KR101098181B1

KR101098181B1 - N-차원 원시 olap 큐브 내의 데이터를 분석하기 위한 방법 및 시스템과, n-차원 원시 olap 큐브에 의한 실행을 위해 (n+q)-차원 주문형 질의를 n-차원 질의로 변환하기 위한 방법

Info

Publication number: KR101098181B1
Application number: KR1020067013355A
Authority: KR
Inventors: 윌리암 러셀 4세 휘트니
Original assignee: 마이크로소프트 코포레이션
Priority date: 2003-12-02
Filing date: 2004-12-02
Publication date: 2011-12-27
Also published as: CN101036140A; JP2007513428A; EP1700095A2; WO2005057164A2; US20050120018A1; JP4602349B2; CN100573511C; EP1700095B1; KR20070018811A; EP1700095A4; US7219093B2; WO2005057164A3

Abstract

(N+Q) 차원들의 데이터는 (N+Q)-차원 주문형 질의를 제출하고 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 원시 OLAP 큐브(12)에 제출하기 위해 N-차원 질의로 변환함으로써 N-차원 원시 OLAP 큐브(12)에서 분석될 수 있다. N-차원 질의의 N-차원 결과가 제공되고 (N+Q)-차원 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환된다. (N+Q)-차원 결과가 (N+Q)-차원 주문형 질의에 대한 응답으로서 제공된다.

차원 주문형 질의, 원시 OLAP 큐브, 차원 결과, 데이터 분석, 분석 시스템

Description

N-차원 원시 OLAP 큐브 내의 데이터를 분석하기 위한 방법 및 시스템과, N-차원 원시 OLAP 큐브에 의한 실행을 위해 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 질의로 변환하기 위한 방법{A method and a system for analyzing data in an N-dimensional native OLAP cube, and a method for converting an (N+Q)-dimensional custom query into an N-dimensional query for execution by an N-dimensional native OLAP cube}

본 발명은 온라인 분석 처리(on-line analytical processing; OLAP) 구조들에 관한 것으로, 특히, 다른 사용자들에 대한 구조의 실제 정의에 영향을 미치지 않는 개인화된 방식으로 구조의 정의를 사용자가 변경하는 것을 허용하는 OLAP 구조에서 주문형 계층들을 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 또한, N-차원 원시 OLAP 큐브 내의 데이터를 분석하기 위한 방법 및 시스템과, N-차원 원시 OLAP 큐브에 의한 실행을 위해 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 질의로 변환하기 위한 방법에 관한 것이다.

비즈니스의 수행 및 조작에 관계된 데이터는 비즈니스 매니저들이 전략, 가격 결정(pricing), 매장 구성 등에 관하여 알려진 결정들을 내리기 위하여 필수적이 되었다. 점점 더, 이 데이터는 데이터를 통해 소팅하고 질의의 기준들에 매칭하는 데이터에 기초하여 응답하는 어떤 종류의 질의를 입력함으로써 액세스 가능한, 데이터베이스 포맷으로 저장되어 가고 있다. 데이터베이스는 흔히, 데이터베이스에 저장되는 데이터의 다수의 차원들을 반영하는, OLAP 큐브라고 일컬어진다.

분석자들은 OLAP 큐브에 저장된 데이터를 관리 및 출력(view)하기 위해 다수의 툴들을 이용한다. 이들 툴들 중 하나는 질의 엔진이고, 이는 어떤 기준들을 만족하는 OLAP 큐브의 요소들을 확인하기 위해 비즈니스 분석가로부터의 요청들에 응답하는 데이터 서버로서 작용한다. 이러한 특징에 의해서 분석가들은 데이터에 기초한 비즈니스 수행에 관한 결론을 형성할 목적으로, OLAP 큐브에 저장된 데이터에 관한 어떤 질문들에 대한 응답들을 얻을 수 있다.

질의 특징은 OLAP 큐브의 정의가 통상적으로 정적이다라는 사실에 의해 다소 제한적이며, 이는 큐브 내 다양한 데이터 계층들의 조직적 구조가 분석가에 의해 변경될 수 없음을 의미한다. 결국, 큐브 내 포함된 데이터를 소팅하여 출력하기 위한 옵션은 큐브의 조직에 근거하여 제한된다. 주어진 프로젝트에 대해 특정한 방식으로 데이터를 소팅하고 출력하려는 각 개개인의 분석자들의 요구에 응하여 큐브의 정의를 늘릴려고 한다는 것은 어렵고, 시간 소비적이고 비용이 든다.

분석가들 각자가 이들의 비즈니스 목적들에 맞추어 데이터 처리 및 분석을 수행할 수 있게, 기정의된 OLAP 큐브로부터 주문형 데이터 정의들 혹은 계층들을 생성하는 시스템 및 방법이 이 기술에 필요하다.

