디노입니다. 데이터 시각화, 시각적 분석 등을 하게 되면 오히려 제목과 같은 큰 개념이 혼동이 오기 쉽습니다. 소속 조직에서 오랫동안 써왔기 때문에 조금도 의문이 없이 당연하게 사용하고 있었는데 막상 유사한 단어랑 뭐가 다른건지 생각해보면 제대로 답변하고 얘기 나누기가 막상 쉽지 않습니다. 며칠 전 정리한 내용을 공유합니다.
정보시스템
정보시스템 (IT시스템 : Information Technology)는 업무 목적 특성상 거래 처리 시스템(OLTP)와 분석처리 시스템(OLAP)으로 크게 구분됩니다.
OLTP : OnLine Transactional Processing system : 계정계
- 거래 = “일련의 처리과정” = 트랜젝션 (transaction)
예를 들어 자금 이체 = 인출 + 입금의 한 단위로 거래가 성사/실패하는 것으로 정의해야 하므로 일련의 한 거래단위를 트랜잭션이라고 부름 - 디비에 정보를 삽입/업데이트/삭제가 중요하고 디비 내용에 변경이 발생함
- 거래 관리, 통계 분석 등의 데이터 소스로서 사용
OLAP : OnLine Analytical Processing system : 정보계
- Analytical : 분석 혹은 다차원(=여러가지 관점) 분석의 의미
- 의사결정에 도움이 되는 분석결과의 도출이 목적
- 쓰거나 변경, 삭제는 없고 분석용 데이터를 가져오는 것이 중요함
- OLTP 데이터 자체 혹은 그 요약본을 만들어 분석 (DW)
공통 : OLTP, OLAP의 O에 해당하는 의미인 온라인(Online)은 늘 인터넷에 연결되어 있는 최근에는 당연한 의미로서 큰 의미가 사라짐
BI란 무엇인가 (= 정보계 = OLAP)
- 데이터를 통합/분석하여 기업(Business)활동에 연관된 의사결정(Intelligence)을 돕는 프로세스
- 비즈니스 인텔리전스는 조직의 의사결정과 성능을 개선하기 위한 정보를 수집하고, 이를 분석하기 위한 응용, 인프라, 도구, 베스트 프랙티스를 모두 포함하는 개념 [가트너] (https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/business-intelligence-bi-services)
- 개념적인 논의시에는 정보계는 Data Warehouse + 분석 툴 으로 대별할 수 있음
- 데이터 창고 : Data Warehouse (DW) – 운영 데이터 저장소 및 외부 추출 데이터를 “분석용도”에 사용하기 위해 보유하는 저장 구조. 추상 주제 영역으로 나열됨
- 시각적 분석툴 = 내부 데이터 처리 파트 + 시각화 파트로 나눌 수 있는 툴
- 실제 프로젝트
- DW는 원천데이터를 요건에 따라 적재하는 ETL툴과 기술이 중요함
- 분석툴은 요건에 따라 가져온 데이터를 분석하여 적절하게 표현하는 기술 필요
- 두 개의 업무영역은 명확히 분리되며 밀접하게 협동하여 업무를 진행
OLAP은 다차원 KPI구성 및 레포팅툴&다운로딩 툴인가?
- 초반 BI솔루션들은 메모리상에서 다차원의 값을 이끌어 내는 것만으로도 주목을 받음
- 최근 솔루션은 OLAP개념은 기본 탑재하여 다차원의 값을 끌어 놓는 방식으로 다양하고 시인성 좋은 시각화물을 만들어내고 있음
- 아래 그림은 다차원 값을 기반으로 하고 있으며 클릭 1회로 다차원 수치모드로 전환
- 차원을 끌어 놓아 숫자 기반 레포트를 만드는 것은 어느 BI툴이나 기본 지원 기능
- 시각화는 그림을 그리는 것아닌가? 그림(인포그래픽)은 필요 없다는 의견에는..
- 눈에 띄어야만 하는 숫자를 눈에 띄도록 하는 모든 처리를 광의의 시각화라 함
- 위 세 그림 모두 시각화 화면이고 이것은 조직마다 선호와 익숙함이 다를 뿐임
- 엑셀로 다운로드만 받게 하면 되고 나머지는 필요 없는 기능이다?
- 엑셀 다운로드는 거의 모든 솔루션에 기본으로 제공되는 기능임
- 왜 엑셀로 다운을 받아왔었는지, 또 앞으로도 그대로 해야만 하는지 고민이 필요함.
- 자꾸 불필요한 데이터의 복제본의 생성과 개인 PC에만 추가되는 업무 로직들이 바람직한 것인가에 대한 의문도 필요 (동일한 단순 데이터 가공에 많은 시간 낭비)
- 온라인에서 해결이 된다면 캡쳐나 이미지 다운을 요청하지 엑셀 다운 요청을 안함
- 물론 기존 업무 방식을 완전히 바꿀수도 없고 무조건 바람직하지도 않으나
- 과거 OLAP 툴이 마무리 기능을 지원하지 못하므로 이를 위해 엑셀 다운로드를 요청해왔었음
- 쉽고 좋은 솔루션을 선택, 분석계에서 최종 결과물까지 나오면 매우 바람직함
- 다운로드 이후에 마무리를 위한 단순 반복적 작업을 지양하고 과정을 공유/자동화 하여 데이터의 인사이트를 찾는 과정에 집중해야 함
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