Что такое OLAP?

OLAP - это аналитическая обработка в режиме онлайн, поскольку само название указывает на то, что OLAP предназначен для анализа данных, следовательно, оно позволяет нам анализировать информацию из нескольких систем баз данных одновременно. Другими словами, мы можем сказать, что это вычислительный метод, который позволяет пользователям легко извлекать необходимые данные и запрашивать данные, чтобы анализировать их с разных точек зрения. Это в основном основано на огромных данных, которые называются хранилищем данных; он собирает необходимые данные из хранилища данных и выполняет анализ, необходимый для бизнеса, чтобы принять какое-то решение в бизнесе, чтобы повысить прибыль, улучшить продажи, улучшить бренд, улучшить маркетинг и так далее. Поэтому OLAP использует в бизнес-аналитике запросы для помощи в анализе тенденций, прогнозировании продаж, финансовой отчетности, целях планирования, составлении бюджета и так далее.

Определение

OLAP - это OLAP (онлайн-аналитическая обработка) - мощная технология, стоящая за многими приложениями Business Intelligence (BI), которая обнаруживает данные, возможности просмотра отчетов, сложные аналитические вычисления и прогнозный сценарий «что если», планирование бюджета, планирование прогноза.

Например, пользователь может запросить анализ данных для отображения электронной таблицы, показывающей все релизы фильма в Мумбаи в августе, сравнить показатели доходов с данными за тот же фильм в декабре, а затем посмотреть сравнение других фильмов, чтобы проверить, достиг более высоких успехов и стать прибыльным или нет, в тот же период времени. Таким образом, с помощью этого анализа можно будет принять решение о том, где фильм должен быть выпущен и с помощью которого они получают больше прибыли, и даже такого рода анализ данных помогает планировать маркетинговую стратегию, например, где делать маркетинг, как делать, с помощью которого канал, чтобы сделать и так далее.

Теперь посмотрим, как работает OLAP. Сначала данные собираются из нескольких источников данных (таких как электронная таблица, видео, XML и т. Д.) И хранятся в хранилищах данных, которые затем очищаются и объединяются в кубы данных. Термин «куб» использует куб, потому что он классифицируется по трем измерениям, которые можно даже классифицировать по многомерным. Таким образом, каждый куб OLAP содержит данные, классифицированные по некоторым измерениям (таким как клиенты, период времени, географический регион продаж и продукт), полученным из многомерных таблиц в хранилищах данных. Измерения могут быть заполнены элементами или измерениями, которые могут принимать значения, такие как имена клиентов, страны и месяцы, которые организованы иерархически и хотят выполнить анализ определенных значений. Кубы OLAP предварительно суммируются по частым запросам по измерениям, которые сокращают время выполнения запросов по реляционным базам данных. Таким образом, это работает, чтобы облегчить другой вид анализа в течение времени.

Как и OLAP, у нас есть еще один термин - OLTP, который означает оперативную обработку транзакций. Обе системы - это онлайновые системы обработки. OLTP - это обработка транзакций, в основном касающаяся задачи транзакции, в то время как OLAP - это система аналитической обработки, которая в основном занимается анализом и отчетностью, а также дает ценную информацию для улучшения бизнеса.

OLAP упрощает работу с бизнес-отчетами для продаж, управленческой отчетности, маркетинга, управления бизнес-процессами, финансовой отчетности, бюджетирования и прогнозирования и многого другого.

OLAP может использоваться для выполнения пяти типов аналитических операций с многомерными базами данных:

  • Свертывание - также известное как детализация или консолидация, используется для суммирования эксплуатационных данных вместе с измерением.
  • Развертка - для более глубокого анализа данных. Например, переход от «периода времени» к «годам» и «месяцам» и «дням» и т. Д. Для построения графика роста продаж продукта.
  • Срез - чтобы выполнить анализ, чтобы взять один уровень информации для отображения, например, «продажи в 2019 году».
  • Dice - Выполнить анализ, чтобы выбрать данные для анализа из нескольких измерений, например, «продажи зеленого яблока в Бангалоре в 2019 году».
  • Сводка - для выполнения анализа, который может получить новое представление данных, вращая оси данных куба.

Так как OLAP дает куб, имеющий измерения, он находит пересечение измерений, например, все фильмы в Мумбаи приносят прибыль в течение определенного периода времени и отображают результат. Каждый куб OLAP охватывает сотни мер, которые имеют по крайней мере одну возможную возможность, которая фактически получена из информации, хранящейся в таблицах фактов хранилища данных.

Архитектура

Как показано на рисунке, он начинает работать путем сбора данных из нескольких источников и хранится в хранилище данных. Кроме того, кубы OLAP создаются на очищенных данных хранилища, к которым пользователи могут выполнять запросы.

Существует в основном три типа OLAP (обработка онлайн-анализа):

MOLAP (многомерный OLAP) - MOLAP - это OLAP для многомерных индексов баз данных.

ROLAP (Реляционный OLAP) - ROLAP - это OLAP, который выполняет динамический многомерный анализ данных, хранящихся в реляционной базе данных.

HOLAP (Hybrid OLAP) - HOLAP представляет собой разнообразную интеграцию ROLAP и MOLAP. Он используется для разработки емкости данных ROLAP с MOLAP - превосходной способностью обработки для удовлетворения требований обработки.

Использование и преимущества OLAP

OLAP можно использовать для извлечения или извлечения данных, анализа данных, составления отчетов, чтобы найти взаимосвязи между элементами данных. Чтобы импортировать данные из существующей реляционной системы, мы можем использовать ODBC (Open Database Connectivity) для создания многомерной базы данных OLAP. Все данные транзакций не требуются для анализа тенденций, поэтому база данных OLAP не обязательно должна быть такой же большой, как хранилище данных.

Недостатки OLAP

Некоторые из недостатков OLAP - предварительное моделирование, которое, как правило, большая зависимость от ИТ, слабые вычислительные возможности, медленная реакция, отсутствие интерактивного анализа, абстрактная модель, большой потенциальный риск.

Некоторые аналитические инструменты (OLAP) - это IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube и т. Д.

Вывод

  • OLAP (Online Analytical Processing) - это мощная технология, стоящая за многими приложениями Business Intelligence (BI), которая обнаруживает данные, возможности просмотра отчетов, сложные аналитические вычисления и прогнозные сценарии, планирование бюджета, планирование прогнозов.
  • Он работает, поскольку сначала собирал данные из нескольких источников данных (например, электронных таблиц, видео, XML и т. Д.) И сохранял их в хранилищах данных, которые затем очищали и организовывали в кубы данных, по которым можно выполнять запросы пользователей.
  • Пять типов аналитических операций над многомерными базами данных могут выполняться: свертывание, детализация, срез, игральная кость и поворот.
  • Существует три типа OLAP: MOLAP, ROLAP, HOLAP.
  • Некоторые аналитические инструменты (OLAP) - это IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube и т. Д.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к тому, что такое OLAP. Здесь мы обсудили основные понятия, необходимые навыки и преимущества OLAP. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое XML?
  2. Что такое Data Analyst? Навыки для аналитика данных
  3. Что такое улей?
  4. Что такое наука о данных? Важность науки о данных

Категория:

Большое количество данных