왜 OLAP이 필요할까?
서비스를 운영하다 보면 이런 질문이 생긴다.
- 상품별 클릭 수를 시간대별로 보고 싶다
- 특정 지역 사용자의 요일별 구매량을 알고 싶다
- 마케팅 캠페인 전후로 성별, 연령대별 매출 변화를 비교하고 싶다
이처럼 데이터를 다양한 관점(Dimension)으로 분석하려면 단순한 SQL 조회만으로는 한계가 있다. 이런 니즈를 해결하기 위해 OLAP (Online Analytical Processing)이라는 분석 기술이 등장했다.
OLAP이란?
OLAP(Online Analytical Processing)은 사용자가 데이터베이스에 저장된 정보를 다차원적으로 분석할 수 있도록 도와주는 기술이다. 즉, 단순 조회가 아니라 다양한 관점에서 집계하고 요약하는 데 특화되어 있다. OLAP은 ‘분석’에 초점이 있다. 빠른 질의 응답으로 대용량 데이터를 피벗(Pivot)하거나 Drill-down, Slice, Dice 하는 데 강점을 가진다.
OLAP vs OLTP
| 구분 | OLAP | OLTP |
|---|---|---|
| 목적 | 데이터 분석, 의사결정 지원 | 트랜잭션 처리, 업무 시스템 운영 |
| 사용 주체 | 분석가, 관리자 | 사용자, 시스템 |
| 데이터 처리 | 대량의 데이터 집계·요약 | 단건 처리 중심 |
| 데이터 구조 | 다차원 데이터 모델 (큐브) | 정규화된 관계형 모델 |
| 성능 기준 | 복잡한 쿼리 처리 속도 | 다수의 동시 사용자 처리 |
| 예시 | 월별 매출, 지역별 사용자 분석 | 로그인, 주문, 결제 |
OLAP의 핵심 개념: 다차원 데이터 모델
OLAP에서 데이터는 테이블이 아닌 큐브(Cube) 구조로 저장된다.
구성 요소
- Dimension (차원): 분석의 기준이 되는 속성. 예:
시간,지역,제품 - Measure (측정값): 집계할 대상. 예:
매출,수량,클릭 수
| 제품 | 지역 | 시간(월) | 매출 |
|---|---|---|---|
| 상품A | 서울 | 2024-06 | 10,000 |
| 상품A | 부산 | 2024-06 | 8,000 |
| 상품B | 서울 | 2024-07 | 7,500 |
| … | … | … | … |
이러한 구조는 수천만 건의 데이터를 “다차원 집계” 형태로 빠르게 분석할 수 있게 해준다.
OLAP의 주요 연산
Slice (슬라이스)
Slice는 다차원 데이터 큐브에서 하나의 차원을 고정하여 데이터를 자르는 연산이다. 예를 들어 시간 차원에서 2024년 6월만 고정하면 나머지 차원(지역, 제품 등)에 대해서 6월 데이터만 추출할 수 있다.
Slice는 주로 특정 시점이나 조건에 집중하여 데이터를 분석할 때 사용된다. 예를 들어 "6월 한 달 동안 상품별 매출이 어떻게 변했는가"를 보고 싶을 때 유용하다.
-- 6월 한 달간 상품별 매출 합계
SELECT product, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
WHERE MONTH(order_date) = 6
GROUP BY product;Dice (다이스)
Dice는 두 개 이상의 차원을 기준으로 서브 큐브를 만들어내는 연산이다. Slice와 달리 여러 조건을 조합하여 다차원 필터링이 가능하다. 예를 들어 지역 = 서울 또는 부산, 월 = 6월 또는 7월, 제품 = A 또는 B와 같은 조건을 동시에 적용한다.
Dice는 복수의 조건에 따라 다양한 시점과 범주를 교차 분석할 때 사용되며 "서울과 부산에서 여름 시즌(6~7월) 동안 상품 A, B가 얼마나 팔렸는가?" 같은 복합 분석에서 쓰인다.
