[경영정보] OLAP과 데이터 마이닝의 비교

소개글

3장에 정리했습니다.

목차

1.올랩의 특징
2.데이터마이닝의 특징
3.올랩과 데이터 마이닝의 비교

본문내용

OLAP(OnLine Analytical Processing)은 최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 대화식으로 정보를 분석하고 의사결정을 활용하는 과정으로 정의 할 수 있다. 즉 다차원 정보
정보란 본질적으로 비교를 통해 얻어진다. 사용자는 단순히 '이번 달 매출액이 얼마인가?'라고 물어보지 않는다. 만약 어떤 사용자가 이렇게 질문을 했다면 사용자는 묵시적으로 지난달 매출액이 얼마인지, 혹은 목표로 잡은 매출액이 얼마인지를 알고 있기 때문에 이처럼 질문 했을 것이다. 이와 같이 사용자는 정보를 분석하기 위해 비교하기를 원하며 이러한 다양한 각도에서 수행되어야 한다. 이러한 각도를 정보를 구성하는 차원으로 생각하여 큐브로 표현 할 수 있다. 이러한 큐브는 현실을 간결하게 표현할 수 있고 상호간의 연관성이 있어야 한다. 이러한 의미에서 정보는 본질적으로 다차원적이며, 다차원 모델은 비즈니스를 표현하는 가장 자연스러운 형태이다.
기업의 전산 시스템은 데이터의 수집과 갱신에 초점을 맞추어 설계되어 있다. 따라서 데이터는 사용자가 원하는 형태로 존재하지 않으며, 이러한 시스템으로부터 필요한 정보를 찿아내고 가공하는 일은 전산 환경에 익숙하지 못한 사용자에게 어려운 일이다. 결국 사용자는 자신이 필요로 하는 정보를 전산 부서에 요청하게 된다. 이에 비해 OLAP환경에서 정보는 쉽게 이해할 수 있고 조작하기 쉬운 형태로 존재한다. 다차원 정보는 사용자의 관점에서 구축된다. 사용자는 필요한 시점에 정보 매개자 없이 정보원에 직접 접근하여 다양한 각도에서 분석을 수행 할 수 있다.

참고 자료

없음