Wat is OLAP?

OLAP is online analytische verwerking, omdat de naam zelf aangeeft dat de OLAP bedoeld is voor de gegevensanalysedoeleinden, waardoor we informatie uit meerdere databasesystemen tegelijkertijd kunnen analyseren. Met andere woorden, we kunnen zien dat het een berekeningsmethode is waarmee gebruikers eenvoudig de vereiste gegevens kunnen extraheren en gegevens kunnen opvragen om deze vanuit verschillende invalshoeken te analyseren. Het is in feite gebaseerd op de enorme gegevens die datawarehouse worden genoemd; het verzamelt de vereiste gegevens uit het datawarehouse en voert de vereiste bedrijfsanalyse uit om een ​​beslissing in de onderneming te nemen om de winst te verbeteren, de verkoop te verbeteren, het merk te verbeteren, de marketing te verbeteren, enzovoort. Daarom gebruikt OLAP in business intelligence hulp bij trendsanalyse, verkoopprognoses, financiële rapportage, planningsdoeleinden, budgettering en dergelijke.

Definitie

De OLAP is OLAP (Online Analytical Processing) is een krachtige technologie achter veel Business Intelligence (BI) -applicaties die gegevens ontdekt, weergavemogelijkheden rapporteert, complexe analytische berekeningen en voorspellend "what if" scenario, budgetplanning, voorspellingsplanning.

Een gebruiker kan bijvoorbeeld vragen dat gegevens worden geanalyseerd om een ​​spreadsheet weer te geven met alle releases van de film in Mumbai in de maand augustus, omzetcijfers vergelijken met die voor dezelfde film in december en vervolgens een vergelijking van een andere film bekijken om te controleren of behaalde meer succes en werd een winstgevende of niet, in dezelfde periode. Dus door deze analyse kunnen we de beslissing nemen dat waar de film moet worden uitgebracht en waardoor ze meer winst krijgen en zelfs dit soort gegevensanalyse helpt bij het plannen van marketingstrategie zoals waar marketing te doen, hoe te doen, waardoor kanaal te doen, enzovoort.

Nu zullen we zien hoe OLAP werkt - De gegevens worden eerst verzameld uit meerdere gegevensbronnen (zoals een spreadsheet, video, XML, enz.) En opgeslagen in gegevensmagazijnen die vervolgens worden opgeschoond en georganiseerd in gegevenskubussen. De term kubus gebruikt kubus omdat deze is gecategoriseerd door drie dimensies die zelfs kunnen worden gecategoriseerd door meerdere dimensies. Elke OLAP-kubus bevat dus gegevens die zijn gecategoriseerd op basis van enkele dimensies (zoals klanten, tijdsperiode, geografische verkoopregio en product) afgeleid van multidimensionale tabellen in de datawarehouses. De dimensies kunnen worden ingevuld door leden of voor dimensies die de waarde kunnen hebben, zoals klantnamen, landen en maanden die hiërarchisch zijn georganiseerd en die de analyse van de specifieke waarden willen uitvoeren. De OLAP-kubussen zijn vooraf samengevat op de frequente query's in verschillende dimensies die de uitvoeringstijd van query's verbeteren ten opzichte van relationele databases. Dus zo werkt het om binnen een bepaalde tijd een ander soort analyse te vergemakkelijken.

Net als OLAP is de andere term die we gebruiken OLTP dat online transactionele verwerking is, beide zijn online verwerkingssystemen, de OLTP is transactieverwerking voornamelijk een taak op de transactietaak, terwijl OLAP een analytisch verwerkingssysteem is dat zich voornamelijk zorgen maakt over de analyse en rapportage en geeft het waardevolle inzicht om het bedrijf te verbeteren.

De OLAP maakt werken zo gemakkelijk in bedrijfsrapportage voor verkoop, managementrapportage, marketing, bedrijfsprocesbeheer, financiële rapportage, budgettering en forecasting en meer.

