Che cos'è OLAP?

OLAP è l'elaborazione analitica online in quanto il nome stesso indica che OLAP è a scopo di analisi dei dati, quindi ci consente di analizzare le informazioni da più sistemi di database contemporaneamente. In altre parole, possiamo dire che si tratta di un metodo di elaborazione che consente agli utenti di estrarre facilmente i dati richiesti e di interrogarli per analizzarli da diversi punti di vista. Fondamentalmente si basa sugli enormi dati che si chiamano data warehouse; raccoglie i dati richiesti dal data warehouse ed esegue l'analisi richiesta dal business per prendere una decisione nel business per migliorare i profitti, migliorare le vendite, migliorare il marchio, migliorare il marketing e così via. Pertanto l'OLAP utilizza nella business intelligence per richiedere assistenza nell'analisi delle tendenze, previsioni di vendita, rendicontazione finanziaria, scopi di pianificazione, budget e così via.

Definizione

OLAP è OLAP (Online Analytical Processing) è una potente tecnologia alla base di molte applicazioni di Business Intelligence (BI) che scopre dati, capacità di visualizzazione dei report, calcoli analitici complessi e scenario predittivo "what if", pianificazione del budget, pianificazione delle previsioni.

Ad esempio, un utente può richiedere che i dati vengano analizzati per visualizzare un foglio di calcolo che mostra tutte le uscite del film a Mumbai nel mese di agosto, confrontare le cifre delle entrate con quelle relative allo stesso film a dicembre e quindi vedere un confronto di altri film per verificare se ottenuto un successo maggiore e diventare redditizio o no, nello stesso periodo di tempo. Quindi, con questa analisi, sarà in grado di prendere la decisione che dove il film dovrebbe essere rilasciato e con il quale ottengono maggiori profitti e anche questo tipo di analisi dei dati aiuta a pianificare strategie di marketing come dove fare marketing, come fare, attraverso quali canale da fare e così via.

Ora vedremo come funziona OLAP: i dati vengono prima raccolti da più fonti di dati (come un foglio di calcolo, video, XML, ecc.) E archiviati in data warehouse che vengono quindi ripuliti e organizzati in cubi di dati. Il termine cubo sta usando cubo perché è classificato da tre dimensioni che possono anche essere classificate da multi-dimensioni. Pertanto, ogni cubo OLAP contiene dati classificati in base a determinate dimensioni (come clienti, periodo di tempo, area geografica di vendita e prodotto) derivati ​​da tabelle multidimensionali nei data warehouse. Le dimensioni possono essere popolate da membri o per dimensioni che possono assumere il valore come nomi di clienti, paesi e mesi che sono organizzati gerarchicamente e desiderano eseguire l'analisi su valori specifici. I cubi OLAP sono pre-riepilogati sulle query frequenti tra dimensioni che migliorano i tempi di esecuzione delle query sui database relazionali. Quindi, funziona in questo modo per facilitare un diverso tipo di analisi in un determinato momento.

Come OLAP, l'altro termine che stiamo usando è OLTP che è l'elaborazione transazionale online, entrambi sono sistemi di elaborazione online, l'OLTP è l'elaborazione transazionale principalmente interessata all'attività di transazione mentre OLAP è un sistema di elaborazione analitica che si occupa principalmente dell'analisi e del reporting e fornisce informazioni preziose per migliorare il business.

OLAP semplifica le attività di reporting aziendale per vendite, reportistica di gestione, marketing, gestione dei processi aziendali, reportistica finanziaria, budget e previsioni e altro ancora.

OLAP può essere utilizzato per eseguire cinque tipi di operazioni analitiche rispetto ai database multidimensionali:

  • Roll-up : noto anche come drill-up o consolidamento, utilizzare per riepilogare i dati operativi insieme alla dimensione.
  • Drill-down : per eseguire l'analisi in modo più approfondito tra le dimensioni dei dati. Ad esempio, eseguire il drill down da "periodo" a "anni" e "mesi" e fino a "giorni" e così via per tracciare la crescita delle vendite di un prodotto.
  • Slice : per eseguire l'analisi per acquisire un livello di informazioni per la visualizzazione, ad esempio "vendite nel 2019".
  • Dadi : per eseguire l'analisi per selezionare i dati da più dimensioni da analizzare, ad esempio "vendite di mela verde a Bangalore nel 2019".
  • Pivot : per eseguire l'analisi che può ottenere una nuova vista dei dati ruotando gli assi dei dati del cubo.

Dato che l'OLAP fornisce al cubo che è di dimensioni, trova l'intersezione delle dimensioni, ad esempio, tutto il film è redditizio a Mumbai in un determinato periodo di tempo e visualizza il risultato. Ogni cubo OLAP copre centinaia di misure che hanno almeno una possibile, che sono effettivamente derivate dalle informazioni memorizzate nelle tabelle dei fatti del data warehouse.

Architettura

Come nella figura, inizia a lavorare raccogliendo dati da più fonti e archiviati in un data warehouse. Inoltre, i cubi OLAP vengono creati su dati puliti del magazzino, rispetto ai quali gli utenti possono eseguire le query.

Esistono fondamentalmente tre tipi di OLAP (elaborazione di analisi online):

MOLAP (OLAP multidimensionale) - MOLAP è un OLAP per indici di database multidimensionali basati.

ROLAP (OLAP relazionale) - ROLAP è un OLAP che esegue analisi multidimensionali dinamiche su un database relazionale memorizzato.

HOLAP (Hybrid OLAP) - HOLAP è una diversa integrazione di ROLAP e MOLAP. Viene utilizzato per sviluppare la capacità di dati ROLAP con MOLAP la capacità di elaborazione superiore per soddisfare i requisiti di elaborazione.

Usi e vantaggi di OLAP

OLAP può essere utilizzato per l'estrazione o l'estrazione dei dati, l'analisi dei dati, i report, per trovare le relazioni tra gli elementi di dati. Per importare dati da una relazione esistente possiamo usare ODBC (Open Database Connectivity) per creare un database multidimensionale OLAP. Tutti i dati transazionali non sono richiesti per l'analisi delle tendenze, quindi non è necessario che un database OLAP sia grande come un data warehouse.

Svantaggi di OLAP

Alcuni degli svantaggi di OLAP sono la pre-modellazione che, come necessità, grande dipendenza dall'IT, scarsa capacità di calcolo, lentezza nella reazione, carenza di capacità di analisi interattiva, modello astratto, grande rischio potenziale.

Alcuni degli strumenti analitici (OLAP) sono IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, ecc.

Conclusione

  • OLAP (Online Analytical Processing) è una potente tecnologia alla base di molte applicazioni di Business Intelligence (BI) che scopre dati, capacità di visualizzazione dei report, calcoli analitici complessi e scenari predittivi, pianificazione del budget, pianificazione delle previsioni.
  • Funziona come ha raccolto per la prima volta i dati da più fonti di dati (come un foglio di calcolo, video, XML, ecc.) E archiviati in data warehouse che poi sono stati ripuliti e organizzati in cubi di dati su cui è possibile eseguire le query degli utenti.
  • I cinque tipi di operazioni analitiche contro i database multidimensionali che possono eseguire sono Roll-up, Drill-down, Slice, Dice e Pivot.
  • Esistono tre tipi di OLAP che sono MOLAP, ROLAP, HOLAP.
  • Alcuni degli strumenti analitici (OLAP) sono IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, ecc.

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Big Data