KR100424144B1 - 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템 - Google Patents

웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템 Download PDF

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KR100424144B1 KR10-2001-0004233A KR20010004233A KR100424144B1 KR 100424144 B1 KR100424144 B1 KR 100424144B1 KR 20010004233 A KR20010004233 A KR 20010004233A KR 100424144 B1 KR100424144 B1 KR 100424144B1
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Abstract

본 발명은 대규모 비즈니스가 아닌 중소규모 비즈니스에 적용할 수 있는 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템에 관한 것이다. 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은 다차원 정보 분석 서버에서 질의 요소를 수신하고, 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 선택된 질의 요소에 상응하는 요소가 있는지 판단한다. 상응하는 요소가 있는 경우에는 선택된 분석 대상 요소에 상응하는 쿼리 문을 생성하고, 쿼리 문을 이용하여 통합 데이터베이스로부터 쿼리 문에 상응하는 출력 데이터를 추출한다. 출력 데이터를 소정의 출력 형식으로 변환하여 네트워크를 통해서 웹브라우저의 사용자 인터페이스 화면으로 출력한다. 중소규모 사업자들에게 고객의 데이터를 분석한 결과를 다양한 형태로 실시간으로 인터넷 상으로 제공하여 사용자는 분석 결과를 자유롭게 활용할 수 있다. 사용자측에서는 웹브라우저가 동작 가능한 데스크탑 PC나 노트북 PC만으로도 분석 결과를 제공받을 수 있고, 고가의 클라이언트 서버형 OLAP 툴을 구입하는데 필요한 비용을 줄일 수 있다.

Description

웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템{WEB-BASED MULTI-DIMENSIONAL INFORMATION ANALYZING METHOD AND SYSTEM}
본 발명은 인터넷 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 대규모 비즈니스가 아닌 중소규모 비즈니스에 적용할 수 있는 웹 기반 다차원 정보 분석 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 온라인 분석 시스템(OLAP; On Line Analytical Processing, 이하 OLAP라 한다) 분야의 커다란 흐름 중 하나는 클라이언트 서버 기반에서 웹 기반으로 급속히 변화하는 것이다.
일반적으로 대기업의 데이터는 전산 부서에 의해 관리되며 기업의 전산 시스템은 데이터의 수집과 갱신에 초점을 맞추어 설계되어 최종 사용자가 직접 사용하기는 불편하다.
따라서, 사용자가 필요한 시점에 정보 매개자 없이 정보원에 직접 접근하여 다양한 각도에서 분석을 수행할 수 있도록 하는 OLAP 환경을 도입하게 되었다. OLAP 환경에서 정보는 사용자가 쉽게 이해할 수 있고 조작하기 쉬운 형태로 존재한다.
OLAP는 사용자가 다양한 각도에서 정보에 접근하여 대화식으로 분석하고 분석 결과를 의사 결정에 활용하기 위한 것이다. OLAP는 온라인 거래 처리(OLTP;On-Line Transaction Processing, 이하 OLTP라고 한다)에 상대되는 개념으로 오늘날 데이터 웨어하우스(DW) 환경에서 데이터 접근 전략의 중요한 요소이다.
은행의 창구 업무나 항공사의 예약 업무 등이 전형적인 OLTP의 예라 하면, OLAP은 OLTP에서 발생한 원시 데이터를 활용할 수 있도록 가공하고 분석하는 과정을 뜻한다.
일반적으로 OLAP 제품들은 DOLAP, MOLAP, ROLAP, HOLAP로 구분된다.
데스크탑 온라인 분석 시스템(DOLAP; Desktop OLAP, 이하 DOLAP 이라 한다)은 다차원 데이터의 저장 및 프로세싱이 모두 클라이언트에서 이루어지는 데이터베이스이다. 다른 OLAP 제품에 비해 비교적 설치와 관리가 쉽고 유지 보수가 용이하다. 그러나 필요한 데이터가 모두 클라이언트로 이동될 필요가 있으며 대용량 데이터 처리에 한계가 있다.
다차원 온라인 분석 시스템(MOLAP; Multidimensional OLAP, 이하 MOLAP 이라 한다)은 다차원 데이터베이스(MDB; Multi-dimensional database)에 기반한 OLAP 아키텍처를 말하며, 다차원 데이터의 저장과 프로세싱에 다차원 DBMS(MDBMS; Multi-dimensional Database Management System;)가 사용된다. 다차원 데이터의 저장과 프로세싱에 동일한 엔진이 사용되기 때문에 다른 아키텍처에 비해 네트워크 상의 데이터 이동이 최소화될 수 있다.
관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP; Relational OLAP, 이하 ROLAP 이라 한다)은 관계형 데이터베이스(RDB; Relational database)에 기반한 OLAP 아키텍처를 말하며, 관계형 데이터와 클라이언트 사이의 연결 역할을 수행한다.
혼합형 온라인 분석 시스템(HOLAP; Hybrid OLAP, 이하 HOLAP 이라 한다)은 다차원 데이터의 저장 공간으로 다차원 데이터베이스와 관계형 데이터베이스가 함께 사용될 수 있는 제품이다. HOLAP은 명실상부하게 두 종류의 OLAP을 결합한 형태이다. 정형화된 소규모 다차원 데이터베이스(MDB)에서 신속하게 분석을 하다가 다차원 데이터베이스(MDB)에 없는 데이터를 원할 경우 관계형 데이터베이스(RDB)로 직접 질문을 던질 수 있는 형태를 말한다. HOLAP 툴은 대규모 데이터 분석 기능뿐 아니라 복잡하고 중층적인 계산 수행 능력을 제공해 이용이 증가되고 있다.
종전에는 다차원 데이터베이스(MDB)에는 MOLAP을, 관계형 데이터베이스(RDB; Relational database)에는 ROLAP만을 써왔으나 HOLAP 툴의 등장으로 관계형 데이터베이스(RDB)에서도 MOLAP을 사용할 수 있게 되었다.
