목차

OLAP

정의

  1. OLAP(On-Line Analytical Processing)이라는 용어는 E.F. Codd에 의하여 처음 사용되었다.
  2. OLTP(On-line Transaction Processing)의 상대적 개념으로 사용되어지고 있다.
  3. DW(데이터 웨어하우스)나 CRM 시스템에서 데이터 접근 및 활용 전략에 있어서 매우 중요한 기술요소로서 다루어진다.
  4. OLAP은 데이터의 분석과 관리의 목적을 위해서 다차원 데이터를 모으고, 관리하고, 프로세싱하고, 표현하기위한 응용프로그램 및 기술들의 종류를 뜻한다.
  5. 최종 사용자가 데이터베이스에 쉽게 접근하여 필요로 하는 정보를 직접 작성하고 의사결정에 활용하는 일련의 과정이다.
  6. OLAP 제품이란 공유된 다차원적 정보의 빠른 분석을 제공할 수 있는 제품이다.
  7. 비정형적 질의(Ad-hoc Query) 분석은 아마도 제품 자체 내에서나 혹은 밀접하게 연결되어 있는 관련 제품 내에서 가능할 것이다.

특징

  1. 분석을 위해 활용되는 정보의 형태가 다차원적이라는 사실이다. 다차원정보는 사용자들에 의해 이해되는 기업의 실제 차원(기간, 제품, 부서, 지역 등)을 반영한다.
    정보의 다차원성은 OLAP을 다른 시스템과 구분하는 가장 중요한 개념이고 OLAP를 다른 용어로 표현한다면 바로 “다차원 분석”이다.
  2. 최종사용자는 중간 매개자(정보처리 담당자)나 매개체(인쇄된 보고서) 없이 온라인 상에서 직접 데이터에 접근한다는 것이다.
  3. 최종사용자는 대화식(interactive)으로 정보를 분석한다는 것이다. 시스템은 사용자의 사고 흐름이 중간에 끊이지 않도록 신속하게 질의 결과를 제시할 수 있어야 한다는 의미이다.
  4. OLAP의 목적은 최종사용자가 기업의 전반적인 상황을 이해할 수 있게 하고 의사결정을 지원하는데 있다.
  5. OLTP은 매일매일의 기업운영을 가능하게 하는 반면, OLAP은 기업이 나가야 할 방향을 설정할 수 있는 것이다.

데이터웨어하우스와 OLAP 비교

데이터 웨어하우스 OLAP
잠재적인 모든 유형의 질의 대처 특화된 분석용
Very Large, highly detailed data Large, Lightly detailed data
읽기 전용 읽기 / 쓰기(Planning, Budgeting)

OLTP와 OLAP 비교

구분 OLTP OLAP
데이터의 구조 복잡 (운영 시스템 계산에 적합) 단순(사업 분석에 적합)
데이터의 갱신 순간적/동적 주기적/정적
응답 시간 2, 3 초 ~ 몇 초 이내 수 초 ~ 몇 분까지도 가능
데이터의 범위 과거 30 일 ~ 90 일 과거 5 년 ~ 10 년
데이터 성격 정규/핵심 업무 데이터, mission critical 데이터 비정규/read-only 데이터,index 에 의존
데이터의 크기 수 Giga Byte 수 Tera Byte
데이터의 내용 현재 데이터 기록 보관된, 요약/계산 데이터
데이터 특성 거래처리(transaction) 중심 주제(subject) 중심
데이터 액세스 빈도 높음 보통 혹은 낮음
데이터의 사용법 고도로 구조화된 연속 처리 고도로 비구조화 된 분석 처리
쿼리의 성격 예언 가능, 주기적 예측하기 어렵고, 특수하다

MOLAP와 ROLAP 비교

MOLAP OLAP
다차원 OLAP(MDB기반의 OLAP), Real Data Cube 관계형 OLAP(RDB기반의 OLAP), Virtual Data Cube
다차원 data view를 미리 정의한 후 질의 수행
(예:영업실적을 제품/브랜드/계절 /가계별로 검색 후 질의 수행)		 강력하고 유연한 질의 기능 확장성 있는 다차원 구조
drill-down/pivoting/복잡한 회계연산 구현 가능 복잡한 회계연산 구현 불가
많은 공간 차지 (기본량의 5~10배 이상), 대용량 처리 불가 적은 공간 차지(기본량의 2배 이내), 대용량 처리 가능
차원 수와 값이 많아지면, 큐브(cube) 크기가 기하급수적으로 증가 차원 수와 관계없이 처리
그대로 다차원 분석 가능 다차원 분석을 위해서 데이터 모델링을 수행하는 스타
a.스키마(Star Schema), 스노우플레이크
b.스키마(Snowflake Schema) 필요
사용자 요구 변경 시 재 구축 사용자 요구 변경 시 쉽게 대처
재무 Application에 적합 끊임없이 데이터가 갱신되는 POS(Point Of Sales) S/W 등의 마케팅 애플리케이션(Application) 에 적합

MOLTP와 ROLAP의 비교

  1. MOLAP 도구(Tools)
    1. Hyperion사의 Essbase
    2. Cognos PowerPlay
    3. Comshare사의 commander EIS/OLAP
    4. Oracle사의 Express
    5. Sciences사의 Gentia
  2. ROLAP 도구(Tools)
    1. BusinessObjects사의 BusinessObjects
    2. Microstrategy사의 DSS Agent
    3. Brio Technology사의 Brio Query
    4. Infomix사의 MetaCube
    5. Information Advantage사의 Decision Support Suite
    6. Oracle사의 Discoverer

CRM과 OLAP의 비교