In de zakenwereld worden OLAP-tools veel gebruikt als een manier om op intelligente wijze zakelijke problemen op te lossen door de analyse van grote hoeveelheden data, maar als je wilt weten hoe deze tools werken, nodigen we je uit om verder te lezen in dit interessante artikel, waarin we zullen u alle nodige informatie geven om te weten wat OLAP-tools zijn:

OLAP-tools

OLAP-tools

De naam komt van On-Line Analytical Processing, wat Online Analytical Processing betekent, en zoals we al zeiden, is het gebaseerd op de analyse van grote hoeveelheden gegevens met behulp van multidimensionale structuren, die ze kubussen noemen waarin dezelfde of transactiesystemen worden samengevat. . Dit systeem gebruikt bedrijfsrapporten van verkoop, marketing, managementrapporten, datamining en nog veel meer om zijn systemen op te zetten.

Deze tools worden gebruikt om snelle query-antwoorden te krijgen, deze database slaagt erin om alle gegevens in genormaliseerde tabellen op te slaan. Er wordt aangenomen dat deze OLAP-structuur erg goed is omdat het de verwerking van al deze gegevens in verschillende velden mogelijk maakt om ze bij de hand te hebben voor query's en daaropvolgende analyse, die de voorbereiding van rapporten mogelijk maakt om de productieactiviteiten te verbeteren, intelligente besluitvorming te maken en in staat te zijn om de concurrentie op de markt te optimaliseren.

Omdat het een basis is die gericht is op de analytische verwerking van informatie, leest het veel gegevens die de volgende kenmerken hebben:

  • Dat uw toegang alleen voor lezen is, door middel van zoekopdrachten, die over het algemeen weinig invoegingen van nieuwe gegevens, updates daarvan of verwijderingen bevatten.
  • Deze gegevens moeten worden gestructureerd volgens de bedrijfsonderdelen van het bedrijf en in formaten die uniform in het hele bedrijf kunnen worden geïntegreerd.
  • De historie van de opgeslagen data moet voor de lange termijn in gebruik blijven, in een tijd die kan gaan van twee tot vijf jaar.
  • Deze bases moeten voedingen hebben die afkomstig zijn van dezelfde besturingssystemen die in de onderneming bestaan, en worden doorzocht via extract-, transformatie- en laadmethoden (ETL).

OLAP-tools

 

De OLAP-kubus

De werking van deze tool of van de OLAP-applicaties maakt gebruik van een multidimensionale database, die een kubusvorm krijgt, die verschillende dimensies omvat die vele mogelijkheden uitbreiden. Het is gemaakt door Edgar F. Codd en het bedrijf EGF Codd & Associates, als een oplossing waar slimme bedrijven kunnen worden gebaseerd op betrouwbare, nauwkeurige informatie die op het juiste moment naar voren komt. Deze kubussen zijn vectoren waarin de informatie op een hiërarchische manier wordt geplaatst en gerangschikt voor snelle gegevensanalyse.

Met deze vectoren kan de informatie worden uitgebreid naar andere datamogelijkheden die gerelateerd zijn, waardoor een grote hoeveelheid informatie wordt verwerkt. In elk van de dimensies die van de database worden gemaakt, wordt een veld of gebied met betrekking tot een specifieke gegevensgroep opgenomen, dat vervolgens wordt vergeleken met de rest van de informatie uit de andere dimensies, om een ​​evaluatie te maken en een rapport van wat het meest relevant is voor een bedrijf.

Daarnaast kan deze database meerdere kubussen of vectoren presenteren die de mogelijkheden van de OLAP-tools waarmee ze werken kunnen uitbreiden, meestal zijn deze onderverdeeld in drie dimensies, maar deze uitbreiding kan ervoor zorgen dat er meer dan drie dimensies worden gebruikt in de informatieverwerking . Hoewel het wordt beschouwd als een goed hulpmiddel voor bedrijven die vragen en informatie verwerken, heeft het een tekortkoming waardoor het onmogelijk is om wijzigingen aan te brengen in de voorgestelde structuur.

Om er wijzigingen in aan te brengen, moet een nieuwe benadering of ontwerp van de OLAP-kubusinformatie worden gemaakt, waardoor de vorige structuur niet opnieuw kan worden gebruikt. Een eenvoudiger idee van deze kubus geeft aan dat elke dimensie overeenkomt met een gegevenshiërarchie. Op dezelfde manier kunnen andere dimensies worden gebruikt om informatie te verkrijgen over de geografische locatie, productclassificaties per categorie of bedrijfskostenratio's, wat de mogelijkheden vergroot om correcte oplossingen te vinden voor de problemen die door het bedrijf worden gepresenteerd.