발명의 요약

본 발명은 (N+Q)-차원 주문형 질의를 제출하고 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 원시 OLAP 큐브(N-dimensional native OLAP cube)에 제출을 위해 N-차원 질의로 변환함으로써 (N+Q) 차원들의 데이터가 N-차원 원시 OLAP 큐브에서 분석될 수 있게 한다. N-차원 질의의 N-차원 결과가 제공되고 (N+Q)-차원 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환된다. (N+Q)-차원 결과가 (N+Q)-차원 주문형 질의에 대한 응답으로서 제공된다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주문형 계층들을 생성하는 시스템의 일반적인 구조 및 동작을 예시한 도면.

도 2 내지 도 4는 본 발명의 시스템이 채용되는 시나리오들을 예시한 흐름도.

상세한 설명

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주문형 계층들을 생성하는 시스템(10)의 일반적인 구조 및 동작을 예시한 도면이다. 시스템은 원시 OLAP 큐브(12)가 제공되고 다수의 통상적인 계층들/차원들(N-차원 데이터)에 저장된 데이터가 내장된 것으로 가정한다. 원시 OLAP 큐브(12)는 큐브(12) 내 저장된 데이터에 관하여 제출된 질의들을 처리하는 능력을 갖춘 데이터베이스 서버를 또한 포함한다. 시스템(10)은 사용자가 원시 OLAP 큐브(12)에 제출할 질의를 공식화할 수 있게 하며 흔히 데이터의 사용자 분석을 돕는 그래픽적인 혹은 그외 다른 시각형 포맷으로 된, 원시 OLAP 큐브(12)로부터 리턴된 데이터를 사용자가 볼 수 있게 하는 애플리케이션 소프트웨어(14)를 또한 포함한다. 종래의 시스템들에서, 애플리케이션 소프트웨어(14)는 위에 기술한 동작을 위해 원시 OLAP 큐브(12)에 직접 결합된다. 그러나, 시스템(10) 은 애플리케이션 소프트웨어(14)와 원시 OLAP 큐브(12) 간에 논리적으로 결합된 주문형 계층 소프트웨어(15)를 또한 포함한다. 주문형 계층 소프트웨어(16)는 새로운 기능이 애플리케이션 소프트웨어(14)에 탑재될 수 있게 하므로, 사용자들은 질의들을 제출하여 원시 OLAP 큐브(12)의 구조에 정의되어 있지 않은 주문형 계층들/차원들의 데이터에 관계된 결과들을 볼 수 있게 된다.

동작에서, 사용자는 20으로 나타낸 바와 같이 원하는 질의를 입력한다. 질의는 원시 OLAP 큐브(12)에 의해 규정되지 않은 데이터의 차원들에 관계된 것이고, 따라서 질의는 (N+Q)-차원 질의라 칭한다. 주문형 계층 소프트웨어(16)는 원시 OLAP 큐브(12)에 제출하기 위해서, 22로 나타낸 바와 같이 (N+Q)-차원 질의를 N-차원 질의로 변환한다. Q가 제로라면(즉, 사용자가 단순히 N-차원 질의를 제출한다면), 주문형 계층 소프트웨어(16)는 간단히 질의를 원시 OLAP 큐브(12)에 전달한다. 원시 OLAP 큐브(12)는 일상적인 방식으로 N-차원 질의를 처리하고, N-차원 질의 결과를 주문형 계층 소프트웨어(16)에 리턴한다. 주문형 계층 소프트웨어(16)는 24로 나타낸 바와 같이 N-차원 질의 결과를 (N+Q)-차원 질의 결과로 변환한다. 이 결과는 애플리케이션 소프트웨어(14)에 보내지고, 여기서 사용자는 26으로 나타낸 바와 같이 (N+Q)-차원 질의 결과를 뷰잉(viewing)할 수 있다. 사용자에 의한 질의의 입력 및 결과들의 뷰잉은 마치 원시 큐브가 실제로 (N+Q)-차원인 것처럼 수행되고, (N+Q)-차원 질의 및 결과들의 변환은 사용자에겐 없는 것처럼 보인다.