-- 6~7월, 서울/부산 지역, 상품 A/B의 매출 집계
SELECT region, product, MONTH(order_date) AS month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
WHERE region IN ('서울', '부산')
AND MONTH(order_date) IN (6, 7)
AND product IN ('A', 'B')
GROUP BY region, product, MONTH(order_date);Drill-down (드릴다운)
Drill-down은 기존 집계 수준보다 더 상세한 데이터로 내려가는 연산이다. 예를 들어 연도 → 월 → 일처럼 더 작은 단위로 데이터를 파고드는 것이다.
이는 높은 수준에서 이상치나 패턴을 발견했을 때 그 원인을 찾기 위해 사용된다. 예를 들어 "2024년 매출이 높은데 그중 6월이 특히 높았던 이유가 특정 일자 때문인지 알고 싶을 때" Drill-down을 사용한다.
-- 2024년 중 6월의 일별 매출 확인
SELECT DAY(order_date) AS day, SUM(sales) AS daily_sales
FROM sales_data
WHERE YEAR(order_date) = 2024 AND MONTH(order_date) = 6
GROUP BY DAY(order_date);Roll-up (롤업)
Roll-up은 Drill-down의 반대로 상세 데이터를 상위 수준으로 집계하는 연산이다. 예를 들어 일 → 월 → 분기 → 연도와 같은 상위 집계 수준으로 올린다.
Roll-up은 상세 데이터를 요약하여 추세를 파악하거나 보고용 지표를 만들 때 사용된다. 예를 들어 "일일 매출 데이터를 월별로 묶어 전체 흐름을 보고 싶을 때" 쓰인다.
-- 2024년의 월별 매출 요약
SELECT MONTH(order_date) AS month, SUM(sales) AS monthly_sales
FROM sales_data
WHERE YEAR(order_date) = 2024
GROUP BY MONTH(order_date);Pivot (피벗)
Pivot은 데이터를 행/열로 재구성해 다차원 데이터를 테이블 형태로 직관적으로 재배치하는 연산이다. 특정 값을 기준으로 행은 고정하고 열을 나누어 보는 방식이다.
이는 엑셀의 피벗 테이블과 동일한 개념이며 예를 들어 "상품별로 월별 매출을 열 단위로 펼쳐서 한눈에 비교하고 싶을 때" 사용된다.
-- 상품별로 월별 매출을 컬럼으로 펼친 피벗 쿼리 (MySQL 8 이상)
SELECT *
FROM (
SELECT product, MONTH(order_date) AS month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY product, MONTH(order_date)
) AS base
PIVOT (
SUM(total_sales)
FOR month IN ([1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12])
) AS pivot_table;MySQL은 공식 PIVOT 문법이 없지만 다른 RDBMS(Oracle, SQL Server)는
PIVOT키워드를 지원함
OLAP의 종류
| 종류 | 설명 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| MOLAP (Multidimensional OLAP) | 다차원 큐브에 데이터를 사전 집계하여 저장 | - 매우 빠른 질의 응답 - 압축 기술로 공간 절약 가능 | - 유연성 부족 - 데이터 양이 많으면 저장공간 큼 |
| ROLAP (Relational OLAP) | 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 실시간으로 연산 수행 | - 데이터 변경 즉시 반영 - 기존 RDB 인프라 활용 가능 | - 복잡한 쿼리는 느림 - 다차원 성능은 낮음 |
| HOLAP (Hybrid OLAP) | MOLAP과 ROLAP의 장점을 결합 자주 쓰는 데이터는 큐브, 나머지는 RDB에서 처리 | - 빠른 응답과 유연한 확장성의 절충안 - 저장 공간 절약 | - 구현 및 관리 복잡 - 구조 설계가 어렵다 |
| DOLAP (Desktop OLAP) | 사용자의 PC에서 OLAP 기능을 실행 | - 서버 부하 없음 - 빠른 개인 분석 가능 | - 협업 어려움 - 데이터 동기화 문제 |
| WOLAP (Web OLAP) | 웹 브라우저를 통해 OLAP 분석 기능 제공 | - 설치 없이 접근 가능 - 사용자 친화적 인터페이스 | - 서버 의존성 큼 - 복잡한 분석에 비효율 |
OLAP 실전 쿼리 예시
-- 지역/상품/월별 매출 집계 예시
SELECT region, product, MONTH(order_date) AS month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region, product, MONTH(order_date);
이런 분석을 반복적으로 하거나 다양한 기준으로 피벗하고 싶을 때는 OLAP 도구를 활용하는 것이 효과적이다.
