Melyek az OLAP rendszerek?

Az online analitikai feldolgozás, vagy az OLAP, egy hatékony adatfeldolgozási technológia, amelynek eredményeként, mindenféle adat hatalmas tömbjein alapul, megjelenik a végső információ. Ez egy nagy teljesítményű termék, amely elősegíti az információk elérését, letöltését és megtekintését a számítógépen, különféle nézőpontokból történő elemzés céljából.

Az OLAP olyan eszköz, amely stratégiai pozíciót biztosít a hosszú távú tervezéshez, és figyelembe veszi az operatív adatok alapvető információit 5, 10 vagy annál hosszabb távra. Az adatokat az adatbázisban a dimenzióval együtt tárolják, amely azok attribútuma. A felhasználók ugyanazt az adatkészletet különböző attribútumokkal tekinthetik meg, az elemzés céljától függően.

OLAP története

Az OLAP nem új koncepció, és évtizedek óta használják. Valójában a technológia eredete 1962-re nyúlik vissza. A kifejezést azonban csak 1993-ban, Ted Coddom adatbázis-készítő hozta létre, aki szintén 12 szabályt fogalmazott meg a termékre. Mint sok más alkalmazásban, a koncepció a fejlődés több szakaszán ment keresztül.

Maga az OLAP technológia története 1970-re nyúlik vissza, amikor az Express információs forrásokat és az első Olap szervert kiadták. Ezeket az Oracle szerezte meg 1995-ben, és később a multidimenziós számítási mechanizmus online analitikai feldolgozásának alapjául szolgált, amelyet a neves számítógépes márka az adatbázisában nyújtott. 1992-ben az Arbor Software kiadta egy másik ismert online analitikai feldolgozási terméket, az Essbase-t (amelyet az Oracle vásárolt meg 2007-ben).

1998-ban a Microsoft kiadta az MS Analysis Services online elemzési adatfeldolgozó szervert. Ez hozzájárult a technológia népszerűségéhez és ösztönözte más termékek fejlesztését. Manapság számos világhírű beszállító kínál Olap alkalmazásokat, köztük az IBM, SAS, SAP, Essbase, Microsoft, Oracle, IcCube.

Online analitikai feldolgozás

Az OLAP olyan eszköz, amely lehetővé teszi a tervezett eseményekkel kapcsolatos döntések meghozatalát. Az atipikus Olap kiszámítása sokkal bonyolultabb lehet, mint az adatok összesítése. Az percenkénti analitikus lekérdezéseket (AQM) használják standard referenciaként a különféle műszerek teljesítményének összehasonlításához. Ezeknek a rendszereknek a lehető legnagyobb mértékben el kell rejteniük a felhasználókat a komplex lekérdezések szintaktikájától, és mindenki számára következetes válaszidőt kell biztosítaniuk (függetlenül attól, hogy bonyolultak legyenek).

Az OLAP következő főbb jellemzői léteznek:

1. Többdimenziós adatreprezentációk.
2. Komplex számítástechnika támogatása.
3. Ideiglenes intelligencia.

A többdimenziós prezentáció alapja az analitikus feldolgozásnak a vállalati adatokhoz való rugalmas hozzáférés révén. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok elemzését bármilyen dimenzióban és az összesítés bármely szintjén.

A komplex számítástechnika támogatása az OLAP szoftver alapja.

Az ideiglenes intelligencia felhasználja az elemző alkalmazások hatékonyságának egy adott időtartamra történő értékeléséhez. Például ebben a hónapban az előző hónaphoz képest, ebben a hónapban az előző év azonos hónapjához képest.

Többdimenziós adatszerkezet

Az online analitikai feldolgozás egyik fő jellemzője a többdimenziós adatszerkezet. A kocka több dimenziójú lehet. Ennek a modellnek köszönhetően az OLAP intelligens elemzésének teljes folyamata egyszerű a vezetők és a vezetők számára, mivel a cellákban szereplő objektumok valós üzleti objektumok. Ezenkívül ez az adatmodell lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nem csak a strukturált tömböket, hanem a strukturálatlan és félig strukturált tömböket is feldolgozzák.Mindezek miatt különösen népszerűek az adatok elemzése és a BI alkalmazások területén.

