Olap 정의

빅데이터 시대에는 다양한 기술을 통해 복잡한 데이터를 관리하고 더 잘 이해할 수 있습니다. OLAP은 다차원 분석 및 모델링을 수행하는 데 사용할 수 있는 도구 중 하나입니다. 온라인 분석 처리는 회사가 매우 많은 양의 정보에 직면했을 때 결정을 내리는 데 유용한 정보를 마이닝할 수 있는 온라인 서비스입니다.

온라인 분석 처리를 통해 데이터를 관리하고 분석할 수 있습니다.

간단히 말해서 OLAP은 여러 데이터베이스를 저글링하도록 설계된 도구입니다. 고객 데이터는 X축과 Y축에 있지만 온라인 분석 처리를 사용하면 다차원적이 됩니다. 예를 들어 기존 분석 도구를 사용하면 연속 2개월 동안 PC 판매량을 비교할 수 있습니다. OLAP을 사용하면 수치를 다른 데이터(이 경우 경쟁사 데이터)와 비교할 수 있습니다.

따라서 OLAP은 여러 데이터베이스 시스템(DBMS)을 결합할 수 있는 데이터 마이닝 도구입니다. 대부분의 작업은 온라인 서버에서 이루어집니다. 사용자는 필요에 따라 정보를 구성하거나 비교할 수 있습니다. 일련의 기능이 있습니다. 서비스 제공자는 논리 또는 원인과 결과 관계를 발견하기 위해 강력한 알고리즘을 배포합니다.

기업을 위한 의사결정 도구

OLAP의 주요 사용자는 데이터 과학자입니다. 즉, 마케팅 부서, 영업 관리자 또는 기업가 내의 많은 단순 분석가가 이 온라인 도구를 사용합니다. 모든 사람은 수학적으로 검증된 현실에 따라 전략적 결정을 내리기 위해 이 서비스에 의존합니다. OLAP을 사용하면 무엇보다도 브랜드나 제품의 성과를 측정할 수 있습니다. 일부 응용 프로그램은 영업, 마케팅, 예산 책정 또는 회계를 전문으로 합니다.

OLTP(온라인 트랜잭션 처리)와 혼동하지 마십시오. OLAP는 트랜잭션 상호 작용을 관리하도록 설계되지 않았습니다. 이는 B2B 운영을 위한 기술적 수단이 아닙니다. 이는 다차원 분석을 위한 시스템에 가깝습니다. 사용자는 다양한 관점에서 이점을 얻습니다. 즉, 예측 창 덕분에 필요에 따라 쿼리를 지정할 수 있습니다. 데이터 개요를 볼 때에도 좋은 도구입니다.

가입자 서비스의 다양한 기능

OLAP형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 다양한 소스로부터 정보를 추출하고 비교할 수 있습니다. 이 기술 덕분에 회사별 기록 외에도 데이터 웨어하우스나 온라인 서버의 데이터를 사용할 수 있습니다. 정보는 조작하기 쉽도록 구성됩니다.

구체적으로 기업가는 지리적 분포, 선호하는 제품, 구매 빈도 등을 고려하여 고객 기반 분석을 시작할 수 있습니다. 이는 고객 이름, 판매 달력 및 기타 여러 세부 정보를 추가할 수 있는 다차원 테이블입니다. 정보의 우선순위를 지정하면 기존 DBMS에 비해 훨씬 더 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.

기업을 위한 의사결정 도구

OLAP 시스템에서는 기본적으로 5가지 다차원 분석을 수행할 수 있습니다. 응용 통계 및 데이터 마이닝에 대한 확실한 개념을 통해 사용자는 위쪽으로 드릴링하거나 그 반대로 드릴링할 수 있습니다. 즉, 최적 판매 기간 등 복잡한 쿼리를 추가할 수 있습니다. 청킹은 마케팅 담당자가 일반적으로 사용하는 또 다른 접근 방식입니다.

OLAP의 또 다른 중요한 기능인 피버팅을 사용하면 데이터 축을 사용하여 대체 프레젠테이션을 얻을 수 있습니다. 이는 기업가가 자신의 매출을 다른 관점에서 읽는 데 도움이 됩니다. 수백 개의 결과 또는 측정값을 구성하여 숫자 뱅크의 정보를 더욱 의미 있게 만들 수도 있습니다.