시스템(10)은 (N+Q)-차원 질의들의 제출을 위해 각 사용자가 액세스할 수 있는 주문형 계층들/차원들을 저장하기 위한 주문형 계층 저장부(28)를 또한 포함한 다. 주문형 계층 저장부(28)는 각 사용자가 사용할 수 있는 주문형 계층들의 정의들을 저장하기 위한 저장소로서 작용한다. 일부 실시예들에서, 이들 정의들은 애플리케이션 소프트웨어(14) 및 주문형 계층 소프트웨어(16)의 기능의 일부로서 사용자에 의해 동적으로 늘릴 수 있고 업데이트된다. 또한, 일부 실시예들에서 시스템(10)은 이를테면 사용자 로그인 혹은 또 다른 메커니즘에 의해, 개별 사용자들을 인식하는 능력을 포함할 수 있고, 따라서, 적절한 선호들 및 주문형 계층 조합들(예를 들면, 주문형 계층 저장부(28)에 저장된)이 개인별로 사용자에게 제공될 수 있다.

시스템(10)은 애플리케이션 소프트웨어(14)에 의해 제출된 메타-데이터 요청들에 응답하는 능력을 또한 구비한다. 예를 들면, 분석에 있어 어떤 차원들 또는 멤버들을 사용할 수 있는지를 묻는데 있어 애플리케이션 소프트웨어(14)를 이용한다면, 주문형 계층 소프트웨어(16)는 주문형 (N+Q)-차원 질의에서 N차원 원시 질의로의 변환의 동일 원리를 이용하여, 마치 질의가 (N+Q)-차원인 것처럼 하여 이들 질문들에 답할 수 있다.

도 2 내지 도 4는 본 발명의 시스템이 채용되는 시나리오들을 예시한 흐름도들이다. 3개의 모든 예들은 다음과 같이 정의된 공통 원시 큐브를 갖는 환경에서 설정된다.

<표 1>

원시 계층/차원	레벨들	속성들
회사 계층	전부 >마켓(가구, 식료품, 바이오테크, 석탄,...) >>회사	적시성(1...5)
재무 건전성	전부 >건전성(A+, A++,...) >>회사
측정	측정(ROI)

예 1(도 2)

이 예에서, 도 2의 흐름도에는 사용자가 선택된 마켓들(가구 및 식료품)에 연관된 적시성 데이터를 출력하기 위한 질의를 제출하는 것이 도시되었다. 구체적으로, 질의는 적시성 데이터가 출력 뷰의 행들(포그라운드 축)에, 마켓별로 그룹으로 분류되어 이들 행들 상(동일 포그라운드 축)에 보여지게 특정한다.

도 2의 단계 30에 나타낸 바와 같이, 사용자에 의해 제출된 주문형 질의는, View[Market=Furniture, Grocery] on rows, [Timeliness=1.. 5] on rows과 같이 표현될 수 있다. 선택된 원시 회사 계층의 멤버들은 가구 및 식료품이고, 이들 멤버들은 이들 자신들이 리프(leaf)-레벨 멤버들이 아니라 리프-레벨 멤버 그룹들(회사들)이다. 주문형 계층은 적시성이며, 이는 원래 정의된 원시 큐브에서의 계층이 아니라, 속성이다. 주문형 계층 소프트웨어는 이 질의를 원시 질의로 변환하고, 계산된 멤버들은 원시 계층에 행 축(행들 상에)에 놓여진다. 또한, 주문형 적시성 계층은 종래 기술의 시스템들에서 질의에 응답하여 제공되는 단순히 렌더링된 계산된 멤버와는 달리, 더욱 드릴(drill)되는 능력을 갖고 있다. 결국, 질의를 제출하는 사용자는 다음과 같은 포맷을 갖는 큐브를 출력할 것이며(원시 큐브 정의 자신은 변경되지 않은 그대로이긴 하나), 여기서 큐브의 새로운 차원은 이태릭체로 나타내 었다.

<표 2>

계층/차원	레벨들	속성들
회사 계층	전부 >마켓(가구,식료품,바이오테크,석탄..) >>회사	적시성(1...5)
재무 건전성	전부 >건전성(A+, A++, ...) >회사
적시성	전부 >적시성(1...5) >>회사
측정	측정(ROI)

사용자에 의해 제출된 질의에 응답하기 위해서, 주문형 계층 소프트웨어는, 도 2의 단계 32에 나타낸 바와 같이, 복수 단계 프로세스를 사용해서 주문형 질의를 원시 질의로 변환한다. 구체적으로, 주어진 예에 있어서, 단계 33에서 멤버 수가 1로 설정되는 것부터 시작하여, 단계 34에서 마켓이 가구(선택된 제 1 마켓)로 설정되고, 단계 36에서 적시성이 1로 설정되는(제 1 적시성 값) 프로세스가 개시된다. 주어진 멤버 수에 대해 계산된 멤버는 단계 38에 나타낸 바와 같이, 선택된 적시성이 선택된 마켓의 후손들인 회사들과 교차되는 회사들을 모아 결정된다. 이 결정은 판단 단계 40과 증분 단계 42에 나타낸 바와 같이, 매 결정마다 멤버 수를 증분시키면서, 모든 적시성 값들(1-5)에 대해 계속된다. 선택된 마켓에 대해 모든 적시성 값들이 일단 고찰되었으면, 판단 단계 44 및 증분 단계 46에 나타낸 바와 같이, 마켓 선택이 증분되고 프로세스는 반복한다. 계산된 모든 멤버들이 결정된 후에, 원시 질의는 주문형 질의에 의해 요청된 포맷으로의 변환을 위해서, 단계 48에 나타낸 바와 같이, 주문형 계층 소프트웨어에 이들 멤버들(1 내지 N)을 리턴한다.

