터 마트(130)는 기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 DW(120)의 통합된 데이터에 대하여 분석 주제 중심의 다차원 모델링된 데이터를 구성할 수 있다. 예를 들어, 데이터 마트(130)는 도 2에 도시된 바와 같이 CPM(Corporate Performance Management), 통계 등의 분석 주제에 대한 통계로서 구성될 수 있다. 다른 예를 들어, 데이터 마트(130)는 기준실적을 기준으로 원실적 및 조정실적 등과 같은 실적분석에 필요한 데이터들을 일정한 모델 규칙에 따라 수집할 수 있다. 여기서, 조정실적은 이수관, 고객재분류, 역마진, 타처, 추천계좌, 수기조정, 구속성 부실MOU 및 직원실적 조정 등을 고려한 실적을 의미한다.
또한, 본 발명에 따른 데이터 마트(130)는 기설정된 비즈니스 규칙에 따라 ODS(110) 및 DW(120)에 구현된 분석기준들(구성 데이터들)을 분석 목적(예를 들어, 분석주제)별로 그룹화할 수 있다. 여기서, 데이터 마트(130)는 ODS(110) 및 DW(120)에 구현된 분석기준들을 단순 집계(예를 들어, 그룹화)하는 것 외에 데이터의 가공을 수행하지 않을 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 데이터 마트(130)는 다차원 모델로 구성되므로 주제별 내포 관계를 표현할 수 있다. 이를 위해, 데이터 마트(130)의 요소들은 스타 스키마(Star Schema) 또는 스노우 플레이크 스키마(Snow Flake Schema)로 표현될 수 있다. 여기서, 데이터 마트(130)의 요소들은 주제별 내포관계를 제외한 다른 참조관계를 가지지 않는 것이 바람직하다.
테이블 보고서(140)는 데이터 마트(130)에 대하여 소정의 ETT 절차를 수행하여 구성되는 테이블이다. 테이블 보고서(140)는 정형화된 화면에 표현될 수 있도록 데이터를 설계할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 테이블 보고서(140)는 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대하여 주제별로 다수의 테이블을 구성할 수 있다. 예를 들면, 테이블 보고서(140)는 수신 실적에 대해 평가실적 테이블과 대차대조표(BS)실적 테이블을 구성할 수 있다. 추가로, 테이블 보고서(140)는 실적 변동의 근기자료를 나타내는 실적근기정보 테이블과 품질관리정보 테이블 등을 더 구성할 수 있다.
메타데이터(150)는 ODS(110) 내지 테이블 보고서(140) 중 적어도 하나에 대한 메타데이터를 유지할 수 있다. ODS(110) 내지 테이블 보고서(140)를 구성함에 있어 메타데이터(150)를 이용하여 각 요소를 구성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 소스 시스템으로부터 제공된 소스 데이터들을 기초로 ODS(110)를 구성한다(S310). 자세하게는, 소스 데이터의 적어도 일부를 적재하고, 적재된 소스 데이터들 중 적어도 일부에 대하여 데이터의 정합성을 검증하여(정제, ETT)하여 ODS(110)를 구성할 수 있다. 여기서, ETT란 소스 데이터를 추출(Extraction), 가공(Transformation) 또는 전송(Transportation) 중 적어도 하나 또는 이들을 결합하는 것을 의미한다. ETT의 구체적 수행 내용은 소스 시스템의 종류, 데이터의 추출 주기, 데이터의 양, 로딩 속도, 소스 데이터의 질, 과거 데이터의 형식, 사용자의 요구 조건, 소스 시스템의 역할에 따라 달라질 수 있다. ODS를 구성하는 단계 S310에서는 적재된 소스 데이터에 대하여 정합성을 판단하고 오류 데이터를 수정하는 정제 과정만으로 ETT가 수행될 수 있다.
이어서, ODS(110)의 데이터들을 통합하고 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하여(ETT) DW(120)를 구성한다(S320). 여기서, ETT는 ODS에 포함된 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하도록 가공하는 일련의 과정을 포함할 수 있다. 여기서, 참조 관계는 개체 관계 (ER,Entity-Relationship) 모델로 구성될 수 있다. 본 발명에서 DW(120)를 구성하는 단계 S320은 DW(120) 내의 어느 한 데이터(제1 데이터)에 대하여 (i) ODS(110)에 포함된 데이터와의 참조 관계를 생성하는 단계와, (ii) DW(120) 내의 데이터(제2 데이터)와의 참조 관계를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 다시 말해, DW(120)를 구성하는 어느 관계 모델을 생성할 때, 해당 데이터와 연관된 ODS(110) 내의 데이터에 대한 참조뿐만 아니라, DW(120)의 다른 데이터와의 참조관계를 생성할 수 있다. 또한, 본 발명에서 DW(120)를 구성하는 단계 S320는 DW(120)에 포함된 데이터들에 대하여 중복을 배제하기 위해 데이터 가공을 실시하는 단계를 더 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터 웨어하우스 시스템(100) 전체의 성능을 향상시키고, 잘못된 참조(Spider Weg)을 방지할 수 있다. 또한, 단계 S320에서 생성된 DW(120)는 ODS(110)에 포함된 정제된 데이터의 키 구조를 그대로 이용하여 구성될 수 있다. 이러한 동일한 키 구조를 이용함으로써, 상호 간에 참조 관계가 이루어져도 데이터의 처리에 있어서 호환성을 가질 수 있게 된다.