Az OLAP rendszerek főbb jellemzői:

1. Használjon többdimenziós adatelemzési módszereket.
2. Biztosítson fejlett adatbázis-támogatást.
3. Készítsen könnyen használható felhasználói felületeket.
4. Ügyfél / szerver architektúra támogatása.

Az OLAP-koncepciók egyik fő alkotóeleme egy ügyféloldali szerver. A relációs adatbázisból származó adatok összesítése és előfeldolgozása mellett fejlett számítási és rögzítési paramétereket, kiegészítő funkciókat, alapvető speciális lekérdezési képességeket és egyéb funkciókat is biztosít.

A felhasználó által kiválasztott mintaalkalmazástól függően különféle adatmodellek és eszközök érhetők el, ideértve a valós idejű riasztásokat, egy funkciót a mi helyzet esetén, optimalizálást és az összetett OLAP jelentéseket.

Kocka alakú

A koncepció köb alakú. Az adatok elhelyezkedése azt mutatja, hogy az OLAP miként tartja be a többváltozós elemzés elvét, amelynek eredményeként létrejön az adatstruktúra a gyors és hatékony elemzéshez.

Az OLAP kocka hiperkocka is. Azt írják le, hogy numerikus tényekből (intézkedésekből) áll, osztályozva (dimenziók) szerint. A méretek az üzleti problémát meghatározó attribútumokhoz kapcsolódnak. Egyszerűen fogalmazva: a dimenzió egy olyan címke, amely leírja a méretet. Például az értékesítési jelentésekben az intézkedés az értékesítés volumene lesz, és a méretek tartalmazzák az értékesítés időszakát, az eladókat, egy terméket vagy szolgáltatást és az értékesítés régióját. A termelési műveletek jelentésekor az intézkedés lehet a teljes termelési költség és a kibocsátási egység. A méretek a gyártás dátuma vagy ideje, a termelési szakasz vagy szakasz, még a gyártási folyamatban részt vevő munkavállalók is.

Az OLAP adatkocka a rendszer sarokköve. A kockában lévő adatok csillag vagy hópehely mintával vannak rendezve. Középen egy ténytábla található, amely aggregátumokat (intézkedéseket) tartalmaz. A mérési táblázatok sorozatához kapcsolódik, amely információkat tartalmaz a mérésekről. A méretek leírják, hogyan lehet ezeket az intézkedéseket elemezni. Ha egy kocka három dimenziónál többet tartalmaz, akkor gyakran hiperkockanak hívják.

A kocka egyik fő funkciója a statikus jellege, ami azt jelenti, hogy a kocka fejlesztése után nem változtatható meg. Ezért a kocka felépítésének folyamata és az adatmodell felállítása döntő lépés az OLAP architektúrában a megfelelő adatfeldolgozás felé.

Adatok összesítése

Az aggregációk használata a fő oka annak, hogy a kérelmek sokkal gyorsabban feldolgozódnak az OLAP eszközökben (az OLTP-hez képest). Az összesítések az adatok azon összefoglalói, amelyeket korábban kiszámítottak a feldolgozás során. Az OLAP dimenziós táblázatokban tárolt összes tag meghatározza azokat a lekérdezéseket, amelyeket a kocka fogadhat.

Egy kockában az információgyűjtéseket cellákban tárolják, amelyek koordinátáit meghatározott méretek határozzák meg. Az egyesítések száma, amelyet egy kocka tartalmazhat, a dimenzióelemek minden lehetséges kombinációjától függ. Ezért egy alkalmazásban egy tipikus kocka rendkívül sok aggregátumot tartalmazhat. Az előzetes számítást csak azon kulcsfontosságú aggregátumokhoz kell elvégezni, amelyek az online elemzés analitikai kockájában vannak elosztva. Ez jelentősen csökkenti az összesítés meghatározásához szükséges időt, amikor az adatmodellben lekérdezést hajt végre.

Az aggregációkkal kapcsolatban kétféle lehetőség van, amelyekkel javíthatja a kész kocka teljesítményét: hozzon létre egy képesség-gyorsítótár összesítését, és az aggregációt használja a felhasználói kérelmek elemzése alapján.

