Was ist OLAP? Definitionen, Typen und Vorteile • BUOM

22. Juli 2021

Unternehmen nutzen eine Vielzahl von Tools zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse ihrer Daten, um ihre Geschäftsprozesse und -ergebnisse zu verbessern. Technologien wie Online-Analysetools können Fachleuten dabei helfen, ihre Daten zu organisieren. Wenn Sie wissen, was OLAP ist und wie Sie es verwenden können, können Sie feststellen, ob Ihr Unternehmen von einem dieser Tools profitieren könnte. In diesem Artikel werden wir besprechen, was OLAP ist, seine Operationen und Anwendungen, die Vorteile seiner Verwendung und die verschiedenen Arten von OLAP-Systemen.

Was ist OLAP?

OLAP oder Online Analytical Processing ist eine Rechenmethode, die komplexe Analyseprogramme löst. Es handelt sich um ein Business-Intelligence-Tool, das große Datenmengen über mehrere Kategorien hinweg verarbeitet. Dabei werden Daten von einem Data Mart, Warehouse oder einem anderen Datenspeichergerät verarbeitet. OLAP verwendet Würfel, um mehrere Kategorien zu strukturieren. Im Gegensatz zu einem Standarddiagramm, das möglicherweise die Anzahl der Verkäufe im Zeitverlauf anzeigt, kann die dritte Achse oder Dimension im Würfel eine zusätzliche Kategorie sein, beispielsweise der Standort. Unternehmen nutzen diese Datendarstellung für Prognosen, Budgetierung und Finanzplanung.

Ein OLAP-Cube verfügt normalerweise über drei Datenkategorien, z. B. Produkte, Zeit und Standort. Cubes können andere Datenkategorien enthalten, beispielsweise demografische Daten oder Kunden. Der Würfel platziert Daten entlang dieser Achsen, um aktuelle Trends zu identifizieren und zu analysieren, wie diese drei Komponenten miteinander in Beziehung stehen.

Operationen in OLAP

Es gibt fünf Vorgänge, die OLAP ausführt, und jeder von ihnen führt unterschiedliche Analyseaufgaben aus, die Unternehmen zum Extrahieren von Daten verwenden. Hier sind einige Beschreibungen von jedem:

Konsolidierung (Zusammenbruch)

Konsolidierung ist die Zusammenfassung der von einem Programm analysierten Daten in einer oder mehreren Dimensionen. Dieser Prozess aggregiert beispielsweise die Daten jedes Vertriebsmitarbeiters zu Vertriebsdaten nach Abteilung oder Region. Dadurch wird die Anzahl der Dimensionen im OLAP-Würfel reduziert und Fachleuten ein breiterer Überblick über die Daten verschafft, die sie bei der Prognose verwenden.

Detaillierung

Im Gegensatz zur Konsolidierung erstellen Drilldown-Vorgänge spezifische Kategorien für ein oder mehrere Arrays in einem OLAP-Cube. Anstatt beispielsweise vierteljährliche Daten in vier Abschnitten zu sammeln, können Sie monatliche Daten analysieren. Dadurch wird die Anzahl der Dimensionen im Cube erhöht, Endbenutzer erhalten jedoch detailliertere Informationen.

Scheibe

Eine Slice-Operation scannt eine Dimension in einem OLAP-Cube. Anstatt beispielsweise Orts-, Zeitleisten- und Kategoriedaten zu analysieren, könnte ein Ausschnitt einfach aus Zeitleiste und Kategorie bestehen. Dieser Vorgang wird für ein Remote-Fragment für eine bestimmte Datenansicht ausgeführt. Im Beispiel zur Zeitleisten- und Kategorieerkundung kann der Benutzer diese Daten an einem bestimmten Ort und nicht an allen Orten im Cube anzeigen.

Würfel

Würfel ist eine Operation, bei der Sie kleinere Würfel aus zwei oder mehr Dimensionen innerhalb eines OLAP-Würfels nehmen. Wenn Sie beispielsweise Daten für fünf Standorte, vier Stadtteile und fünf Kategorien haben, können Sie zwei davon analysieren. Dadurch entsteht ein kleineres Datenstück zur Analyse.

Drehen

Eine Drehung oder Drehoperation dreht eine Achse, um eine neue Darstellung der Daten zu erzeugen. Programme führen diesen Vorgang normalerweise für ein bestimmtes Datenelement aus. Dies kann unterschiedliche Perspektiven auf Trends und Zyklen liefern, die Unternehmen für Prognosen nutzen können.

Anwendungen für OLAP

Unternehmen können OLAP verwenden, um ihre Daten zu analysieren, beispielsweise zu Verkäufen, Märkten, Zusammenarbeit und Finanzen. Die Möglichkeit, Daten mit mehreren Dimensionen anzuzeigen, zeigt, wie sich verschiedene Faktoren auf andere Daten auswirken können, und die Verwendung verschiedener Vorgänge kann dazu beitragen, detailliertere oder übergeordnete Ansichten dieser Informationen bereitzustellen. Einige gängige Anwendungen für OLAP:

• Verkaufsberichte

• Marketing

• Managementberichterstattung

• Prozessmanagement

• Budgetierung

• Prognose

Vorteile der Verwendung von OLAP

OLAP ist ein großartiges Tool für Unternehmen, um ihr Wissen über Geschäftsprozesse, Vertrieb, Marketing und Kommunikation zu erweitern. Je mehr Daten ein Unternehmen hat, desto besser kann es bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen. Hier sind einige Vorteile der Verwendung der OLAP-Methode:

• Bessere Einblicke: Je mehr Beispieldaten ein Unternehmen analysieren kann, desto besser kann das Unternehmen seine zukünftige Leistung vorhersagen. Anstatt nur statische Daten anzuzeigen, stellen OLAP-Operationen Unternehmen aktuelle Daten und Was-wäre-wenn-Analysen zur Verfügung.

