OLAP 및 다차원 데이터베이스

데이터 세트에 대한 다차원 뷰를 통해 재무, 영업 및 소매, 마케팅, 제조, CRM, HR, 비즈니스 운영, IT 등에서 무한한 애플리케이션을 사용하여 데이터 범주 간의 관계를 분석할 수 있습니다. Essbase의 계산 및 Time Intelligence 기능은 유연한 데이터 모델링 및 분석을 위한 탁월한 선택입니다.

재무 부서는 예산 책정, 활동 기반 비용 산정(할당), 재무 성과 분석 및 재무 모델링과 같은 애플리케이션에 OLAP를 사용합니다. 세일즈 부서는 판매 분석 및 예측을 위해 OLAP을 사용합니다. 마케팅 부서는 시장 조사 분석, 판매 예측, 프로모션 분석, 고객 분석, 시장/고객 세분화에 OLAP를 사용합니다. 일반적인 제조 OLAP 애플리케이션에는 생산 계획 및 결함 분석이 포함됩니다.

이러한 모든 응용 프로그램에 중요한 것은 관리자에게 조직의 전략적 방향에 대해 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하는 기능입니다. 성공적인 OLAP 응용 프로그램은 필요에 따라 정보를 제공합니다. 즉, 효과적인 의사 결정을 위해 적시에 정보를 제공합니다.

이러한 정보를 제공하려면 기본 레벨 이상의 세부 데이터가 필요합니다. 적시 정보는 일반적으로 복잡한 관계를 반영하며 종종 즉시 계산되는 계산된 데이터입니다. 응답 시간이 일관되게 짧은 경우에만 복잡한 관계의 분석 및 모델링이 실용적입니다. 또한 데이터 관계의 특성을 미리 알 수 없기 때문에 데이터 모델은 유연해야 합니다. 진정한 유연한 데이터 모델을 통해 OLAP 시스템은 효과적인 의사 결정을 위해 필요에 따라 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응할 수 있습니다.

OLAP 응용 프로그램은 다양한 기능 영역에서 발견되지만 모두 다음과 같은 주요 기능이 필요합니다.

• 다차원 데이터 뷰

• 계산 집중 기능

• 시간 인텔리전스

OLAP 시스템의 핵심은 데이터를 통합 및 계산할 뿐만 아니라 다양한 데이터 부분 집합의 검색 및 계산도 제공하는 다차원 데이터베이스입니다. 다차원 데이터베이스는 데이터 범주 간의 관계를 분석해야 하는 유저를 위해 데이터 집합의 다중 뷰를 지원합니다. 예를 들어, 마케팅 분석가는 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

• A 제품이 지난 달 매출 실적은 어떠했습니까? 이 수치는 지난 5년간 동월의 매출과 어떻게 비교됩니까? 지점, 지역 및 지역별로 제품이 어떻게 판매되었습니까?

• 이 제품이 특정 지역에서 더 잘 팔렸습니까? 지역별 추세가 있습니까?

• 고객이 작년에 제품 A를 반품했습니까? 제품 결함으로 인해 반품이 이루어졌습니까? 회사는 특정 공장에서 제품을 제조 했습니까?

• 커미션과 가격이 영업사원이 제품을 판매한 방식에 영향을 미쳤습니까? 특정 영업사원이 더 많이 팔렸습니까?

다차원 데이터베이스에서 데이터 뷰의 수는 데이터베이스의 모든 요소를 정의하는 구조인 데이터베이스 아웃라인에 의해서만 제한됩니다. 사용자는 데이터를 피벗하여 다른 뷰포인트의 정보를 보거나, 드릴다운하여 더 자세한 정보를 찾거나, 드릴업하여 개요를 볼 수 있습니다.