Che cos'è l'elaborazione analitica online (OLAP) ea cosa serve?

Che cos’è l’elaborazione analitica online (OLAP) ea cosa serve?

Sempre più dati stanno inondando la vita delle aziende, che devono fare i conti con il miglioramento delle prestazioni aziendali, della pianificazione o del budgeting. Per risolvere questi problemi in modo efficiente, emerge la tecnologia OLAP, un processo analitico online che aiuta a migliorare le previsioni aziendali. In questo post ve lo diciamo cos’è l’OLAP ea cosa serve Non mancare!

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Definizione OLAP

OLAP sta per Elaborazione analitica online (processo analitico in linea). Questa è la tecnologia alla base di molte applicazioni di intelligenza aziendale (BI).

È una tecnologia molto potente per il rilevamento dei dati, che include funzionalità per la visualizzazione illimitata di report, calcoli analitici complessi e pianificazione di scenari predittivi come budget o previsioni.

Come viene utilizzata la tecnologia OLAP?

Questo processo esegue l’analisi multidimensionale dei dati aziendali e fornisce la capacità di calcoli complessi, analisi delle tendenze e modellazione dei dati, fornendo così le informazioni e le informazioni necessarie per un migliore processo decisionale.

È la base per molti tipi di applicazioni aziendali per la gestione delle prestazioni aziendali, la pianificazione, il budgeting, la previsione, il reporting finanziario, l’analisi, la modellazione di simulazione, l’individuazione di informazioni dettagliate e l’archiviazione dei dati.

Le aziende utilizzano i database per l’archiviazione di tutte le transazioni e i record (da cui il nome “analisi online”). Di solito sono pieni di informazioni ed è per questo che il Sistemi OLAP: per comprendere ed estrarre queste informazioni e ottimizzare il lavoro.

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sono progettati per aiutare a estrarre queste informazioni di business intelligence dai dati con prestazioni elevate. Questo perché le basi di Dati OLAP sono ottimizzati per carichi di lavoro di lettura e scrittura ridotti di grandi dimensioni.

Cos’è OLAP Cube

È il cuore della maggior parte dei sistemi OLAP. È un database multidimensionale basato su array che consente di elaborare e analizzare più dimensioni di dati in modo molto più rapido ed efficiente rispetto a un database relazionale tradizionale.

Una tabella di database relazionale è strutturata come un foglio di calcolo e memorizza i singoli record in un formato bidimensionale riga per colonna.

Ciascun set di dati nel database si trova all’intersezione di due dimensioni, una riga e una colonna, come la regione e le vendite totali.

Gli strumenti di reporting SQL e database relazionali possono eseguire query, report e analizzare dati multidimensionali archiviati nelle tabelle, ma le prestazioni rallentano con l’aumento dei volumi di dati, ma è necessario molto lavoro per riorganizzare i risultati per concentrarsi su dimensioni diverse. È qui che entra in gioco OLAP Cube.

In questo senso, ciò che fa OLAP Cube è estendere il singolo tavolo con livelli aggiuntivi.

Ad esempio, il livello superiore del cubo potrebbe organizzare le vendite per regione, in modo che livelli aggiuntivi possano essere Paese, stato/provincia, città e persino un negozio specifico.

In teoria, un “cubo” può contenere un numero infinito di strati. (Un cubo OLAP che rappresenta più di tre dimensioni è talvolta chiamato ipercubo.)

All’interno degli strati possono esistere anche cubi più piccoli; ad esempio, ogni livello “negozio” potrebbe contenere cubi che ordinano le vendite per fornitore e prodotto. In pratica, gli analisti di dati sono responsabili della creazione di cubi OLAP che contengono solo i livelli necessari per analisi e prestazioni ottimali.

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I cubi OLAP consentono quattro tipi di base di analisi dei dati multidimensionali:

Analisi profonda

L’operazione di drill down converte i dati meno dettagliati in dati più specifici spostandosi verso il basso nella gerarchia dei concetti o aggiungendo una nuova dimensione al cubo.

Ad esempio, con i dati sulle vendite per il calendario o il trimestre fiscale di un’organizzazione, puoi visualizzare in dettaglio le vendite per ogni mese mentre scorri la gerarchia dei concetti della dimensione “tempo”.

arrotolare

È l’opposto della funzione precedente. La funzione Roll Up aggiunge dati al “cubo” salendo nella gerarchia dei concetti o riducendo il numero di dimensioni.

Ad esempio, si potrebbe salire nella gerarchia dei concetti della dimensione “posizione” esaminando i dati per ogni paese, piuttosto che per ogni città.

operazione di taglio

Con questa funzione, viene creato un sottocubo selezionando una singola dimensione dal cubo OLAP principale.

Ad esempio, è possibile creare una fetta evidenziando tutti i dati del primo trimestre fiscale o del calendario dell’organizzazione (che sarebbe una dimensione temporale).

L’operazione dadi isola un sottocubo selezionando varie dimensioni all’interno del cubo OLAP principale. Ad esempio, un’operazione di dadi può essere eseguita evidenziando tutti i dati per calendario o trimestri fiscali in un’organizzazione (dimensione temporale) e all’interno di due paesi diversi (dimensione posizione).

Rotazione

Questa funzione ruota la vista del cubo per visualizzare una nuova rappresentazione dei dati, consentendo viste multidimensionali dinamiche dei dati.

Questo è paragonabile alla funzione della tabella pivot in software per fogli di calcolo come Microsoft Excel, ma mentre le tabelle pivot in Excel possono essere impegnative, la funzione di rotazione in OLAP è relativamente più facile da usare (richiede meno esperienza). ) e ha tempi di risposta e query più rapidi prestazione.

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