OLAP는 온라인 분석 처리의 약자입니다. OLAP은 분석가, 관리자 및 경영진이 원시 정보에서 실제 차원을 반영하도록 변경된 데이터에 대한 다양한 가능한 보기에서 빠르고 일관된 대화식 액세스를 통해 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 권한을 부여하는 소프트웨어 기술 요소입니다. 클라이언트가 학습한 기업
OLAP 서버는 데이터가 저장되는 방법이나 위치에 대한 걱정 없이 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트의 다차원 정보를 비즈니스 사용자에게 제공합니다. OLAP 서버의 물리적 구조와 실행은 데이터 저장 문제를 고려해야 합니다.
여러 OLAP 데이터 큐브 작업은 이러한 다중 보기를 계속 구체화하여 현재 데이터에 대한 대화식 쿼리 및 분석을 가능하게 합니다. 따라서 OLAP는 양방향 데이터 분석을 위한 편리한 환경을 지원합니다.
슬라이스 − 보다 구체적인 정보를 얻기 위해 서브큐브를 설명합니다. 이것은 하나의 차원을 선택하여 수행됩니다.
주사위 − 둘 이상의 차원을 선택하여 서브큐브를 기술합니다.
롤업 − 롤업을 통해 사용자는 정보를 계층 구조의 더 높은 일반 수준으로 요약할 수 있습니다. 표시된 롤업 작업은 지역 계층을 도시 수준에서 국가 수준으로 확장하여 데이터를 집계합니다. 즉, 데이터를 도시별로 그룹화하는 대신 결과 큐브는 국가별로 데이터를 그룹화합니다.
차원 축소로 롤업을 실행하면 지정된 큐브에서 하나 이상의 차원이 삭제됩니다. 예를 들어 두 차원의 위치와 시간만 포함하는 판매 데이터 큐브를 생각해 보십시오. 롤업은 시간 차원을 삭제하여 실행할 수 있으며, 결과적으로 위치 및 시간이 아닌 위치별로 총 매출이 집계됩니다.
드릴다운 − 드릴다운은 롤업의 역순입니다. 덜 자세한 정보에서 더 자세한 정보로 작동합니다. 드릴다운은 차원에 대한 개념 계층을 낮추거나 더 많은 차원을 제시하여 완료할 수 있습니다. 드릴다운은 분기 수준에서 해당 월의 정확한 수준까지 시간 계층을 내림차순으로 가져옵니다. 결과 데이터 큐브는 분기별로 요약하는 대신 월별 총 매출을 분석합니다.
시각화 − 시각화는 포괄적인 차트, 이미지, 목록, 차트 및 기타 시각적 개체를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하는 것을 말합니다. 이를 통해 사용자는 짧은 시간 내에 데이터를 간단히 이해하고 유용한 데이터, 패턴 및 추세를 추출할 수 있습니다. 또한 이해하기 쉬운 데이터를 생성합니다.
즉, 사용자가 데이터의 추세를 쉽게 이해할 수 있도록 그래픽 구조로 데이터를 표현하는 것을 데이터 시각화라고 할 수 있습니다.