이어서, 기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS(110) 또는 DW(120)의 데이터에 대하여 분석 주제별로 다수의 데이터 마트(130)를 구성한다(S330). 여기서, 데이터 마트(130)는 적어도 하나의 분석 주제별로 생성된 다차원 모델로서 구성될 수 있고, 분석 주제별로 생성된 다차원 모델은 ODS(110) 또는 DW(120)를 구성하는 데이터들을 이용하여 구성될 수 있다.
본 발명에서 데이터 마트(130)를 구성하는 다차원 모델은 스타 스키마(Star Schema) 또는 스노우 플레이크 스키마(Snow Flake Schema)로 구성될 수 있다.
끝으로, 다수의 데이터 마트(130) 중 하나의 데이터 마트에 대하여 주제별로 다수의 테이블을 구성한다(S340). 예를 들면, 테이블 보고서(140)는 수신 실적에 대해 평가실적 테이블과 대차대조표(BS)실적 테이블을 구성한다. 추가로, 테이블 보고서(140)는 실적 변동의 근기자료를 나타내는 실적근기정보 테이블과 품질관리정보 테이블 등을 더 구성할 수 있다.
전술한 방법은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(Firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러 및 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리 유닛은 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
이상에서 본 명세서에 개시된 실시예들을 첨부된 도면들을 참조로 설명하였다. 이와 같이 각 도면에 도시된 실시예들은 한정적으로 해석되면 아니되며, 본 명세서의 내용을 숙지한 당업자에 의해 서로 조합될 수 있고, 조합될 경우 일부 구성 요소들은 생략될 수도 있는 것으로 해석될 수 있다.
여기서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 명세서에 개시된 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 명세서에 개시된 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
110: ODS 120: DW
130: 데이터 마트 140: 테이블 보고서
150: 메타데이터

Claims (8)

  1. 다수의 소스 데이터 중 일부를 정제하는 ODS(Operational Data Store);
    상기 ODS의 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하는 DW(Data Warehouse);
    기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS 또는 DW의 데이터들에 대해 분석 주제별로 다차원 모델을 생성하는 다수의 데이터 마트; 및
    상기 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대하여 주제별로 다수의 테이블을 생성하는 테이블 보고서;
    를 포함하는 데이터 웨어하우스 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 테이블 보고서는 기준실적을 기준으로 하는 원실적과 기준실적을 기준으로 하는 조정실적을 이용하여 평가실적 테이블과 대차대조표실적 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 테이블 보고서는 실적 변동의 근기자료를 나타내는 실적근기정보 테이블과 품질관리정보 테이블을 더 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 조정실적은 이수관, 고객재분류, 역마진, 타처, 추천계좌, 수기조정, 구속성 부실MOU 및 직원실적 조정 중 적어도 하나를 고려한 실적인 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템.
  5. 다수의 소스 데이터 중 일부를 정제하여 ODS(Operation Data Store)를 생성하는 단계;
    상기 ODS의 데이터들을 통합하고, 연관관계를 가지는 데이터들 간에 참조 관계를 생성하여 DW(Data Warehouse)를 생성하는 단계;
    기설정된 비즈니스 규칙을 기초로 ODS 또는 DW의 데이터들에 대해 분석 주제별로 다차원 모델을 생성하여 다수의 데이터 마트를 생성하는 단계; 및
    상기 다수의 데이터 마트 중 하나의 데이터 마트에 대해 주제별로 다수의 테이블을 생성하는 단계;
    를 포함하는 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 다수의 테이블을 생성하는 단계에서,
    기준실적을 기준으로 하는 원실적과 기준실적을 기준으로 하는 조정실적을 이용하여 평가실적 테이블과 대차대조표실적 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 다수의 테이블을 생성하는 단계에서,
    실적 변동의 근기자료를 나타내는 실적근기정보 테이블과 품질관리정보 테이블을 더 생성하는 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 조정실적은 이수관, 고객재분류, 역마진, 타처, 추천계좌, 수기조정, 구속성 부실MOU 및 직원실적 조정 중 적어도 하나를 고려한 실적인 것을 특징으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템의 구축 방법.
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