[경영전략 목차]

 

OLAP(Online Analytic Processing

 

I. 대화식 대용량 자료 분석 시스템, OLAP 개요

-. 최종사용자가 정보에 직접 접근하여 실시간, 대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 시스템

- 특징: 대화식, 다차원, 직접 접근, 의사결정 지원

특징 기술 설명
다차원성 Star,Snowflake
Schema		 사용자들이 실제적인 차원에서 정보를 분석
(정보는 비교를 통해 얻어진다)
직접접근 Web OLAP,DOLAP 최종 사용자들이 전산 부서의 개입 없이 직접 온라인으로 접근하여 사용
(다차원 정보는 사용자 관점에서 구축된다)
대화식 분석 Drilling 시스템과 상호작용을 통해 정보를 분석
(신속성이 중요, 반복적인 질의를 통해 결과를 좁혀나감)
의사결정지원 Dash Board 기업의 전반적인 상황 이해 및 의사결정 지원
OLTP -> What 관점, OLAP -> Why 관점

 

II. OLAP의 구조 및 분석기술

가. OLAP의 구조

 

 

나. OLAP의 분석기술

구분 분석기술 설명
차원이동 Drill down - 요약 데이터에서 상세 데이터로 접근하는 기능
- 예 1사분기 -> 1월, 2월, 3월
Roll up - 상세 데이터에서 요약 데이터로 접근하는 기능
- 예 la, 뉴욕, 서울, 부산 -> 미국, 한국
Drill Across - 두개 이상의 테이블에 접근하여 원하는 자료를 찾는 것
- 예 부품 형상과 단가확인 위해 PDM, ERP 접근
Drill Through -. olap에 존재하지 않는 상세 데이터를 DW나 OLTP에서 얻는 것
-. 예 부품의 형상 변경이력 정보 접근
Cube 분석기술 Pivot - 분석 데이터의 가로축과 세로축의 항목을 바꾸는 것
- 예: 가로: 월, 세로: 이름 -> 가로 이름, 세로: 월로 변경
Slicing - 다차원의 자료를 사용자가 원하는 면을 선택하여 보는 것
- 예: X: 월, Y: 부서, z: 계정 => 월,부서, 월, 계정, 부서, 계정 등으로 볼 수 있음
Dicing - 사용자가 drill down, roll up, pivot, slicig등을 사용하여 자료를 쿼리하여 분석하는 것
Filter - 분석된 자료내에서 제외하고 싶은 데이터를 숨김
- 예 1~3월 데이타 중 2월 데이타 숨기고 1,3월 데이타만 보여줌

 

III. OLAP의 유형

 

-. 회사 규모에 따라 OLAP 유형 결정, 중소형 DW는 MOLAP 적합

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[경영전략 목차]

 

 

개념 : 데이터 웨어하우스의 다차원 모델링 기법

- 데이터 웨어하우스 스키마중 가장 단순한 종류의 스키마로, 한 개의 사실 테이블과 주 키 및 각 차원과 추가적인 사실들로 이루어진 스키마

- 정규화 된 사실 테이블(Fact Table)을 중심으로 역정규화 된 차원 테이블(Dimension Table)들이 배치되는 형태의 모델링 기법

 

 

스타 스키마의 특징

특징 설명
MDDB 기능 관계형 데이터베이스를 활용하여 다차원 데이터베이스(MDDB) 기능 가능
적은 조인횟수 사실 테이블을 제외한 차원 테이블은 역정규화하여 조인 횟수 감소
빠른 쿼리 성능 차원 테이블을 정규화한 스노우 플레이크 스키마에 비해 빠른 쿼리 성능

 

