OLAP란 무엇인가요? 비즈니스 인텔리전스를 위한 온라인 분석 처리(OLAP) 이해하기

OLAP와 OLTP의 차이점

OLTP 시스템은 주문 접수, 재고 업데이트, 트랜잭션 데이터 기록, 고객 활동 관리 등 일상적인 비즈니스 운영을 지원합니다. 온라인 트랜잭션 처리는 관계형 데이터베이스에서 빠르고 정확한 대용량 업데이트를 수행하도록 최적화되어 있습니다.

OLAP 시스템은 트랜잭션보다는 분석 처리에 최적화되어 있습니다. 운영 시스템의 과거 데이터를 통합하고 다차원 데이터 모델을 통해 탐색할 수 있도록 구조화하며, 장기간에 걸쳐 여러 차원에 걸친 복잡한 쿼리를 지원합니다. OLAP는 팀이 비즈니스를 이해하는 데 도움을 주는 반면, OLTP 시스템은 비즈니스를 운영하는 데 도움을 줍니다.

최신 분석에서 OLAP이 중요한 이유

조직이 성장함에 따라 데이터 볼륨이 확장되고 분석 질문은 더욱 복잡해집니다. OLAP 기능은 다음을 제공하여 이러한 발전을 지원합니다.

• 사전 집계된 구조를 통한 빠르고 대화형인 데이터 탐색
• 다양한 관점에 걸친 풍부한 다차원 분석
• 팀이 신뢰할 수 있는 일관성 있고 통제된 계산
• 데이터 엔지니어에 대한 의존도를 줄이는 셀프 서비스 경험

이러한 강점 덕분에 OLAP 기술은 성능 모니터링, 추세 분석, 전략적 계획에 필수적입니다.

실제 비즈니스에서 사용되는 OLAP

소매업 경영진은 분기별 판매 데이터를 검토하면서 이러한 이점을 실제로 확인할 수 있습니다. 각 지역, 제품 카테고리 또는 기간별로 별도의 보고서를 요청하는 대신 OLAP 도구를 사용하면 단일 보기에서 모든 차원을 기준으로 피벗하여 패턴을 직접 탐색할 수 있습니다.

기본적인 OLAP 운영을 사용한 몇 번의 간단한 조정만으로 성능이 변경된 위치를 정확히 찾아내고, 영향을 받은 세그먼트를 비교하며, 이러한 변화를 유발하는 요인을 파악할 수 있습니다. 이렇게 다양한 관점을 원활하게 넘나드는 기능을 통해 팀은 여러 개의 맞춤형 추출이나 복잡한 SQL 쿼리를 기다릴 필요 없이 단 몇 분 만에 인사이트를 얻을 수 있습니다.

OLAP 아키텍처와 데이터 모델

OLAP 큐브 이해하기

OLAP 시스템은 분석 데이터가 사용자가 비즈니스를 생각하는 방식을 반영해야 한다는 아이디어를 기반으로 구축됩니다. 이를 지원하기 위해 OLAP 데이터베이스는 관리형 데이터 아키텍처 내에서 데이터를 구성하고 사용자가 시간, 지역, 제품, 고객 세그먼트 등 여러 뷰에서 동시에 데이터를 분석할 수 있도록 하는 다차원 데이터 구조인 OLAP 큐브를 사용합니다.

비즈니스 측정항목을 나타내는 각 OLAP 큐브는 다음을 포함합니다.

• 측정값: 수익, 비용, 마진 또는 주문 수와 같은 숫자 값
• 차원: 제품, 지역, 고객 또는 시간 등 해당 측정항목을 설명하는 카테고리

이러한 구조는 다차원 분석을 더욱 직관적으로 만들어 줍니다. 비즈니스 사용자는 수천 개의 열과 수백만 개의 행이 있는 플랫 관계형 테이블을 탐색하는 대신, 익숙한 개념으로 구성된 비즈니스 데이터와 상호 작용합니다. 측정값은 분석의 "무엇"이 되고, 차원은 분석의 "어떻게"와 "어디서"가 됩니다.

"큐브"라고 불리지만 이러한 OLAP 데이터 모델은 3차원으로 제한되지 않습니다. 데이터 큐브는 3개 이상의 차원을 포함할 수 있어 다차원 데이터의 패턴과 비교를 탐색하는 풍부한 단면 분석이 가능합니다.