• Zuverlässige Daten: OLAP ist eine Technologie, die von vielen Business-Intelligence-Programmen verwendet wird, sodass Zahlen und Trends automatisch berechnet werden, anstatt dass eine Person diese Zahlen manuell berechnet. Abgesehen von Dateneingabefehlern ist OLAP eine zuverlässige Technologie.

• Ad-hoc-Berichte: Mit der OLAP-Technologie können Unternehmen bei Bedarf auf Datenansichten zugreifen. Verschiedene Vorgänge bieten Benutzern die Möglichkeit, unterschiedliche Analysen für unterschiedliche Ansichten in ihren Vorgängen zu sammeln.

• Mehrdimensionale Daten. Im Gegensatz zu flachen oder zweidimensionalen Daten, etwa Verkaufsdaten im Zeitverlauf, zeigen mehrere Dimensionen, wie sich die einzelnen Aspekte eines Unternehmens, etwa der Standort und verschiedene Kategorien, gegenseitig beeinflussen. Verkaufstrends können je nach Standort und im Zeitverlauf variieren. Das Verständnis dieser verschiedenen Aspekte hilft einem Unternehmen daher, besser zu planen.

• Schneller Zugriff: Anstatt Daten aus mehreren Quellen zu sammeln, stellen Programme, die OLAP verwenden, diese Informationen schnell bereit.

Arten von OLAP-Systemen

Es gibt verschiedene Arten von OLAP-Systemen, darunter mehrdimensionale, relationale und hybride. Abhängig von der Art der Analyse, die Unternehmen benötigen, können sie eines oder mehrere dieser Business-Intelligence-Modelle verwenden. Hier sind einige Beschreibungen für jeden und wie jemand sie verwenden könnte:

Mehrdimensional (MOLAP)

Dies ist das ursprüngliche und am häufigsten verwendete OLAP. MOLAP kann der schnellste und einfachste Weg sein, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, da es Daten in mehrdimensionalen Arrays speichert und die Daten oft verarbeitet, bevor der Benutzer Zugriff darauf hat. Datenwürfel enthalten häufig alle Antworten auf mögliche Fragen, z. B. die Umsätze eines Standorts in einem bestimmten Monat, und bieten so schnelle Antworten auf Benutzeranfragen. Die Vorberechnung oder die Möglichkeit, Daten zu verarbeiten, ohne dass der Benutzer ein Programm durchlaufen muss, ist einer der Hauptvorteile von MOLAP. Hier sind einige weitere Gründe, diesen Typ zu verwenden:

• Indizierung und Caching für schnelle Abfrageergebnisse

• Komprimieren Sie Dateien für eine bessere Speicherung

• Bereitstellung hochwertiger und detaillierter Analysen

• Berechtigung zur automatischen Indizierung

• Bereitstellung eines einfachen Zugriffs auf umstrukturierte Daten

Relational (ROLAP)

Dieser Typ ist immer noch mehrdimensional, organisiert Daten jedoch in relationalen Tabellen, in denen die Daten nicht vorberechnet werden. Bei der Verwendung von Vorgängen wie Slicing erstellt ROLAP Skripte basierend auf den Daten. ROLAP kann auf Daten in anderen Datenbanken oder Informationen aus früheren Abfragen zugreifen und diese füllen. Zu den Vorteilen davon gehören:

• Verarbeitung großer Datenmengen

• Reduzierte Ladezeit im Vergleich zu anderen Datenverarbeitungstools

• Greifen Sie mit jedem SQL-Berichtstool auf Daten zu

• Verarbeiten Sie zusätzliche Daten wie Beschreibungen

• Viel mehr Benutzer haben Zugriff darauf

Hybrid (HOLAP)

Hybridmodelle kombinieren die Merkmale der ROLAP- und MOLAP-Modelle und bestimmen, welche Daten in vorberechneten Strukturen gespeichert werden und welche Daten besser in einer relationalen Struktur verwendet werden. Obwohl HOLAP-Strukturen unterschiedlich sind, verwenden sie häufig eine ROLAP-Struktur zum Speichern großer Mengen detaillierter Daten und eine spezielle MOLAP-Struktur für konsolidierte Daten auf höherer Ebene. Zu den Vorteilen dieses Modells gehören:

• Caching für schnelle Abfragen, obwohl einige Abfragen in einer relationalen Datenbank länger dauern können

• Das Verarbeitungsvolumen steigt

• Verarbeitung großer Datenmengen

• Speicherkomprimierung zur Erhöhung der Zugriffsgeschwindigkeit

• Kombination der Funktionalität von ROLAP-Abfragen und gespeicherten Daten in MOLAP