ROLAP 제품은 일반적으로 MOLAP 제품에 비해 다양한 관계식(business rule)을 반영하기 힘들고 다차원 연산 기능이 부족하다. 반면에, MOLAP 제품은 ROLAP 제품에 비해 대용량의 데이터를 처리하지 못한다.
대규모 비즈니스를 운영하는 대기업의 의사 결정 도구로 ROLAP이 쓰이고 있다. 예를 들어, 전국적으로 특정 대기업에서 판매하는 상품에 대해 고객의 지역별, 남녀별, 직업별, 연령별 판매 성향을 분석하여 대기업에서 의사 결정 도구로 사용하기 위해 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)이 사용되고 있다.
도 1a는 종래의 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)을 이용한 클라이언트/서버 기반의 다차원 정보 분석 서비스 시스템의 구성 블록도를 나타낸다.
도 1a에 도시된 바와 같이, 종래의 클라이언트/서버 기반의 다차원 정보 분석 서비스 시스템은 다차원 정보 분석 서버(100), 고객 데이터베이스(120), 판매 데이터베이스(130), 통합 데이터베이스(140), 사용자 어플리케이션(110-1,...,110
-N; 이하 110 이라 한다)으로 구성된다.
도 1a를 참조하면, 종래의 다차원 정보 분석 서버(100)는 사용자가 분석을 요청할 때 사용자의 다차원 질의를 관계형 질의(SQL)로 변환하고, SQL 문장을 이용하여 통합 데이터베이스(140)로부터 원하는 데이터를 추출한다. 추출된 분석 결과는 보고서 형태로 기업 경영자 등 사용자에게 제공되어 의사 결정에 사용된다.
사용자가 모든 고객에 대한 기간(월) 및 지역별로 판매액을 알고자하는 경우를 예를 들어 설명한다. SQL(Structured Query Language) 문장 <SELECT 지역, 기간 FROM 통합 테이블>을 사용하면, 다차원 정보 분석 서버(100)는 상기 통합 테이블로부터 지역 및 기간 필드를 추출할 수 있다.
그 다음, 다차원 정보 분석 서버(100)는 리포트 엔진을 이용하여 통합 데이터베이스(140)로부터 추출된 데이터를 다차원 보고서로 변환하고, 다차원 보고서를 사용자 어플리케이션(110)에게 넘겨준다. 다차원 보고서는 표(tabular), 크로스 탭(cross tab; 이하 테이블이라 한다) 또는 그래픽 챠트 형태로 작성된다. 따라서, 사용자에게 기간별, 지역별로 정리된 매출액 정보가 보고서 형태로 사용자에게 제공된다.
도 1b는 고객 데이터베이스(120)를 구성하는 각각의 고객 마스터 테이블과 제품 마스터 테이블의 내용을 예시한 도면이다.
도 1b를 참조하면, 고객 마스터 테이블(122)에는 예를 들어, 각 고객별로 고객의 고유 번호, 고객의 지역, 성별 등이 표의 형태로 저장되어 있다. 제품 마스터 테이블(124)에는 예를 들어, 제품 고유 번호, 제품이 판매되는 지역을 나타내는 지역, 제품 단가 등이 표의 형태로 저장되어 있다. 지역으로는 A, B, C, ... 등이 될 수 있고, 성별은 M(남), F(여), 제품은 콜라, 사이다 등이 될 수 있다.
도 1c는 고객의 물품 구매 기록을 판매일시 별로 기록한 판매 테이블의 내용을 예시한 도면을 나타낸다.
도 1c를 참조하면, 판매 데이터베이스(130)에는 상기 고객 데이터베이스(120)의 데이터를 이용하여 각 고객별로 고객의 지역, 성별, 제품, 매출액, 판매일시 필드로 구성되는 판매 테이블이 저장되어 있다.
도 1d는 도 1c의 판매 테이블을 기간 별로 통합한 통합 데이터베이스의 테이블 내용을 예시한 도면을 나타낸다.
도 1d를 참조하면, 통합 데이터베이스(140)는 지역, 성별, 제품별 매출액을 기간(월)을 기준으로 통합한 결과가 저장되어 있다. 예를 들어, 도 1c의 판매 테이블에서 2000년 1월 동안의 A 지역, 남자(M)인 고객에게 판매된 콜라의 매출액을 전부 합하면 7000이 되며, 이를 통합 테이블의 매출액 필드에 저장한다.
통합 데이터베이스(140)에는 사용자 어플리케이션으로부터의 분석 요청에 따른 관계형 질의(SQL)에 상응하는 분석 결과가 테이블 형태로 저장되어 있다.
예를 들어, 사용자가 모든 고객에 대한 지역, 제품, 기간(월) 별로 판매액을 알고 싶은 경우를 살펴본다. SQL 문장으로 <SELECT 지역, 제품, 기간 FROM 통합 테이블>을 사용하면, 다차원 정보 분석 서버(100)는 통합 테이블로부터 지역, 제품, 기간 필드를 추출할 수 있다.
다차원 정보 분석 서버(100)는 리포트 엔진을 이용하여 추출된 데이터를 테이블의 열(column)에 지역(A, C)을 표시하고, 행(low)으로 각 제품(콜라, 사이다)에 대해 기간(1월부터 12월)을 표시하여 분석 결과를 테이블의 형태로 출력할 수 있다. 즉, 각 지역별로 각 제품마다의 각 기간에 판매된 판매액을 분석한 결과를 테이블 또는 그래픽 챠트 형태로 출력할 수 있다. 따라서, 사용자에게 지역별, 제품별, 기간별로 정리된 판매액 정보가 보고서 형태로 사용자에게 제공될 수 있다.
사용자 어플리케이션(110)은 다차원 정보 분석 서버(100)에 질의를 하여 분석을 요청하고 분석 결과를 다차원 정보 분석 서버(100)로부터 넘겨받는다.
종래의 클라이언트/서버 기반의 OLAP은 분석 결과를 데이터베이스화하여 저장하고 있으므로 많은 저장 공간이 필요하며, 그에 따라 서버의 부하가 커지고, 사용자의 질의에 실시간으로 응답할 수 없다는 단점이 있다.
