Analysis Services Tutorial 시나리오Analysis Services Tutorial Scenario

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services이 자습서에 따라 Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles, 가상의 회사입니다. This tutorial is based on Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles, a fictitious company. Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 는 북미, 유럽 및 아시아 시장에서 금속 및 합성 소재 자전거를 생산하고 판매하는 대규모 다국적 제조 회사입니다. is a large, multinational manufacturing company that produces and distributes metal and composite bicycles to commercial markets in North America, Europe, and Asia. Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 의 본사는 워싱턴 주 보셀에 위치하고 있으며 직원 수는 500명입니다.The headquarters for Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles is Bothell, Washington, where the company employs 500 workers. 또한 Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 는 판매 시장에 전반에 걸쳐 몇몇 지역에 영업 팀을 운영하고 있습니다.Additionally, Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles employs several regional sales teams throughout its market base.

Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 는 최근에 멕시코에 위치한 소규모 제조업체인 Importadores Neptuno를 인수했습니다.In recent years, Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles bought a small manufacturing plant, Importadores Neptuno, which is located in Mexico. Importadores Neptuno는 Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 제품 라인에서 중요한 여러 가지 하위 구성 요소를 제조합니다.Importadores Neptuno manufactures several critical subcomponents for the Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles product line. 이러한 하위 구성 요소는 Bothell로 운송된 후 최종 제품 조립에 사용됩니다.These subcomponents are shipped to the Bothell location for final product assembly. 2005년에 Importadores Neptuno는 여행용 자전거 제품 그룹의 유일한 제조업체이자 유통업체가 되었습니다.In 2005, Importadores Neptuno became the sole manufacturer and distributor of the touring bicycle product group.

회계 연도를 성공적으로 마무리한 Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles 는 우수 고객 중심으로 광고를 제공해 시장 점유율을 높이고 외부 웹 사이트를 통해 제품 사용 가능성을 높이며 생산 비용을 절감하여 판매 비용을 낮추려고 합니다.Following a successful fiscal year, Adventure Works CyclesAdventure Works Cycles now wants to broaden its market share by targeting advertising to its best customers, extending product availability through an external Web site, and reducing the cost of sales by reducing production costs.

현재 분석 환경Current Analysis Environment

판매와 마케팅 팀 및 경영 관리에 필요한 데이터 분석을 지원하기 위해 이 회사는 현재 AdventureWorks2012AdventureWorks2012 데이터베이스의 트랜잭션 데이터 및 판매 할당량과 같은 스프레드시트의 비트랜잭션 정보를 가져오고 이 정보를 AdventureWorksDW2012 관계형 데이터 웨어하우스로 통합합니다.To support the data analysis needs of the sales and marketing teams and of senior management, the company currently takes transactional data from the AdventureWorks2012AdventureWorks2012 database, and non-transactional information such as sales quotas from spreadsheets, and consolidates this information into the AdventureWorksDW2012 relational data warehouse. 그러나 관계형 데이터 웨어하우스에는 다음과 같은 문제가 있습니다.However, the relational data warehouse presents the following challenges:

  • 보고서가 정적입니다.Reports are static. 사용자는 MicrosoftMicrosoft Office Excel 피벗 테이블을 사용하여 수행할 수 있는 작업처럼 자세한 정보를 얻기 위해 보고서의 데이터를 대화형으로 탐색할 수 없습니다.Users have no way to interactively explore the data in the reports to obtain more detailed information, such as they could do with a MicrosoftMicrosoft Office Excel pivot table. 많은 사용자에게는 미리 정의된 보고서의 기존 세트로 충분하지만 보다 고급 사용자에게는 대화형 쿼리와 특수한 보고서 작성을 위해 데이터베이스에 대한 직접 쿼리 액세스가 필요합니다.Although the existing set of predefined reports is sufficient for many users, more advanced users need direct query access to the database for interactive queries and specialized reports. 그러나 AdventureWorksDW2012 데이터베이스의 복잡성 때문에 사용자가 효과적인 쿼리 작성 방법에 익숙해지는 데 상당한 시간이 필요합니다.However, because of the complexity of the AdventureWorksDW2012 database, too much time is needed for such users to master how to create effective queries.

