1. OLAP와 OLTP란?
- 데이터를 활용하기 전에 먼저 처리되어야 합니다.
- 온라인 분석 처리(OLAP)와 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)는 모든 유형의 비즈니스와 조직에서 사용되는 두 가지 주요 데이터 처리 시스템입니다
- OLAP는 복잡한 데이터 분석에 사용되고, OLTP는 대규모 온라인 트랜잭션의 실시간 처리에 사용됩니다.
- 각 시스템의 목적과 데이터 처리 방식은 다르지만, OLAP와 OLTP 모두 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 유용합니다
- 전자는 비즈니스를 더 잘 이해하기 위해, 후자는 비즈니스를 더 효율적으로 운영하기 위해 사용됩니다.
1.1 OLAP(Online Analytical Processing)
- OLAP 시스템은 대량의 데이터를 빠르게 처리하여 의사 결정 및 문제 해결을 위해 여러 차원에 걸친 심층 데이터 분석을 가능하게 합니다.
- 다양한 관점에서 데이터를 분석할 수 있도록 데이터를 결합하고 그룹화합니다.
- 보고서 생성, 복잡한 데이터 분석, 추세 식별에 사용됩니다.
1.2 OLTP(Online Transaction Processing)
- OLTP 시스템은 여러 사용자가 관련된 대량의 트랜잭션 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
- 관계형 데이터베이스는 실시간으로 소량의 데이터를 빠르게 업데이트, 삽입 또는 삭제합니다.
- 대부분의 OLTP 시스템은 온라인 호텔 예약, 모바일 뱅킹 거래, 이커머스 구매 또는 매장 내 결제와 같은 트랜잭션 실행에 사용됩니다.
핵심 요약
- OLTP: 비즈니스를 운영하는 데 사용
- OLAP: 비즈니스를 이해하는 데 사용
OLTP 데이터베이스는 OLAP 시스템의 여러 데이터 소스 중 하나일 수 있습니다. 많은 OLAP 시스템은 ETL 파이프라인을 통해 OLTP 데이터베이스에서 데이터를 가져옵니다.
2. 주요 차이점
- OLAP와 OLTP는 역사적으로 고유한 데이터 처리 및 저장 요구사항에 의해 분리되어 온 별개의 프로세스입니다.
- 그러나 많은 조직에서는 일반적으로 둘 중 하나를 선택하지 않습니다.
- 어떤 팀은 하나만 필요로 하고, 다른 팀은 둘 다 필요로 합니다.
- 다음은 둘 사이의 주요 차이점입니다.
| 기준 | OLAP | OLTP |
|---|---|---|
| 목적 | 대량의 데이터를 분석하여 의사 결정 지원 | 실시간 트랜잭션 관리 및 처리 |
| 데이터 소스 | 여러 소스의 기록 및 집계 데이터 | 단일 소스의 실시간 트랜잭션 데이터 |
| 데이터 구조 | 다차원(큐브) 또는 관계형 데이터베이스 | 관계형 데이터베이스 |
| 데이터 모델 | 별 스키마, 눈송이 스키마 등 분석 모델 | 정규화 또는 비정규화 모델 |
| 데이터 볼륨 | TB ~ PB 규모 | GB 규모 |
| 응답 시간 | 초 ~ 분 (최대 몇 시간) | 밀리초 단위 |
| 업데이트 방식 | 배치 처리 (시간/일/주 단위) | 실시간 스트림 처리 |
| 백업 빈도 | 상대적으로 낮음 | 매우 높음 (규정 준수 필요) |
| 대상 사용자 | 데이터 분석가, 비즈니스 사용자, 임원 | 고객, 매장 직원, 프론트라인 직원 |
3. 데이터 형식
3.1 OLAP: 다차원 데이터 모델
- 동일한 데이터를 다양한 각도에서 볼 수 있습니다.
- 데이터를 큐브 형식으로 저장합니다.
- 각 차원은 서로 다른 데이터 속성을 나타냅니다.
- 큐브의 각 셀은 차원의 교차에 대한 값 또는 측정값을 나타냅니다.
3.2 OLTP: 일차원 데이터 모델
- 한 가지 데이터 측면에 중점을 둡니다.
- 관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 테이블로 구성합니다.
- 테이블의 각 행은 엔터티 인스턴스를 나타냅니다.
- 각 열은 엔터티 속성을 나타냅니다.
4. 데이터 아키텍처
4.1 OLAP: 읽기 최적화
- 데이터 쓰기 작업보다 데이터 읽기 작업에 우선 순위를 둡니다.
- 대용량 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
- 분석이 주요 사용 사례이기 때문에 가용성은 우선 순위가 낮습니다.
4.2 OLTP: 쓰기 최적화
- 데이터 쓰기 작업에 우선 순위를 둡니다.
- 쓰기 작업이 많은 워크로드에 최적화되어 있습니다.
- 데이터 무결성을 손상시키지 않으면서 대용량 트랜잭션 데이터를 잦은 빈도로 업데이트할 수 있습니다.
- 가용성이 최우선 과제이며, 일반적으로 여러 데이터 백업을 통해 달성됩니다.
동시성 처리 예시
두 명의 고객이 동시에 동일한 품목을 구매하는 경우, OLTP 시스템에서는 재고 수준을 정확하게 조정할 수 있습니다. 해당 품목이 마지막 재고일 경우 시간순으로 첫 번째 고객에게 우선 순위를 둡니다.
5. 성능
5.1 OLAP
- 처리 시간은 분석하는 데이터의 유형 및 볼륨에 따라 몇 분에서 몇 시간까지 달라질 수 있습니다.
