최근 3~4년 전부터 대두되기 시작한 데이터 웨어하우스와 2~3년 전부터 이슈가 되고 있는 고객관계관리(CRM)에 많은 기업들이 투자를 아끼지 않고 있다. 근래에는 ROI측면에서 조금은 주춤하는 모습이지만 실제 기업 환경에서 이 부분에 대한 투자를 게을리하면 뒤처진다는 생각이 저변에 깔려있는 것이 현실이어서 일반 기업체뿐만 아니라 닷컴 업체까지도 DW/CRM부분에 많은 투자를 하고 있다.
그렇지만 CRM에서 SFA(영업자동화시스템)로 대변되는 필드 기반 CRM 영역이나, 원투원 마케팅에 사용되는 운영 CRM 영억을 잘 구축해 놓고도 분석 CRM 영역의 부실함으로 인해 큰 성과를 내지 못하고 있다. 즉, 데이터 웨어하우스에서 기업내의 데이터들을 잘 정제하여 데이터베이스를 잘 구축하였음에도 프런트 엔드인 OLAP(OnLine Analytical Processing)부분을 간과함으로써 실패한 사례들을 주위에서 쉽게 찾을 수 있다.
그러한 오류를 범하지 않고 DW/CRM 프로젝트를 성공하기 위한 전략으로써의 BI(Business Intelligence)와 OLAP의 성공적인 구축 및 활용방안을 살펴보고자 한다.
BI에서 차지하는 위치
OLTP(OnLine Transaction Processing)와 대변되는 의미로 1993년도 코드(E.F Codd)가 백서를 출간하면서 정리되었던 OLAP은 그 이전에 논의되던 EUC(End User Computin)와 적절히 조화되면서 사용자 중심의 분석, 리포팅 툴로써 자리매김하게 되었고, 근래에는 OLAP(OnLine Analytical Processing)보다는 BI(Business Intelligence)라는 이름으로 OLAP을 포함한 분석, 리포팅 툴들을 통칭하는 경우가 더욱 많다.
흔히 BI는 기업 내에 존재하는 데이터를 가지고 정보화하여 의사결정에 도움을 주는 일련의 과정으로써 어떤 요인들이 사업을 주도하고 있는지를 결정하고 분석하기 위해 실제 업무 지식과 통찰력을 적용하는 능력으로 풀어 말할 수 있다. 사용자는 회사 및 개인의 데이터로부터 데이터가 담고 있는 복잡석을 제거시켜 분석하고 보고서를 작성함으로써 의사결정에 도움이 되는 정보, 지식을 획득할 수 있게 된다.
이러한 형태의 BI는 분석과 질의, 리포팅을 포함한 OLAP과 확장 OLAP으로써 시각화(Visualization), 스코어카딩(Scorecarding), 마이닝, 경보(Alert)를 들 수 있고, 비즈니스 인텔리전스 인프라스트럭쳐로써 ETL(Data Mart Creation Service), 메타데이터 서비스로 프런트 엔드 인프라스트럭처로써 포털 서비스로 구성하며 분류할 수 있다.
이런 다양한 BI 서비스 가운데서도 OLAP은 BI 프레임워크의 근간을 이루며 다른 서비스와의 유기적인 통합으로 최종 사용자에게 최적의 답변을(Answers), 최적의 사람에게(Right), 즉시(Now) 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.
OLAP의 종류
최근 기업의 OLAP 툴은 대부분 DW 프로젝트나 CRM 프로젝트를 통하여 도입되는 것이 대부분이고, 일부 기업에서는 리포팅 시스템으로 도입하는 경우가 간혹 있다.
하지만 도입 당시 OLAP 툴의 정확한 용도를 정의하지 않고 도입하는 경우 데이터 웨어하우스나 CRM 프로젝트의 명암이 좌지우지되는 형태로 기우는 경우도 상당히 많이 보게 된다. 그런 오류를 범하지 않기 위해 각 OLAP 툴의 정확한 종류와 특성을 파악할 필요가 있다.
■ 데이터베이스의 모델에서 직접 데이터를 가져와서 분석하는 툴을 ROLAP(Relational OLAP or RDB Based OLAP)이라 한다면 마이크로스트레이티지, 세이전트, 인포믹스 메타큐브, IBM DB2 OLAP, 오라클 디스커버러 정도를 들 수 있겠지만, 그것들을 다시 분류하면 마이크로스트레이티지는 순수한 SQL을 통해서, 오라클 디스커버러는 클라이언트의 엔진을 통해서 분석이 이루어지고, 나머지 툴들은 별도의 서버엔진을 통해서 분석이 이루어진다. 따라서 일반적으로 퍼포먼스가 다른 OLAP 툴에 비해 떨어지며 다수의 사용자가 동시에 접근하면 퍼포먼스가 현저하게 떨어지게 된다.
또한 데이터베이스에 기본적인 지식이 없으면 사용하기 어렵다. 하지만 다른 OLAP 툴에 비해 데이터 확장성이 뛰어나며 기능도 약간 뛰어난 모습을 보여주고 있다.
