DW/ETL - OLAP 큐브

개요

OLAP 큐브는 데이터 분석을 위한 강력한 도구로 다차원 데이터 모델을 통해 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 한다. 이 글에서는 큐브의 개념과 데이터 웨어하우스에서의 역할을 다루어보도록 하겠다.

OLAP의 정의와 목적

OLAP은 다차원 데이터 분석을 지원하는 기술로 대량의 데이터를 빠르게 쿼리하고 분석하는 데 중점을 둔다. 주요 목적은 사용자가 복잡한 쿼리를 수행하고 다양한 각도에서 데이터를 분석하여 의사 결정을 지원하는 것이다. OLAP 큐브로 접근하는 데이터는 물론 SQL 쿼리로 접근도 가능하지만 개발자가 아닌 실무자의 입장에서 SQL은 접근성이 낮고 SQL 개발자의 입장에서도 동적인 데이터 접근을 구현하기에는 한계가 있다. 이를 보완할 수 있는 것이 OLAP 큐브이다.

다차원 데이터 모델

OLAP 큐브는 다차원 데이터 분석을 위한 구조이다. OLAP 큐브는 데이터를 차원(dimensions)과 측정값(measures)로 구성한다. 

• 차원: 데이터를 분류하고 구성하는 기준이다. 예를 들어 시간, 지역, 제품 등이 차원이 될 수 있다.
• 측정값: 분석 대상이 되는 수치 데이터이다. 예를 들어 매출, 이익 등이 측정값이 될 수 있다.

다차원 데이터 분석이란 측정값에 대하여 다양한 차원으로서 데이터를 분석할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 예를 들면 매출에 대한 특정 시간, 특정 지역, 특정 제품에 대한 분석을 볼 경우 3차원 분석이라고 볼 수 있다. 사용자는 차원의 구성 기준을 바꾸어가면서 데이터를 깊이 분석할 수 있다.

OLAP 큐브의 조작

OLAP 큐브는 다양한 조작을 통해 데이터를 분석할 수 있다.

• 슬라이스: 특정 차원의 특정 값으로 데이터를 잘라내는 작업이다. 예를 들어 2022년의 매출 데이터만을 분석하는 경우이다.
• 다이스: 여러 차원의 특정 값들을 결합하여 데이터를 잘라내는 작업이다. 예를 들어 2022년 북미 지역의 매출 데이터만을 분석하는 경우다.
• 롤업: 데이터의 집계 수준을 높이는 작업이다. 예를 들어 월별 매출 데이터를 연도별로 집계하는 경우이다.
• 드릴다운: 데이터의 집계 수준을 낮추는 작업이다. 예를 들어 연도별 매출 데이터를 월별로 세분화하는 경우이다.

MOLAP (Multidimensional OLAP)

MOLAP 다차원 OLAP의 한 형태로 데이터 큐브를 다차원 데이터베이스에 저장하고 쿼리하는 방식이다. MOLAP는 데이터를 미리 계산하여 저장함으로써 매우 빠른 쿼리 성능을 제공한다.

MOLAP의 특징

• 미리계산된 데이터: MOLAP은 데이터 큐브의 모든 가능한 조합에 대해 데이터를 미리 계산하여 저장한다. 이를 통해 쿼리 시 빠르게 결과를 반환할 수 있다.
• 고성능 쿼리: 미리 계산된 데이터 덕분에 MOLAP은 매우 빠른 쿼리 성능을 제공한다. 이는 대규모 데이터 분석 시 유용하다.

MOLAP의 구성 요소

• 차원 테이블: 차원 데이터를 저장하는 테이블로 각 차원의 값을 포함한다. 예를 들어 시간 차원 테이블에는 연도, 월, 일 등의 값이 저장된다.
• 팩트 테이블: 측정값 데이터를 저장하는 테이블로 각 측정값과 관련된 차원 값의 조합을 포함한다. 예를 들어 매출 데이터와 관련된 제품, 지역, 시간 차원의 값들이 저장된다.

MOLAP의 장단점

장점

• 빠른 쿼리 성능
• 복잡한 분석 지원
• 효율적인 데이터 저장

단점

• 높은 저장 공간 요구
• 데이터 갱신의 어려움
• 비용

결론

OLAP 큐브는 다차원 데이터 분석을 위한 도구로 복잡한 비즈니스 질의에 답할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 더 나은 의사 결정을 내리고 경쟁력을 향상시킬 수 있다. BI ETL 전문 회사에 취업하고 나서 JAVA 개발과 다르게 다가왔던 생소한 개념이 이 OLAP 큐브 개념이었다. RDB, OLTP 환경에서는 데이터를 차원의 측면에서 바라보기보다는 빠르고 안정적인 트랜잭션에 중점을 두었던만큼 접하기 어려운 개념이었다. 하지만 DW의 입장에서는 데이터는 이미 존재하는 것이고 그것을 어떻게 나누고 어떻게 분석하느냐가 관건인만큼 다차원 큐브 개념을 접할 수 있었다.