온라인 분석 처리 란 무엇입니까?

OLAP (Online Analytical Processing)은 다차원 데이터베이스를 사용하여 경향 분석과 관련된 빠른보고를 지원하는 방법입니다. OLAP의 기본 쿼리 언어를 MDX (Multidimensional Expressions)라고합니다. 이름은 OLTP (Online Transactional Processing)라는 프로그램 클래스에서 파생됩니다. 온라인 분석 처리는 비즈니스 인텔리전스 (BI) 분야에서 사용되는 데이터 분석 기술입니다.

BI는 기술을 사용하여 조직의 내부 프로세스 및 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원합니다. BI에 온라인 분석 처리를 사용할 때 히스토리 데이터는 종종 분석의 주제이지만 BI는 현재 및 미래 상태의 분석을 포함 할 수도 있습니다. OLAP과 함께 BI 영역에 해당되는 다른 데이터 관리 기술에는 데이터 마이닝,보고, 운영 성능 관리 및 예측 분석이 포함됩니다.

온라인 분석 처리는 임시보고에 자주 사용되며 일반적으로 피벗 또는 매트릭스 형식으로 보고서를 생성합니다. OLAP을 사용할 수있는 부서로는 재무, 운영, 영업 및 마케팅이 있습니다. 사용 유형에는 예산 및 예측이 포함될 수 있습니다.

온라인 분석 처리의 특징 중 하나는 OLAP 큐브입니다. 큐브의 개념은 다양한 측정 값의 메타 데이터를 설명하는 측정 값 및 차원으로 알려진 요소를 상호 연관시킵니다. 관계형 데이터베이스의 눈송이 또는 스타 스키마 테이블이 메타 데이터의 소스 일 수 있습니다. 큐브의 예로는 비즈니스의 개별 계정 미수금 금액을 측정 기준으로 사용하고 마감일을 차원으로 사용합니다.

OLAP은 여러 차원으로 설계된 데이터베이스를 사용합니다. 이러한 데이터베이스는 종종 비즈니스 인텔리전스에 사용되는 데이터웨어 하우징 기능에 필요한 것보다 작을 수 있습니다. 다른 유형의 분석과 비교할 때 일반적으로 온라인 분석 처리에 필요한 트랜잭션에 대한 정보가 적습니다. OLAP 데이터베이스는 종종 데이터웨어 하우스보다 작을뿐만 아니라 OLAP 데이터베이스에 액세스하는 것이 종종 관계형 데이터베이스에 액세스하는 것보다 빠릅니다.

온라인 거래 처리에는 여러 가지 특수성이 있습니다. 자주 사용되는 몇 가지 전문 분야에는 다차원, 관계형 및 하이브리드가 있습니다. 다차원 OLAP는 다차원 배열에 데이터를 저장하고 관계형 OLAP는 관계형 데이터베이스를 사용하며 하이브리드 OLAP은 관계형 테이블과 특수 테이블을 조합하여 사용합니다.

온라인 트랜잭션 처리는 BI에서 중요한 기술이지만 예측 분석 및 비즈니스 분석에 관심이있는 조직에게는 OLAP에 대한보다 정교한 도구 또는 개선이 필요할 수 있습니다. 예측 분석은 고객 구매 행동과 같은 이벤트를 예측하는 데 자주 사용됩니다. 비즈니스 성과 데이터는 일반적으로 비즈니스 분석의 대상입니다.