빠른 쿼리를 위한 계층 구조 및 사전 집계

OLAP 데이터베이스의 대부분 차원에는 자연스러운 세부 정보 수준을 나타내는 개념 계층이 포함되어 있습니다. 시간 차원에는 연도 → 분기 → 월 → 일이 포함될 수 있습니다. 지리 차원에는 국가 → 지역 → 주 → 도시가 포함될 수 있습니다. 이러한 개념 계층을 통해 요약된 데이터에서 상세한 데이터 뷰로 쉽게 이동할 수 있습니다.

OLAP 시스템은 종종 개념 계층의 각 수준에서 사전 집계된 요약을 계산합니다. 많은 분석 쿼리에는 반복적인 총계나 평균이 필요하므로 사전 집계는 빠른 쿼리 성능을 제공하고 사용자와 팀 전반에 걸쳐 일관된 측정항목 정의를 보장합니다. 이 접근 방식은 OLAP 큐브가 대량의 기록 데이터를 분석할 때에도 빠르게 응답하도록 돕습니다.

스타 스키마를 사용한 차원 모델링

차원 모델링은 대부분의 OLAP 시스템의 기반이 되며, 성능이 뛰어나고 이해하기 쉽도록 데이터를 구조화합니다. 가장 일반적인 패턴은 스타 스키마이며, 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 측정값과 키를 포함하는 중앙 팩트 테이블
• 설명적 컨텍스트를 제공하는 차원 테이블

스타 스키마는 단순하고 효율적이기 때문에 널리 사용됩니다. 사용자는 관계형 테이블을 빠르게 해석할 수 있으며, OLAP 도구는 더 적은 조인으로 쿼리를 안정적으로 생성합니다. 이 데이터베이스 스키마는 예측 가능하고 성능이 뛰어난 분석 워크로드를 지원하며 OLAP 데이터베이스가 데이터를 효과적으로 구성할 수 있도록 합니다.

이 접근 방식은 기업이 운영을 바라보는 방식을 반영합니다. 즉, 판매 데이터 보기, 배송 또는 상호 작용과 같은 측정 가능한 이벤트를 제품, 고객 또는 위치와 같은 설명 속성에 연결하는 것입니다. 실제 프로세스와의 이러한 일치 및 플랫폼 발전에 따른 확장성이 결합되어 스타 스키마는 OLAP 데이터 모델 설계의 초석이 됩니다.

Snowflake 및 팩트 컨스텔레이션 스키마

스타 스키마는 대부분의 분석 워크로드에 효과적이지만, 일부 환경에서는 더 높은 복잡성을 처리하기 위해 추가적인 모델링 접근 방식이 필요합니다. 이러한 대안은 더 깊은 개념 계층 구조, 더 엄격한 거버넌스 요구사항 또는 여러 데이터 소스의 데이터를 통합하는 여러 비즈니스 프로세스가 있는 시나리오를 해결합니다.

스노우플레이크 스키마 는 차원 테이블을 여러 관련 테이블로 정규화합니다. 예를 들어 단일 차원이 아닌 제품 세부정보, 하위 카테고리, 카테고리를 별도로 저장하는 식입니다. 이 구조는 중복성을 줄이고 대규모 또는 규제가 적용되는 환경에서 유지 관리를 간소화할 수 있습니다. 하지만 더 많은 조인이 발생하여 OLAP 쿼리가 느려지거나, 데이터 모델이 비전문가 사용자에게 덜 직관적일 수 있습니다.

갤럭시 스키마라고도 하는 팩트 콘스텔레이션은 하나 이상의 차원을 공유하는 여러 팩트 테이블을 포함하여 차원 모델링을 확장합니다. 이 설계는 마케팅 지출이 판매 분석에 미치는 영향이나 재고 수준이 주문 처리 성과에 미치는 영향을 조사하는 등 다양한 비즈니스 프로세스에 걸친 분석을 지원합니다.

별 스키마보다 복잡하지만 이러한 접근 방식은 다양한 분석 요구사항이 필요할 때 모델링 유연성을 제공합니다. 공유 차원에서 일관성을 유지하면서 더 풍부한 비즈니스 관계를 나타내는 방법을 제공합니다.