Működési elv

Általában a tranzakciókból nyert operatív információk elemzését egyszerű táblázat segítségével lehet elvégezni (az adatok értékei sorokban és oszlopokban vannak feltüntetve). Ez az adatok kétdimenziós jellegére tekintettel jó. Az OLAP esetében különbségek vannak a többdimenziós adattömb miatt.Mivel ezeket gyakran különböző forrásokból szerezik be, a táblázatok nem mindig képesek hatékonyan feldolgozni őket.

A kocka megoldja ezt a problémát, és biztosítja az OLAP adattárház logikus és rendezett működését is. A vállalkozás számos forrásból gyűjt adatokat, és különféle formátumokban jelenik meg, például szöveges fájlokban, multimédia fájlokban, Excel táblázatokban, Access adatbázisokban és akár OLTP adatbázisokban.

Az összes adatot közvetlenül a forrásokból kitöltött tárolóban gyűjtik. Ebben az OLTP-től és más forrásokból kapott nyers információkat megtisztítják a téves, hiányos és következetlen tranzakciókról.

Tisztítás és átalakítás után az információkat egy relációs adatbázisban tárolják. Ezután feltölti a többdimenziós OLAP szerverre (vagy Olap kocka) elemzésre. Az üzleti alkalmazásokért, az adatbányászatért és az egyéb üzleti műveletekért felelős végfelhasználók az Olap kocka segítségével hozzáférhetnek a szükséges információkhoz.

Array modell előnyei

Az OLAP olyan eszköz, amely gyors lekérdezési teljesítményt nyújt, amelyet optimalizált tárolás, többdimenziós indexelés és gyorsítótárazás révén érhetünk el, amelyek a rendszer jelentős előnyei. Ezen felül az előnyök a következők:

1. Kisebb adatok a lemezen.
2. A magasabb szintű adatok aggregátumainak automatikus kiszámítása.
3. A tömbmodellek természetes indexelést biztosítanak.
4. Az előzetes strukturálás révén hatékony adatkeresést érhetünk el.
5. Kompakt alacsony méretű adatkészletekhez.

Az OLAP hátrányai közé tartozik az a tény, hogy egyes megoldások (feldolgozási lépés) meglehetősen hosszúak lehetnek, különösen nagy mennyiségű információ esetén. Ezt általában csak növekményes feldolgozással korrigálják (a módosított adatokat tanulmányozzák).

Alapvető elemző műveletek

tekeredés (felépítés / fúrás) „konszolidációnak” is nevezik. A koaguláció magában foglalja az összes beszerezhető adat összegyűjtését és az összes kiszámítását egy vagy több dimenzióban. Leggyakrabban ez matematikai képlet alkalmazását teheti szükségessé. OLAP példaként tekinthetjük a kiskereskedelmi hálózatot, amelynek üzletei különböző városokban találhatók. A modellek azonosítása és a jövőbeni értékesítési trendek előrejelzése érdekében rájuk vonatkozó adatokat minden szempontból „összegyűjtjük” a vállalat fő értékesítési részlegéhez, konszolidáció és számítás céljából.

közzététel (Fúró-le). Ez a véralvadás ellentéte. A folyamat egy nagy adatsorral kezdődik, majd kisebb részekre bontódik, ezáltal lehetővé téve a felhasználók számára a részletek megtekintését. A kiskereskedelmi hálózat példájában az elemző elemzi az értékesítési adatokat, és megvizsgálja azokat az egyes márkákat vagy termékeket, amelyeket a különféle városokban lévő üzletekben a legkeresettebbnek tekintnek.

rész (Szelet és kocka). Ez egy olyan folyamat, amikor az analitikai műveletek két műveletet tartalmaznak: származtasson egy specifikus adatkészletet az OLAP kockaból (az elemzési szempont „vágása”), és nézd meg különböző nézőpontokból vagy szögekből. Ez akkor fordulhat elő, ha a kimenetek összes adatát megkapják és beírják a hiperkockabe. Az elemző kivágja az értékesítési adatkészletet az OLAP Cube-ból. Ezt azután veszik figyelembe, amikor elemzik az egyes egységek eladásait az egyes régiókban. Ebben az időben a többi felhasználó összpontosíthat az értékesítés költséghatékonyságának vagy a marketing- és hirdetési kampány hatékonyságának értékelésére.

csavar (Kimutatás). Az adattengelyeket elforgatják abban, hogy helyettesítsék az információ megjelenítését.