이 예에서 사용자에 의해 제출된 주문형 질의의 결과는 다음과 같다(여기서 비어 있는 셀들은 기준에 대응하는 데이터가 없음을 나타낸다):

<표 3> (ROI)

마켓	적시성
가구	1
	2
	3	4.61%
	4	2.15%
	5	7.05%
식료품	1	-4.36%
	2	-2.18%
	3	-2.32%
	4	-1.10%
	5

예 2(도 3)

이 예에서, 도 3의 흐름도에는 재무 건전성(A+, A++)별로 그룹으로 나눈 선택된 마켓들(바이오테크 및 석탄)에 연관된 적시성 데이터를 출력하기 위한 질의를 제출하는 것이 도시되었다. 구체적으로, 질의는 적시성 데이터가 출력 뷰의 행들(포그라운드 축)에, 열들(다른 포그라운드 축)에는 마켓별로 그룹으로 분류되고, 또한 이들 행들(동일 포그라운드 축) 상에 재무 건전성별로 그룹으로 나뉘어 보여지게 특정한다.

도 3의 단계 50에 나타낸 바와 같이, 사용자에 의해 제출된 주문형 질의는, View[Market=Biotech, Coal] on columns, [Timeliness=1.. 5] on rows, grouped by [Financial Strength=A++, A+] on rows과 같이 표현될 수 있다. 주문형 계층 소프 트웨어는 이 질의를 원시 질의로 변환한다. 이 시나리오에서, 계산된 멤버가 각 행마다 생성된다. 각 멤버에 대한 공식은 재무 건전성 선택과 적시성 선택 둘 다에 대한 논리(logic)를 포함할 것이다. 주문형 계층이 재무 건전성 계층과 동일한 축 상에 있기 때문에, 이들 멤버들은 재무 건전성 계층에 있도록 정의된다. 결국, 질의를 제출한 사용자는 다음과 같은 포맷을 갖는 큐브를 출력할 것이다(원시 큐브 정의 자신은 변경되지 않은 그대로이긴 하나).

<표 4>

계층/차원	레벨들	속성들
회사 계층	전부 >마켓(가구,식료품,바이오테크,석탄...) >>회사	적시성(1..5)
재무 건전성	전부 >건전성(A+,A++,...) >>회사
적시성	전부 >적시성(1...5) >>회사
측정	측정(ROI)

사용자에 의해 제출된 질의에 응답하기 위해서, 주문형 계층 소프트웨어는, 도 3의 단계 52에 나타낸 바와 같이, 주문형 질의를 원시 질의로 변환한다. 구체적으로, 주어진 예에 있어서, 단계 53에서 멤버 수가 1로 설정되는 것부터 시작하여, 단계 55에서 재무 건전성을 A++(제1 선택된 값)으로 설정되고, 단계 56에서 적시성이 1로 설정되는(제1 적시성 값) 프로세스가 개시된다. 각 멤버 수는 원시 OLAP 서버에 의해 계산될 행을 확인한다. 주어진 멤버 수에 대해 계산된 멤버는 단계 58에 나타낸 바와 같이, 선택된 적시성이 각각의 선택된 마켓의 후손들인 회사들과 교차 되는 회사들과 연결되는 선택된 재무 건전성을 가진 회사들을 모아 결정된다. 이 결정은 판단 단계 60과 증분 단계 62에 나타낸 바와 같이, 매 결정마다 멤버 수를 증분시키면서, 모든 적시성 값들(1-5)에 대해 계속된다. 각각의 선택된 마켓에서 선택된 재무 건전성에 대한 모든 적시성 값들이 일단 고찰되었으면, 판단 단계 64 및 증분 단계 66에 나타낸 바와 같이, 재무 건전성 선택이 증분되고 프로세스는 모든 선택된 적시성 값들에 대해 다시 반복한다. 마지막으로, 각각의 마켓에서 모든 선택된 재무 건전성에 대해, 계산된 멤버들이 결정되었으면, 원시 질의는 주문형 질의에 의해 요청된 포맷으로의 변환을 위해서, 주문형 계층 소프트웨어에 이들 멤버들(1 내지 N)을 리턴한다. 계산된 멤버를 평가하기 위해 실행된 공식은 테이블의 각각의 개개의 셀을 위한 데이터가 아니라 행 헤더를 나타내기 때문에, 각각의 계산된 멤버는 데이터의 전체 행에 대한 셀 정보를 포함한다.

