Choose OLAP operation involves computing all of the data relationships for one or more dimensions.
"Dice," "Slice," "Pivot," 및 "Roll-up"은 OLAP(Online Analytical Processing) 시스템에서 다차원 데이터를 분석하고 조작하는 데 사용되는 일반적인 용어입니다. 다음은 각 용어의 설명입니다:
Dice(다이스):
"Dice"는 다차원 데이터 큐브에서 특정 부분 집합을 선택하는 작업을 의미합니다. 이 작업은 특정 차원에 대한 특정 값 범위를 선택하여 큐브의 데이터를 필터링하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 시간 차원에서 특정 월 또는 특정 분기의 데이터만 선택하는 것은 "다이스" 작업의 예입니다.
Slice(슬라이스):
"Slice"는 다차원 데이터 큐브에서 특정 차원의 고정 값을 사용하여 데이터를 선택하는 작업입니다. 다른 차원의 모든 값에 대한 데이터를 보존하면서 특정 차원의 값을 선택하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 시간 차원에서 특정 연도의 데이터를 선택하는 것은 "슬라이스" 작업의 예입니다.
Pivot(피봇):
"Pivot"은 다차원 데이터를 회전시켜 새로운 차원을 만드는 작업을 나타냅니다. 이를 통해 데이터를 다른 각도에서 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어, 제품과 지역 차원의 데이터를 피봇하여 다른 제품 카테고리 및 지역 조합에 대한 데이터를 보여주는 것은 "피봇" 작업의 예입니다.
Roll-up(롤업):
"Roll-up"은 다차원 데이터 큐브에서 데이터를 요약 수준으로 이동하는 작업을 나타냅니다. 상세 수준의 데이터에서 상위 수준으로 데이터를 합산하거나 집계하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 일일 매출 데이터를 월별 또는 분기별 매출로 합산하는 것은 "롤업" 작업의 예입니다.
이러한 작업들은 다차원 데이터 큐브에서 데이터의 특정 부분을 선택하거나 데이터를 분석하는 데 사용되며, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 작업에서 매우 중요한 도구입니다. OLAP 시스템은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
다차원 데이터 큐브(Multidimensional Data Cube)는 데이터를 다차원 형태로 표현하여 분석 및 집계를 쉽게 수행할 수 있도록 하는 데이터 모델입니다. 이 데이터 모델은 OLAP(Online Analytical Processing) 시스템에서 주로 사용되며, 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 및 데이터 분석 작업에 매우 유용합니다.
다차원 데이터 큐브는 다음과 같은 주요 개념을 포함합니다:
- 차원(Dimension):
- 차원은 데이터를 조직하는 데 사용되는 범주 또는 카테고리를 나타냅니다. 예를 들어, 시간, 제품, 지역은 일반적인 비즈니스 데이터 큐브의 차원입니다.
- 각 차원은 차원 멤버(Dimension Member)라고 불리는 고유한 값들을 가집니다. 예를 들어, "시간" 차원은 "2023년 1월," "2023년 2월," "2023년 3월"과 같은 차원 멤버를 가질 수 있습니다.
- 메저(Measure):
- 메저는 다차원 데이터 큐브에서 분석하고자 하는 실제 데이터 값을 나타냅니다. 일반적으로 매출, 이익, 수량, 주문량과 같은 수치적인 값들이 메저로 사용됩니다.
- 큐브(Cube):
- 다차원 데이터 큐브는 다차원 차원 및 메저 데이터를 모아놓은 것을 나타냅니다. 각 셀(cell)은 특정 차원 멤버의 조합에 대한 메저 값을 포함하고 있습니다.
- 예를 들어, "시간" 차원의 "2023년 1월" 멤버와 "제품" 차원의 "휴대폰" 멤버로 구성된 큐브 셀은 "2023년 1월"에 판매된 "휴대폰" 제품의 매출 값을 나타냅니다.
- 슬라이싱(Slicing), 다이싱(Dicing), 피봇(Pivoting), 롤업(Roll-up):
- 앞서 설명한 것처럼, 큐브를 조작하는 다양한 방법이 있습니다. 슬라이싱과 다이싱은 특정 차원을 선택하거나 특정 값 범위를 선택하여 데이터를 필터링하거나 자세히 분석하는 데 사용됩니다. 피봇은 데이터를 회전시켜 다른 관점에서 분석하는 데 사용되며, 롤업은 데이터를 요약 수준으로 이동하여 데이터 집계를 수행합니다.
다차원 데이터 큐브는 복잡한 비즈니스 데이터를 직관적이고 효율적으로 분석할 수 있도록 도와주며, 의사 결정과 전략 수립을 지원하는 데 중요한 도구입니다. OLAP 시스템은 이러한 다차원 데이터 큐브를 생성, 관리하고 사용자가 데이터를 조작할 수 있는 기능을 제공합니다.
참고:
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