머리말 = 3
제1장 데이터 웨어하우스의 개념과 정의
   1. 데이터 웨어하우스의 개념 = 15
      90년대의 기업활동 변화 = 16
      정보기술에 대한 요구 = 16
      기존의 전산 시스템 환경 = 18
   2. 데이터 웨어하우스의 정의 = 23
      데이터 웨어하우스의 기술적 배경 = 25
      데이터 웨어하우스의 기본 구성도 = 26
      데이터 웨어하우스의 구축 효과 = 27
      데이터 웨어하우스의 종류 = 29
      데이터 웨어하우스의 한계 = 30
제2장 데이터 웨어하우스의 비즈니스적인 관점
   1. 데이터 웨어하우스의 요소 = 35
      의사결정 과정 = 36
      데이터 웨어하우스 구축 방법론에 대한 반성 = 37
제3장 OLAP(Online Analytical Processing)
   1. OLAP과 데이터 웨어하우스 = 43
      OLAP 도구(tool) = 43
      OLAP의 구현 방식 = 44
      어떤 OLAP 솔루션을 채택할 것인가? = 48
   2. ROLAP(Relational OLAP, RDB-based OLAP) = 50
      ROLAP의 구조 = 50
      ROLAP Architecture = 54
      ROLAT 사용자 버전의 주요 기능 = 56
      ROLAP 서버 = 61
   3. MOLAP(Multidimensional OLAP, MDB-based OLAP) = 63
      다차원 데이타베이스의 특성 = 63
      다차원 데이터베이스의 단점 = 66
      다차원 데이타베이스와 관계형 데이타베이스와의 비교 = 67
      MOLAP 아키텍처 = 69
   4. WEB OLAP = 70
      web OLAP의 구현 방식 = 72
제4장 다차원 모델링
   1. 다차원 모델링(Multidimensional Modeling) = 77
      다차원 분석 = 77
      스노우 플레이크 스키마(Snowflake Schema) = 78
      스타 스키마(Star Schema) = 80
      요약(summary) = 81
      거대 차원(Big dimension) = 84
      수직적 분할 기법(vertical partitioning) = 85
      수평적 분할 기법(horizontal partitioning) = 86
      사실 없는 사실 테이블(Factless fact table) = 86
      변경 관리(Versioning) = 87
      다차원 모델링의 중요한 Tips = 88
   2. 메타 데이터(Meta Data) = 90
      메타 데이터 = 91
제5장 데이터의 추출, 가공, 로드(ETT)
   1. ETT의 개념 = 97
      ETT란? = 97
      ETT의 형태 = 98
      초기 데이터와 주기적 데이터 = 99
      데이터의 변환(Transformation) = 100
      데이터의 정제(data cleansing) = 101
   2. ETT의 방식 = 102
      오프라인 방식 = 102
      온라인 방식 = 104
      디스크 공유 방식 = 105
      추출 데이터의 정확성 보장 = 106
      ETT의 중요성 = 106
      운영계 시스템과 데이터 웨어하우스를 동시에 구축할 경우 ETT = 107
   3. K*Loader = 108
      K*Loader의 기능 = 109
      K*Loader의 성능 = 111
제6장 데이터 웨어하우스의 관리
   1. 데이터의 추출과 로드의 자동화 = 115
      추출을 자동화하는 대몬(daemen) = 115
      구축 내용 = 116
   2. 요약 과정(Summary Process)의 자동화 = 117
      요약 테이블 관리의 요건 = 118
      요약 관리를 위한 메타 데이터 설계 = 118
   3. 데이터 웨어하우스와 보안 = 120
      보안계층(security hierachy)의 설계 = 121
제7장 하드웨어와 데이터베이스
   1. 데이터 웨어하우스와 하드웨어 = 125
      데이터 웨어하우스를 위한 하드웨어 기능 = 125
      SMP(Symmetric Multi Processing) = 126
      MPP(Massively Parallel Processing) = 128
      NUMA(Non-Uniform Memory Access) = 130
      하드웨어를 도입할 때 고려사항 = 131
      하드웨어의 용량 산정(Sizing) = 131
   2. 데이터 웨어하우스와 데이터베이스 = 135
      데이터웨어하우스를 지원하는 데이터베이스의 방식 = 136
      데이터웨어하우스를 지원하는 데이터베이스의 기능 = 137
   3. TPC-D 벤치마크 = 138
      TPC-D 벤치마크란? = 139
제8장 데이터베이스 마케팅
   1. 데이터베이스 마케팅 = 145
      데이터베이스 마케팅을 현실화한 데이터 웨어하우스 = 146
      고객 데이터베이스 구축 방법론 = 148
   2. 데이터 마이닝 = 153
      데이터 마이닝을 해야만 하는 이유 = 153
      데이터 마이닝과 데이터 웨어하우스 = 156
      데이터 마이닝의 이해 = 156
      데이터 마이닝의 과정 = 157
      데이터 마이닝 모델 = 158
      디시젼 트리에 의한 데이터 마이닝 분석의 예 = 159
