문맥 (context)
비지니스 애플리케이션에서의 데이터는 종종 스프레드시트의 형태로 보여진다. 스프레드시트는 데이터의 "2차원" 배열인 것으로 생각될 수 있다. 스프레드시트 내의 각각의 셀은 두 개의 관련된 엔티티들, 또는 차원들의 값을 나타낸다. 예를 들면, 하나의 차원은 시간일 수 있는 한편, 대응 크로스-차원은 수익(revenue)일 수 있다. 그러나, 많은 애플리케이션들은 2차원 이상을 갖는 데이터를 가질 수 있다. 2차원 이상을 갖는 비지니스 데이터는 다차원 데이터로 호칭된다.
다차원 데이터는 종종 애플리케이션들에 대한 재정적 계획, 예산 편성, 및 예측시 이용된다. 그러한 애플리케이션에서의 통상의 차원들의 예들은 계정(account), 시간(time), 제품(product), 비지니스 단위(business unit), 재정 시나리오들(financial scenarios), 등을 포함한다. 그러한 다차원 데이터 공간에서의 데이터의 특정 부분은 account = revenue, time = Feb-2005, business unit = service, 및 financial scenario = budget의 경우 데이터 값이 1000인 사실을 나타내는 (revenue, Feb-2005, service, budget, 1000)일 수 있다.
애플리케이션에 대한 계획, 예산 편성, 및 예측시 통상의 계산은 높은 레벨의 목표를 설정하고 그 후에 그것을 높은 레벨의 목표를 지원하는 하위 레벨 목표들로 세분하는 것이다. 이 계산 유형은 할당(allocation)으로 호칭된다. 예를 들면, business unit = service, 및 financial scenario = budget의 경우 2004년 연간 수익 목표를 천만 달러로 설정할 수 있다. 이 목표는 그 후 2004년의 12개월 각각에 대한 수익 목표들로 세분될 수 있다. 할당을 수행하기 위한 방법 중 하나는 Microsoft SQL Server Analysis Service？ cube와 같은 OLAP(online analytical processing) 모델에서의 다차원(multi-dimensional) 데이터를 나타내고, 할당을 위하여 MDX(Multi-Dimensional eXpression) 쿼리를 생성하며, 그 후 Microsoft SQL Server Analysis Service 엔진 내에서 그 쿼리를 실행하는 것이다.
SQL Server Analysis Service 엔진은 희박 계산들 - 계산될 필요가 있는 데이터 포인트수가 크지만 계산 결과들의 대부분이 실질적으로 제로라면, 계산은 희박한 것으로 호칭됨 - 에 대하여 양호하지 못하게 수행될 수 있다. 할당들을 위하여 생성된 MDX 쿼리들은 많은 비지니스 애플리케이션들의 경우 희박하게 되는 경향이 있다. 따라서, SQL Server Analysis Service 엔진에서의 이 쿼리들의 억지 실행(brute force execution)으로 성능이 불량해질 수 있다.
발명의 개요
할당 성능은 할당과 연관된 쿼리들을 최적화시킴으로써 향상된다. 입력 데이터 내의 비제로 데이터 로우들과 비제로 계산 결과들 간의 관계를 설정하도록 계산식이 기호적으로 분석된다. 그것에 의하여, 계산 결과들의 비제로 영역들은 입력 데이터의 비제로 영역들로부터 결정되어, 기호적으로 계산으로부터 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다. 따라서, 간략화된 계산은 더 이상 희박하지 않은 것이 보통이다.
이 개요는 이하의 상세한 설명에서 상세히 설명되는 개념들의 선택을 간략한 형태로 소개하기 위하여 제공된다. 이 개요는 청구된 본 발명의 주제의 주요 특징들 또는 본질적인 특징들을 식별하려는 것이 아니며, 청구된 본 발명의 주제의 범위를 결정하는 것을 돕기 위하여 이용되는 것도 아니다.
지시문 (instruction)
주어진 원문을 읽고 필요한 정보를 파악하여, 원문에 근거해 질문에 답하라.
질문 (question)
입력 데이터 내의 비제로 데이터 로우들과 비제로 계산 결과들 간의 관계를 설정하기 위해 수행되는 계산식의 분석 방식과 그에 따른 효과는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation계산식 분석 방식과 그로 인해 발생하는 기술적 효과 사이의 관계를 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction계산식이 어떻게 분석되는지(기호적 분석)와 그 결과(제로 영역 제거)를 추출한다.
- 입력 데이터 내의 비제로 데이터 로우들과 비제로 계산 결과들 간의 관계를 설정하도록 계산식이 기호적으로 분석된다.
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3근거 선택
evidence_selection분석 방식인 '기호적 분석'과 효과인 '계산 복잡성 감소'를 핵심 근거로 선택한다.
- 계산식이 기호적으로 분석된다.
- 기호적으로 계산으로부터 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다.
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4논리 통합
logical_integration기호적 분석을 통해 제로 영역을 제거함으로써 계산 복잡성이 줄어든다는 인과 관계를 연결한다.
- 기호적으로 계산으로부터 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다.
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5결론 도출
conclusion_formulation분석 방식은 기호적 분석이며, 이를 통해 제로 영역을 제거하여 계산 복잡성을 감소시킨다는 결론을 도출한다.
- 계산식이 기호적으로 분석된다.
- 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 명시된 분석 방식과 효과를 결합하여 답변을 작성한다.
- 계산식이 기호적으로 분석된다.
- 기호적으로 계산으로부터 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다.
최종 답변 (final_answer)
계산식은 입력 데이터 내의 비제로 데이터 로우들과 비제로 계산 결과들 간의 관계를 설정하도록 기호적으로 분석되며, 이를 통해 기호적으로 계산으로부터 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성을 감소시킬 수 있다.
핵심 해석 (core_interpretation)
계산식의 기호적 분석을 통해 계산에서 제로 영역들을 제거함으로써 계산 복잡성이 감소한다.