<표 5> (ROI)

	마켓:	바이오테크	석탄
재무 건전성	적시성
A++	1	2.58%	5.79%
	2	0.35%	2.18%
	3	0.68%	-2.21%
	4	-1.17%	2.82%
	5	7.04%
A+	1	-0.69%	4.25%
	2		-1.26%
	3	0.63%	2.89%
	4	1.35%	5.84%
	5	10.77%

예 3(도 4)

이 예에서, 도 4의 흐름도에는 선택된 마켓들(바이오테크 및 석탄)에 연관된 적시성 데이터를 출력하기 위한 질의를 제출하는 것이 도시되었다. 구체적으로, 질의는 적시성 데이터가 출력 뷰의 행들(포그라운드 축)에, 열들(다른 포그라운드 축)에는 마켓별로 소팅되어 보여지게 특정한다. 그러므로, 주문형 계층(적시성)은 자체가 축 상에 있다.

도 4의 단계 80에 나타낸 바와 같이, 사용자에 의해 제출된 주문형 질의는, View[Market=Biotech, Coal] on columns, [Timeliness=1.. 5] on rows와 같이 표현될 수 있다. 주문형 계층 소프트웨어는 이 질의를 원시 질의로 변환함으로서, 사용자는 다음 포맷을 갖는 큐브를 출력할 것이다(원시 큐브 정의 자신은 변경되지 않은 그대로이긴 하나):

<표 6>

계층/차원	레벨들	속성들/측정들
회사 계층	전부 >마켓(가구,식료품,바이오테크,석탄...) >>회사	적시성(1..5)
재무 건전성	전부 >건전성(A+,A++,...) >>회사
적시성	전부 >적시성(1..5) >>회사
측정	측정(ROI)

이 시나리오에서, 계산된 멤버가 각 행마다 생성된다. 그러나, 주문형 계층의 계산된 멤버들을 놓아 둘 주문형 계층과 동일한 축 상엔 원시 계층은 전혀 없 다. 따라서, 판단 단계 82에 나타낸 바와 같이, 주문형 계층 포그라운드 축으로 이동될 수 있는 백그라운드 축 상에 원시 계층이 존재하는지 여부가 판정되어야 한다. 사용 가능한 이러한 원시 계층이 없다면, 단계 84에 나타낸 바와 같이, 주문형 계층이 주재하는(이 예에서는 행들) 축으로 백그라운드 축으로부터 이동된다. 예를 들면, 주어진 예에서, 재무 건전성 계층은 주문형 계층의 계산된 멤버들을 놓아둘 구조를 제공할 목적만으로, 그의 모든 멤버만이 선택되어, 행들로 옮겨진다. 이 예에서는 재무 건전성 차원의 모든 멤버가 백그라운드 축 상에 선택되었기 때문에(즉, 주문형 질의에 재무 건전성 기준이 전혀 특정되지 않았기 때문에), 모든 멤버가 선택된다. 일단 이러한 이동이 행해지면, 원시 질의를 생성하는 프로세스는 도 4에서 단계 86으로 나타낸 바와 같이, 도 3에 관하여 위에 기술한 바와 동일하다. 특별한 변환이 행해지지 않았다면, 결과적인 주문형 질의 응답은 다음과 같게 될 것이다:

<표 7> (ROI)

	마켓:	바이오테크	석탄
재무 건전성	적시성
모두	1	1.28%	5.33%
	2	0.35%	0.72%
	3	0.65%	0.76%
	4	0.24%	4.20%
	5	8.38%

일단 위의 결과가 얻어지면, 주문형 계층 소프트웨어는 행 선택들로부터 재무 건전성 계층의 모든 멤버를 제거하기 위해서 추가의 단계를 수행하고, 그럼으로써 재무 건전성 계층을 포그라운드 축(여기서는 행들)에서 다시 백그라운드로 효과 적으로 이동시키게 된다. 이것은 도 5에 단계 88에 나타내었다. 이에 따라, 주문형 질의의 최종 결과는 다음과 같다:

<표 8> (ROI)