  • 쿼리 성능은 크게 다릅니다.Query performance is widely variable. 예를 들어 일부 쿼리는 몇 초만에 빠르게 결과를 반환하지만 다른 쿼리는 결과 반환에 몇 분이 걸립니다.For example, some queries return results very quickly, in only a few seconds, while other queries take several minutes to return.

  • 집계 테이블은 관리하기가 어렵습니다.Aggregate tables are difficult to manage. Adventure WorksAdventure Works 의 데이터 웨어하우스 팀은 쿼리 응답 시간을 향상시키기 위해 AdventureWorksDW2012 데이터베이스에 몇 개의 집계 테이블을 작성했습니다.In an attempt to improve query response times, the data warehouse team at Adventure WorksAdventure Works built several aggregate tables in the AdventureWorksDW2012 database. 예를 들어 월간 판매를 요약하는 테이블을 작성했습니다.For example, they built a table that summarizes sales by month. 그러나 이러한 집계 테이블은 쿼리 성능을 크게 향상시키는 반면 시간에 따라 테이블을 유지하기 위해 구축한 인프라는 오류가 쉽게 발생합니다.However, while these aggregate tables greatly improve query performance, the infrastructure that they built to maintain the tables over time is fragile and prone to errors.

  • 복잡한 계산 논리가 보고서 정의에 포함되어 있고 보고서 간에 공유되기가 어렵습니다.Complex calculation logic is buried in report definitions and is difficult to share between reports. 이 비즈니스 논리는 각 보고서마다 별도로 생성되므로 보고서 간 요약 정보가 다를 수도 있습니다.Because this business logic is generated separately for each report, summary information sometimes is different between reports. 따라서 경영진의 데이터 웨어하우스 보고서에 대한 신뢰성이 제한적이었습니다.Therefore, management has limited confidence in the data warehouse reports.

  • 서로 다른 비즈니스 단위에 속한 사용자는 서로 다른 데이터 보기에 관심을 갖습니다.Users in different business units are interested in different views of the data. 그룹과 관련이 없는 데이터 요소는 각 그룹에게 혼란을 주거나 방해가 됩니다.Each group is distracted and confused by data elements that are irrelevant to them.

  • 계산 논리는 특히 특수 보고서를 필요로 하는 사용자에게 문제가 됩니다.Calculation logic is particularly challenging for users who need specialized reports. 이러한 사용자는 보고서마다 계산 논리를 별도로 정의해야 하므로 계산 논리 정의 방법을 중앙 집중식으로 제어할 수 없습니다.Because such users must define the calculation logic separately for each report, there is no centralized control over how the calculation logic is defined. 예를 들어 사용자가 이동 평균법 같은 기본 통계 기법을 사용해야 함을 알고 있어도 그러한 계산 구성 방법을 모를 경우에는 이러한 기법을 사용하지 않습니다.For example, some users know that they should use basic statistical techniques such as moving averages, but they do not know how to construct such calculations and so do not use these techniques.

  • 관련 정보 집합을 결합하기가 어렵습니다.It is difficult to combine related sets of information. 판매 및 판매 할당량과 같은 두 가지 관련 정보 집합을 결합한 특수화된 쿼리는 비즈니스 사용자가 구성하기 어렵습니다.Specialized queries that combine two sets of related information, such as sales and sales quotas, are difficult for business users to construct. 해당 쿼리로 인해 데이터베이스 사용량이 크게 증가되므로 회사에서 사용자가 데이터 웨어하우스 팀의 주제 간 공통 영역 데이터 집합을 요청해야 합니다.Such queries overwhelmed the database, so the company requires that users request cross-subject-area sets of data from the data warehouse team. 따라서 여러 주제 영역의 데이터를 결합하는 미리 정의된 보고서 수는 매우 적습니다.As a result, only a handful of predefined reports have been defined that combine data from multiple subject areas. 또한 사용자는 이러한 보고서의 복잡성으로 인해 해당 보고서를 수정하려 하지 않습니다.Additionally, users are reluctant to try to modify these reports because of their complexity.