Functionaliteit

Aan de basis wordt het concept van de kubus of hyperkubus gebruikt, dat bestaat uit numerieke gegevens en metingen die zijn geclassificeerd door middel van dimensies. Deze kubus kan worden beschouwd als metadata en is gemaakt op basis van het schema van een ster met tabellen van gerelateerde databases, wordt elk van de metingen die kunnen worden verkregen vastgelegd in de feitentabel en in de dimensies die worden verkregen via de dimensies die elk van de tabellen dekken.

OLAP-tools

Typen OLAP-systemen

In de loop van de tijd en dankzij de technologische vooruitgang waarover bedrijven beschikken, is deze tool een goede oplossing geworden om zaken te doen met intelligentie, omdat het inspeelt op de behoeften van elk bedrijf. Afhankelijk van hoe de structuur functioneert, wordt de tool gebruikt door de categorieën of typen die we hierboven noemden. Elk van hen is aangepast aan de behoeften en functies van elke taak binnen het bedrijf. Het OLAP-toolsysteem wordt gebruikt op basis van een classificatie die is vastgesteld op basis van categorieën:

ROLAP

Het is het meest gebruikte systeem van vandaag en wordt beschouwd als een van de tools die het best is aangepast of in staat is om schalen te maken bij het gebruik van grote gegevensinhoud, gegevens opslaan in een relationele motor, elke gegevens is gedetailleerd, zonder iets extra's toe te voegen en in de tabellen vind je de verwennerij op een gedenormaliseerde manier terug. Ze werken ermee als een ster, maar kunnen in elk type relationele gegevenstabel worden gebruikt.

In zijn ontwerp bestaat het uit een databaseserver en een exclusief daarvoor bestemde OLAP-engine. Het voordeel is dat de structuur veel analyses van een grote hoeveelheid gegevens mogelijk maakt. En de grootste fout is dat het zich richt op het bieden van slechte prestaties wanneer er vragen worden gesteld.

De naam is een synthese van online relationele analytische verwerkingsfuncties. Met deze tool kunnen de nodige aanpassingen in de ETL-code worden gemaakt volgens de behoeften van het bedrijf om in kortere tijd te bereiken wat het wil. Het stelt elke gebruiker ook in staat gebruik te maken van de informatie in de gerelateerde database, door het gebruik van verschillende tools die zijn ontworpen in SQL-rapporten. Veel bedrijven kiezen voor dit type tool vanwege de flexibiliteit.

Het gebruik van SQL-rapporten kan ertoe leiden dat sommige gegevens niet correct worden geïnterpreteerd, wat van invloed kan zijn op de gegevens van de financiële of budgetrapporten. De tools die tegenwoordig het meest gebruikt worden met ROLAP zijn Microsoft Analysis Services, MicroStrategy, Business Objects en de Open Source server (Mondrian). De grootste concurrent is MOLAP.

MOLAP

De naam is Multidimensionale online analytische verwerking en het doet online multidimensionale analytische verwerking. Het is een implementatie van OLAP waarbij de gegevens op een multidimensionale manier worden opgeslagen, waarbij wordt gestreefd naar een optimalisatie van de responstijd door samenvattingen van de informatie door middel van geavanceerde berekeningen. Met hen wordt een schatting van de winst op de prestaties van het systeem verkregen. De meest gebruikte producten van deze tool zijn Oracle OLAP, Microsoft Analysis Services, Essbase, Infor OLAP en TM1 Applix TM1.

De responstijd is veel hoger dan die van andere tools en het maakt ook de implementatie van andere methoden mogelijk om de gegevens te begrijpen om minder opslagruimte op de schijven te gebruiken. Dit is een van de grootste voordelen, de snelheid door automatische functies en het begrijpen van gegevens via andere methoden. Het kan echter het nadeel hebben dat het herhaalde gegevens toont en grote moeite heeft om overvloedige informatie te laden, dus de verwerking is traag.

HOLAP

Met deze variant van het systeem worden gegevens opgeslagen in een relationele engine en een ander deel ervan wordt gepositioneerd in de multidimensionale database. Dit is een hybride systeem waarvan men zou kunnen zeggen dat het grotere voordelen heeft omdat het de twee voorgaande systemen combineert. De naam is Hybrid Online Analytical Process of Hybrid Online Analytical Processing System. Dit vereist de meest voordelige parameters van MOLAP en ROLAP om een ​​database te maken waarin informatie wordt opgeslagen, op beide manieren: relationeel en multidimensionaal, waarbij gebruik wordt gemaakt van de behoeften van de gegevens die moeten worden verwerkt.