Különböző adatbázisok

Alapvetően ez egy tipikus OLAP kocka, amely végrehajtja a többdimenziós adatok analitikus feldolgozását az OLAP kocka vagy bármilyen adatkocka felhasználásával, hogy az analitikai folyamat szükség esetén dimenziókat adjon hozzá. A többdimenziós adatbázisba feltöltött információkat tárolják vagy archiválják, és szükség esetén felhívhatók.

Kevésbé ismert OLAP rendszerek vagy technológiák léteznek, de ezek a főbb rendszerek, amelyeket jelenleg nagyvállalatok, üzleti struktúrák és még a kormány is használ.

OLAP eszközök

Az online analitikai feldolgozás eszközei nagyon jól bemutathatók az interneten, mind fizetős, mind ingyenes verziók formájában.

Közülük a legnépszerűbbek:

1. A Dundas BI, a Dundas Data Visualization egy üzleti intelligencia és adatmegjelenítés böngésző alapú platformja, amely integrált műszerfalakat, OLAP jelentési eszközöket és adatelemzést tartalmaz.
2. A Yellowfin egy üzleti intelligencia platform, amely egységes integrált megoldás, amelyet különféle iparágakban és méretben használnak. Ez a rendszer a számvitel, a reklám és a mezőgazdaság területén működő vállalkozások számára van kialakítva.
3. A ClicData üzleti intelligencia (BI) megoldás, amelyet elsősorban kis- és középvállalkozások számára terveztek. Az eszköz lehetővé teszi a végfelhasználók számára jelentések és műszerfalak készítését. Az igazgatótanács az üzleti intelligencia és a vállalati teljesítménymenedzsment kombinálására jött létre, és egy teljesen funkcionális rendszer, amely középszintű és vállalati vállalatokat szolgálja ki.
4. A Domo egy felhőalapú üzleti menedzsment csomag, amely számos adatforrással, például táblázatokkal, adatbázisokkal, közösségi hálózatokkal és minden létező felhő- vagy helyszíni szoftvermegoldással integrálható.
5. Az InetSoft Style Intelligence egy üzleti intelligencia szoftverplatform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára irányítópultok, vizuális OLAP elemzési technológia és jelentések létrehozását a mashup mechanizmus segítségével.
6. Az Infor Company cégből származó Birst egy hálózati megoldás üzleti elemzők és elemzők számára, amely egyesíti a különböző csapatok ötleteit és segít megalapozott döntések meghozatalában. Az eszköz lehetővé teszi a decentralizált felhasználók számára, hogy javítsák a vállalati csapatok modelljét.
7. A Halo egy átfogó ellátási lánc menedzsment és üzleti intelligencia rendszer, amely segít az üzleti tervezésben és a készlet előrejelzésében az ellátási lánc menedzsmentjéhez. A rendszer minden forrásból származó adatokat használ - nagy, kicsi és közepes.
8. A Chartio egy felhőalapú üzleti intelligencia megoldás, amely alapítókat, üzleti csoportokat, adatelemzőket és termékcsoportokat biztosít szervezeti eszközökkel a mindennapi munkához.
9. Az Exago BI egy webalapú megoldás, amelyet webes alkalmazásokba történő bevezetésre terveztek. Az Exago BI megvalósítása lehetővé teszi bármilyen méretű vállalkozás számára, hogy ügyfeleinek speciális, időszerű és interaktív jelentést nyújtson.

Üzleti hatás

A felhasználó az OLAP-t megtalálja az iparágak legtöbb üzleti alkalmazásában.Az elemzést nem csak az üzleti vállalkozások, hanem más érdekelt felek is használják.

A leggyakoribb alkalmazások közül néhány a következő:

1. Marketing OLAP adatelemzés.
2. Pénzügyi kimutatások, amelyek fedezik az eladásokat és a költségeket, a költségvetést és a pénzügyi tervezést.
3. Üzleti folyamatok menedzsmentje.
4. Értékesítési elemzés.
5. Adatbázis-marketing.

Az iparág továbbra is növekszik, azaz a felhasználók hamarosan több OLAP-alkalmazást fognak látni. A többdimenziós testreszabott feldolgozás dinamikusabb elemzést nyújt. Ez az oka annak, hogy ezeket az OLAP rendszereket és technológiákat használják a mi-ha forgatókönyvek és az alternatív üzleti forgatókönyvek értékelésére.