모델링 트레이드오프 균형 맞추기

올바른 모델링 기법을 선택하려면 몇 가지 장단점을 따져봐야 합니다.

• 성능: 스타 스키마는 일반적으로 OLAP 운영을 위한 더 빠른 query와 더 간단한 로직을 가능하게 합니다.
• 스토리지: 스노우플레이크 스키마는 공간을 절약하지만 쿼리 성능을 저하시킬 수 있습니다.
• 비즈니스 복잡성: 팩트 콘스텔레이션은 여러 프로세스를 지원하지만 신중한 거버넌스가 필요합니다
• 사용 편의성: 평탄한 데이터 모델은 데이터 애널리스트 및 BI 팀에게 더 직관적입니다
• 확장성: 데이터 볼륨, 차원, 비즈니스 요구사항이 증가함에 따라 모델도 발전해야 합니다

조직에서는 이러한 모델링 패턴을 혼합하여 사용하는 경우가 많습니다. 핵심 스타 스키마는 기본 분석을 지원할 수 있으며, 스노우플레이크 또는 컨스텔레이션 요소는 복잡한 차원이나 교차 기능 보고를 처리합니다. 목표는 동일합니다. 즉 빠르고 명확하며 비즈니스 요구 사항에 부합하는 OLAP 데이터 모델을 만드는 것입니다.

다차원 분석을 위한 핵심 OLAP 운영

OLAP 운영을 통해 사용자는 세부 정보 수준을 유연하게 조정하고 다양한 각도에서 조직의 데이터를 탐색할 수 있습니다. 이는 OLAP 스타일 다차원 데이터 분석의 기반을 형성하여 차원 간 빠른 탐색을 가능하게 하고 데이터 애널리스트가 광범위한 요약에서 목표에 맞는 인사이트로 신속하게 이동하도록 돕습니다.

드릴다운과 롤업으로 세부 정보 전환하기

가장 중요한 두 가지 OLAP 운영은 드릴다운과 롤업으로, 사용자가 상위 수준 요약과 상세 데이터 뷰 간에 이동할 수 있도록 합니다.

드릴다운은 넓은 관점에서 시작하여 더 자세한 내용을 보여줍니다. 애널리스트는 연간 수익으로 시작한 다음 분기, 월 또는 일 단위로 드릴다운할 수 있습니다. 각 단계에서는 더 높은 수준에서는 보이지 않던 계절적 최고점이나 비정상적인 하락과 같은 더 많은 컨텍스트를 드러냅니다. 이 기본적인 분석 작업을 통해 팀은 집계된 뷰의 데이터를 세분화된 인사이트로 변환할 수 있습니다.

롤업은 그 반대로 작동합니다. 이는 매장 수준의 결과를 지역 또는 전국 단위 뷰로 결합하는 것과 같이 상세 데이터를 상위 수준의 요약으로 집계합니다. 롤업은 리더가 덜 상세한 데이터를 사용하여 전체 그림을 보고, 지역 또는 세그먼트 간의 성과를 비교하며, 전반적인 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

드릴다운과 롤업은 함께 OLAP 큐브 내의 개념 계층 수준 간 원활한 이동을 가능하게 함으로써 탐색적 분석과 경영진 수준 보고를 모두 지원합니다.

슬라이스 및 다이스로 뷰 초점 맞추기

드릴다운과 롤업이 세부 정보 수준을 관리하는 반면, 슬라이스와 다이스는 연구할 데이터 큐브의 부분을 정의합니다. 이러한 OLAP 운영은 필터처럼 작동하여 애널리스트가 관련 하위 집합에 신속하게 집중할 수 있도록 합니다.

슬라이스 작업은 모든 지역과 제품에 걸쳐 Q3만 보는 것과 같이 차원 내에서 단일 값을 선택합니다. 슬라이싱은 다차원 데이터 전반에서 비교할 수 있도록 다른 차원을 유지하면서 특정 기간, 채널 또는 카테고리를 분리하는 데 유용합니다.