스타스키마의 구조 

  • 사실 테이블을 중심으로 차원 테이블들이 뻗어져나오는 형태로 구성

스타 스키마의 구성요소 

구분 구성요소 내용
다차원 모델링
기본개념		 사실(fact) - 사업의 특정 단면, 활동을 수치로 표현한 값
- 사실 테이블(Facts Table)에 저장
차원(dimensions) - 주어진 사실에 대한 추가적 관점(View)를 제공
- 차원 테이블(Dimensions Table)에 저장
속성(attribute) - 각 차원 테이블이 가지고 있는 속성
- 사실을 검색하고, 여과 및 분류할 때 사용
속성계층(hierarchies) - 차원 내 정의된 속성들 간
- Drill-down, Roll-up 등의 기능
스타스키마
구성 테이블		 사실 테이블 - 수치 데이터와 차원 테이블과 연결되는 키를 중심으로 구성
- 스타 스키마에서 유일한 정규화된 테이블
차원 테이블 - 사실에 대한 추가적 관점을 사용자에게 질의를 통해 조회 가능
- 비정규화(Denormalized) 데이터 구조
  • 스노우 플레이크 스키마의 경우 최신 DBMS 기술과 하드웨어 지원을 받아 쿼리 퍼포먼스는 향상 될수 있지만,
    높은 차수로 정규화된 테이블들은 리포팅을 어렵게하고 애플리케이션의 복잡도를 높이는 문제 발생

스타 스키마 vs. 스노우 플레이크 스키마

구분 스타 스키마 스노우 플레이크
유지보수/변경 중복 데이터로 상대적으로 유지보수 변경 어려움 중복성이 없으므로 스타 스키마에 비애 유지및 변경 쉬움
사용 용이성 낮은 쿼리복잡성, 이해 난이도 낮음 보다 복잡한 쿼리, 이해 난이도 높음
쿼리성능 외래키 수가 적어 쿼리 성능 빠름 외래키가 많을수록 쿼리 실행시간 느림
DW 유형 단순한 관계를 가진 데이터 마트에 적합 복잡한 관계를 단순화하기 위해 DW 코어에 적합
조인 더 적은 조인수 더 많은 조인수
치수표 각 차원에 대한 단일 차원 테이블만 존재 각 차원마다 둘 이상의 차원 테이블 가능
사용시기 차원 테이블 적은 수의 행이포함된 경우 치수 표의 크기가 상대적으로 큰 경우
정규화/표준화 해제 차원 테이블, 사실 테이블 일반화하지 않은 형식 차원 테이블은 정규화한 형식이지만 사실 테이블은 비정규화된 형식 
데이터 모델 하양식 접근 상향식 접근 

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[경영전략 목차]

개념

  • 정보의 생성부터 최종 폐기에 이르기까지 각 단계별 비즈니스 가치에 따라 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 정보를 활용하고 관리하기 위해, 조직의 정보관리와 관련된 제반 정책, 표준 절차 및 이를 지원하는 솔루션 및 서비스 
  • 기업에서 축적되는 정보자산(Data)의 생성에서 폐기까지의 전 과정을 효율적으로 관리하기 위한 체계
  • 정보의 생성에서 소멸까지 가장 적절하고 효율적인 IT 인프라를 이용해 정보의 비즈니스 가치를 관리하는 정책(Policy), 프로세스(Process), 실행(Practice), 도구(Tool)로 구성(SNIA, Storage Networking Industry Association)
  • 데이터의 수명주기에 따라 보관방식을 달리하여 운영비용을 절감하는 데이터 관리 개념

필요성 : 데이터 스모그, 성능저하, 비용절감

데이터 관리 아키텍처

 - ILM은 데이터 관리 아키텍처의 기술요소 중 하나

  • ILM을 구현하는 기술 중 가장 핵심적인 기술은 고가의 운영 스토리지 데이터 중 가치가 떨어지는 데이터를 구분하여 저비용 스토리지로 이관해주는 아카이빙(Arching) 관리 기술임

ILM의 주요기술

기술 구현 기술 상세내용
가상화 기술 - 가상화, provisioning - 네트워크 가상화, 스토리지 가상화
데이터보호기술 - Shadow Paging, Mirroring
- DB Shadowing		 - 데이터 보호 위한 백업정책 수립
- 다양한 백업방안 마련
저장장치 기술 - DAS, NAS, SAN - 하드디스크, 테이프 선택
- IP Storage, Storage Network
아카이브 매니저 - Rule base 기반 분석 - 저장장치로 자동 매핑 관리
- 데이터 우선순위 분석 및 Rule base 적용
스토리지 풀링
/파일 공유		 - Enterprise Pool, Cost Centri Pool -  스토리지 자원 분류, 할당
Data Retention - 보존기간 기간 동안 보유 - 법적 규제 의거한 보관/법적 가치 Data 관리

