KR20010011836A - 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석방법 - Google Patents

데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 기업 전사적으로 여러 곳으로 물리적으로 분산되어 있는 대용량의 데이터 베이스내에 있는 자료들에 대해 하나의 논리적인 뷰를 제공하기 위한 데이터 마트 구현을 통한 분산데이터베이스의 자료 분석 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 운용 데이터 베이스를 분석하기 위하여 운용 응용 프로그램 원천 테이블에서 데이터 마트에 자료를 적재하기 위해 전체 메타 데이터로써 매핑 구조를 나타내는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 매핑 구조에 있어 데이터를 변환하여 데이터 마트 테이블에 통합적인 스키마를 만들어 적재하는 제 2 단계; 및 상기 제 2 단계의 매핑 구조에 대한 응용 부문 견본을 나타내는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법이 제공된다.

Description

데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법 { Method of analyzing OLTP data sources using mart mapping technique }
본 발명은 기업 전사적으로 여러 곳으로 물리적으로 분산되어 있는 대용량의 데이터베이스 내에 있는 자료들에 대해 하나의 논리적인 뷰를 제공하기 위한 데이터 마트 구현을 통한 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법에 관한 것이다.
데이터 마트를 이용한 자료 분석 방법은 일반적으로 운영계 시스템의 데이터가 실시간으로 전달되어 축적되는 것이 아니고, 운영계 시스템의 수행에 영향을 미치지 않은 시간을 이용하여 정해진 일정에 의거하여 주기적으로 데이터 마트에 전달되어 적재된다.
의사결정 지원을 위해서는 기업의 데이터를 시간적 차원에서 분석하고 전통적인 운영환경인 2차원 모델링 기술과는 다른 차원인 3차원의 데이터베이스 구축 방법에 필요한 기술 분야이다.
종래에는 이러한 방법이 사용되더라도 비즈니스 문제를 분석함에 있어서 일정한 규칙이 없어 재무, 영업, 마케팅, 기술, 생산부서에서의 일관성 있고 통합된 정보를 얻기 위해서는 정보시스템과 통합되지 않은 개인 컴퓨터와 스프레드 쉬트의 혼용으로 처리함으로써, 로직의 일관성을 보이는 통합된 형태의 추출과 표현이 어려웠다.
따라서, 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 기업 전사적으로 여러 곳으로 물리적 분산되어 있는 대용량의 데이터베이스 내에 있는 자료들에 대한 하나의 논리적인 뷰를 제공하기 위한 운영 데이터와 데이터 마트내의 데이터간의 매핑 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
즉, 운영계 데이터에서 발생한 변경 데이터를 데이터 마트로 적재하여 최신의 데이터를 담은 데이터 마트로 갱신하여 관리하는 방법으로 운용계 데이터와 데이터 마트와의 일치성 및 시스템의 고 효율성/수행능력을 이루고자 한다.
데이터 마트가 요구되는 주제의 정의, 필요한 데이터의 수집, 데이터의 변형, 데이터 마트로의 요약 데이터 적재에 핵심적 역할을 하는 스케쥴링 기반의 2차원 운영 데이터베이스와 3차원 분석 데이터 마트간에 연결 방법을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법에 대한 설명도이고,
도 2는 도 1의 데이터베이스의 자료 변환 처리 과정에 대한 예시도이고,
도 3a내지 3c는 도 1의 데이터베이스의 자료 추출 전송 과정에 대한 예시도이고,
도 4a 및 4b는 도 1의 운용계 데이터와 데이터 마트의 클래스 매핑 과정에 대한 예시도이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 운용 데이터 베이스를 분석하기 위하여 운용 응용 프로그램 원천 테이블에서 데이터 마트에 자료를 적재하기 위해 전체 메타 데이터로써 매핑 구조를 나타내는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 매핑 구조에 있어 데이터를 변환하여 데이터 마트 테이블에 통합적인 스키마를 만들어 적재하는 제 2 단계; 및 상기 제 2 단계의 매핑 구조에 대한 응용 부문 견본을 나타내는 제 3 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
양호하게는, 상기 제 2 단계는, 프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체번호, 필드값 변환 프로세스 형태, 변환 수식/변환 참조 테이블 이름, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 변환 프로세스 관계를 이용하여 필드 값 변환을 수행하는 제 1 서브 단계; 프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체번호, 필드값, 변환 프로세스 형태, 변경전 속성, 변경후 속성, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 속변 변환 프로세스 관계를 이용하여 필드 속성 변환을 수행하는 제 2 서브 단계; 및 프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체 번호, 변환 프로세스 형태, 변환 수식/변환 참조 테이블 이름, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 생성 프로세스 관계를 이용하여 필드를 생성하는 제 3 서브 단계를 포함한다.
보다 양호하게는, 상기 제 3 단계는, 운영 원천 데이터에서 데이터 마트 데이터로 전환 적재할 때 응용 프로그램에 대하여 주제별로 분류한다.
또한, 본 발명에 따르면, 컴퓨터에, 운용 데이터 베이스를 분석하기 위하여 운용 응용 프로그램 원천 테이블에서 데이터 마트에 자료를 적재하기 위해 전체 메타 데이터로써 매핑 구조를 나타내는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 매핑 구조에 있어 데이터를 변환하여 데이터 마트 테이블에 통합적인 스키마를 만들어 적재하는 제 2 단계; 및 상기 제 2 단계의 매핑 구조에 대한 응용 부문 견본을 나타내는 제 3 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명한다.
도면에서, 도 1은 본 발명이 적용되는 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법의 전체 구성도이고, 도 2는 본 발명이 적용되는 데이터베이스의 자료 변환 처리의 일부 과정에 대한 설명도이고, 도 3은 본 발명이 적용되는 자료 추출 전송 방법의 예이며, 도 4는 운영계 데이터와 데이터 마트의 클래스 매핑 방법의 예이다.
본 발명은 주제별 데이터 마트를 구축하기 위하여, 분산 운용 데이터베이스(11)로부터 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 변환하고, 전송하는 등의 3단계 처리과정을 거친다. 분산 운용 데이터베이스(11)에는 주제별로 데이터를 저장한다. 추출단계는, 추출/변환기(12)가 분산 운용 데이터베이스(11)에 저장된 데이터를 식별하고 이에 접근하는 단계이다.
다음, 변환단계는, 분산 운용 데이터베이스에 저장된 원천데이터를 의미있는 정보로 변환하는 단계로서, 자료집계와 표준화 등으로 변환한다. 전송단계는, 데이터 전송으로 변환된 데이터를 데이터마트(13)의 테이블에 물리적으로 적재하는 단계이다.
상기한 추출단계에서 데이터 접근은, 운용 데이터베이스에 어떠한 테이블들이 데이터 마트의 통합테이블로 접근될 수 있는가를 주제별로 명시한다. 변환단계에서 데이터 변환은 데이터 마트에 적재될 자료가 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인가를 명시한다. 마지막으로 전송단계에서 데이터 전송은 특정한 기계에 있는 변환된 값을 통합된 형식으로 데이터 마트에 적재한다.
이러한 접근 방법은 개별 데이터 마트 통합으로 전사적인 데이터창고를 구축하기 때문에 실제적 비용과 시간을 단축할 수 있고, 각 단계에 대한 구축 성공여부를 조기에 결정할 수 있다는 장점이 있다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은, 의사결정자가 순식간에 관련된 최신정보를 얻을 수 있게 해줌으로써 기업 전반 업무에 대한 비즈니스 경향과 장기간에 걸친 추이를 일목요연하게 제시해주고 이러한 정보에 대한 결정적 요인분석 기능과 수행해야 할 핵심적 활동을 발견하게 해줌으로써 조직의 수행 의사결정의 정확성을 극대화하고 효율성을 제고시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.

