• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.527-535
• /
• 2021

전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제12권4호
• /
• pp.264-274
• /
• 2006

최근 들어 기업을 포함한 각 조직에서는 그들이 그 동안 축적한 데이타를 의미 있는 정보로써 활용하기 위해 데이타의 자유로운 포맷팅이 가능한 리포팅 툴을 의사 결정을 위한 데이타 분석 툴로서 확대 사용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존에는 하나의 동적 문서에 대해서 다수의 조회자가 발생하는 성격의 동적 문서들을 생성 및 배포하기 위하여 리포팅 툴을 사용해 왔다. 이러한 용도에 적합하도록 기존의 리포팅 툴은 서버 측에서 동적 문서의 생성을 담당하는 구조를 취하고 있다. 또한 서버 프로그램은 동적 문서의 미리 생성, 정기적 갱신 등을 담당하는 스케줄러와 반복된 생성을 피하기 위한 캐쉬 기능을 통하여 효율적 운영을 꾀하고 있다. 그러나 데이타 분석 용도의 동적 문서의 생성은 다수의 조회자를 고려한 동적 문서의 생성이 아니며 사용자가 다양한 값의 파라미터를 입력하는 방식으로 짧은 시간 간격으로 반복적인 동적 문서의 즉시 생성을 요구하는 특정이 있다. 이와 같이 리포팅 툴의 사용 범위 확대는 기존 리포팅 툴의 서버 측에 처리 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 제한된 리소스 환경에서도 대량의 데이타를 가공하여 동적 문서를 생성할 수 있는 리포트 뷰어를 통해 배포 목적이 아닌 데이타 분석 목적의 동적 문서의 경우 클라이언트 측에서 생성하도록 하여 서버의 부하를 분산시키고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권3호
• /
• pp.154-166
• /
• 2009

기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.