종래의 클라이언트/서버 기반의 OLAP에서는 대량의 데이터를 취급하는 대규모 비즈니스에 사용되어 왔지만, 중소규모의 데이터를 실시간으로 취급할 필요가 있는 중소규모 비즈니스에는 상기에 설명된 바와 같이 사용되기 어려운 점이 있다.
따라서, 그 동안 클라이언트 형태나 클라이언트 서버(C/S) 형태에 머무르던 OLAP시장이 최근에는 급속히 웹 기반으로 전환되고 있다.
전자 상거래의 활성화와 함께 IT 및 인터넷 서비스 업체의 하나인 ASP(Application Service Provider) 사업자들에 의해 그룹웨어, 전사적 자원 관리 솔루션(ERP; Enterprise Resource Planning), 고객 관계 관리 솔루션(CRM;Customer Relationship Management), 공급망 관리 솔루션(SCM; Supply Chain Management) 등 기업 어플리케이션들이 인터넷을 통해 중소규모 사업자들에게 서비스되고 있다.
웹 기반의 OLAP은 별도의 클라이언트 소프트웨어가 필요 없고 범용 브라우저만 있으면 기업 내 데이터를 자신의 클라이언트로 끌어와 분석할 수 있다.
웹 기반의 OLAP는 클라이언트 서버형 OLAP에 비해 클라이언트 부분의 소프트웨어 설치비가 안 들어가기 때문에 가격이 저렴하다. 종래 데이터베이스 기반의 시스템이 전혀 갖추어지지 않은 상황에 있는 소호(SOHO: Small Office Home Office) 등과 같은 중소규모 사업자들이 분석 결과를 이용하려면, 고가의 ROLAP 툴을 구입해야 했다. 더구나, 데이터베이스 기반 시스템 도입시 예상치 못한 하드웨어를 추가로 구입하게되어 초기 투자비용의 증가뿐 아니라 기업 운영을 위해 회사의 많은 자원을 지속적으로 필요로 하였다.
웹 기반의 OLAP는 이동 중인 사용자가 외부에서도 회사의 데이터에 접속할 수 있다는 장점으로 인해 사용자들에게 많은 관심을 모으고 있다.
또한, 필요에 따라서는 메타 데이터를 OLAP 서버, 데이터 웨어하우스(DW; Data Warehouse) 서버, 웹 서버 등에서 생성할 수 있기 때문에 시스템 다운으로 메타 데이터를 재생성하는 시간을 줄일 수 있으므로 OLAP는 급속히 웹 기반으로 변화하고 있다.
기존의 대규모 비즈니스에서는 대기업 자체 내에서 대량의 고객 데이터를 수집하여 분석한 후 최고 경영자들에게 의사 결정 수단으로 활용하기 위해 분석 결과를 제공하여 왔다. 따라서, 중소규모 사업자, 투자가 등의 사용자들은 기업 영업 비밀, 보안 관계로 분석 결과를 이용하기는 거의 불가능하였고, 특정 소수의 사람들만이 분석 결과를 이용할 수 있었다.
따라서, 본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 대규모 비즈니스가 아닌 중소규모 비즈니스에 적용할 수 있는 웹 기반 다차원 정보 분석 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 웹브라우저가 동작 가능한 데스크탑 PC나 노트북 PC를 이용하여 중소규모 사업자들에게 고객의 데이터를 분석한 결과를 중소규모 사업자들이 원하는 형태로 실시간으로 인터넷 상으로 제공함으로써 중소규모 기업 경영에 활용할 수 있도록 하는 웹 기반 다차원 정보 분석 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 인터넷을 기반으로 하는 전자 상거래를 주로 하는 경우, 각 고객 데이터베이스를 구축하고, 이를 실시간으로 분석하여 웹 상에서 분석 결과를 제공하여 웹브라우저 사용자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 할 수 있는 웹 기반 다차원 정보 분석 방법 및 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
도 1a는 종래의 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)을 이용한 클라이언트/서버 기반의 다차원 정보 분석 서비스 시스템의 구성 블록도.
도 1b는 고객 데이터베이스를 구성하는 각각의 고객 마스터 테이블과 제품 마스터 테이블의 내용을 예시한 도면.
도 1c는 고객의 물품 구매 기록을 판매일시 별로 기록한 판매 테이블의 내용을 예시한 도면.
도 1d는 도 1c의 판매 테이블을 기간 별로 통합한 통합 데이터베이스의 테이블 내용을 예시한 도면.
도 2a는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)을 이용한 웹 기반의 다차원 정보 분석 서비스 시스템의 개략적 구성 블록도.
도 2b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)을 이용한 웹 기반 다차원 정보 분석 서버 중 쿼리 생성 및 데이터 마이닝 처리부의 구성 블록을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 웹 상에서 실시간으로 사용자에게 다차원 정보 분석 결과를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도.
도 4a는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 웹 상에서 사용자로부터 분석 대상 요소(factor)를 선택받기 위한 사용자 인터페이스 화면.
도 4b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 도 4a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 테이블로 나타낸 도면.
도 4c는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 도 4a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 그래픽 챠트로 나타낸 도면.
도 5a는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 웹 상에서 사용자로부터 분석 대상 요소(factor)를 선택받기 위한 사용자 인터페이스 화면.
도 5b는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 도 5a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 테이블로 나타낸 도면.
도 5c는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 도 5a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 그래픽 챠트로 나타낸 도면.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
100 : 다차원 정보 분석 서버
110-1,...,110-N : 사용자 어플리케이션
120 : 고객 데이터베이스 130 : 판매 데이터베이스
140 : 통합 데이터베이스 200 : 웹 기반 다차원 정보 분석 서버
210-1,...,210-N : 고객 220-1,...,220-N : 사용자 웹브라우저
상술한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 제1 측면에 따르면, 다차원 정보 분석 서버에서 수행되는 관계형 데이터베이스를 이용한 다차원 정보 분석 서비스 방법에 있어서, 사용자 브라우저로부터 질의 요소(factor)를 네트워크를 통해 수신하는 단계와, 상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계와, 상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query) 문을 생성하는 단계와, 상기 쿼리 문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리 문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 포함하되, 상기 다차원 정보 분석 서버와 연동하여 상기 다차원 정보 분석 서비스를 수행하는 상기 사용자 브라우저에서는 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해 분석 대상 요소를 제공받는 단계와, 상기 분석 대상 요소를 디스플레이하는 단계와, 상기 분석 대상 요소 중에서 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계와, 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소를 상기 다차원 정보 분석 서버로 전송하는 단계, 그리고 상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소에 상응하는 출력 데이터를 추출하여 얻어진 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법이 제공된다.
