자연어 처리

1️⃣ OLAP (On-Line Analytical Processing)

✨ 정의

• 다차원적 데이터 분석을 통해 사용자가 필요한 정보를 실시간으로 조회하고 분석하여 의사결정에 활용하는 시스템

✨ 특징

• 다차원적 분석이 가능함
• 최종 사용자가 대화식으로 정보를 분석하고 질의 가능
• 전략적 의사결정 지원

---

2️⃣ OLAP 주요 구성 요소

• DW (Data Warehouse)
  • 다양한 출처의 데이터를 주제별로 저장한 대규모 데이터 저장소
  • 목적: 의사결정을 위한 데이터 제공
• ETL(Extract-Transform-Load)
  • 데이터를 추출, 변환(가공), 적재 하는 프로세스
• ODS(Operational Data Store)
  • 운영 시스템의 데이터를 실시간에 가깝게 저장, 운영계와 분석계의 중간 역할
• Metadata
  • 데이터에 대한 설명, 정보, 구조를 담고 있는 데이터(데이터에 관한 데이터)
• Data Mart
  • 소규모 사용자, 특정 주제 중심의 데이터 저장소
• Reporting Tool
  • 분석된 결과를 시각화하여 보고하는 도구

---

3️⃣ OLAP 기술의 종류

종류	특징	장점	단점
MOLAP (다차원 OLAP)	다차원 데이터베이스 기반	질의 응답이 빠름, 복잡한 분석 유리	대용량 데이터 처리 어려움
ROLAP (관계형 OLAP)	관계형 데이터베이스 기반	대용량 데이터 처리 용이	질의응답이 느림, SQL 의존성
HOLAP (하이브리드 OLAP)	MOLAP 과 ROLAP 혼합	두 OLAP 장점 혼합, 유연한 분석 가능	구현 복잡성
DOLAP (데스크탑 OLAP)	클라이언트 기반 데이터 분석	설치와 관리가 쉽고 유지보수가 용이	대용량 처리 한계

---

4️⃣ OLAP 도입 시 고려사항

• 최종 사용자 편의성
  • 비전문가도 쉽게 분석 가능해야 함
• 업무 모델링
  • 다차원 업무모델 설계 가능성 및 유연성
• 고급 분석 능력
  • 예측, 통계 등 고급 분석 지원
• Web 지원성
  • 웹 환경과 연계된 데이터 분석 및 보고
• 보안성 및 호환성
  • 다양한 OS 및 DB 환경에서 작동 가능
• 정보 표현의 다양성
  • 시각적, 멀티미디어적 정보 표현 지원

---

5️⃣ OLTP(On-Line Transaction Processing)

✨ 정의

• 다수의 사용자들이 동시에 데이터베이스에서 트랜잭션(개별업무)을 처리하는 방식

✨ 특징

• 업무 처리(트랜잭션) 중심
• 동시성과 데이터의 정확성 유지가 중요함
• 금융, 예약 시스템 등 실시간 처리가 필요한 곳에서 주로 사용

---

6️⃣ OLAP vs OLTP 비교

구분	OLAP	OLTP
주요 목적	의사결정 지원(분석)	실시간 업무처리
데이터 처리 특성	대량 데이터, 복잡한 질의	단순 질의, 소규모 단위 처리
활용 예시	보고서, 데이터 분석, 전략적 계획	은행 창구, 항공 예약, ATM
트랜잭션 처리	적음	많음
데이터 구조	다차원, 계층구조	관계청, 2차원

---

7️⃣ 동시성 제어(Concurrency Control)

✨ 목적

• 여러 사용자나 프로세스가 데이터베이스에 동시에 접근할 때 데이터의 정확성과 일관성 유지

✨ 동시성 실패 시 문제점

• 갱신 손실: 동시에 데이터 갱신 시 이전 데이터가 손실됨
• 현황파악(Dirty Read): 트랜잭션의 중간 결과가 다른 트랜잭션에 참조됨
• 모순성: 트랜잭션 동시 실행 시 DB 상태의 일관성 깨짐
• 연쇄복귀 불가: 특정 트랜잭션 취소 시 다른 트랜잭션 취소 불가능

---

8️⃣ 동시성 제어 기법

기법	설명
Locking	특정 데이터를 사용하는 동안 다른 접근 제한(공유 락, 전용 략)
2단계 Locking(2PL)	Lock 과 Unlock 을 명확히 구분된 2단계로 나누어 처리
Timestamp Ordering	트랜잭션 처리 순서에 따라 타임스탬프 부여, 순서 관리
Validation (낙관적 검증)	트랜잭션이 끝난 후 일괄적으로 충돌 여부 검사