Что такое ОЛАП? Определения, типы и преимущества
22 июля 2021 г.
Предприятия используют различные инструменты для обработки, хранения и анализа своих данных, чтобы улучшить свои бизнес-процессы и результаты. Технологии, такие как онлайн-инструменты аналитической обработки, могут помочь профессионалам систематизировать свои данные. Понимание того, что такое OLAP и как вы можете его использовать, может помочь вам определить, может ли ваш бизнес извлечь выгоду из одного из этих инструментов. В этой статье мы обсудим, что такое OLAP, его операции и приложения, преимущества его использования и различные типы систем OLAP.
Что такое ОЛАП?
OLAP, или оперативная аналитическая обработка, — это метод вычислений, который решает сложные аналитические программы. Это инструмент бизнес-аналитики, который обрабатывает большие объемы данных в нескольких категориях. Это обрабатывает данные из витрины данных, хранилища или другого устройства хранения данных. OLAP использует кубы для структурирования нескольких категорий. В отличие от стандартного графика, который может отображать количество продаж во времени, третья ось или измерение в кубе может быть дополнительной категорией, например местоположением. Предприятия используют это представление данных в прогнозировании, бюджетировании и финансовом планировании.
Куб OLAP обычно имеет три категории данных, такие как продукты, время и местоположение. Кубы могут иметь и другие категории данных, такие как демографические данные или клиенты. Куб размещает данные по этим осям, чтобы определить текущие тенденции и проанализировать, как эти три компонента соотносятся друг с другом.
Операции в OLAP
Существует пять операций, которые выполняет OLAP, и каждая из них выполняет различные аналитические задачи, которые предприятия используют для извлечения данных. Вот некоторые описания каждого:
Консолидация (свертывание)
Консолидация — это объединение данных, анализируемых программой, в одно или несколько измерений. Например, этот процесс объединяет или сводит данные от каждого продавца-консультанта в данные о продажах по подразделениям или регионам. Это уменьшает количество измерений в кубе OLAP и дает профессионалам более широкое представление о данных, которые они используют при прогнозировании.
Детализация
В отличие от консолидации, операции детализации создают определенные категории для одного или нескольких массивов в кубе OLAP. Например, вместо сбора квартальных данных в четырех разделах вы можете анализировать ежемесячные данные. Это увеличивает количество измерений в кубе, но предоставляет более подробную информацию конечным пользователям.
Ломтик
Операция среза просматривает одно измерение в кубе OLAP. Например, вместо анализа данных о местоположении, временной шкале и категории срез может быть просто временной шкалой и категорией. Эта операция выполняется на удаленном фрагменте для определенного представления данных. В примере изучения временной шкалы и категории пользователь может просматривать эти данные в одном конкретном месте, а не во всех местах в кубе.
Игральная кость
Игра в кости — это операция, при которой вы берете меньшие кубы из двух или более измерений внутри куба OLAP. Например, если у вас есть данные по пяти местоположениям, четырем кварталам и пяти категориям, вы можете проанализировать по два из них. Это создает меньший фрагмент данных для анализа.
Вращаться
Операция поворота или поворота вращает ось, чтобы получить новое представление данных. Программы обычно выполняют эту операцию над определенным фрагментом данных. Это может показать разные взгляды на тенденции и циклы, которые предприятия могут использовать для прогнозирования.
Приложения для OLAP
Компании могут использовать OLAP для анализа своих данных, таких как продажи, рынки, взаимодействие и финансы. Возможность просмотра данных с несколькими измерениями показывает, как различные факторы могут повлиять на другие данные, а использование различных операций может помочь предоставить более подробные или высокоуровневые представления этой информации. Некоторые распространенные приложения для OLAP:
Отчетность по продажам
Маркетинг
Управленческая отчетность
Управление процессом
Бюджетирование
Прогнозирование
Преимущества использования OLAP
OLAP — отличный инструмент для компаний, позволяющий расширить свои знания о бизнес-процессах, продажах, маркетинге и взаимодействии. Чем больше данных у бизнеса, тем больше он может принимать более обоснованные решения на будущее. Вот некоторые преимущества использования метода OLAP:
Лучшее понимание: чем больше выборочных данных может проанализировать компания, тем больше бизнес может предсказать свои будущие результаты. Вместо того, чтобы просто просматривать статические данные, операции OLAP предоставляют компаниям текущие данные и анализ «что, если».