상기 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계는 상기 질의 요소를 드래그 앤드드롭(Drag and Drop) 방식에 의해 소정의 출력 영역으로 할당하는 단계가 될 수 있다.
상기 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식은 D-HTML(Dynamic HTML) 언어를 사용하여 사용자의 마우스 또는 키보드 클릭과 같은 이벤트 함수 처리를 이용하여 프로그램될 수 있다.
상기 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계는 유선 인터넷 프로토콜을 사용하는 웹브라우저 또는 무선 인터넷 프로토콜을 사용하는 브라우저에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면으로 디스플레이 할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 다차원 정보 분석 서버에서 수행되는 관계형 데이터베이스를 이용한 다차원 정보 분석 서비스 방법에 있어서, 사용자 브라우저로부터 질의 요소(factor)를 네트워크를 통해 수신하는 단계와, 상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계와, 상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query) 문을 생성하는 단계와, 상기 쿼리 문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리 문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 포함하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 상기 방법에 상응하는 시스템 및 이러한 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록되어 있는 기록매체가 제공된다.
상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query) 문을 생성하는 단계는 상기 수신된 질의 요소를 상기 통합 데이터베이스로부터 추출하기 위한 SQL 문을 생성하는 단계가 될 수 있다.
상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계는 유선 인터넷 프로토콜을 사용하는 웹브라우저 또는 무선 인터넷 프로토콜을 사용하는 브라우저에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면으로 디스플레이하기 위해 사용자 브라우저로 제공하는 단계가 될 수 있다.
상기 네트워크는 유선 인터넷, LAN 또는 WAN 등을 포함하는 유선 네트워크가 될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 핸드헬드 디바이스 트랜스포트 프로토콜(HDPT; Handheld Device Transport Protocol) 또는 왑 프로토콜(WAP; Wireless Application Protocol) 등을 포함하는 사용하는 무선 네트워크가 될 수 있다.
상기 추출 결과 데이터는 상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태, 또는 그래픽 챠트(chart) 형태 등을 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추출 결과 데이터는 상기 사용자 브라우저에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태, 또는 그래픽 챠트(chart) 형태 등을 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은 상기 판단 결과, 상응하는 요소가 없는 경우에는 사용자 브라우저로 경고 메시지를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은 고객의 소비 성향 분석 데이터베이스를 이용하여 고객의 유형별 물품 구입 형태 정보를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통하여 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은 고객의 소비 성향 분석 데이터베이스를 이용하여 고객의 유형별 물품 구입 형태를 네트워크를 통하여 상기 사용자에게 전자 메일 또는 파일로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 다차원 정보 분석 서버에서 수행되는 관계형 데이터베이스를 이용한 다차원 정보 분석 서비스 방법에 있어서, 사용자 브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 상기 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계와, 상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계와, 상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리 문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리 문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 포함하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 상기 방법에 상응하는 시스템 및 이러한 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록되어 있는 기록 매체가 제공된다.
상기 추출 결과 데이터는 상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태, 또는 그래픽 챠트(chart) 형태 등을 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추출 결과 데이터는 상기 사용자 브라우저에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태, 또는 그래픽 챠트(chart) 형태 등을 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 다차원 정보 분석 서버에서 수행되는 관계형 데이터베이스를 이용한 다차원 정보 분석 서비스 방법에 있어서, 사용자 브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 상기 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계와, 상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계와, 상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리 문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리 문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 포함하되, 상기 다차원 정보 분석 서버와 연동하여 상기 다차원 정보 분석 서비스를 수행하는 상기 사용자 브라우저에서는 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해 분석 대상 요소를 제공받는 단계와, 상기 분석 대상 요소를 디스플레이하는 단계와, 상기 분석 대상 요소 중에서 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계와, 상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query) 문을 생성하는 단계와, 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소 및 쿼리문을 상기 다차원 정보 분석 서버로 전송하는 단계, 그리고 상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소에 상응하는 출력 데이터를 추출하여 얻어진 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 상기 방법에 상응하는 시스템 및 이러한 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록되어 있는 기록 매체가 제공된다.
상기 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계는 상기 질의 요소를 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식에 의해 소정의 출력 영역으로 할당하는 단계가 될 수 있다.
상기 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식은 D-HTML(Dynamic HTML) 언어를 사용하여 사용자의 마우스 또는 키보드 클릭과 같은 이벤트 처리를 이용하여 프로그램될 수 있다.
상기 추출 결과 데이터는 테이블, 표(tabular) 또는 그래픽 챠트(chart) 형태 등을 포함할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 2a는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 온라인 분석시스템(ROLAP)을 이용한 웹 기반의 다차원 정보 분석 서비스 시스템의 개략적 구성 블록도를 나타낸다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 시스템은 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200), 고객 데이터베이스(120), 판매 데이터베이스(130), 통합 데이터베이스(140), 상기 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에 네트워크로 연결된 단말기를 사용하는 복수의 고객(210-1,...,210-N; 이하 210 이라 한다) 및 복수의 사용자 웹브라우저(110-1,...,110-N; 이하 110 이라 한다)로 구성된다.
도 2a를 참조하면, 본 발명에 따른 웹 기반의 다차원 정보 분석 서버(200)는 네트워크로 연결된 고객(210) 단말기로부터 고객 데이터를 입력받아 고객 데이터베이스(120)를 생성한다. 예를 들어, 도1b에서 설명한 바와 같이, 고객의 지역, 성별 등의 정보를 저장한 고객 마스터 테이블과 제품 정보(지역, 단가 등)를 저장한 제품 마스터 테이블이 고객 데이터베이스(120)에 저장된다.