Claims (4)

  1. 운용 데이터베이스를 분석하기 위하여 운용 응용 프로그램 원천 테이블에서 데이터 마트에 자료를 적재하기 위해 전체 메타 데이터로써 매핑 구조를 나타내는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계의 매핑 구조에 있어 데이터를 변환하여 데이터 마트 테이블에 통합적인 스키마를 만들어 적재하는 제 2 단계; 및
    상기 제 2 단계의 매핑 구조에 대한 응용 부문 견본을 나타내는 제 3 단계를 포함하여 이루어진 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 단계는,
    프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체번호, 필드값 변환 프로세스 형태, 변환 수식/변환 참조 테이블 이름, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 변환 프로세스 관계를 이용하여 필드 값 변환을 수행하는 제 1 서브 단계;
    프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체번호, 필드값, 변환 프로세스 형태, 변경전 속성, 변경후 속성, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 속변 변환 프로세스 관계를 이용하여 필드 속성 변환을 수행하는 제 2 서브 단계; 및
    프로세스 고유번호, 프로세스 절차 번호, 소스 데이터 객체 번호, 변환 프로세스 형태, 변환 수식/변환 참조 테이블 이름, 사용자, 시스템 형태로 이루어진 생성 프로세스 관계를 이용하여 필드를 생성하는 제 3 서브 단계를 포함하여 이루어진 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 3 단계는,
    운영 원천 데이터에서 데이터 마트 데이터로 전환 적재할 때 응용 프로그램에 대하여 주제별로 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 마트를 이용한 대용량 분산 데이터베이스의 자료 분석 방법.
  4. 컴퓨터에,
    운용 데이터 베이스를 분석하기 위하여 운용 응용 프로그램 원천 테이블에서 데이터 마트에 자료를 적재하기 위해 전체 메타 데이터로써 매핑 구조를 나타내는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계의 매핑 구조에 있어 데이터를 변환하여 데이터 마트 테이블에 통합적인 스키마를 만들어 적재하는 제 2 단계; 및
    상기 제 2 단계의 매핑 구조에 대한 응용 부문 견본을 나타내는 제 3 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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