다이스(dice) 운영은 지역 및 월의 하위 집합에서 선택된 제품 카테고리를 비교하는 것과 같이 하나 이상의 차원에서 여러 값을 선택합니다. 다이싱(Dicing)은 팀이 관련 없는 비즈니스 데이터의 혼잡함 없이 목표 세그먼트나 주요 제품 그룹과 같은 특정 조합을 비교하려는 경우에 유용합니다.

슬라이스 및 다이스 운영은 셀프 서비스 분석의 핵심입니다. 데이터 엔지니어에게 일회성 보고서를 요청하는 대신 비즈니스 사용자는 필요에 따라 뷰를 좁히거나 확장하면서 데이터를 직접 탐색할 수 있습니다. 이는 맞춤형 보고에 대한 의존도를 줄이고 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 이 변화하는 요구사항에 더 잘 대응하도록 만듭니다.

피벗을 사용하여 차원 방향 재설정

피벗은 보고서나 시각화에서 차원이 배열되는 방식을 변경합니다. 테이블에서 피벗은 차원을 열에서 행으로 이동할 수 있습니다. OLAP 큐브에서 피벗은 차원을 회전시켜 다차원 데이터 모델에 걸쳐 다른 속성 조합을 표시합니다.

예를 들어, 애널리스트는 지역을 열로, 제품 카테고리를 행으로 하여 판매 데이터를 보는 것으로 시작할 수 있습니다. 피벗을 통해 고객 세그먼트 전반의 제품 카테고리를 비교할 수 있습니다. 비즈니스 데이터는 동일하게 유지되지만 관점이 바뀌면서 실적이 저조한 세그먼트나 특이 시장과 같은 패턴이 드러나는 경우가 많습니다.

피벗은 사용자가 OLAP 쿼리를 다시 작성하지 않고도 고객, 채널 또는 기간별 대체 뷰를 테스트할 수 있도록 하여 탐색적 분석을 지원합니다.

OLAP이 실제 분석을 지원하는 방식

이러한 OLAP 운영이 함께 작동하는 방식을 확인하려면, 감소하는 3분기 판매를 조사하는 소매업 경영진을 상상해 보세요.

1. 경영진은 롤업된 전국 보기로 시작하여 이전 분기 대비 8% 감소를 확인합니다.
2. 지역별로 드릴다운하여 다른 지역은 안정적인 반면 서부 지역은 22% 감소했음을 발견합니다.
3. 데이터를 슬라이스하여 서부 지역을 분리한 다음 7월~9월에 걸쳐 상위 3개 제품 카테고리로 다이스하여 특정 라인에 집중된 더 급격한 감소를 파악합니다.
4. 뷰를 매장 그룹으로 피벗하여 실적 부진이 캘리포니아에 집중되어 있음을 확인합니다.
5. 이러한 결과를 종합하여 경영진은 새로운 경쟁업체가 7월에 캘리포니아에 진출하여 해당 제품 라인에 불균형적으로 영향을 미쳤다는 사실을 알게 됩니다.

무엇이 왜 바뀌었는지 명확하게 파악한 마케팅 팀은 영향을 받은 카테고리와 시장에 대한 타겟 경쟁 대응 방안을 신속하게 개발합니다. 여러 날이 소요되는 맞춤형 SQL 쿼리와 복잡한 분석 계산이 필요한 작업이 OLAP의 대화형 다차원 데이터 탐색을 사용하면 몇 분 만에 완료됩니다.

OLAP 시스템의 유형

다양한 OLAP 아키텍처는 유사한 분석 목표를 지원하지만 성능, 확장성, 유연성 면에서 차이가 있습니다. 이러한 차이점을 이해하면 조직이 데이터 볼륨, 모델링 요구사항, 쿼리 패턴에 맞는 접근 방식을 선택하는 데 도움이 됩니다.

MOLAP: 다차원 큐브를 사용하는 다차원 OLAP

다차원 OLAP 시스템은 정보를 물리적으로 큐브 구조로 구성하는 독점적인 다차원 데이터베이스에 데이터를 저장합니다. 사전 집계된 요약 및 최적화된 인덱싱을 통해 복잡한 쿼리에 대해 빠르고 예측 가능한 응답이 가능합니다.