  • 보고서는 주로 미국의 비즈니스 정보를 기준으로 합니다.Reports are focused primarily on business information in the United States. 미국이 아닌 지사의 사용자는 이 기준에 만족하지 못하고 다른 통화와 다른 언어로 보고서를 보려 합니다.Users in the non-U.S. subsidiaries are very dissatisfied with this focus, and want to be able to view reports in different currencies and different languages.

  • 정보는 감사하기가 어렵습니다.Information is difficult to audit. 재무 부서에서는 대량 쿼리할 데이터 원본으로 현재 AdventureWorksDW2012 데이터베이스만 사용합니다.The Finance department currently uses the AdventureWorksDW2012 database only as a source of data from which to query in bulk. 데이터를 개별 스프레드시트에 다운로드하고 데이터 준비와 스프레드시트 조작에 상당한 시간을 소비합니다.They then download the data into individual spreadsheets, and spend significant time preparing the data and manipulating the spreadsheets. 따라서 회사 전체에서 기업 재무 보고서를 준비, 감사 및 관리하기가 어렵습니다.The corporate financial reports are therefore difficult to prepare, audit, and manage across the company.

솔루션The Solution

최근 데이터 웨어하우스 팀은 현재 분석 시스템의 설계를 검토했습니다.The data warehouse team recently performed a design review of the current analysis system. 검토에는 현재의 문제와 향후 요구 사항에 대한 차이점 분석이 포함됩니다.The review included a gap analysis of current issues and future demands. 데이터 웨어하우스 팀은 AdventureWorksDW2012 데이터베이스가 일치된 차원과 대리 키가 있는 잘 설계된 차원 데이터베이스임을 확인했습니다.The data warehouse team determined that the AdventureWorksDW2012 database is a well-designed dimensional database with conformed dimensions and surrogate keys. 일치된 차원이 제공되므로 시간 차원이나 제품 차원과 같은 여러 데이터 마트에 차원을 사용할 수 있습니다.Conformed dimensions enable a dimension to be used in multiple data marts, such as a time dimension or a product dimension. 대리 키는 차원과 팩트 테이블을 연결하는 인공 키로 고유성을 확보하고 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.Surrogate keys are artificial keys that link dimension and fact tables and that are used to ensure uniqueness and to improve performance. 또한 데이터 웨어하우스 팀은 현재 AdventureWorksDW2012 데이터베이스의 기준 테이블을 로드하고 관리하는 데 큰 문제가 없음을 확인했습니다.Moreover, the data warehouse team determined that there currently are no significant problems with the loading and management of the base tables in the AdventureWorksDW2012 database. 따라서 이 팀은 MicrosoftMicrosoft Analysis ServicesAnalysis Services 를 사용하여 다음을 수행하도록 결정했습니다.The team has therefore decided to use MicrosoftMicrosoft Analysis ServicesAnalysis Services to accomplish the following:

  • 분석적인 분석 및 보고를 위해 공통 메타데이터 계층을 통해 통합된 데이터 액세스를 제공합니다.Provide unified data access through a common metadata layer for analytical analysis and reporting.

  • 사용자의 데이터 보기를 단순화하여 대화형 미리 정의된 쿼리 및 미리 정의된 보고서의 개발 속도를 높입니다.Simplify users' view of data, speeding the development of both interactive and predefined queries and predefined reports.

  • 여러 주제 영역의 데이터를 결합하는 쿼리를 올바르게 구성합니다.Correctly construct queries that combine data from multiple subject areas.

  • 집계를 관리합니다.Manage aggregates.

  • 복잡한 계산을 저장하고 다시 사용합니다.Store and reuse complex calculations.

  • 미국 외부에 있는 비즈니스 사용자에게 지역화된 경험을 제공합니다.Present a localized experience to business users outside the United States.

Analysis Services 자습서의 단원에서는 이러한 모든 목표에 맞는 큐브 데이터베이스를 작성하는 데 필요한 지침을 제공합니다.The lessons in the Analysis Services tutorial provide guidance in building a cube database that meets all of these goals. 시작하려면 첫 번째 단원인 1단원: 새 테이블 형식 모델 프로젝트를 만들기로 이동하세요.To get started, continue to the first lesson: Lesson 1: Create a New Tabular Model Project.

관련 항목:See Also

다차원 모델링(Adventure Works 자습서)Multidimensional Modeling (Adventure Works Tutorial)