또한, 웹 기반의 다차원 정보 분석 서버(200)는 고객 데이터베이스(120)를 이용하여 고객이 구입한 제품, 판매 일시를 기록한 판매 데이터베이스(130)를 생성한다.
또한, 웹 기반의 다차원 정보 분석 서버(200)는 웹 인터페이스 화면상에서 실시간으로 웹브라우저 사용자로부터 분석 대상 요소(factor)를 선택받아 실시간으로 관계형 질의(SQL) 문을 생성한다. SQL 문에 대해서는 도 1a에서 이미 설명한 바 있으므로 설명은 생략한다. 웹 기반의 다차원 정보 분석 서버(200)는 생성된SQL 문을 이용하여 통합 데이터베이스(140)로부터 상기 선택된 요소(factor)를 추출 분석한 후, 분석 결과를 네트워크를 통해 실시간으로 사용자에게 전송하여 사용자 인터페이스 화면에 디스플레이한다.
웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서의 동작에 대한 자세한 설명은 도 2b에서 후술한다.
웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서는 네트워크로 연결된 사용자 웹브라우저(220)와 실시간으로 질의 및 분석 결과를 주고받을 수 있으므로 본 발명은 취급하는 데이터 규모가 중간 이하인 중소규모 비즈니스에 잘 활용될 수 있다.
예를 들어, 대도시에 있는 24시간 편의점에서 음료수인 콜라, 사이다에 대해 남녀별 판매량을 분석하여 일정 기간(예를 들어 월별) 동안의 판매액, 수익 등을 알아보고자 하는 경우에 적용될 수 있다. 각 24시간 편의점마다 네트워크로 연결된 단말기를 통해 고객 정보(거주 지역, 성별 등), 제품 정보(판매 지역, 단가 등) 및 판매일시 등의 원시 데이터를 입력받아 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서 고객 데이터베이스(120) 및 판매 데이터베이스(130)를 구축한다. 또한, 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)는 구축된 판매 데이터베이스를 분석 요소(factor)-예를 들어, 지역, 성별, 제품, 기간, 매출액 등-별로 체계적으로 통합시킨 통합 데이터베이스(140)를 구축한다.
고객 데이터베이스(120), 판매 데이터베이스(130) 및 통합 데이터베이스(140)에 대한 설명은 도 1b, 1c 및 1d에서 이미 하였으므로 자세한 설명은 생략한다. 등급 데이터베이스(230) 및 소비성향 데이터베이스(240)에 대한설명은 도 2b에서 상술한다.
도 2b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 관계형 온라인 분석 시스템(ROLAP)을 이용한 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200) 중 쿼리 생성 및 데이터 마이닝 처리부의 구성 블록을 나타낸다.
도 2b를 참조하면, 쿼리 생성 및 데이터 마이닝 처리부는 통합 데이터베이스(140) 및 등급 데이터베이스(230)와 연결된 쿼리 분석 처리부(202), 쿼리 분석 처리부(202)의 출력 결과를 입력받아 다차원 리포트를 생성하는 출력 처리부(204) 및 소비성향 분석 데이터베이스(240)를 이용하여 고객의 소비성향 분석 결과를 생성하는 데이터 마이닝 처리부(206)로 구성된다.
쿼리 분석 처리부(202)는 사용자가 선택한 분석 대상 요소(factor)를 사용자 인터페이스(220)로부터 네트워크를 통해 전송 받고, 통합 데이터베이스(140)로부터 상기 선택된 분석 대상 요소(factor)에 대한 데이터를 추출하기 위한 SQL 문장을 생성한다. SQL 쿼리 문에 대해서는 이미 설명하였으므로 설명을 생략한다. 쿼리 분석 처리부(202)는 생성된 SQL 문을 이용하여 통합 데이터베이스(140)로부터 상기 선택된 분석 대상 요소(factor)에 대한 데이터를 추출하여 출력 처리부(204)로 추출 결과를 넘겨준다.
또한, 쿼리 분석 처리부(202)는 사용자의 사용 등급에 따라 사용자가 선택할 수 있는 분석 대상 요소(factor)에 제한을 가할 수 있다. 사용 등급이란 중소규모 사업체라도 일반 사원과 사업 운영자에 등급을 달리하여 특정 요소(factor)-예를 들면 수익 등-는 일반 사원에게 선택할 수 없도록 제한하기 위한 것이다.
등급 데이터베이스(230)에는 복수의 사용자에 대해 각각 사용자 식별자-예를 들어, 사용자 아이디, 비밀 번호 등-와 사용자 사용 등급이 저장되어 있다.
즉, 쿼리 분석 처리부(202)는 사용자의 등급을 저장하고 있는 등급 데이터베이스(230)로부터 사용자의 사용 등급을 읽어들여 사용자가 지정한 요소(factor)가 선택이 허용되는 것인지 여부를 판단한다. 판단 결과, 허용되는 경우에만 상기 선택된 요소(factor)를 통합 데이터베이스(140)로부터 추출하기 위한 SQL 문을 생성한다.
데이터 마이닝 처리부(206)는 통합 데이터베이스(140)를 참조하여 특정 고객의 현재까지의 누적된 제품 구입 기록을 검색하여 고객의 지역, 성별, 연령, 취미, 직업 등의 고객 정보와 제품 구입 패턴간의 관계를 분석한다. 이때, 상기 고객 정보와 제품 구입 패턴간의 관계 분석은 이미 널리 알려진 휴리스틱(heuristic) 알고리즘을 이용하여 수행함으로써 신경망 알고리즘을 이용할 경우 분석 시간이 오래 걸리는 문제를 해결 할 수 있다.
또한, 데이터 마이닝 처리부(206)는 그 분석 결과를 고객의 소비성향 분석 데이터베이스(240)에 저장한다. 상기 소비성향 분석 결과는 출력 처리부를 통해 사용자 인터페이스(220)로 제공된다.