강점

• 고도로 집계되거나 다차원적인 분석 쿼리에도 매우 빠른 응답 시간을 보입니다.
• 사전 계산된 집계로 인한 예측 가능한 쿼리 성능
• 계층적 탐색 및 복잡한 계산에 대한 강력한 지원

제한 사항

• 데이터를 저장하는 큐브 구조에 추가 스토리지 필요
• 큐브 새로고침 주기로 인해 새로운 기록 데이터에 대한 액세스가 지연될 수 있습니다.
• 차원 또는 개념 계층이 자주 변경될 때 유연성 저하

다차원 OLAP이 가장 효과적인 경우

재무 계획, 수익성 분석, 운영 보고 등 빠른 스키마 변경보다 일관된 성능이 더 중요한 안정적인 OLAP 데이터 모델을 갖춘 팀입니다.

ROLAP: 관계형 및 클라우드 웨어하우스 분석을 위한 관계형 OLAP

관계형 OLAP 시스템은 관계형 데이터베이스 또는 클라우드 데이터 웨어하우스에 저장된 관계형 테이블에 대해 직접 OLAP 연산을 수행합니다. ROLAP 엔진은 OLAP 큐브를 저장하는 대신 동적으로 보고서를 생성하고 계산을 위해 데이터베이스의 쿼리 최적화 프로그램에 의존합니다.

강점

• 기본 데이터 웨어하우스에 의해서만 제한되는 매우 큰 규모의 비즈니스 데이터를 처리합니다.
• 관계형 데이터 소스의 새로운 차원이나 속성에 쉽게 적응합니다
• 널리 알려진 SQL 및 기존 인프라 사용

제한 사항

• 쿼리 성능은 데이터베이스 설계, 인덱싱 및 워크로드 패턴에 따라 달라집니다.
• 미리 계산된 요약이 없으면 복잡한 집계가 더 느려질 수 있습니다
• 관계형 모델링 방식에 대한 의존도 증가

관계형 OLAP가 가장 효과적인 경우

사전 집계 속도보다 유연성과 스키마 변화가 더 중요한 대규모 또는 자주 변경되는 데이터세트(예: 전자 상거래 분석, 고객 행동 분석 또는 엔터프라이즈 리포팅)를 보유한 조직. 이 접근 방식은 팀이 여러 데이터 소스의 데이터를 통합해야 할 때 효과적입니다.

HOLAP: 하이브리드 분석 스토리지를 위한 하이브리드 OLAP

하이브리드 OLAP은 다차원 OLAP 스타일의 집계와 관계형 세부 정보 스토리지를 결합합니다. 요약은 속도를 위해 큐브 형태로 저장되고, 세분화된 상세 데이터는 관계형 테이블에 남아 있습니다.

강점

• OLAP 기능을 통한 요약 수준 분석의 빠른 성능
• 필요할 때 전체 세부 데이터로 드릴다운할 수 있는 유연성
• 전체 MOLAP에 비해 균형 잡힌 스토리지 요구사항

제한 사항

• 설계 및 관리가 더 복잡한 아키텍처
• OLAP 큐브 구조와 관계형 데이터 간의 동기화가 필요합니다.
• 데이터 분할 방식에 따라 쿼리 성능이 달라질 수 있습니다.

하이브리드 OLAP이 가장 효과적인 경우

요약 측정항목에 대한 빠른 액세스가 필요하지만 공급망 관리, 마케팅 성과 분석, 운영 대시보드에서 흔히 필요한 세부 수준 드릴다운도 가끔 요구하는 조직.

OLAP 유형 비교

각 OLAP 아키텍처는 성능, 확장성, 유연성 측면에서 서로 다른 장단점을 제공합니다.

오늘날의 분석 워크플로의 최신 OLAP

클라우드 플랫폼은 조직이 OLAP 시스템을 설계하고 운영하는 방식을 재구성했습니다. 기존 OLAP 도구는 배치 로드된 과거 데이터, 정적 큐브 구조, 고정된 하드웨어 용량에 의존했으며, 이는 데이터 볼륨과 분석 요구가 증가함에 따라 확장성을 제한했습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 OLAP 워크로드가 분산되고 탄력적인 인프라에서 실행될 수 있도록 하여 이러한 제약 조건을 제거합니다.

