아키텍쳐 /BI 5

데이타 분석 계층 아키텍쳐

Data Analysis Layer Architecture 데이타 분석 계층에 대한 아키텍쳐를 공부하면서 간단하게 정리해서 올리기는 했습니다만, 이쪽 분야에서는 전문성이 상대적으로 떨어져서 아래 글에 잘못된 설명이 다소 있을겁니다. 특히 OLAP이나 BI 전문가 분들이 보시면 아주 초보적인 수준일텐데.. 혹시 잘못된 부분이 있다면 피드백 주시면 매우 감사하겠습니다.일반적인 시스템들은 application server들을 중심으로 하여 클라이언트가 요청한 request에 대한 처리를 위한 구조이고, 지금 부터 설명하는 Analysis Layer는 트렌젝션 처리에 의한 결과와 로그를 분석하는 Layer이다. Anlysis Layer 또는 BSS(Business Support System) 그리고 은행에서는 ..

아키텍쳐 /BI 2012.10.14

OLAP 종류

MOLAP(Multidimensional OLAP) : 다차원 데이터베이스에 기반한 OLAP 아키텍처. 다차원 데이터의 저장과 프로세싱에 MDB가 사용된다. 타 아키텍처에 비해 네트워크 상의 데이터 이동이 최소화. ⇒ 다차원 데이터의 저장과 프로세싱에 동일한 엔진이 사용 대표적인 제품 : 하이페리언 솔루션의 에스베이스, 오라클의 익스프레스, 파일롯 소프트웨어의 디시젼 서포트 등 ROLAP(Relational OLAP) : 관계형 데이터베이스에 기반한 OLAP 아키텍처. 관계형 데이터와 클라이언트 사이의 연결역할을 수행. 대표적인 제품 : 인포믹스의 메타큐브, 인포메이션 어드벤티지의 디시전 쉬이트, 마이크로스트래 티지의 DSS에이젼트 등이 있다. DOLAP(Desktop OLAP) : 다차원 데이터의 저장..

아키텍쳐 /BI 2010.05.27

데이타 웨어하우스 프로젝트 프로세스

배경 Dataware house (이하 DW)도 다른 첨단 기술 프로젝트와 마찬가지로, 기술이름이 붙은 프로젝트로 시작했다가 결국은 원하는 성과를 이루지 못하는 경우가 허다하다. SOA 프로젝트가 실제 서비스화를 통한 재사용성과 유연성등을 확보해야 하는데, 웹서비스만 구축하면 SOA라고 이름 붙여지고 결국 실패하는 모양새와 유사하다. 이처럼 DW도 DW DBMS만 도입되고 데이타만 한군데 모아놓고 제대로 활용되지 못하고 천덕 꾸러기 형태가 되는 경우가 많다. 1단계. 왜 DW를 도입하는지에 대해서 이유를 찾을것 DW는 기본적으로 경영진에 필요한 비지니스 데이타를 적재적시에 가공하여 의사결정을 도와주고자 하는데 그 목적이 있다. 즉 최종 사용자는 의사결정자가 되는 것이다. 고로, DW를 도입할때, 어떤 의..

아키텍쳐 /BI 2010.05.24