출력 처리부(204)는 리포트 엔진을 이용하여 상기 추출 결과를 사용자가 원하는 출력 형태로 재구성하여 다차원 리포트(이하 '분석 결과'라 한다)를 생성하고, 다차원 리포트를 네트워크를 통해 사용자 인터페이스(220)로 전송한다. 다차원 리포트 형태는 표(tabular), 테이블 또는 그래픽 챠트 형태로 작성된다. 그러나, 다차원 리포트 형태는 이에 한정되는 것이 아니고, 상기 추출 결과를 사용자에게 재구성하여 보여 주기 위한 목적을 위한 것인 한 상기 형태에 한정되지 않고 다양한 형태로 작성될 수 있음은 물론이다.
상기 분석 결과는 실시간으로 사용자 인터페이스로 전송되며, 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서 따로 데이터베이스화되어 저장될 필요는 없다. 이점이 기존의 클라이언트/서버 기반의 다차원 정보 분석 서버(200)와 다른 점으로, 서버의 부하를 줄일 수 있도록 해준다. 다만, 실시간으로 즉시 사용자가 원하는 분석 결과를 웹 화면상으로 제공하여 사용자가 이를 개별적으로 저장하여 이용하는 것은 가능함은 물론이다.
또한, 출력 처리부(204)는 상기 소비성향 분석 결과를 데이터 마이닝 처리부(206)로부터 입력받아 사용자 인터페이스(220)로 전송할 수 있고, 추천 상품 정보도 사용자 인터페이스(220)로 전송할 수 있다.
또한, 출력 처리부(204)는 상기 소비성향 분석 결과를 이용하여 추천 상품 정보를 사용자에게 전자 메일로 전송할 수 있다.
예를 들어, A 지역의 30대 여자 고객이 피자를 사면 동시에 콜라를 구입한다는 소비 성향 분석 결과가 나온 경우, 피자를 구입한 B 지역의 다른 30대 주부에게 콜라를 구입할 것을 추천하는 전자 메일을 보내거나 웹 화면상으로 추천하는 내용을 전송할 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 웹 상에서 실시간으로 사용자에게 다차원 정보 분석 결과를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 먼저 사용자가 사용자 인터페이스 화면에서 복수의 분석 대상 요소(factor) 중 적어도 하나의 질의 요소를 선택하고(이와 같이 사용자가 선택한 분석 대상 요소를 질의 요소라고 정의한다), 사용자 웹브라우저로부터 선택된 질의 요소를 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서 네트워크를 통해 제공받는다(단계 301).
여기서, 사용자 인터페이스는 TCP/IP와 같은 인터넷 프로토콜을 사용하는 웹브라우저 또는 무선 인터넷 프로토콜을 사용하는 전용 브라우저에 의해 사용자에게 제공되는 것으로, 웹 화면 등을 통하여 사용자와 입출력을 주고받을 수 있는 프로그램 모듈로 정의한다. 또한, 사용자 인터페이스 화면이란 사용자 인터페이스가 제공하는 사용자와의 입출력을 위한 화면으로 정의한다.
웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)에서 통합 데이터베이스(230)를 검색하여 상기 질의 요소(factor)에 상응하는 데이터가 있는지 판단한다(단계 303). 상기 판단 결과, 상응하는 데이터가 있는 경우에는 질의 요소(factor)에 상응하는 SQL 문을 생성한다(단계 305). 여기서, SQL 문은 다차원 정보 분석 서버(200)에서 생성할 수도 있지만, 사용자 웹브라우저에서 D-HTML을 이용하여 사용자 웹브라우저에서 생성 할 수도 있다. SQL 문의 생성 방법은 도 4a에서 후술한다.
상기 생성된 SQL 문을 이용하여 출력 데이터를 생성하고(단계 307), 상기 출력 데이터를 사용자가 원하는 소정 형태(표, 테이블, 그래픽 챠트 등)로 재구성하여 웹 화면으로 출력한다(단계 309). 여기서, 출력 데이터를 소정 형태로 변환하는 것은 다차원 정보 분석 서버(200)에서 수행할 수도 있지만, 사용자 브라우저에서 수행할 수도 있다.
도 4a는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 웹 상에서 사용자로부터 분석 대상 요소(factor)를 선택받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 나타낸다.
도 4a를 참조하면, 먼저, 사용자는 웹브라우저를 실행시켜 웹 기반 다차원 정보 분석 서버(200)가 제공하는 웹사이트로 접속한다.
사용자는 상기 웹사이트에서 다차원 정보 분석 서비스를 선택하고, 요소 테이블(선택 영역이라고도 한다)(400, 410)에서 분석 대상 요소(factor)를 선택하여 드래그(drag)하여 제1 출력 영역(430), 제2 출력 영역(432) 및 제3 출력 영역(434)으로 드롭(drop)한다. 여기서는 요소 테이블(400)로부터 지역을 선택하여 제1 출력 영역에 드래그 앤 드롭하고, 기간을 선택하여 제2 출력 영역에 드래그 앤 드롭한다. 그리고, 요소 테이블(410)로부터 매출액을 선택하여 제3 출력 영역으로 드래그 앤 드롭한다.
제1 출력 영역(430)은 도 4a에서 표 형태의 출력 영역 중 열(column) 영역을 나타내며, 제2 출력 영역(432)은 행(low) 영역을 나타낸다.
요소 테이블(400)로부터 복수의 요소들(factors)을 선택하여 상기 제1 및 제2 출력 영역에 드래그 앤 드롭하여 알고자 하는 항목(예를 들어 지역, 성별 등)을 다층 구조로 하여 분석 결과를 표시할 수 있다(도 4b 참조). 요소 테이블(410)로부터 하나의 요소(factor)를 선택하여 제3 출력 영역(434)에 드래그 앤 드롭하여 알고자 하는 결과 값(예를 들어 매출액 또는 수익 등)을 표시하도록 할 수 있다.
상기 웹 브라우저 상에서 드래그 앤 드롭 방식에 의해 다차원 분석 서비스를수행하는 것은 D-HTML을 이용하여 작성된다.
