Data Warehouse의 접근속도 중심으로 의사결정 시스템 기술

Abstract

많은 정보와 복잡해지는 세상에서 기업 의사결정 환경은 점차 중요시 되고 있다. 급속한 지식 정보화 시대를 맞이하여 효과적이고 효율적인 정보를 가지고 있는 기업은 업체간의 경쟁에서 경쟁우위를 확보할 수 있으나, 느리고 미흡한 정보로 이용하는 기업은 경쟁우의를 상실하여 치열한 경쟁에서 도태되고 마는 실정이다. 따라서 정확한 의사결정을 내리려면 보다 분석적이고 다양한 정보와 빠른 데이터가 제공되어야 하는데, 현재의 정보시스템은 이러한 요구에 아직 미흡한 실정이다. 이런 상황에서 볼 때, 여러 가지로 활발히 보급되고 있는 다차원 데이터베이스 개념과 이것을 기반으로 대두되기 시작한 온라인 분석프로세싱(OLAP: OnLine Analytical Processing)을 이용한 데이터 활용 방안은 전사적이고 전략적인 정보기반을 마련하려는데 관심의 대상이 되고 있다. OLAP 기반으로 정보데이터를 응용하면 과거 분석 및 현재까지의 추이 미래에 대한 새로운 아이디어와 대안을 쉽게 할 수 있다는 장점이 있다. OLAP 서버의 다차원 구조는 사용자가 장표나 흐름 챠트를 통해 데이터의 여러 관점과 계층을 분석함으로써 중요한 추세, 또는 문제점의 원인을 쉽게 찾을 수 있도록 지원하기 때문이다. 뿐만 아니라 다차원 데이터베이스는 복잡한 조직 구조를 필요한 데이터를 업무별로 하이라키 함으로써 관리항목의 범위를 쉽게 보일 수 있으며, 보고서 작성 및 데이터 추출하는데 을 최소화 할 수 있다. 데이터웨어하우스(DataWarehouse)는 특정 주제(예 조직, 고객, 제품, 물류, 생산, 회계 등)에 관해 모든 데이터를 한 곳으로 저장하여 OLAP 화면을 통해 경영자 및 일반 사용자로 하여금 질의 및 분석을 하도록 도와주며 경영 의사결정을 지원하고 있다. 그러나 데이터웨어하우스는 방대한 데이터 양과 많은 테이블로 이루어져 있기 때문에 복잡하여 사용하기가 쉽게 접근하기에는 어렵다. 따라서 주제별로 적합한 데이터를 Data Warehouse에서 선택하고 요약하여 소규모 데이터웨어하우스인 데이터마트(DataMart)를 구축하므로 최종 사용자가 데이터를 쉽게 이용하도록 한다. DataMart에 사용되는 사용자 도구인 OLAP(Online Analytical Processing)는 다차원분석을 통해 다양한 방법으로 사용자가 쉽게 접근하며 필요한 정보를 볼 수 있게 한다. OLAP는 3차원 Cube및 탐색, 속도, 분할, 시각적인 기법 을 이용하여 사용자 및 경영자로 하여금 다양한 방법으로 정보를 이용할 수 있게 한다. 따라서 다양한 형태로 빠르고 정확한 정보를 이용하므로 경영자의 의사결정에 크게 도움을 줄 수 있다. 기업들은 OLAP과 DataMart의 분석을 통해 경영자가 기업을 과거의 문제점과 현재까지의 추이 및 미래의 경영 계획 등 여러 가지로 재 관찰 할 수 있어 불필요한 업무 및 시간을 감소시켜 기업의 이익을 증감시키고 있다.; With the beginning of knowledge and information era, companies should boost their competitiveness and analyze abundant information. Accordingly, the role of information systems is changing. To perform a quick and accurate analysis and meet users’ demands, data warehouse is necessary. End users should directly access the data, i.e. multidimensional information, analyze the information in real-time and make a decision. This study will examine strategies and methodology, and provide an optimal decision support system by using DataMart, OLAP (Online Analytical Processing) and DataMining, centering on access speed of DW (Data Warehouse).