OLAP도구 선정을 위한 평가항목 제시 및 검증

김기운; 서용무

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김기운 서용무

저널정보: 한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제30권 제3호

발행연도: 2001.8

수록면: 929 - 956 (28page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

데이터 웨어하우징 영역에서의 지금까지 연구는 주로 원천 시스템으로부터 데이터를 추출·변형·전송하여 통합 데이터 웨어하우스를 구축하고 뷰를 유지하는 이슈와 관련된 연구가 대부분이었다. 그러나, 데이터 웨어하우스의 데이터 활용에 대한 연구는 아직 미미한 상태이다. 또한, 데이터 웨어하우스의 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 여러 상업용 OLAP 도구들이 제시되고 있지만, 실제로 데이터 웨어하우스를 구축하고자 하는 많은 기업들은 자사의 업무 목적에 적절한 OLAP 도구를 선정하는데 있어 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 OLAP 도구를 선정하기 위한 구체적인 평가항목을 제시하고, 그 평가항목을 기준으로 국내에서 제공되고 있는 대표적인 OLAP 도구에 대하여 2회에 걸쳐 실시한 평가내용을 살펴봄으로써 평가항목의 유효성을 검증한다. 아울러, 검증결과의 의미를 살펴본다. 1차 검증은 ROLAP 도구중 대표적인 3개(Brio Enterprise, InfoBeacon, DSS Agent)에 대하여 실시하였고, 2차 검증은 MOLAP 도구중 시장 점유율이 가장 높은 도구(EssBASE)와 1차 검증에서 선정된 ROLAP 도구(DSSAgent)를 선정하여 실시하였다. 1차 검증결과, 다양한 고급 통계분석, 클라이언트 개발도구와 연결할 수 있는 API 제공, 도구에 내장된 사용자 정의함수 지원, 집계기능, 클라이언트에서 다수 사용자의 접근 관리, 오류 처리 및 디버깅, 한글화, 메타데이터 관리 등의 기능은 미비한 것으로 확인되었다. 2차 검증결과, ROLAP 도구는 1차 검증 때보다 많은 기능개선이 이루어졌으나 집계기능과 한글화는 여전히 미흡하였으며, MOLAP 도구 역시 집계기능, 한글 지원뿐만 아니라 타 메타데이터와의 호환성에 문제가 있는 것으로 나타났다. 검증결과를 종합하면, 전사적 데이터 웨어하우스를 구축하여 대용량의 데이터를 처리하는 업무는 ROLAP 도구를 고려할 수 있고, 다양한 분석이 필요하거나 데이터 마트 성격의 업무는 MOLAP 도구를 고려할 수 있음을 의미한다. 본 연구에서 제시한 평가항목은 OLAP 도구 선정을 위한 지침으로 사용될 수 있을 것이다.

Work done so far in the area of data warehousing has concentrated mainly both on building a data warehouse and on maintaining it. But, little attention has been paid to the area of using and analyzing warehouse data. While quite a few commercial OLAP tools for using warehouse data have become available, companies still have difficulties in selecting an OLAP tool which fits their specific purposes. In this paper, we propose a list of detailed and concrete items to be evaluated before deciding to select an OLAP tool, and describe two cases of verifying the usefulness of those items as a basis to select a tool. The items were derived on the basis of the desired OLAP features suggested by Codd, Pende and Raden. In the first verification case, we evaluated three ROLAP tools such as Brio Enterprise. InfoBeacon, and DSS Agent and in the second, we evaluated the ROLAP tool, DSS Agent, selected as the best in the first verification, and a MOLAP tool, EssBASE, holding the first market share in the worldwide OLAP market. What we have learned from the first verification is that the three ROLAP tools have some weakness in advanced statistical analyses, API for interface to client tool, built-in user-defined functions, aggregation functions, metadata management, and Korean character support. And the lessons from the second are that though the ROLAP tool has more improved features than the other tools in the first verification, it is still not satisfactory in supporting aggregation functions and Korean characters, and that the MOLAP tool also has the problem in supporting aggregation functions and Korean characters and in supporting metadata such as the compatibility with ETT metadata. From the two verifications, we concluded that the evaluation items are detailed and concrete enough to be used as a basis for selecting an OLAP tool. Further more, we learned that ROLAP tools are more appropriate for enterprise data warehouse and MOLAP for a specific data mart.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김기운

소속기관 한국경영학회

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 22

서용무

소속기관 한국경영학회

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 22

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)