Din ce in ce mai multe date inunda viata afacerilor, care trebuie sa se ocupe de imbunatatirea performantei afacerii, planificarea sau bugetarea. Pentru a rezolva aceste probleme in mod eficient, apare tehnologia OLAP, un proces analitic online care ajuta la imbunatatirea previziunilor companiei. In aceasta postare va spunem ce este si pentru ce este OLAP.
Definitie OLAP
OLAP inseamna procesare analitica online. Aceasta este tehnologia din spatele multor aplicatii de Business Intelligence (BI).
Este o tehnologie foarte puternica pentru descoperirea datelor, inclusiv capabilitati pentru vizualizarea nelimitata a rapoartelor, calcule analitice complexe si planificarea scenariilor predictive, cum ar fi bugetarea sau prognoza.
Cum se utilizeaza tehnologia OLAP?
Acest proces realizeaza o analiza multidimensionala a datelor de afaceri si ofera capacitatea de calcule complexe, analiza de tendinte si modelare a datelor, oferind astfel informatiile si intelegerea necesare pentru o mai buna luare a deciziilor.
Este baza pentru multe tipuri de aplicatii de afaceri pentru managementul performantei afacerii, planificare, bugetare, prognoza, raportare financiara, analiza, modelare de simulare, descoperire de informatii si raportare.
Intreprinderile folosesc baze de date pentru stocarea tuturor tranzactiilor si inregistrarilor (de unde si denumirea „online analytics”). Ele sunt de obicei pline de informatii si de aceea au fost concepute sistemele OLAP: pentru a intelege si extrage aceste informatii si pentru a optimiza munca.
sunt concepute pentru a ajuta la extragerea acestor informatii de business intelligence din date cu performanta ridicata. Acest lucru se datoreaza faptului ca bazele de date OLAP sunt optimizate pentru sarcini de lucru care sunt grele in citire si usoare in scriere.
Ce este OLAP Cube
Este nucleul majoritatii sistemelor OLAP. Este o baza de date multidimensionala bazata pe matrice, care va permite sa procesati si sa analizati mai multe dimensiuni de date mult mai rapid si mai eficient decat o baza de date relationala traditionala.
Un tabel de baza de date relationale este structurat ca o foaie de calcul si stocheaza inregistrari individuale intr-un format bidimensional, rand cu coloana.
Fiecare set de date din baza de date se afla la intersectia a doua dimensiuni, un rand si o coloana, cum ar fi regiunea si vanzarile totale.
Instrumentele SQL si de raportare a bazelor de date relationale pot interoga, raporta si analiza datele multidimensionale stocate in tabele, dar performanta incetineste pe masura ce volumul de date creste, dar este nevoie de multa munca pentru a reorganiza rezultatele pentru a se concentra pe diferite dimensiuni. Aici intervine OLAP Cube.
In acest sens, ceea ce face OLAP Cube este sa extinda tabelul unic cu straturi suplimentare.
De exemplu, stratul superior al cubului ar putea organiza vanzarile in functie de regiune, astfel incat straturi suplimentare pot fi tara, statul/provintia, orasul si chiar un anumit magazin.
In teorie, un „cub” poate contine un numar infinit de straturi. (Un cub OLAP care reprezinta mai mult de trei dimensiuni este uneori numit hipercub.)
Cuburi mai mici pot exista, de asemenea, in cadrul straturilor; de exemplu, fiecare strat „magazin” ar putea contine cuburi care sorteaza vanzarile dupa furnizor si produs. In practica, analistii de date sunt responsabili pentru crearea de cuburi OLAP care contin doar straturile necesare analizei si performantelor optime.
Cuburile OLAP permit patru tipuri de baza de analiza a datelor multidimensionale:
Analiza profunda
Operatia de detaliere converteste datele mai putin detaliate in date mai specifice, deplasand in jos ierarhia conceptului sau adaugand o noua dimensiune cubului.
De exemplu, cu datele de vanzari pentru calendarul sau trimestrul fiscal al unei organizatii, puteti detalia pentru a vedea vanzarile pentru fiecare luna pe masura ce va deplasati in jos in ierarhia conceptului pentru dimensiunea „timp”.
Ruleaza
Este opusul functiei anterioare. Functia Roll Up adauga date in „cub” in timp ce trece in sus in ierarhia conceptelor sau reduce numarul de dimensiuni.
De exemplu, s-ar putea muta in ierarhia conceptului dimensiunii „locatie” analizand datele pentru fiecare tara, mai degraba decat pentru fiecare oras.
Operatie de taiere
Cu aceasta functie, un subcub este creat prin selectarea unei singure dimensiuni din cubul OLAP principal.
De exemplu, o slice poate fi realizata prin evidentierea tuturor datelor din primul trimestru fiscal sau din calendarul organizatiei (care ar fi o dimensiune de timp).
Operatia cu zaruri izoleaza un subcub prin selectarea mai multor dimensiuni in cubul OLAP principal. De exemplu, o operatiune de zar poate fi efectuata prin evidentierea tuturor datelor dupa trimestre calendaristice sau fiscale intr-o organizatie (dimensiunea timp) si in doua tari diferite (dimensiunea locatie).
Rotatie
Aceasta caracteristica roteste vizualizarea cubului pentru a afisa o noua reprezentare a datelor, permitand vizualizari multidimensionale dinamice ale datelor.
Aceasta este comparabila cu functia de tabel pivot din software-ul pentru foi de calcul, cum ar fi Microsoft Excel, dar in timp ce tabelele pivot din Excel pot fi provocatoare, functia de rotatie din OLAP este relativ mai usor de utilizat (necesita mai putina experienta) si are timp de raspuns si interogare mai rapid. performanta.