예를 들어, 사용자가 분석 대상 요소들 중에서 제품(id = product)을 클릭하여 선택하고 드래그 앤 드롭하는 과정을 D-HTML로 다음과 같이 표현할 수 있다.
Onmousedown
mouseMoveActive = 1;
; 마우스 왼쪽 버튼이 눌려진 경우 처리
if id = product then
m_SQL = SELECT 제품 from 통합 table
; 제품(id = product)이 선택된 경우 해당 SQL 쿼리문을 변수에 할당함, SQL 문을 생성하기 위한 부분임.
Onmousemove(x,y)
; 마우스가 움직일 때의 처리
if id = product and mouseMoveActive = 1
; 제품(id = product)이 선택되고 마우스 왼쪽 버튼이 눌려진 경우의 처리
product.x = x
product.y = y
; product 개체 이동
else if id = product and Onmouseup
; 제품(id = product)이 선택되고 마우스 왼쪽 버튼이 해제된 경우의 처리
mouseMoveActive = 0;
; product 개체 이동 멈춤 처리
m_SQL 문에 의해 추출 및 분석 실행
end if 상품 개체 숨기기;
D-HTML은 기존의 HTML이 정적이며 웹 페이지의 구성 요소를 자유롭게 배치할 수 없었던 점을 개선해 동적인 웹 페이지를 만들 수 있도록 한 것이다. D-HTML을 이용하여 드래그 앤 드롭 방식으로 분석 대상 요소(factor)를 선택하는 동작을 구현함으로써, 상기 선택 동작이 서버가 아닌 웹브라우저에서 실행되도록 하여 서버의 부하 부담이 적고 이벤트에 즉각적인 반응이 가능한 효과가 있다.
상기 D-HTML을 이용한 드래그 앤 드롭 방식의 다차원 분석 서비스 방법은 서버와 관계된 기술이 아닌 웹브라우저에서 실행되는 것이므로 서버의 부담이 적고 이벤트에 즉각적인 반응이 가능한 장점이 있다.
도 4b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 도 4a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 테이블로 나타낸 도면이다.
도 4b를 참조하면, 제1 출력 영역(430)에 지역을 드래그 앤 드롭하고, 제2 출력 영역에 기간을 드래그 앤 드롭한 결과 나타난 다차원 정보 분석 결과가 지역별(A, C), 기간별(1월 내지 12월)로 매출액에 대해 표시되어 있다.
도 4c는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 도 4a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 그래픽 챠트로 나타낸 도면이다.
도 4c를 참조하면, 도 4b의 분석 결과가 횡축을 기간으로, 종축을 매출액으로 하여 지역별로 막대 그래프의 영역 내부 색깔을 달리하여 그래픽 챠트로 표시된다.
도 5a는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 웹 상에서 사용자로부터 분석 대상 요소(factor)를 선택받기 위한 사용자 인터페이스 화면을 나타낸다.
도 5a를 참조하면, 도 5a는 사용자가 선택 영역 즉, 요소 테이블(500)로부터 지역 및 제품 요소들(factors)을 선택하고, 요소 테이블(510)로부터 매출액 요소를 선택한 경우를 나타낸 것이다. 상세한 설명은 도 4a에서 하였으므로 여기서는 설명을 생략한다.
도 5b는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 도 5a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 테이블로 나타낸 것이다.
도 5b를 참조하면, 출력 테이블의 행에 제품을 상위 항목으로 하고, 기간을 하위 항목으로 하여 제품별, 기간별로 분석 결과를 계층적으로 표시할 수 있다.
도 5c는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 도 5a에서 선택된 분석 대상 요소(factor)를 이용한 분석 결과를 그래픽 챠트로 나타낸 것이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법 및 시스템은 대규모 비즈니스가 아닌 중소규모 비즈니스에 적용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 중소규모 사업자들에게 고객의 데이터를 분석한 결과를 중소규모 사업자들이 원하는 다양한 형태로 실시간으로 인터넷 상으로 제공함으로써 중소규모 기업 경영에 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 주로 인터넷을 기반으로 전자 상거래를 하는 경우 각 고객 데이터베이스를 수집하여 데이터베이스화하고, 이를 실시간으로 분석하여 분석 결과를 웹 상에 제공함으로써 고객이 분석 결과를 자유롭게 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 종래의 클라이언트 서버형 OLAP에 비해 일반적인 인터넷 전용 웹브라우저가 동작 가능한 데스크탑 PC나 노트북 PC만으로도 다차원 정보 분석 결과를 제공받을 수 있도록 함으로써, 사용자 측에서는 고가의 클라이언트 서버형 OLAP 툴을 구입할 필요가 없으므로 클라이언트 부분의 소프트웨어 설치비를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 종래 통합 데이터베이스 및 분석 결과를 미리 작성하여 데이터베이스화함으로써 다차원 정보 분석 서버의 부하가 컸던 점을 개선하여 실시간 처리로 다차원 정보 분석 서버의 부하를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 D-HTML을 이용하여 드래그 앤 드롭 방식으로 분석 대상 요소(factor)를 선택하는 동작을 구현함으로써, 상기 선택 동작이 서버가 아닌 웹브라우저에서 실행되도록 하여 서버의 부하 부담이 적고 이벤트에 즉각적인 반응이 가능한 효과가 있다.