      데이터 마이닝을 할 때 고려사항 = 161
제9장 데이터 웨어하우스의 구조
   1. 데이터 웨어하우스 기본 구조 = 165
      데이터 웨어하우스 = 165
      데이터 웨어하우스 어플리케이션 = 166
   2. 데이터 웨어하우스 구축 방식 = 166
      데이터 마트 = 166
      독립적으로 존재하는 데이터 마트들의 위험성 = 167
      ODS와 같이 존재하는 데이터 마트 = 168
      ODS 없는 데이터 웨어하우스 = 171
      ODS가 존재하는 데이터 웨어하우스 = 172
      톱다운이냐, 보텀업이냐? = 173
   3. 전사적 데이터 웨어하우스(Enterprise Data Warehouse) = 175
      비즈니스 환경과 데이터 웨어하우스 = 175
      '데이터 인프라'로서의 데이터 웨어하우스 = 176
      '데이터 인프라'로서의 전사적 데이터 웨어하우스 구조 = 177
제10장 ERP와 데이터 웨어하우스의 통합
   1. 데이터 웨어하우스와 ERP의 통합 = 181
      ERP 도입에 데이터 웨어하우스가 필요한 이유 = 181
      ERP와 데이터 웨어하우스를 도입시 고려사항 = 182
      오라클의 솔루션(Oracle Application Data Warehouse) = 184
      SAP의 솔루션(Business Warehouse) = 185
제11장 구축 방법론
   1. 데이터 웨어하우스 프로젝트 추진 = 191
      프로젝트 추진의 주체 = 191
      업무 선정 = 193
      데이터 웨어하우스 구축 방법이 OLTP와 다른 점 = 194
      데이터 웨어하우스 프로젝트와 시간 = 196
   2. 데이터 웨어하우스 구축 방법론 = 197
      제1단계-정의 = 198
      제2단계-분석 = 199
      제3단계-설계 = 200
      제4단계-구축 = 202
      제5단계-문서화 = 203
      제6단계-천이 = 204
      제7단계-발견과 발전 = 206
      프로젝트 산출물 = 206
제12장 국내외 사례연구
   1. 퍼시픽 벨(Pacific Bell) 데이터 웨어하우스 = 211
   2. 통신업계의 데이터 웨어하우스 구축을 위한 계획 = 216
      요약 = 216
      주요 비즈니스적 질문 = 216
      데이터 웨어하우스 목적과 범위의 선택 = 217
      Activity Based Costing = 219
      전략적 토대의 확정과 필요한 데이터의 정의 = 222
      정의에 대한 정비 = 223
      공통 시스템에서 허용되는 정의에 대한 통제 = 227
      이 글과 저자에 대해서 = 227
   3. 유통 분야의 해외 데이터 웨어하우스 레퍼런스 사이트 방문 보고서 = 228
      일정 = 229
      미국의 유통업계 = 229
      유통업계의 데이터 분석 방식 = 230
      미국 유통업계의 특징 = 230
      데이터 웨어하우스의 구체적 기능 = 231
      ShopKo = 234
      Intuit = 234
      Mervyn 백화점 = 236
      데이터 웨어하우스 구축의 문제점과 해결 방안 = 237
      유통업계의 데이터 마이닝 = 239
      결론 = 241
   4. 애경백화점 데이터베이스 마케팅 시스템 구축사례 = 242
      ACOMS의 목적 = 243
      ACOMS의 기술적인 특징 = 244
      프로젝트 성공 요인 = 247
      신규 고객 확보 분석 = 249
      고객 구매 특성 분석 = 250
      브랜드 구매 특성 분석 = 251
      우수 고객 분석 = 251
      고객 유지율 분석 = 252
      판촉 반응 분석 = 254
부록1 신문 잡지 기고문
   1. 2000년대 IT의 비젼 : 시스템 대통합 = 255
      2000년대의 비즈니스 환경 = 255
      IT의 대통합(Grand Integration) 이유 = 257
      대통합으로 가는 길 = 258
      프로세스 통합으로서의 ERP = 258
      데이터 통합으로서의 데이터 웨어하우스 = 259
      기업간 통합으로서의 전자상거래 = 261
      전체의 통합을 위한 KMS = 262
      결론 = 263
   2. 데이터 웨어하우스 구축과 활용 = 264
      데이터 웨어하우스의 개념 = 264
      데이터의 통합과 데이터의 분석 = 265
      전산실과 현업 부서 = 266
      데이터 웨어하우스는 기업의 '데이터 인프라'이다 = 267
      데이터 웨어하우스의 ROI = 268
      데이터 웨어하우스 전문 업체의 선정 = 269
      데이터 웨어하우스의 최신 동향 = 270
      미래 지향적인 데이터 웨어하우스 구조 = 271
      맺음말 = 272
   3. 데이터 웨어하우스 변천사 = 272
   4. 데이터 웨어하우스 = 275
   5. 데이터 웨어하우스를 어떻게 도입할 것인가? = 278
   6. 데이터 웨어하우스 구축 기술 = 283
      구축방법론 = 283
      데이터의 추출, 변환, 로드(ETT) = 284
      다차원적 모델링 = 286
      OLAP = 288
   7. 프로젝트 관리라는 예술 = 291
부록2 프로젝트 제안 요청서 작성요령
부록3 프로젝트 일정
참고 자료 = 308