→ 실제로는 Tableau, Power BI, Metabase, 또는 OLAP 엔진(Druid, Apache Pinot, ClickHouse 등) 을 함께 사용한다.
OLAP이 쓰이는 곳
OLAP은 단순 BI 보고서뿐 아니라 다양한 도메인에서 전략적 의사결정을 지원하는 분석 기반 시스템으로 활용된다.
-
전자상거래(E-commerce)
- 월별/카테고리별 매출 분석
- 시간대별 클릭 수 & 전환율 추이
- 지역·성별 기반 구매 행동 분석
-
마케팅 분석
- 캠페인 전/후 매출 비교
- 채널별 유입 및 구매 전환 분석 (예: 인스타그램 vs 네이버 광고)
- 고객 세그먼트별 ROI 비교
-
금융 & 리스크 분석
- 상품별/지점별 수익률 추이
- 고객 등급별 거래 패턴 분석
- 기간별 손익/위험도 지표 추적
-
SaaS 및 IT 서비스
- API 호출 수, 사용자 액션 이벤트 분석
- 버전별 오류율 비교
- 유저 행동 기반 피처 개선 우선순위 도출
"시계열 + 다차원 분석이 필요한 거의 모든 곳"에 쓰인다.
📝 느낀점
OLAP은 단순히 데이터를 많이 저장하고 빠르게 조회하는 기술이 아니라 어떻게 질문하고 어떻게 답을 찾을 수 있을지 구조적으로 설계된 분석 시스템이라는 점에서 인상 깊었다. 기존의 RDB 기반 SQL만으로 복잡한 데이터를 분석하려다 보면 쿼리는 점점 복잡해지고 실행 시간도 길어지는 문제가 발생한다. 특히 ‘특정 시간대’, ‘지역’, ‘사용자 그룹’ 등 다양한 관점에서 데이터를 교차 분석하고 싶은 경우에는 쿼리 작성도 어렵고 성능도 만족스럽지 못한 경우가 많다.
하지만 OLAP은 데이터를 ‘큐브’라는 형태로 구조화해두고, 사용자가 원하는 관점에서 자유롭게 Slice, Dice, Drill-down, Roll-up 등을 수행할 수 있게 설계되어 있다. 이를 통해 "무슨 일이 일어났는가" 뿐 아니라 "왜 그런 일이 일어났는가"를 데이터로 추적할 수 있게 되는 점이 가장 큰 강점이라고 느꼈다. 특히 복잡한 조인과 조건 없이도 몇 번의 클릭으로 주요 KPI를 다각도로 파악할 수 있다는 점은 실무에서 의사결정을 빠르게 내려야 하는 상황에 매우 유용하다. 또한 서비스가 성장하고 데이터가 누적될수록 단순 리포트만으로는 통찰을 얻기 어려워진다. 이럴 때 OLAP 기반 분석 구조를 도입하면 마케팅 성과 분석, 사용자 행동 분석, 운영 효율성 개선 등 다양한 영역에서 데이터 중심의 사고와 결정이 가능해진다. 나 역시 향후 로그 수집, ETL 파이프라인 설계, OLAP 엔진 도입, 시각화 도구 연계 등으로 이어지는 전체 분석 인프라를 단계적으로 구축해보고 싶다는 생각이 들었다.
결국 데이터를 쌓는 것보다 더 중요한 것은, 그 데이터로 어떤 인사이트를 이끌어낼 수 있느냐이다. 그런 면에서 OLAP은 단순한 기술이 아니라 "데이터를 질문할 수 있는 구조"라는 점에서 의미 있는 도구라고 느꼈다.
참고