De OLAP kan worden gebruikt om vijf soorten analysebewerkingen uit te voeren voor de multidimensionale databases:

  • Overzicht - ook wel drill-up of consolidatie genoemd. Gebruik dit om bedrijfsgegevens samen met de dimensie samen te vatten.
  • Drill-down - Om de analyse dieper uit te voeren tussen de dimensies van gegevens. Bijvoorbeeld het inzoomen van "tijdsperiode" naar "jaren" en "maanden" en "dagen" enzovoort om de omzetgroei voor een product te plotten.
  • Segment - Om de analyse uit te voeren om één niveau van informatie weer te geven, zoals 'verkoop in 2019'.
  • Dobbelstenen - Om de analyse uit te voeren om gegevens te selecteren uit meerdere dimensies om te analyseren, zoals "verkoop van groene appel in Bangalore in 2019."
  • Pivot - Om de analyse uit te voeren die een nieuwe weergave van gegevens kan krijgen door de gegevensassen van de kubus te roteren.

Omdat de OLAP de kubus geeft die dimensies heeft en vervolgens het snijpunt van dimensies vindt, is bijvoorbeeld alle film winstgevend in Mumbai gedurende een bepaalde periode en geeft het resultaat weer. Elke OLAP-kubus omvat honderden metingen die ten minste één mogelijk hebben, die feitelijk zijn afgeleid van informatie die is opgeslagen in de feitentabellen van het datawarehouse.

architectuur

Zoals in de afbeelding, begint het te werken door gegevensverzameling uit meerdere bronnen en opgeslagen in een gegevensmagazijn. Verder worden de OLAP-kubussen gemaakt op basis van opgeschoonde gegevens van het magazijn, waartegen gebruikers de query's kunnen uitvoeren.

Er zijn in principe drie soorten OLAP (verwerking van online analyses):

MOLAP (Multidimensional OLAP) - MOLAP is een OLAP voor multidimensionale database-indexen.

ROLAP (Relational OLAP) - ROLAP is een OLAP die dynamische multidimensionale analyses uitvoert op gegevens die zijn opgeslagen in een relationele database.

HOLAP (Hybrid OLAP) - HOLAP is een verschillende integratie van ROLAP en MOLAP. Het wordt gebruikt om ROLAP-gegevenscapaciteit te ontwikkelen met MOLAP, de superieure verwerkingscapaciteit om te voldoen aan de verwerkingsvereisten.

Gebruik en voordelen van OLAP

OLAP kan worden gebruikt voor data-extractie of mining, data-analyse, rapportage, om de relaties tussen data-items te vinden. Om gegevens uit een bestaande relationele te importeren, kunnen we ODBC (Open Database Connectivity) gebruiken om een ​​OLAP-multidimensionale database te maken. Alle transactionele gegevens zijn niet vereist voor trendanalyse, dus een OLAP-database hoeft niet zo groot te zijn als een datawarehouse.

Nadelen van OLAP

Enkele van de nadelen van OLAP zijn pre-modellering die als een must, grote afhankelijkheid van IT, slechte berekeningscapaciteit, trage reactie, kort van interactieve analysemogelijkheden, abstract model, groot potentieel risico.

Sommige van de analysehulpmiddelen (OLAP) zijn IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.

Conclusie

  • OLAP (Online Analytical Processing) is een krachtige technologie achter veel BI-toepassingen (Business Intelligence) die gegevens ontdekt, rapportweergavemogelijkheden, complexe analytische berekeningen en voorspellende scenario's, budgetplanning, voorspellingsplanning.
  • Het werkt omdat het eerst de gegevens verzamelde uit meerdere gegevensbronnen (zoals een spreadsheet, video, XML, enz.) En opgeslagen in datawarehouses die vervolgens werden opgeschoond en georganiseerd in gegevenskubussen waarop de gebruikersquery's kunnen worden uitgevoerd.
  • De vijf soorten analytische bewerkingen die met de multidimensionale databases kunnen worden uitgevoerd, zijn Roll-up, Drill-down, Slice, Dice en Pivot.
  • Er zijn drie soorten OLAP die MOLAP, ROLAP, HOLAP zijn.
  • Sommige van de analysehulpmiddelen (OLAP) zijn IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids geweest voor Wat is OLAP. Hier hebben we de basisconcepten, vereiste vaardigheden en voordelen van OLAP besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

  1. Wat is XML?
  2. Wat is data-analist? Vaardigheden voor gegevensanalist
  3. Wat is een bijenkorf?
  4. Wat is Data Science? Het belang van data science

Categorie:

Big Data