사내 데이터 팀의 데이터분석용 DB. DBMS를 통해 데이터를 분석하여 비즈니스 인텔리전스 획득, 기업의사결정, 데이터 애널리틱스에 활용하는 기술(Ex. AWS Redshift)
사내 데이터팀의 데이터 3대장 직군이 주로 활용하는 DB이다!(데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트, 데이터 싸이언티스트)
요새 핫한 AI 구현을 위한 머신러닝, 딥러닝에 주로 활용하는 DB!
대규모 데이터 처리: 기업이 활동을 하며 쌓인 고객, 비즈니스, 써드 파티 데이터 등 모든 데이터를 축적하기에, TB나 PB의 대용양 데이터도 적재 및 처리할 수 있어야 함
의사 결정 지원 및 인사이트 획득: OLAP DB의 궁극적 목적은 기업이 활동을 하며 획득한 모든 데이터를 활용하여 CEO를 포함한 이사진 및 실무자의 의사 결정에 활용하거나, 인사이트를 획득하여 고객가치향상, 생산성 및 효율성 증대, 매출 증가, 수익 창출 및 증대를 목표로 함.
3. OLTP와 OLAP의 관계
OLTP DB, 써드파티 데이터 등 기업활동 과정에서 획득하는 모든 데이터를ETL 프로세스를 통해 OLAP DB에 축적함
ETL:Extract, Tramsform, Load의 줄임말로 여러 데이터 소스(특히 OLTP)에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터의 포맷을 원하는 형태로 변환하고, 변환된 데이터를 최종적으로 OLAP 목적의 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재