ILM 도입 프로세스

단계 설명 솔루션
데이터 분류 데이터가 지니는 가치에 따라 데이터와 적용분야 분류 DB, ERP, Email, XML
정책 정의  최적의 서비스 수준, 비용을 최소화할 수 있는 정책 정의 데이터 분석툴
인프라 고도화 현재 인프라 개선, 스토리지 및 스토리지 관리고도화 데이터 특성에 적합한 스토리지, N/W
ILM 실현 자동 관리툴을 통해 최적의 스토리지로 이동/보관 아카이빙, 데이터 마이그래이션, HSM, SRM, 백업/복구

 

ILM(Information Lifecycle Management) (tistory.com)

참고자료 : https://www.samsungsds.com/kr/insights/1232563_4627.html

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[경영전략 목차]

 

1. ESB(Enterprise Service Bus) 개요

   1). ESB 정의

  • 서비스들 간의 상호연계를 위한 논리적인 Layer로 다양한 인터페이스를 제공하며, 이를 통해 서비스 조합, 연계, 상호운용(이벤트, 메시징)을 제공하는 미들웨어 인프라
  • SOAP(XML/HTTP) Web Service 기술 이용, 내/외부 정보시스템을 통합, 관리, 사용, 지원하는 SOA 지원 미들웨어 플랫폼 솔루션
  • 낮은 비용, 적은 기능, 분산 환경 하의 메시지 브로커 기반 개방형 표준 메시지 통합 인프라 제공
  • SOA를 지원하는 서비스와 어플리케이션 컴포넌트간의 연동을 지원하는 미들웨어 플랫폼

  2). ESB 역할

  • 전사 컴퓨팅 인프라스트럭처에 공통적으로 분산되어 있는 여러 서비스, 애플리케이션, 다양한 데이터 등을 연결하는 지능형, 분산형, 트랜잭션형, 메시징 레이어로 작용
  • 지능형 전송 기능과 라우팅 기능으로 동기 및 비동기 메시징 백본을 형성하여 메시지를 신뢰성 있게 전달

 3). ESB 특징

특징 설명
통신 표준화 - SOAP 기반 XML/HTTP 표준 기술 채택
분산 구조 확장성 - 서비스 버스 기반 연결 구조, 확장성 및 유연성 확보
재사용성 향상 - 분산 컴포넌트 통합으로 인한 서비스 지향 환경 구성
  • 통합 중점의 EIA와 달리 프로세스 기반의 SOA(Service Oriented Architecture) 기반 확장성, 재사용성 향상 구현

2. ESB 구성도 및 기술 요소

   1). ESB 구성도

   2). ESB 기술 요소

요소 설명 역할
interaction link - 상호 메시지 저장 및 복원 기술

- 트랜잭션 구성, 큐관리(추가/삭제/구성), 채널관리		 전송환경, 큐관리, 모니터링
SOAP - 서비스통합및연결을위한통신표준화기술

- HTTP, XML, WSDL, UDDI
 서비스 요청 및 호출, 경로설정
Runner(실행) 기술 - 실행정보 교환 및 공통 환경 위한 경로 설정 기술 
- Adapter SDK제공, 데이터 라우팅, 에러 핸들링
 실행환경 필요 정보 전달
ESB 패턴 - 일정 패턴 기반 솔루션 전개(버스형태) 기술

- 상호작용패턴,중개패턴,배포패턴
  기반 솔루션 설계 및 개발 적용
  • 웹 기반 서비스의 증가에 따라 복잡한 XML 표준화 기반 통신의 Spec 단순화, 부하 개선의 필요성이 제기됨