Claims (23)

  1. 네트워크를 통해 다차원 정보 분석 서버와 사용자 장치가 연결되어 있는 상태에서, 상기 다차원 정보 분석 서버가 관계형 데이터베이스를 이용하여 다차원 정보 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 다차원 정보 분석 서버는
    상기 사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor)를 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query)문을 생성하는 단계;
    상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 웹브라우저로 제공하는 단계
    를 실행하고,
    상기 웹브라우저는
    다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해 분석 대상 요소를 제공받는 단계;
    상기 분석 대상 요소를 디스플레이하는 단계;
    상기 분석 대상 요소 중에서 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계;
    상기 출력 영역에 할당된 질의 요소를 상기 다차원 정보 분석 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소에 상응하는 출력 데이터를 추출하여 얻어진 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계
    를 실행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계는
    상기 질의 요소를 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식에 의해 소정의 출력 영역으로 할당하는 단계
    인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식은
    D-HTML(Dynamic HTML) 언어를 사용하여 사용자의 마우스 또는 키보드 클릭과 같은 이벤트 함수 처리를 이용하여 프로그램되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계는
    유선 인터넷 프로토콜을 사용하는 웹브라우저 또는 무선 인터넷 프로토콜을 사용하는 브라우저에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면으로 디스플레이하는 것
    을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  5. 네트워크를 통해 다차원 정보 분석 서버와 사용자 장치가 연결되어 있는 상태에서, 상기 다차원 정보 분석 서버가 관계형 데이터베이스를 이용하여 다차원 정보 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor)를 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query)문을 생성하는 단계;
    상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 장치에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 웹브라우저로 제공하는 단계
    를 포함하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query) 문을 생성하는 단계는
    상기 수신된 질의 요소를 상기 통합 데이터베이스로부터 추출하기 위한 SQL 문을 생성하는 단계
    인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자브라우저로 제공하는 단계는
    유선 인터넷 프로토콜을 사용하는 웹브라우저 또는 무선 인터넷 프로토콜을 사용하는 브라우저에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면으로 디스플레이하기 위해 사용자 브라우저로 제공하는 단계인 것
    을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 네트워크는
    유선 인터넷, LAN 및 WAN 중 적어도 하나를 포함하는 유선 네트워크인 것
    을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 네트워크는
    핸드헬드 디바이스 트랜스포트 프로토콜(HDPT; Handheld Device Transport Protocol) 및 왑 프로토콜(WAP; Wireless Application Protocol) 중 적어도 하나를 포함하는 사용하는 무선 네트워크인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터는
    상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태 및 그래픽 챠트(chart) 형태 중 적어도 하나를 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터는
    상기 사용자 브라우저에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태 및 그래픽 챠트(chart) 형태 중 적어도 하나를 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  12. 제5항에 있어서,
    상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은
    상기 판단 결과, 상응하는 요소가 없는 경우에는
    사용자 브라우저로 경고 메시지를 전송하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  13. 제5항에 있어서,
    상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은
    고객의 소비 성향 분석 데이터베이스를 이용하여 고객의 유형별 물품 구입 형태 정보를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통하여 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  14. 제5항에 있어서,
    상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법은
    고객의 소비 성향 분석 데이터베이스를 이용하여 고객의 유형별 물품 구입 형태를 네트워크를 통하여 상기 사용자에게 전자 메일 또는 파일로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  15. 네트워크를 통해 다차원 정보 분석 서버와 사용자 장치가 연결되어 있는 상태에서, 상기 다차원 정보 분석 서버가 관계형 데이터베이스를 이용하여 다차원 정보 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 상의 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 장치에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 웹브라우저로 제공하는 단계
    를 포함하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터는
    상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태 및 그래픽 챠트(chart) 형태 중 적어도 하나를 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터는
    상기 사용자 브라우저에서 상기 추출된 출력 데이터를 테이블 형태, 표(tabular) 형태 및 그래픽 챠트(chart) 형태 중 적어도 하나를 포함하는 소정의 출력 형식으로 변환하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  18. 네트워크를 통해 다차원 정보 분석 서버와 사용자 장치가 연결되어 있는 상태에서, 상기 다차원 정보 분석 서버가 관계형 데이터베이스를 이용하여 다차원 정보 분석 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 다차원 정보 분석 서버는
    상기 사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 상기 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 출력하는 단계; 및
    상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 장치에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 웹브라우저로 제공하는 단계
    를 실행하고,
    상기 웹브라우저는
    상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해 분석 대상 요소를 제공받는 단계;
    상기 분석 대상 요소를 디스플레이하는 단계;
    상기 분석 대상 요소 중에서 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계;
    상기 수신된 질의 요소에 상응하는 쿼리(query)문을 생성하는 단계;
    상기 출력 영역에 할당된 질의 요소 및 쿼리문을 상기 다차원 정보 분석 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 다차원 정보 분석 서버에서 상기 출력 영역에 할당된 질의 요소에 상응하는 출력 데이터를 추출하여 얻어진 추출 결과 데이터를 상기 다차원 정보 분석 서버로부터 네트워크를 통해서 수신하여 디스플레이하는 단계
    를 실행하는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 사용자의 선택에 따른 적어도 하나의 질의 요소를 사용자 인터페이스 화면상의 소정의 출력 영역에 할당하는 단계는
    상기 질의 요소를 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식에 의해 소정의 출력 영역으로 할당하는 단계
    인 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 드래그 앤드 드롭(Drag and Drop) 방식은
    D-HTML(Dynamic HTML) 언어를 사용하여 사용자의 마우스 또는 키보드 클릭과 같은 이벤트 처리를 이용하여 프로그램되는 것을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 추출 결과 데이터는
    테이블, 표(tabular) 및 그래픽 챠트(chart) 형태 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법.
  22. 프로그램이 저장되어 있는 메모리;
    상기 메모리에 결합되어 상기 프로그램을 실행하는 프로세서
    를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 프로그램에 의해
    ⅰ) 사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계, ⅱ) 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계, ⅲ) 상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계, ⅳ) 상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 단말기에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 사용자 브라우저로 제공하는 단계를 실행하는 웹 기반 다차원 정보 분석 서비스 시스템.
  23. 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 기록 매체에 있어서, 상기 네트워크 기반 다차원 정보 분석 서비스 방법이,
    사용자 장치에 구비된 웹브라우저로부터 질의 요소(factor) 및 상기 질의 요소에 상응하는 쿼리문을 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 다차원 정보 분석 서버의 통합 데이터베이스를 검색하여 상기 질의 요소에 상응하는 분석 대상 요소가 있는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과, 상응하는 분석 대상 요소가 있는 경우에는 상기 쿼리문을 이용하여 상기 통합 데이터베이스로부터 상기 쿼리문에 상응하는 출력 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출 결과 데이터를 상기 사용자 장치에 디스플레이하기 위해 네트워크를 통해서 상기 웹브라우저로 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
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