Надежные данные: OLAP — это технология, которую используют многие программы бизнес-аналитики, поэтому она автоматически рассчитывает свои цифры и тенденции, а не человек, вычисляющий эти цифры вручную. Помимо ошибок ввода данных, OLAP — надежная технология.
Специальные отчеты: технология OLAP позволяет компаниям получать доступ к представлениям данных, когда они им нужны. Различные операции предоставляют пользователям возможность собирать различные анализы для разных представлений в своих операциях.
Многомерные данные. В отличие от плоских или двумерных данных, таких как данные о продажах во времени, множественные измерения показывают, как каждый аспект бизнеса, например местоположение и разные категории, влияют друг на друга. Тенденции продаж могут различаться в зависимости от местоположения и с течением времени, поэтому понимание этих различных аспектов помогает компании лучше планировать.
Быстрый доступ: вместо того, чтобы собирать данные из множества источников, программы, использующие OLAP, предоставляют эту информацию быстро.
Типы OLAP-систем
Существует несколько разновидностей систем OLAP, включая многомерные, реляционные и гибридные. В зависимости от типа анализа, необходимого предприятиям, они могут использовать одну или несколько из этих моделей бизнес-аналитики. Вот некоторые описания для каждого и как кто-то может их использовать:
Многомерный (МОЛАП)
Это оригинальный и наиболее часто используемый OLAP. MOLAP может быть самым быстрым и простым способом обработки и анализа данных, поскольку он хранит данные в многомерных массивах и часто обрабатывает данные до того, как пользователь получит к ним доступ. Часто кубы данных содержат все ответы на возможные запросы, например, какие продажи были в данном месте в течение определенного месяца, обеспечивая быстрые ответы на запросы пользователей. Предварительное вычисление, или возможность обработки данных без обращения пользователя к программе, является одним из основных преимуществ MOLAP. Вот еще несколько причин для использования этого типа:
Индексация и кеширование для быстрого получения результатов по запросам
Сжатие файлов для лучшего хранения
Предоставление высокого уровня и подробного анализа
Разрешение на автоматическую индексацию
Предоставление легкого доступа к реструктурированным данным
Реляционный (ROLAP)
Этот тип по-прежнему является многомерным, но организует данные в реляционных таблицах, где данные не вычисляются предварительно. При использовании таких операций, как нарезка, ROLAP создает сценарии на основе данных. ROLAP может получать доступ и заполнять данные в других базах данных или информацию, собранную из предыдущих запросов. Некоторые преимущества этого включают:
Обработка больших наборов данных
Сокращение времени загрузки по сравнению с другими инструментами обработки данных
Доступ к данным с помощью любого инструмента отчетности SQL
Обработка дополнительных данных, таких как описания
Доступ к нему имеет гораздо больше пользователей
Гибрид (ХОЛАП)
Гибридные модели сочетают в себе функции моделей ROLAP и MOLAP, определяя, какие данные хранить в предварительно вычисленных структурах, а какие лучше использовать в реляционной структуре. Хотя структуры HOLAP могут различаться, они часто используют структуру ROLAP для хранения больших объемов подробных данных и специализированную структуру MOLAP для консолидированных данных более высокого уровня. Некоторые преимущества этой модели включают в себя:
Кэширование для быстрых запросов, хотя некоторые запросы в реляционной базе данных могут выполняться дольше
Объем обработки увеличивается
Обработка больших объемов данных
Сжатие хранилища для увеличения скорости доступа
Объединение функций запросов ROLAP и сохраненных данных в MOLAP