클라우드 시대의 OLAP

최신 OLAP 시스템은 대규모 병렬 처리(MPP) 및 분산 컴퓨팅을 사용하여 여러 노드에서 병렬로 복잡한 쿼리를 수행합니다. 단일 OLAP 서버에 의존하는 대신 이 접근 방식은 조직이 다양한 분석 워크로드를 지원하는 데 필요한 탄력성을 제공합니다.

클라우드 OLAP의 주요 이점은 각 계층이 독립적으로 확장될 수 있도록 하는 스토리지와 컴퓨팅의 분리입니다. compute clusters는 까다로운 워크로드에 대해 일시적으로 확장하고 필요하지 않을 때는 축소할 수 있어 조직이 비용을 제어하고 분석 처리 중에 사용된 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 데 도움이 됩니다.

실시간 OLAP 기능

클라우드 인프라의 발전으로 이제 거의 실시간에 가까운 OLAP을 지원하여 기존의 배치 분석과 실시간 분석 간의 격차를 해소합니다. 데이터 애널리스트는 야간 큐브 refresh를 기다리는 대신 스트리밍 데이터 소스에서 자주 refresh되는 비즈니스 데이터로 작업할 수 있습니다. 이를 통해 변화하는 수요 패턴, 고객 상호작용 또는 공급망 변동과 같은 운영 신호에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

데이터 레이크 및 레이크하우스 아키텍처의 OLAP

클라우드 네이티브 OLAP 데이터베이스는 클라우드 데이터 레이크에 저장된 데이터에서 직접 운영되는 경우가 많아지고 있습니다. 레이크하우스 아키텍처에서 Delta Lake 와 같은 기술은 OLAP 스타일 분석에 필요한 색인 생성, 캐싱, 데이터 건너뛰기와 같은 안정성, 거버넌스 및 성능 기능을 제공합니다. OLAP 워크로드는 머신러닝, 스트리밍 데이터, 데이터 엔지니어링에 사용되는 동일한 조직 데이터에서 실행될 수 있으므로 팀은 더 이상 별도의 OLAP 엔진을 유지 관리하거나 시스템 간에 데이터를 이동할 필요가 없습니다.

이 접근 방식의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 사일로를 줄인 통합 데이터 스토리지
• 데이터를 BI, ML 및 AI 도구와 통합하는 개방형 형식
• 비즈니스 데이터를 복제하지 않고 더 빠른 분석 쿼리 실행
• 간소화된 아키텍처 및 거버넌스

OLAP의 현재 비즈니스 애플리케이션

최신 OLAP 시스템은 다음을 포함하여 여러 산업에 걸쳐 다양한 분석 워크플로를 지원합니다.

• 재무 계획 및 분석: 재무 보고를 통한 예산 대비 실제 보고, 예측, 재무 분석 및 수익성 모델링
• 판매 실적 분석: 판매 분석 도구를 사용한 지역 분석, 제품 믹스 평가, 수익 추세 분석 모니터링
• 고객 행동 분석: 다차원 데이터에 걸친 세분화, 구매 패턴 및 고객 생애 가치
• 공급망 최적화: 재고 분석, 공급업체 성과 및 수요 예측
• 헬스케어 분석: 인구 집단 전반의 환자 결과, 리소스 활용, 치료 효과

이러한 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 여러 차원을 효율적이고 일관되게 평가하는 OLAP의 기능에 의존하며, 이를 통해 팀은 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 보고서를 생성할 수 있습니다.

새로운 분석 생태계의 OLAP

OLAP 원칙은 분석 생태계가 진화하더라도 여전히 기본으로 유지됩니다. 최신 데이터 시각화 플랫폼과 SQL 기반 BI 도구는 기본 시스템이 기존의 OLAP 큐브 구조를 사용하는지 여부에 관계없이 데이터를 탐색하는 빠르고 다차원적인 방법을 제공하기 위해 슬라이싱, 피벗, 드릴링과 같은 OLAP 스타일 상호 작용을 포함합니다.