마켓:	바이오테크	석탄
적시성
1	1.28%	5.33%
2	0.35%	0.72%
3	0.65%	0.76%
4	0.24%	4.20%
5	8.38%

주문형 계층 축으로 이동시킬 다른 원시 계층이 없다면(즉, 주어진 예에서, 재무 건전성 계층이 없다면), 제2 방법이 사용된다. 이 대안적 방법에서, 주문형 계층 및 선택된 원시 계층(이 예에서, 마켓별로 그룹으로 분류된 회사들)은 단계 90으로 나타낸 바와 같이, 그들의 교차 결합한 선택들과 함께 동일한 축 상에 놓여진다(즉, 선택된 멤버들의 모든 조합들이 리스트된다). 그러므로, 원시 질의는 주문형 질의보다 축을 하나 덜 갖는다. 일단 이 단계가 취해지면, 주문형 계층(적시성) 및 원시 계층(회사 계층)이 동일 축 상에 있기 때문에, 도 2에 관하여 앞에서 기술한 바와 같이 주문형 질의에서 원시 질의로의 변환이 선행된다(단계 32에서 시작한다). 이것은 도 4에 단계 92로서 나타내었다. 이 질의는 다음의 결과로 된다.

<표 9> (ROI)

바이오테크					석탄
1	2	3	4	5	1	2	3	4	5
1.28%	0.35%	0.65%	0.24%	8.38%	5.33%	0.72%	0.76%	4.20%

일단 질의의 실행이 완료되면, 결과는 단계 94로 나타낸 바와 같이, 별도의 축(이 예에서는, 행들)을 포함하게 주문형 계층 소프트웨어에 의해 변환되고, 따라서, 결과는 정확히 위의 표 9처럼 보이게 된다. 이러한 변환은 원시 질의 결과의 각 셀이 주문형 질의의 한 셀과의 1 대 1 매핑 관계를 갖기 때문에, 특별히 어렵지 않다. 두 질의들은 동일 수의 셀들에 동일 결과들을 리턴하며, 유일한 차이는 주문형 계층 소프트웨어에 의해 조작될 수 있는 셀들의 조직에 있다.

위에 기술한 예들은 원시 OLAP 큐브에서 계층으로서 정의되지 않은 데이터의 새로운 차원을 주문형 계층으로서 평가하는 본 발명의 능력을 예시한다. 주문형 계층은 예를 들면 원시 계층의 멤버들의 속성들, 원시 계층에 멤버들의 그룹들, 혹은 원시 계층의 멤버들에 연관된 측정을 포함하여, 원시 OLAP 큐브에 저장되는 임의의 데이터에 기초할 수 있다. 주문형 계층의 멤버들은 원시 OLAP 큐브로부터의 메타-데이터를 이용하는 임의의 공식에 기초할 수도 있다. 주문형 계층에 연관된 모든 질의들을 원시 OLAP 서버에 의해 실행되는 원시 질의들로 변환하는 주문형 계층 소프트웨어의 능력에 기인해서, 더욱 드릴되는 능력에 의해 주문형 계층이 생성된다. 하나 이상의 주문형 계층 정의들이 추후 사용을 위해 저장될 수 있다. 결국, 분석가들은 전체 큐브 유지 시스템들 및 원시 OLAP 큐브 정의를 수정하는 업무를 가진 직원에 부담을 주지 않고 그들의 분석에 관계된 목적을 위해서 데이터의 주문형화된 뷰들 및 구조들을 생성하는 능력을 갖는다.

본 발명이 바람직한 실시예들을 참조로 기술되었지만, 당업자들은 본 발명의 정신 및 범위 내에서 형태 및 상세를 변경할 수 있음을 알 것이다.

Claims

컴퓨팅 디바이스(computing device) 내의 소프트웨어 프로그램에 의해 적어도 부분적으로 실행되는, N-차원 원시 OLAP 큐브(N-dimensional native OLAP cube) 내의 데이터를 분석하기 위한 방법에 있어서:

(N+Q)-차원 주문형 질의(custom query)를 주문형 계층 소프트웨어에 제출하는 단계로서, N 및 Q는 모두 0보다 큰 양수들인, 상기 제출 단계;

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의를 상기 N-차원 원시 OLAP 큐브에 제출하기 위해 N-차원 질의로 변환하는 단계;

상기 N-차원 질의의 N-차원 결과를 상기 주문형 계층 소프트웨어에 제공하는 단계;

상기 N-차원 질의의 상기 N-차원 결과를 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환하는 단계; 및

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 상기 (N+Q)-차원 결과를 애플리케이션 소프트웨어에 제공하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 질의로 변환하고 상기 N-차원 질의의 상기 N-차원 결과를 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환하는 단계는:

상기 N-차원 원시 OLAP 큐브에 규정되어 있지 않은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 차원들에 대응하는 적어도 하나의 주문형 계층을 규정하는 단계로서, 상기 주문형 계층은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의 내에 특정된 축을 갖는, 상기 적어도 하나의 주문형 계층을 규정하는 단계;

