OLAP, 숫자 속에서 비즈니스를 읽는 기술

요즘은 누구나 데이터 분석을 쉽게 말한다. GTP, 제미나이 등의 AI Tool이 알아서 분석해주고,

사용자의 행동까지 반영해서 적절한 결과를 제시하기 때문에 그런것 같다. 
하지만 불과 몇 년 전까지만 해도, 데이터 분석은 그렇게 ‘마법’ 같지 않았다.

회사에서 어떤 일이 잘됐는지, 어떤 매출이 올랐는지를 알아보려면 누군가는
수많은 엑셀 파일을 열고, 숫자를 비교하고, 그래프를 그려야 했다.

바로 그 시대, OLAP은 데이터 분석의 중심에 있었다.
그리고 지금도 많은 기업들이 여전히 이 구조 위에서
비즈니스를 분석하고, 전략을 세우고, 방향을 결정하고 있다.

OLAP이란 무엇일까?

OLAP는 "Online Analytical Processing"의 약자다.
정의는 이렇게 나와 있다.

“최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여
대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용하는 과정 및 도구.”

 

처음 이 문장을 읽으면, 사실 뭔가 굉장히 복잡하고 거창하게 느껴진다.
하지만 내가 실제로 OLAP을 다뤄봤을 때 느낀 건 이렇다.

“숫자를 보는 눈을 갖게 해주는 시스템.”

단순한 엑셀 분석과는 다르다.
OLAP은 다차원 데이터를 활용한다. ‘시간’, ‘지역’, ‘상품’, ‘고객’ 등
다양한 관점에서 데이터를 동시에 바라볼 수 있도록 도와주는 기술이다.

경험에서 배운 OLAP의 ‘진짜 힘’

예전에 OO지역 유통업체의 IT 분석 시스템을 구축했던 적이 있다.
그때까지만 해도 나는 매출 데이터는 단순한 ‘숫자 덩어리’로만 봤다.
슈퍼에서 콜라가 팔리면 “아, 오늘 콜라가 팔렸구나” 정도로 생각했던 것이다.

하지만 OLAP 시스템을 적용하면서 관점이 완전히 바뀌었다.

- 20대 고객 A는 7~9월 사이, 점심 무렵이면 시원한 콜라를 두 캔씩 A매장에서 구매하고
- 30대 고객 B는 비 오는 저녁, 막걸리를 찾아 들어오고
- 10대 고객 C는 토요일 아침 영화관에서 양파맛 팝콘을 사 먹는다

 

이런 데이터는 단순히 ‘무엇이 팔렸다’가 아니라
‘누가, 언제, 왜, 어디서, 무엇을 샀는가’를 말해주는 구조다.
이 구조가 바로 OLAP의 다차원 분석이다.

그 정보를 기반으로 회사는 7~9월 서울 지역에 콜라를 더 발주하고,
영화관에는 주말 아침마다 팝콘 원재료를 미리 공급하는 계획을 세울 수 있다.
이런 일련의 데이터 기반 결정이, 전략 그 자체가 되는 것이다.

OLAP의 구조와 기술은 생각보다 복잡하다

OLAP은 단순한 데이터베이스가 아니다.
그 구조는 꽤 체계적이다.

• ODS: 운영계 시스템에서 실시간 데이터를 모은다
• ETL/ETT: 데이터를 추출, 정제, 적재한다
• Data Warehouse(DW): 본격적인 분석을 위한 저장소
• Metadata, Data Mart: 의미를 담아주고, 분석 단위를 쪼갠다
• Reporting Tool: 사용자에게 분석 결과를 시각화해준다

여기서 OLAP 엔진은 그 안에 있는 데이터를 ‘셀(Cell)’, ‘차원(Dimension)’ 등으로 나눠서
Slice, Dice, Drill down/up 등 다양한 방식으로 분석을 가능하게 한다.
내가 처음 접했을 때, 이 구조가 너무 방대해서 ‘이걸 사람이 만든다고?’ 싶었지만
결국은 그 모든 설계의 목적이 ‘의사결정을 위한 데이터 제공’이라는 사실을 깨달았다.

OLAP 체계도

시대가 바뀌고 있지만, OLAP은 여전히 강력하다

최근 검색해보니, 많은 기업들이 OLAP에서 AI 기반 BI 시스템으로 전환하고 있었다.
Tableau, Power BI, Qlik 같은 도구들이 OLAP 개념을 그대로 가져오면서
좀 더 시각화와 자동화를 강화한 형태로 진화하고 있다.

그러나 핵심은 변하지 않는다.
좋은 분석이란, 데이터를 어떻게 바라보는가에 달려 있다.

OLAP은 지금도 그 철학을 유지하고 있다.
단지 방식이 조금 더 유연해지고, 실시간 반응성이 강화되었을 뿐이다.

OLAP, 숫자 너머 ‘행동’을 읽는 도구

OLAP을 한마디로 정리하자면
숫자 너머 사람의 행동을 이해하게 해주는 기술이라고 말하고 싶다.

내가 분석 업무를 하면서 가장 기억에 남았던 순간은,
단순히 ‘무슨 제품이 팔렸는가’가 아니라
‘왜 그 제품이 팔렸는가’를 데이터가 알려줬을 때였다.

그때, 데이터는 숫자가 아니라 사람의 이야기가 된것이 아니였을까? 그리고 여기에 사람들의 경험과 가치를 제공해 준다면 비즈니스 무기로 사용하기에 너무나 좋을 것이다.