3. ESB 서비스 구성 및 주요 기능

   1). ESB 서비스 구성

    2). ESB 주요기능

기능 세부사항
통신(Communication) - 라우팅, 어드레싱, 통신기술, 프로토콜, 표준 Publish/등록, 응답/요청, 동기식/비동기식 메세징
통합(Integration) - 데이터베이스 서비스 모음, 서비스 매핑 레거시 및 어플리케이션 어댑터, EAI 미들웨어 BPM, MCI 통합 - 서비스 호출용 언어 인터페이스
보안(Security) - 인증, 권한부여, 부인방지, 기밀성, 보안표준(WS-Security)
메시지(Message) - 인코딩 로직, 중재자, 컨텐츠 기반 로직
프로세싱(Processing) - 메시지 데이터 변형, 유효성 체크
모델링(Modeling) - 객체모델링, 비즈니스 객체 모델, 데이터포맷 라이브러리, B2B 통합 Publish 모델, Private 모델
서비스인터페이스
(Service Interface)		 - 서비스 인터페이스 정의, 대체 서비스 구현 지원. 서비스 디렉토리 발전
- SOAP 또는 EAI 미들웨어 모델
서비스(Service) - SLA, 통합 모니터링 환경, 통합시스템관리, 장애관리 리포팅 포함.

4. IT 인프라 통합 유형 비교

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[경영전략 목차]

 

BAM (Business Activity Monitoring)

 

1. BAM(Business Activity Monitoring) 개요

1) BAM의 정의

  • 다양한 어플리케이션, 핵심 성괒지표, 데이터 수집 등을 통해서 업무 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 관리하는 소프트웨어

2) BAM의 특징

특징 설명
가시성 - 비즈니스 프로세스 상의 가시성
KPI 연계 - 향상된 비즈니스 Metrics 및 Monitoring
Risk management - Monitoring 기능으로 Risk 관리 기능, Alert 기능
IT 자원 활용 극대화 - EAI/BPM 에서 분석 기능 보완
- ETL/BI 에서 실시간 기능과 어플리케이션 통합
- 프로세스 관리 부문을 보완한 솔루션

3) BAM 필요성

  • 프로세스 관리 필요  : 위험요소식별, 프로세스모니터링, 통제
  • 신속한 시장대응  : 외부환경 변화에 실시간 대응 필요
  • 프로세스 평가필요  : 프로세스의 정량적 관리, KPI분석

 

2. BAM(Business Activity Monitoring) 구성 및 기술요소

1) BAM 의 구성

  • 성과관리, 활동분석, 실적관리를 통한 전반적인 비즈니스 활동의 실시간 활동을 가시화

2) BAM의 기술요소

구분 기술 요소 설명
어플리케이션 통합 EAI, B2Bi, eAI 기술 - 주요 어플리케이션 간 통신을 위해 메시지 흐름 관리, 데이터 변환 및 어플리케이션의 통합 기능 제공
BI Reporting Tool, Analysis Tool - 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트로 부터 주요 업무성능 지표를 분석해주는 툴 제공
DW OLAP, Data Mining - 이력 및 동향 분석을 통해 향후 적절한 액션 플랜 제공
Infrastructure ECS, NW, Database etc, - 다양한 데이터 소스 수집 및 사호관계 해석을 통한 영향 분석
BPM EAI, SOA, DW - 전체적인 업무 프로세스 흐름에서 비즈니스 이벤트를 분석하여 그 영향을 분석하는 전반적인 업무 프로세스 기반 제공

 

3. BAM(Business Activity Monitoring) 논리구조 및 기능

1) BAM의 논리구조

  • 운영업무의 실시간 모니터링 및 Rule 엔진에 의한 실시간 Action이 가능한 BAM 논리구조

2) BAM의 기능

기능 설명
스코어 카드 - 비즈니스 유닛에 대한 핵심 성과 지표(KPI)
업무 경보(Alerts) - 위협 및 반응이 필요한 상황에 대한 알림
외부 정보 - 성과에 영향을 미치는 정보
협업 - 상황 해결을 위한 팀과의 협업
프로세스 모니터링 - 핵심 업무 프로세스의 상태 모니터링
리포트 및 분석 - 성과와 과거 정보를 실시간 결합으로 추세를 이해

 

4. BAM(Business Activity Monitoring) 적용 기대 효과

  • BPM 측면  : 프로세스의 정량적 평가를 통한 개선방향 제시
  • BRE 측면  : 비즈니스활동 모니터링, 통제방안 제시
  • SOA 측면  : 서비스 Workflow 관리, 최적화 가능

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