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Analysis Services Tutorial 시나리오

이 자습서는 가상 회사인 Adventure Works Cycles를 기반으로 합니다. Adventure Works Cycles는 북미, 유럽 및 아시아 시장에서 금속 및 합성 소재 자전거를 생산하고 판매하는 대규모 다국적 제조 회사입니다. Adventure Works Cycles의 본사는 워싱턴 주 보셀에 위치하고 있으며 직원 수는 500명입니다. 또한 Adventure Works Cycles는 판매 시장에 전반에 걸쳐 몇몇 지역에 영업 팀을 운영하고 있습니다.

Adventure Works Cycles는 2000년에 멕시코에 위치한 소규모 제조업체인 Importadores Neptuno를 인수했습니다. Importadores Neptuno는 Adventure Works Cycles 제품 라인에서 중요한 여러 가지 하위 구성 요소를 제조합니다. 이러한 하위 구성 요소는 Bothell로 운송된 후 최종 제품 조립에 사용됩니다. 2001년 Importadores Neptuno는 여행용 자전거 제품 그룹의 유일한 제조업체이자 유통업체가 되었습니다.

회계 연도를 성공적으로 마무리한 Adventure Works Cycles는 우수 고객 중심으로 광고를 제공해 시장 점유율을 높이고 외부 웹 사이트를 통해 제품 사용 가능성을 높이며 생산 비용을 절감하여 판매 비용을 낮추려고 합니다.

판매와 마케팅 팀 및 경영 관리에 필요한 데이터 분석을 지원하기 위해 이 회사는 현재 AdventureWorks2008R2 데이터베이스의 트랜잭션 데이터 및 판매 할당량과 같은 스프레드시트의 비트랜잭션 정보를 가져오고 이 정보를 AdventureWorks2008R2DW 관계형 데이터 웨어하우스로 통합합니다. 그러나 관계형 데이터 웨어하우스에는 다음과 같은 문제가 있습니다.

  • 보고서가 정적입니다. 사용자는 Microsoft Office Excel 피벗 테이블을 사용하여 수행할 수 있는 작업처럼 자세한 정보를 얻기 위해 보고서의 데이터를 대화형으로 탐색할 수 없습니다. 많은 사용자에게는 미리 정의된 보고서의 기존 세트로 충분하지만 보다 고급 사용자에게는 대화형 쿼리와 특수한 보고서 작성을 위해 데이터베이스에 대한 직접 쿼리 액세스가 필요합니다. 그러나 AdventureWorksDW2008 데이터베이스의 복잡성 때문에 사용자가 효과적인 쿼리 작성 방법에 익숙해지는 데 상당한 시간이 필요합니다.

  • 쿼리 성능은 크게 다릅니다. 예를 들어 일부 쿼리는 몇 초만에 빠르게 결과를 반환하지만 다른 쿼리는 결과 반환에 몇 분이 걸립니다.

  • 집계 테이블은 관리하기가 어렵습니다. Adventure Works의 데이터 웨어하우스 팀은 쿼리 응답 시간을 향상시키기 위해 AdventureWorks2008R2DW2008 데이터베이스에 몇 개의 집계 테이블을 작성했습니다. 예를 들어 월간 판매를 요약하는 테이블을 작성했습니다. 그러나 이러한 집계 테이블은 쿼리 성능을 크게 향상시키는 반면 시간에 따라 테이블을 유지하기 위해 구축한 인프라는 오류가 쉽게 발생합니다.

  • 복잡한 계산 논리가 보고서 정의에 포함되어 있고 보고서 간에 공유되기가 어렵습니다. 이 비즈니스 논리는 각 보고서마다 별도로 생성되므로 보고서 간 요약 정보가 다를 수도 있습니다. 따라서 경영진의 데이터 웨어하우스 보고서에 대한 신뢰성이 제한적이었습니다.