- 데이터베이스 업데이트 시 정기적으로 데이터를 대규모 배치로 처리한 다음 한 번에 시스템에 업로드합니다.
- 데이터 업데이트 빈도: 매일, 매주 또는 매월
5.2 OLTP
- 처리 시간은 밀리초 이하 단위로 측정됩니다.
- 데이터베이스 업데이트를 실시간으로 관리합니다.
- 업데이트가 빠르고 짧으며 고객에 의해 트리거됩니다.
- 배치 처리보다 스트림 처리가 주로 사용됩니다.
6. 요구 사항
6.1 OLAP
- 중앙 집중식 데이터 스토어처럼 작동합니다.
- 다수의 데이터 웨어하우스, 관계형 데이터베이스 및 기타 시스템에서 데이터를 가져옵니다.
- 스토리지 요구 사항: TB ~ PB 규모
- 데이터 읽기가 컴퓨팅 집약적이므로 고성능 서버가 필요합니다.
- 대용량 집계 데이터를 수용하기 위해 클라우드 데이터 웨어하우스 사용 권장
6.2 OLTP
- 스토리지 요구 사항: GB 단위 (과거 트랜잭션 데이터 아카이빙 시)
- 데이터가 관련 OLAP 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 로드된 후에는 OLTP 데이터베이스를 지울 수도 있습니다.
- 그러나 컴퓨팅 요구 사항도 높습니다.
6.3 백업 차이
| 항목 | OLAP | OLTP |
|---|---|---|
| 백업 빈도 | 상대적으로 낮음 | 매우 높음 |
| 데이터 손실 복구 | 원본 소스에서 다시 로드 가능 | 정기 백업 필수 |
| 규정 준수 | 낮은 우선순위 | 법적/규제 요구사항 준수 필요 |
7. 실제 사용 예시
전국에 수백 개의 매장을 운영하는 대형 소매 회사를 예로 들어 보겠습니다.
7.1 OLTP 사용
- 실시간으로 거래를 처리하고, 재고 수준을 업데이트하며, 고객 계정을 관리합니다.
- 각 매장은 제품이 판매될 때 실시간으로 재고 수준을 업데이트하 는 중앙 데이터베이스에 연결됩니다.
- 고객 계정 관리: 로열티 포인트 추적, 결제 정보 관리, 반품 처리 등
7.2 OLAP 사용
- OLTP에서 수집한 데이터를 분석합니다.
- 비즈니스 분석가는 판매 추세, 재고 수준, 고객 인구 통계 및 기타 주요 지표에 대한 보고서를 생성합니다.
- 대량의 과거 데이터를 기반으로 복잡한 쿼리를 수행하여 패턴과 추세를 식별합니다.
- 특정 기간의 인기 제품을 식별하고 이 정보를 사용하여 재고 예산을 최적화합니다.
8. OLTP 애플리케이션
OLTP 데이터베이스는 다양한 비즈니스 및 소비자 애플리케이션을 지원하며, 원활한 실시간 트랜잭션 처리를 가능하게 합니다.
8.1 비즈니스 애플리케이션
- 콜센터: 전화 통화 중 고객 정보에 즉시 접근
- 창고 관리: 효율적인 주문 입력 및 관리
- 금융 거래: 온라인 금융 트랜잭션의 안전한 처리
- 기타 시간에 민감한 작업 처리
8.2 소비자 애플리케이션
- 문자 메시지: 즉각적인 메시지 전송
- 숙박 예약: 실시간 가용성 확인을 통한 휴가 렌탈 예약
- 온라인 쇼핑: 빠르고 간편한 음식 배달 서비스 구매
- 모바일 뱅킹: 실시간 계좌 이체 및 조회
9. OLAP 애플리케이션
OLAP는 분석을 위한 데이터 쿼리에 중점을 둡니다. 다양한 산업에서 비즈니스를 강화하는 데 사용됩니다.
9.1 헬스케어
- OLAP의 드릴다운 기능을 통해 다양한 데이터 차원에서 건강 결과를 심층 분석합니다.
- 분석 요소: 입원 기간, 담당 의료진, 의료 진단, 환자 인구 통계 데이터
- 환자 치료 개선 및 더 나은 건강 결과를 위한 정보 기반 의사 결정
9.2 제조업
- 고객 및 제품별 수익성 분석으로 전략적 계획 및 자원 배분 지원
- 수요 및 공급 예측으로 생산 프로세스 및 재고 관리 최적화
- 차이 분석으로 개선 영역 식별 및 운영 효율성 향상
9.3 광고
- 고객 데이터 처리 및 상세 분석
- 고객 행동, 이탈 패턴, 참여 수준에 대한 깊은 이해
- 특정 타겟 고객에게 맞춤형 캠페인 설계
- 고객 생애 가치(LTV) 증대를 통한 마케팅 투자 수익률 향상
10. 언제 사용해야 할까?
10.1 OLAP가 적합한 경우
- 추세 분석
- 고객 행동 예측
- 수익성 식별
- 복잡한 데이터 분석 및 보고
10.2 OLTP가 적합한 경우
- 결제 처리
- 고객 데이터 관리
- 주문 처리
- 실시간 트랜잭션 업데이트
함께 사용하기
대부분의 경우 트랜잭션 처리와 데이터 분석을 모두 필요로 하는 비즈니스에는 OLAP 시스템과 OLTP 시스템을 함께 사용하는 것이 가장 적합한 솔루션입니다. 적합한 시스템을 선택하는 것은 데이터 볼륨, 쿼리 복잡성, 응답 시간, 확장성, 비용 등 비즈니스의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.