상기 N-차원 질의의 실행을 위한 공통 질의 축(common query axis)을 식별하는 단계로서, 상기 공통 질의 축은 원시 계층 및 상기 주문형 계층을 포함하는, 상기 공통 질의 축을 식별하는 단계;

상기 공통 질의 축 상의 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의 및 상기 원시 계층의 기준들에 대응하여, 상기 주문형 계층을 나타내는 상기 N-차원 질의 내의 계산된 멤버들을 규정하는 단계; 및

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 따라 상기 계산된 멤버들을 조직화하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 N-차원 질의의 실행을 위해 상기 공통 질의 축을 식별하는 단계는:

상기 공통 질의 축으로서의 식별을 위해서, 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의가 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖는 원시 계층을 특정하는지를 판정하는 단계;

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의가 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖는 원시 계층을 특정하지 않는다면, 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 이동될 수 있는 원시 계층이 존재하는 것으로 판정되었을 때 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 원시 계층을 이동시켜, 상기 공통 질의 축이 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로서 식별되도록 하는 단계; 및

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 이동될 수 있는 원시 계층이 존재하지 않는다면, 서로 교차 결합한 상기 원시 계층 및 상기 주문형 계층을 선택하여, 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖지 않는 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 원시 계층의 축 상에 상기 주문형 계층을 배치하여, 상기 공통 질의 축이 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 상기 원시 계층의 축으로서 식별되도록 하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 3 항에 있어서,

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖지 않는 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 상기 원시 계층의 축으로서의 상기 공통 질의 축의 식별은, 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 따라 상기 계산된 멤버들을 조직화하는 단계가,

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축을 포함하도록 상기 공통 질의 축 상의 상기 원시 계층 및 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 기준들에 대응하는 상기 계산된 멤버들을 변환하는 단계를 포함하게 되는, 데이터 분석 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 원시 OLAP 큐브와는 별도의 메모리에 상기 적어도 하나의 주문형 계층의 규정을 저장하는 단계를 더 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 5 항에 있어서,

개별 사용자를 식별하는 단계; 및

상기 사용자의 식별에 기초하여 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 주문형 계층의 적어도 하나의 선택된 규정을 제공하는 단계를 더 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 기준들은 한 그룹의 원시 계층의 멤버들을 특정하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법.
제 7 항에 있어서,

상기 특정된 그룹의 원시 계층의 멤버들은 공통 속성들을 가짐으로써 특정되는, 데이터 분석 방법.
제 7 항에 있어서,

상기 특정된 그룹의 원시 계층의 멤버들은 특정된 요건들을 충족하는 측정들을 가짐으로써 특정되는, 데이터 분석 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 기준들은 상기 주문형 계층의 멤버들이 충족해야 하는 상기 원시 OLAP 큐브로부터의 메타-데이터에 기초하여 적어도 하나의 공식을 특정하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 방법.
N-차원 원시 OLAP 큐브 내의 데이터를 분석하기 위한 시스템에 있어서:

주문형 질의를 특정하고 상기 주문형 질의의 결과를 조사하는 애플리케이션 소프트웨어로서, 상기 주문형 질의 및 상기 주문형 질의의 결과는 (N+Q) 차원들을 갖고, N 및 Q는 모두 0보다 큰 양수들인, 상기 애플리케이션 소프트웨어; 및

상기 애플리케이션 소프트웨어와 상기 N-차원 원시 OLAP 큐브 사이에 논리적으로 접속된 주문형 계층 소프트웨어로서, 상기 주문형 계층 소프트웨어는,

상기 주문형 질의를 상기 N-차원 원시 OLAP 큐브에 제출하기 위해 N-차원 질의로 변환하고;

상기 N-차원 질의의 N-차원 결과를 제공하고;

상기 N-차원 질의의 상기 N-차원 결과를 상기 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환하게 동작 가능한, 상기 주문형 계층 소프트웨어를 포함하는, 데이터 분석 시스템.
제 11 항에 있어서,

상기 주문형 계층 소프트웨어는 상기 주문형 질의를 N-차원 질의로 변환하고, 상기 N-차원 원시 OLAP 큐브에 규정되어 있지 않은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 차원들에 대응하는 적어도 하나의 주문형 계층을 규정함으로써 상기 N-차원 질의의 상기 N-차원 결과를 상기 주문형 질의의 (N+Q)-차원 결과로 변환하는, 데이터 분석 시스템.
제 12 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 주문형 계층은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 기준들에 대응하는 상기 원시 OLAP 큐브의 원시 계층의 적어도 하나의 멤버를 확인함으로써 결정된 적어도 하나의 계산된 멤버를 포함하는, 데이터 분석 시스템.
제 13 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 주문형 계층의 상기 적어도 하나의 계산된 멤버는 더욱 드릴(drill)될 수 있는, 데이터 분석 시스템.
제 12 항에 있어서,

