[논문 리뷰] The Conceptual Integration Modeling Framework: Abstracting from the Multidimensional Model

Flavio Rizzolo, Iluju Kiringa외 2명|arXiv (Cornell University)|2010. 09. 01.

Advanced Database Systems and Queries참고 문헌 25인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 기업 사용자가 고수준의 개념 모델을 통해 다차원적 비즈니스 정보 요구사항을 명시할 수 있도록 해주는 상향식 데이터 웨어하우징 접근법인 개념 통합 모델링(CIM) 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 설계 시점에 이 모델을 기존의 논리적 다차원 스키마로 매핑하고 런타임에 쿼리 가능한 뷰를 동적으로 생성함으로써, 수동적인 하향식 ETL 프로세스에 대한 의존도를 줄이고 요구사항 기반의 자동 데이터 웨어하우징 구축을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Data warehouses are overwhelmingly built through a bottom-up process, which starts with the identification of sources, continues with the extraction and transformation of data from these sources, and then loads the data into a set of data marts according to desired multidimensional relational schemas. End user business intelligence tools are added on top of the materialized multidimensional schemas to drive decision making in an organization. Unfortunately, this bottom-up approach is costly both in terms of the skilled users needed and the sheer size of the warehouses. This paper proposes a top-down framework in which data warehousing is driven by a conceptual model. The framework offers both design time and run time environments. At design time, a business user first uses the conceptual modeling language as a multidimensional object model to specify what business information is needed; then she maps the conceptual model to a pre-existing logical multidimensional representation. At run time, a system will transform the user conceptual model together with the mappings into views over the logical multidimensional representation. We focus on how the user can conceptually abstract from an existing data warehouse, and on how this conceptual model can be mapped to the logical multidimensional representation. We also give an indication of what query language is used over the conceptual model. Finally, we argue that our framework is a step along the way to allowing automatic generation of the data warehouse.

연구 동기 및 목표

• 원천 데이터에 기반한 비즈니스 사용자 요구사항이 아닌 전통적인 하향식 데이터 웨어하우징 개발의 높은 비용과 복잡성을 해결하기 위해.
• 기술적 스키마가 아닌 비즈니스 중심의 수준에서 기업 사용자가 데이터 요구사항을 명시할 수 있도록 하기 위해.
• 공식적인 개념 모델링 프레임워크를 통해 비즈니스 인텔리전스 요구사항과 기술적 데이터 웨어하우징 구현 간 격차를 메우기 위해.
• 개념 모델을 논리적 다차원 스키마로 매핑하여 동적이고 즉시 요청 시 생성되는 데이터 웨어하우징 생성을 지원하기 위해.
• 기존의 다차원 모델에서 추상화함으로써 완전 자동 데이터 웨어하우징 구축의 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 이 프레임워크는 개념적이고 시각적인 명세를 위한 CIM 시각 모델(CVM)과 XML 기반의 시스템 전용 표현인 CIM 데이터 모델(CDM)을 활용하는 이중 모델 접근법을 채택한다.
• 스타일러드(StarER)와 멀티디멘션(MultiDim)을 영감으로 삼은 확장된 엔터티 관계 모델을 사용하여 사실, 차원, 계층과 같은 다차원 비즈니스 개념을 표현한다.
• 시각적 매핑 언어(MVL)는 개념 모델을 논리적 다차원 표현으로 정확하게 변환하여 의미적 일致성을 확보한다.
• 시스템은 개념 모델과 매핑 정보에서 런타임 뷰를 생성하여 기존의 논리적 스키마를 직접 쿼리할 수 있도록 한다.
• 사용자가 고수준의 개념 모델에 직접 쿼리를 제출할 수 있도록 개념 쿼리 언어(CVL)를 정의한다.
• 구현은 기존의 다차원 시스템과의 통합을 입증하기 위해 몬드리안(OLAP) 서버를 백엔드 데이터 저장소로 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개념 모델링 프레임워크는 비즈니스 사용자 요구사항과 더 잘 일치하기 위해 데이터 웨어하우징 설계의 추상화 수준을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 고수준의 개념 모델을 기존의 논리적 다차원 스키마로 매핑하는 데 어떤 메커니즘이 필요한가?
• RQ3 개념 모델에 제출된 쿼리는 어떻게 효율적으로 처리되고 기반의 다차원 스키마에서 실행 가능한 쿼리로 번역될 수 있는가?
• RQ4 개념 모델이 수동 ETL 노력의 감소를 위해 얼마나 자동화된 데이터 웨어하우징 구축을 이끌 수 있는가?
• RQ5 개념 사양에서 개념 모델을 기반으로 동적이고 즉시 요청 시 생성되는 데이터 웨어하우징 뷰를 생성하는 데 어떤 아키텍처 패턴이 지원되는가?

주요 결과

• CIM 프레임워크는 공식적인 개념 모델링 계층을 도입함으로써 기업 사용자 요구사항과 기술적 스키마 설계를 성공적으로 분리한다.
• 이 프레임워크는 존재하는 다차원 스키마 위에 실행 가능한 뷰를 생성함으로써 개념 모델에 대한 동적 쿼리 처리를 가능하게 한다.
• 시각적 매핑 언어의 사용은 개념 모델에서 논리적 스키마 표현으로의 정확하고 유지보수 용이한 변환을 가능하게 한다.
• 몬드리안 OLAP 엔진과의 통합을 통해 런타임 쿼리 실행을 검증함으로써 이 접근법의 실현 가능성을 입증한다.
• 이 프레임워크는 정의된 기반을 제공하여 수동적인 하향식 설계를 넘어 동적이고 요구사항 기반의 패러다임으로의 자동화된 데이터 웨어하우징 생성을 가능하게 한다.
• 연구는 개념 모델에서의 처리 가능한 쿼리 처리를 향후 주요 과제로 규명하였으며, 스케일러빌리티와 성능 향상을 위한 지속적인 연구가 진행 중이다.