Introduzione alle operazioni in OLAP

OLAP è l'acronimo di Online Analytical Processing. Aiuta ad analizzare diversi estratti e a visualizzare i dati aziendali da diversi punti di vista. Spesso è necessario raggruppare i dati aggregati e uniti. La struttura è sostanzialmente chiamata cubo OLAP. Il cubo OLAP è una struttura di dati ottimizzata per un'analisi dei dati corretta. Consiste principalmente di fatti numerici che possono essere chiamati dimensioni. Un data warehouse dovrebbe estrarre dati da varie origini e formati di dati. Questi dati vengono quindi ripuliti e trasformati secondo le esigenze dell'utente. Viene quindi caricato sul server OLAP dove vengono eseguite ulteriori analisi.

Tipi di operazioni su OLAP

Esistono quattro tipi di operazioni OLAP che possono essere eseguite. Queste aree di seguito:

  1. Arrotolare
  2. Scavare a fondo
  3. Fare a pezzi
  4. Perno

Diamo un'occhiata a questo uno per uno

1. Arrotolare

Il roll up può anche essere considerato come un'aggregazione di dati. I dati suddivisi vengono consolidati e quindi utilizzati ulteriormente. Questo può essere fatto con i seguenti metodi.

  • Riduzione delle dimensioni.
  • Usando la gerarchia dei concetti in cui viene fatto un sistema di raggruppamento di cose basato su un ordine o livello particolare.

Esempio

Per un determinato set di dati, è possibile utilizzare la tecnica della dimensione di roll-up. Sfruttando il concetto di gerarchia si riduce la dimensione. Questo viene fatto combinando i dati su qualsiasi asse. L'esempio sopra ha medaglie di quattro città. Di queste 2 città vengono dall'Asia, mentre le altre due vengono dall'Europa. Se l'operazione di roll-up deve essere eseguita qui, è possibile combinare le società asiatiche e combinare le società europee.

Produzione:

Ciò significa dati più dettagliati a dati meno dettagliati.

2. Drill down

Il drill down non è altro che suddividere ulteriormente i dati in parti più piccole. Questa dimensione può essere applicata anche al cubo di dati. Qui la dimensione è espansa. L'espansione qui non è altro che l'aggiunta di nuove dimensioni ai dati correnti. Se esistono dati esistenti, significa che è possibile espandere le dimensioni correnti. Questa espansione può avvenire lungo qualsiasi asse del cubo di dati.

Il processo può essere eseguito da

  • Scendendo nella gerarchia attesa mentre si frammenta.
  • Aumentare la dimensione degli attuali set di dati.

Considera il seguente esempio in cui ci sono quattro paesi C1, C2, C3 e C4. La popolazione di questi quattro paesi per trimestre è separata dall'area di quel paese. Per approfondire, possiamo vedere che ci sono due paesi dall'Asia (C1 e C2) e gli altri due sono dall'Europa (C3 e C4). Se il drill-down deve essere eseguito, è possibile farlo espandendo aree come paesi, città, distretti, ecc. In questo modo, può essere frammentato e raggiunto per vedere l'area di ogni paese, città, distretto e anche il più piccolo dei il villaggio.

3. Slice and Dice

Per eseguire un'operazione slice, è necessario estrarre i dati da un singolo cubo. Questo estratto viene utilizzato per formare un nuovo cubo. Se sono presenti più dati di una dimensione, è anche possibile estrarli. Questo può essere fatto dallo stesso cubo di dati che può comportare cubi diversi dall'unico cubo di grandi dimensioni. Continuando con lo stesso esempio di quattro paesi C1, C2, C3 e C4 in cui C1 e C2 provengono dall'Asia e C3 e C4 provengono dall'Europa. Continuando con questo, l'operazione di dado crea un sottocubo selezionando due o più dimensioni dal cubo attuale. Considera che ci sono quattro società C1, C2, C3 e C4 in cui C1 e C2 provengono dall'Asia e C3 e C4 provengono dall'Europa. Selezionando due parametri tra le diverse dimensioni, l'operazione di dadi può essere eseguita facilmente. Questi possono essere la popolazione, l'area o la posizione geografica. L'unica differenza qui è che si selezionano due o più dimensioni che comporteranno la creazione di quel sottocubo.

4. Pivot

La rotazione dell'orientamento del cubo di dati al fine di verificare le altre viste che i dati possono avere è ciò che viene fatto quando si dice che l'operazione Pivot viene eseguita. Per visualizzare i dati da una prospettiva diversa, ruota i dati. Fornirà la presentazione sostitutiva dei dati. Una volta ottenuto il sottocubo dopo l'operazione di divisione, la vista pivot gli fornisce una nuova vista. Considerare che ci sono quattro società C1, C2, C3 e C4 in cui C1 e C2 provengono dall'Asia e C3 e C4 provengono dall'Europa. Ruotando una dimensione del cubo di dati possiamo facilmente eseguire l'operazione pivot. Supponiamo che tu possa cambiare l'area del paese dall'asse X all'asse Y e la popolazione per chilometro quadrato dall'asse Y all'asse X, dando così una visione diversa.

Queste quattro operazioni aiutano a ottenere prestazioni di query più veloci.

Conclusione

Il nucleo di qualsiasi sistema OLAP sono fatti numerici chiamati misure. Queste misure possono essere ulteriormente suddivise in dimensioni. Le misure vengono quindi posizionate agli incroci che formano lo spazio vettoriale. Il cubo OLAP è un'interfaccia a matrice che aiuterà a fare operazioni di proiezione come l'aggregazione. I metadati del cubo creano quindi uno schema a stella o uno schema a fiocco di neve che viene quindi utilizzato nel database relazionale.

Le misure vengono quindi suddivise in fatti e dimensioni su cui vengono create nuove tabelle e avvengono diverse operazioni come la pulizia e la trasformazione dei dati. I client OLAP includono programmi come Excel, applicazioni Web, dashboard, ecc. I dati ottimizzati aiutano quindi a determinare diversi modelli e tendenze in qualsiasi azienda. OLAP aiuta a raggiungere questo obiettivo e semplifica l'analisi.

Aiuterà a visualizzare gli affari da diversi punti di vista. Diverse aziende fanno uso del cubo OLAP. Le operazioni analitiche facilitano così l'analisi dei dati e la previsione di schemi senza sforzo e con precisione.

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Questa è una guida alle operazioni in OLAP. Qui discutiamo dell'introduzione e dei quattro tipi di operazioni su OLAP. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più–

  1. Che cos'è OLAP?
  2. DevOps Tools
  3. Alternative SAS
  4. Che cos'è il test ETL?

Categoria:

Big Data