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 기준들은 공통 속성들을 갖는 원시 계층의 선택된 멤버들, 특정된 요건들을 충족하는 측정들을 갖는 원시 계층의 선택된 멤버들, 및 상기 주문형 질의에 명칭에 의해 확인된 원시 계층의 선택된 멤버들로 구성된 그룹에서 선택되는, 데이터 분석 시스템.
제 12 항에 있어서,

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 기준들은 상기 주문형 계층의 멤버들이 충족해야 하는 상기 원시 OLAP 큐브로부터의 메타-데이터에 기초해서 적어도 하나의 공식을 특정하는 것을 포함하는, 데이터 분석 시스템.
제 12 항에 있어서,

상기 적어도 하나의 주문형 계층의 규정을 저장하기 위해 상기 OLAP 큐브와는 별도의 메모리를 더 포함하는, 데이터 분석 시스템.
제 17 항에 있어서,

상기 애플리케이션 소프트웨어는 사용자의 식별에 기초해서 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 주문형 계층의 적어도 하나의 선택된 규정을 제공하도록 동작 가능한, 데이터 분석 시스템.
컴퓨팅 디바이스 내의 소프트웨어 프로그램에 의해 적어도 부분적으로 실행되는, N-차원 원시 OLAP 큐브에 의한 실행을 위해 (N+Q)-차원 주문형 질의를 N-차원 질의로 변환하기 위한 방법으로서, N 및 Q는 모두 0보다 큰 양수들인, 상기 변환 방법에 있어서:

상기 N-차원 원시 OLAP 큐브에 규정되어 있지 않은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 특정된 차원들에 대응하는 적어도 하나의 주문형 계층을 규정하는 단계로서, 상기 주문형 계층은 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의 내에 특정된 축을 갖는, 상기 적어도 하나의 주문형 계층을 규정하는 단계;

상기 N-차원 질의의 실행을 위한 공통 질의 축을 식별하는 단계로서, 상기 공통 질의 축은 원시 계층 및 상기 주문형 계층을 포함하는, 상기 공통 질의 축 식별 단계;

상기 공통 질의 축 상의 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의 및 상기 원시 계층의 기준들에 대응하여, 상기 주문형 계층을 나타내는 상기 N-차원 질의 내의 계산된 멤버들을 규정하는 단계; 및

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 따라 상기 계산된 멤버들을 조직화하는 단계를 포함하는, 변환 방법.
제 19 항에 있어서,

상기 주문형 계층과 공통의 축을 갖는 상기 원시 계층을 식별하는 단계는:

상기 공통 질의 축으로서의 식별을 위해서, 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의가 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖는 원시 계층을 특정하는지를 판정하는 단계;

상기 (N+Q)-차원 주문형 질의가 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖는 원시 계층을 특정하지 않는다면, 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 이동될 수 있는 원시 계층이 존재하는 것으로 판정되었을 때 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 원시 계층을 이동시켜, 상기 공통 질의 축이 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로서 식별되도록 하는 단계; 및

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축으로 이동될 수 있는 원시 계층이 존재하지 않는다면, 서로 교차 결합한 상기 원시 계층 및 상기 주문형 계층을 선택하여, 상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖지 않는 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 원시 계층의 축 상에 상기 주문형 계층을 배치하여, 상기 공통 질의 축이 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 상기 원시 계층의 축으로서 식별되도록 하는 단계를 포함하는, 변환 방법.
제 20 항에 있어서,

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축과 공통의 축을 갖지 않는 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 의해 특정된 상기 원시 계층의 축으로서의 상기 공통 질의 축의 식별은, 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의에 따라 상기 계산된 멤버들을 조직화하는 단계가,

상기 주문형 계층의 상기 특정된 축을 포함하도록 상기 공통 질의 축 상의 상기 원시 계층 및 상기 (N+Q)-차원 주문형 질의의 기준들에 대응하는 상기 계산된 멤버들을 변환하는 단계를 포함하게 되는, 변환 방법.
제 19 항에 있어서,

상기 원시 OLAP 큐브와는 별도의 메모리에 상기 적어도 하나의 주문형 계층의 규정을 저장하는 단계를 더 포함하는, 변환 방법.
제 22 항에 있어서,

개별 사용자를 식별하는 단계; 및

상기 사용자의 식별에 기초하여 상기 메모리에 저장된 상기 적어도 하나의 주문형 계층의 적어도 하나의 선택된 규정을 제공하는 단계를 더 포함하는, 변환 방법.