  • 서로 다른 비즈니스 단위에 속한 사용자는 서로 다른 데이터 보기에 관심을 갖습니다. 그룹과 관련이 없는 데이터 요소는 각 그룹에게 혼란을 주거나 방해가 됩니다.

  • 계산 논리는 특히 특수 보고서를 필요로 하는 사용자에게 문제가 됩니다. 이러한 사용자는 보고서마다 계산 논리를 별도로 정의해야 하므로 계산 논리 정의 방법을 중앙 집중식으로 제어할 수 없습니다. 예를 들어 사용자가 이동 평균법 같은 기본 통계 기법을 사용해야 함을 알고 있어도 그러한 계산 구성 방법을 모를 경우에는 이러한 기법을 사용하지 않습니다.

  • 관련 정보 집합을 결합하기가 어렵습니다. 판매 및 판매 할당량과 같은 두 가지 관련 정보 집합을 결합한 특수화된 쿼리는 비즈니스 사용자가 구성하기 어렵습니다. 해당 쿼리로 인해 데이터베이스 사용량이 크게 증가되므로 회사에서 사용자가 데이터 웨어하우스 팀의 주제 간 공통 영역 데이터 집합을 요청해야 합니다. 따라서 여러 주제 영역의 데이터를 결합하는 미리 정의된 보고서 수는 매우 적습니다. 또한 사용자는 이러한 보고서의 복잡성으로 인해 해당 보고서를 수정하려 하지 않습니다.

  • 보고서는 주로 미국의 비즈니스 정보를 기준으로 합니다. 미국이 아닌 지사의 사용자는 이 기준에 만족하지 못하고 다른 통화와 다른 언어로 보고서를 보려 합니다.

  • 정보는 감사하기가 어렵습니다. 재무 부서에서는 대량 쿼리할 데이터 원본으로 현재 AdventureWorks2008R2DW2008 데이터베이스만 사용합니다. 데이터를 개별 스프레드시트에 다운로드하고 데이터 준비와 스프레드시트 조작에 상당한 시간을 소비합니다. 따라서 회사 전체에서 기업 재무 보고서를 준비, 감사 및 관리하기가 어렵습니다.

최근 데이터 웨어하우스 팀은 현재 분석 시스템의 설계를 검토했습니다. 검토에는 현재의 문제와 향후 요구 사항에 대한 차이점 분석이 포함됩니다. 데이터 웨어하우스 팀은 AdventureWorks2008R2DW2008 데이터베이스가 일치된 차원과 대리 키가 있는 잘 설계된 데이터베이스임을 확인했습니다. 일치된 차원이 제공되므로 시간 차원이나 제품 차원과 같은 여러 데이터 마트에 차원을 사용할 수 있습니다. 대리 키는 차원과 팩트 테이블을 연결하는 인공 키로 고유성을 확보하고 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 또한 데이터 웨어하우스 팀은 현재 AdventureWorks2008R2DW2008 데이터베이스의 기준 테이블을 로드하고 관리하는 데 큰 문제가 없음을 확인했습니다. 따라서 이 팀은 Microsoft Analysis Services를 사용하여 다음을 수행하도록 결정했습니다.

  • 분석적인 분석 및 보고를 위해 공통 메타데이터 계층을 통해 통합된 데이터 액세스를 제공합니다.

  • 사용자의 데이터 보기를 단순화하여 대화형 미리 정의된 쿼리 및 미리 정의된 보고서의 개발 속도를 높입니다.

  • 여러 주제 영역의 데이터를 결합하는 쿼리를 올바르게 구성합니다.

  • 집계를 관리합니다.

  • 복잡한 계산을 저장하고 다시 사용합니다.

  • 미국 외부에 있는 비즈니스 사용자에게 지역화된 경험을 제공합니다.

    참고참고

    이 자습서에서 만들 Adventure Works Tutorial 큐브는 Analysis Services 예제 프로젝트의 단순화된 버전입니다.

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