OLAP(온라인 분석 처리)는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리 및 분석하도록 설계된 다차원 데이터베이스 기반 컴퓨팅 기술로, 복잡하고 광범위한 데이터 세트에 대한 고급 분석 작업을 지원합니다. OLAP의 핵심 비전은 적절하고 정확하며 이해하기 쉬운 데이터를 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 제공하여 최종 사용자가 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. 주로 데이터 마이닝, 보고, 쿼리, 시각화 및 추세 분석과 같은 비즈니스 인텔리전스 활동을 추진하기 위해 추출 및 변환된 엔터프라이즈 데이터에서 통찰력을 생성하는 데 중점을 둡니다.
1970년대에 시작되어 데이터베이스 전문가인 EF Codd가 공식화한 OLAP는 이후 비즈니스 분석, 데이터 웨어하우징 및 보고 시스템의 기본 구성 요소가 되었습니다. 데이터 볼륨이 기하급수적으로 증가함에 따라 OLAP 시스템은 조직의 성장을 지원하는 데 필요한 확장성, 속도 및 유연성을 제공하여 다양한 산업 분야에서 OLAP 시스템의 인기와 광범위한 채택을 정당화합니다.
OLAP 시스템은 다차원 OLAP(MOLAP) 및 관계형 OLAP(ROLAP)의 두 가지 기본 범주로 구분됩니다. MOLAP는 미리 계산되고 요약된 데이터를 최적화된 데이터 큐브에 저장하는 고전적인 OLAP 하위 유형입니다. 이러한 데이터 큐브는 분석 쿼리, 특히 미리 집계된 대규모 데이터 세트에 대해 빠르고 일관된 응답 시간을 제공합니다. 반면 ROLAP은 SQL 언어와 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 구조를 활용하여 즉석에서 동적 분석 쿼리를 생성하므로 실시간 분석에 더 적합하지만 응답 시간이 느려질 수 있습니다.
OLAP 시스템의 중요한 측면 중 하나는 데이터를 다차원적으로 구성하고 모델링하는 기능으로, 데이터 관계는 큐브와 같은 구조의 축을 통해 표현됩니다. 이 구조를 통해 OLAP 시스템은 다양한 데이터 집계 수준을 통해 드릴업 또는 드릴다운하고 사용자에게 세분화되고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 신속한 슬라이스 및 다이스 작업을 수행할 수 있습니다.
OLAP 시스템은 일반적으로 데이터에서 통찰력 있는 추세를 추출하기 위해 다음 작업을 사용합니다.
- 롤업 : 하나 이상의 차원에서 데이터를 집계하면 추상화 및 요약 수준이 높아집니다.
- 드릴다운 : 데이터를 분해하여 보다 상세하고 세분화된 형식으로 표시하므로 롤업에 반대 기능을 제공합니다.
- Slice and Dice : 사용자가 데이터 큐브 내에서 차원을 교체, 잘라내기 및 피벗하여 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있습니다.
- Pivot : 큐브 내에서 데이터 축을 회전하여 기본적으로 차원을 재정렬하여 새 데이터 보기를 생성합니다.
잘 구현된 OLAP 시스템은 조직의 데이터 분석 프로세스의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정의 중요성이 높아짐에 따라 기업은 OLAP 기술의 잠재적 이점을 무시할 수 없습니다. 따라서 OLAP 기능을 소프트웨어 개발 플랫폼에 통합하는 것은 장기적인 성공을 보장하는 데 중요합니다. 이 통합의 대표적인 예는 AppMaster 노코드 플랫폼입니다.
AppMaster no-code 플랫폼을 통해 사용자는 향상된 데이터 분석 기능으로 맞춤형 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. OLAP 기능을 플랫폼에 통합함으로써 사용자는 자신이 만든 애플리케이션 내에서 복잡한 데이터 세트를 분석, 시각화 및 이해할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다. Go, Vue3, Kotlin 및 Jetpack Compose 포함한 플랫폼의 고급 기술 스택은 AppMaster에서 생성된 애플리케이션이 성능, 안정성 및 확장성이 있을 뿐만 아니라 최신 산업 표준을 준수하도록 보장하여 엔터프라이즈 및 고부하 사용 사례.
조직은 AppMaster 플랫폼을 활용하여 OLAP 기술의 힘을 활용하여 데이터 기반 비즈니스를 위한 시각적으로 매력적인 사용자 지정 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이를 통해 최종 사용자의 이해와 생산성이 향상되고 조직은 OLAP 지원 응용 프로그램에서 제공하는 정확한 실시간 통찰력을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AppMaster 플랫폼의 민첩성과 적응성은 기업이 기술적 부채를 발생시키지 않고 요구 사항을 신속하게 반복할 수 있도록 하여 현대 데이터 기반 조직을 위한 진정한 21세기 솔루션이 됩니다.
