Strumenti OLAP - Come Funziona - Classificazione e vantaggi degli strumenti OLAP

Introduzione a OLAP

OLAP in pratica significa elaborazione analitica on-line, il che significa che può essere utilizzato per estrarre o recuperare i dati in modo selettivo in modo che possano essere analizzati da diversi punti di vista. È di grande valore nella Business Intelligence e può essere utilizzato nell'analisi delle previsioni di vendita, nel reporting finanziario.

Esempio:

Un esempio di ciò può essere che all'utente possono essere richiesti dati e analisi di tali dati relativi al numero di palloni venduti in una determinata regione, ad esempio Jharkhand nel mese di settembre e confrontando lo stesso con il numero di palloni venduti nel mese di maggio e potrebbero vedere un confronto di altri sport venduti a Jharkhand nello stesso mese.

Come funziona OLAP?

OLAP funziona estraendo i dati da più origini e archiviando gli stessi nei data warehouse da cui i dati vengono ripuliti e quindi archiviati in cubi OLAP e l'utente ottiene i dati dai cubi OLAP rispetto alle query eseguite da esso. Il nuovo termine qui è cubi OLAP. In cubi, i dati sono classificati in dimensioni (area geografica, periodo di tempo) derivati dalle dimensioni nei data warehouse che sono riempite dai membri (nome, ID), ecc.

Classificazione degli strumenti OLAP

Quindi gli strumenti OLAP ci aiutano ad analizzare i dati in modo multidimensionale nel data mining. Gli strumenti OLAP possono essere classificati come segue:

1. MOLAP

È l'acronimo di Elaborazione analitica online multidimensionale. Memorizza i dati in array multidimensionali e richiede pre-calcolo e memorizzazione delle informazioni nel cubo.

Alcuni degli strumenti per questo sono:

IBM Cognos: fornisce strumenti per la creazione di report, analisi, monitoraggio di eventi e metriche.
SAP NetWeaver BW: è noto come SAP NetWeaver Business Warehouse. Proprio come IBM Cognos, fornisce anche report, analisi e interpretazione dei dati aziendali. Funziona con RDBMS standard di settore e DBMS in-memory HANA di SAP.
Microsoft Analysis Services: Microsoft Analysis Services viene utilizzato dalle organizzazioni per dare un senso ai dati che vengono distribuiti in più database o distribuiti in forma discreta.
MicroStrategy Intelligence Server : MicroStrategy Intelligence Server aiuta l'azienda a standardizzarsi su un'unica piattaforma aperta che, in cambio, ridurrà i costi di manutenzione e operativi.
Server OLAP Mondrian: è uno strumento OLAP open source ed è USP se è scritto in Java. Un'altra caratteristica di questo strumento che supporta linguaggio XML, SQL e altre origini dati.
Ic Cube: proprio come lo strumento OLAP sopra, anche questo è scritto in Java ed è anche uno strumento OLAP multidimensionale in memoria.
Infor BI OLAP Server: è un database OLAP in tempo reale, in memoria, per analisi, pianificazione e modellazione multidimensionali. Viene inoltre utilizzato per la pianificazione e la reportistica finanziaria, operativa.
Server OLAP Jedox : è un server OLAP in memoria orientato alle celle, multidimensionale e molto importante.
Opzione OLAP Database Oracle: come suggerisce il nome, questo strumento OLAP viene utilizzato per introdurre OLAP nell'ambiente database di Oracle. L'obiettivo principale che serve è che può indirizzare le query SQL ai cubi OLAP che in cambio accelereranno il processo.
SAS OLAP Server: proprio come il server OLAP IcCube, offre una funzione di archiviazione dati multidimensionale. Questo server può anche essere utilizzato per ottenere un rapido accesso ai dati riepilogati.
IBM T1: questo server OLAP fornisce anche l'archiviazione di dati multidimensionali rappresentata in cubi OLAP e i calcoli vengono eseguiti in tempo reale.

2. ROLAP

La "R" in ROLAP sta per Relazionale. Pertanto, la forma completa di ROLAP diventa Elaborazione analitica online relazionale. La caratteristica saliente di ROLAP è che i dati sono archiviati in database relazionali. Alcuni dei migliori ROLAP sono i seguenti:

IBM Cognos
SAP NetWeaver BW
Microsoft Analysis Services
Essbase
Server OLAP Jedox
Server SAS OLAP
MicroStrategy Intelligence Server
Opzione OLAP Database Oracle

3. HOLAP

È l'acronimo di Hybrid Online Analytical Processing. Quindi, HOLAP colma le carenze di MOLAP e ROLAP combinando le loro capacità. Ora come si combina? Combina i dati dividendo i dati del database tra archiviazione relazionale e specializzata. Alcuni dei migliori HOLAP sono i seguenti:

IBM Cognos
SAP NetWeaver BW
Server OLAP Mondrian
Microsoft Analysis Services
Essbase
Server OLAP Jedox
Server SAS OLAP
MicroStrategy Intelligence Server
Opzione OLAP Database Oracle

Ora passiamo attraverso i vantaggi degli strumenti OLAP nel dominio della Business Intelligence.

Vantaggi degli strumenti OLAP

Ci aiuta ad analizzare e modificare i report a un ritmo molto più veloce poiché i dati vengono utilizzati in memoria dai cubi di dati anziché dal data warehouse.
Strumenti OLAP come MicroStrategy hanno una condivisione intelligente dei dati Cube sicura che consente di condividere i dati in modo sicuro.
Un altro vantaggio è la coerenza di informazioni e calcoli. Significa che la velocità con cui i dati sono condivisi nei server OLAP non interferisce con i rapporti e i rapporti rimangono sempre coerenti.
La presentazione multidimensionale che utilizza gli strumenti OLAP aiuta a comprendere meglio le relazioni che non erano presenti in precedenza.
Un altro scenario popolare è lo scenario "What if" del software OLAP. Sono resi notevolmente più possibili dall'elaborazione multidimensionale di strumenti OLAP.
Possiamo applicare restrizioni di sicurezza su utenti e oggetti utilizzando gli strumenti OLAP.
Crea un'unica piattaforma per pianificazione, previsione, reportistica e analisi.

Svantaggi di OLAP tradizionale

L'OLAP tradizionale aveva i suoi svantaggi. Un paio di loro è il seguente. Svantaggi dell'OLAP tradizionale:

La pre-modellazione è un must negli strumenti OLAP tradizionali che richiede molto tempo.
Grande dipendenza dall'IT: in questo caso, un utente è un uomo d'affari ma dovrebbe avere una buona conoscenza dell'IT. Gli strumenti OLAP tradizionali richiedono un forte coinvolgimento dei tecnici IT e delle persone che hanno una buona esperienza aziendale insieme all'IT.

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