레이크하우스 아키텍처에서는 OLAP 개념이 개방형 데이터 형식 및 클라우드 규모 컴퓨팅과 통합됩니다. 별도의 스택으로 운영하는 대신, OLAP 스타일 query는 스트리밍 데이터, AI 및 데이터 엔지니어링에 사용되는 공유 조직 데이터에서 직접 실행됩니다. 이러한 통합은 쿼리 성능과 일관성을 향상시키는 동시에 중복 데이터나 특수 OLAP 서버의 필요성을 줄여줍니다.

OLAP은 machine learning을 보완하기도 합니다. 데이터 애널리스트는 데이터 마이닝을 통한 OLAP 스타일의 탐색으로 패턴, 세그먼트, 가설을 식별하고, ML 모델은 이러한 인사이트를 기반으로 예측 분석을 사용하여 예측을 수행하고 의사 결정을 자동화합니다. OLAP은 독립적인 기술이 아니라 최신 플랫폼 전반에서 더 빠르고 인터랙티브한 데이터 탐색을 지원하는 내장된 분석 기능의 집합으로서 여전히 유용합니다.

조직에 대한 OLAP의 적합성 평가하기

사용자 환경에 OLAP 도입을 평가할 때는 데이터 볼륨, 쿼리 복잡성, 상호 작용 요구사항, 기존 인프라 및 더 광범위한 클라우드 전략과 같은 요소를 고려하세요. OLAP은 분석 쿼리가 자주 반복되거나, 여러 개념 계층을 포함하거나, 빠르고 일관된 응답 시간이 필요할 때 매우 적합합니다.

예측이 매우 어려운 복잡한 query, 탐색적 machine learning 실험 또는 스트리밍 우선 분석이 주를 이루는 워크로드에는 덜 적합할 수 있습니다. 팀이 비즈니스 데이터를 탐색하는 방식과 워크플로에 필요한 속도 및 구조를 이해하면 OLAP이 귀사의 분석 아키텍처에서 중심적인 역할을 해야 하는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스에 OLAP 활용하기

OLAP(온라인 분석 처리)는 복잡한 다차원 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. OLAP은 측정값과 차원을 직관적인 방식으로 구성하고 빠르고 대화형인 분석 쿼리를 지원함으로써 팀이 무엇이, 왜 변경되었는지, 그리고 지역, 제품 또는 고객 세그먼트에 따라 성과가 어떻게 다른지 이해하도록 돕습니다. 이러한 강점 덕분에 OLAP 기술은 비즈니스 트렌드를 탐색하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 신뢰할 수 있는 기반이 됩니다.

핵심 OLAP 운영(드릴다운, 롤업, 슬라이스 앤 다이스)을 확실히 이해하면 더 나은 분석적 사고를 하는 데 도움이 됩니다. 데이터 애널리스트는 이러한 기본 분석 운영을 통해 가설을 검토하고 세그먼트를 비교하며 의미 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 올바른 OLAP 아키텍처를 선택하는 것도 중요합니다. 다차원 OLAP(MOLAP), 관계형 OLAP(ROLAP), 하이브리드 OLAP(HOLAP)는 각각 쿼리 성능, 규모, 유연성 측면에서 서로 다른 장단점을 제공하며, 최적의 솔루션은 데이터 양, 쿼리 복잡성, 비즈니스 사용자가 필요로 하는 환경의 상호작용 수준에 따라 달라집니다.

데이터 아키텍처가 발전함에 따라 OLAP 원칙은 최신 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션의 핵심으로 남아 있습니다. 최신 플랫폼은 OLAP 스타일의 가속을 SQL 엔진, 시맨틱 레이어, 레이크하우스 아키텍처에 통합하여 데이터 엔지니어가 별도의 큐브 시스템을 유지하지 않고도 공유 데이터를 분석할 수 있도록 지원합니다.

OLAP이 환경에 어떻게 부합하는지 평가할 때 분석 워크로드의 구조, 데이터 최신성 요구 사항, 사용자가 대화형으로 데이터를 탐색하는 빈도를 고려하세요. 최신 분석 플랫폼은 클라우드 규모의 유연성으로 OLAP 기능을 확장하여 조직이 더 빠르고 일관되게 인사이트에 도달하도록 돕습니다.

오늘날의 클라우드 규모 분석 솔루션 이 더 광범위한 데이터 및 AI 전략을 지원하면서 OLAP 스타일의 성능을 제공하는 방법을 알아보세요.