Het is een systeem dat tegenwoordig veel wordt gebruikt in bedrijven omdat het veel operationele voordelen biedt, omdat het twee verschillende databases gebruikt. Hiermee wordt bereikt dat er snelheid kan worden gemaakt in het verwerken van informatie, het adequaat vaststellen van dataschalen en het bieden van ondersteuning bij het maken van query's in de database. Elk van deze systemen biedt echter een reeks voordelen. MOLAP kan in zijn implementaties een database-explosie veroorzaken die een grote opslagruimte vereist.

Dit moet door de tool worden gebruikt wanneer er veel dimensies, vooraf berekende resultaten en weinig multidimensionale gegevens zijn. De technieken die het gebruikt om deze data-explosie te mitigeren, zijn niet efficiënt genoeg. U kunt betere prestaties leveren door middel van indexering en optimalisaties van gegevensopslag. ROLAP heeft opslagtechnieken nodig die het gebruik van begripsmethoden mogelijk maken, in die zin werkt ROLAP via schalen.

Maar het laat de frequenties weg die nodig zijn om hoeveelheden gegevens te verwerken, dus de prestaties kunnen eronder lijden. Sinds het begin zijn er nieuwe versies van gegevens verschenen die zijn voorbereid om berekeningen te maken, dus de functies zijn in dit opzicht beperkt. HOLAP is een hybride van deze systemen of tools waar MOLAP en ROLAP zijn opgenomen, om ze aan te passen aan een betere manier van gebruik door het maken van voorberekeningen, die een betere schaal kunnen hebben en een betere ondersteunende functie kunnen bieden.

Andere tools die zijn voortgekomen uit deze systemen of tools zijn WOLAP dat werkt met webpagina's, DOLAP dat wordt gebruikt op desktops, RTOLAP om realtime berekeningen te maken en SOLAP dat wordt gebruikt als een ruimtelijk hulpmiddel.

Doel van OLAP

In korte tijd is deze tool een sleutelelement geworden voor de verwerking van informatie in bedrijven die de productieactiviteiten willen optimaliseren met behulp van intelligente bedrijfsparameters. De meeste bedrijven die er gebruik van maken, doen dit omdat ze er een ideaal hulpmiddel voor krijgen om op een eenvoudige en snelle manier gegevens te raadplegen.

Het belangrijkste doel is om gebruikers oplossingen te bieden, zodat ze hun vragen en evaluaties van gegevens van het hele bedrijf kunnen stroomlijnen met behulp van hun eigen informatie die is verkregen uit alle sectoren waaruit het bestaat om naar een centraal systeem te worden gebracht voor verwerking. De reactiesnelheid is wat de werking ervan mogelijk maakt en ook de correcties van de problemen die zich voordoen in het productiesysteem en in de daaropvolgende beslissingen van het management op een precieze manier en op het juiste moment.

Waar dit systeem te gebruiken?

Deze OLAP-tools of -systemen worden al jaren gebruikt in veel productieve en zakelijke sectoren, zoals marketing, verkoop en management, omdat ze bedrijfsrapporten dicteren die betrouwbaar zijn, waardoor er concurrentie ontstaat in alle organisaties, zowel intern als extern. Door een multidimensionale database te hebben, kunnen we een basis of platform hebben met alle informatie uit de gebieden van het bedrijf, die later kan worden aangevuld als een perfect georganiseerd record.

Deze tools worden gebruikt in velden van numerieke feiten, die metingen worden genoemd en die zijn geclassificeerd in drie dimensies, totaal verschillend van spreadsheets die slechts twee dimensies gebruiken. Al deze tabellen, zodat ze kunnen werken, moeten worden ingediend bij de gerelateerde database, om de verschillende informatie van elke sector of gebied te gebruiken, de tijd waarin ze zijn verwerkt, er een lijst van te maken en vervolgens de bijbehorende analyse te maken van elke situatie die zich voordoet.

Implementatie voorbeeld

Stel dat een bedrijf een snel en eenvoudig overzicht wil hebben van de verkopen die het heeft in een van zijn producten, dit systeem maakt een uitsplitsing van de verkoopcijfers in een bepaalde tijd. Bedrijfsanalisten moeten onderzoeken hoe de verkoop van dat product kan zijn beïnvloed door de lancering van vergelijkbare producten. Wanneer ze deze prognoses maken, kunnen ze achterhalen wat de verkooptrends zijn en welke herzieningen moeten worden aangebracht in de bedrijfsstrategieën om het product te herpositioneren.

Dit kan alleen omdat de aangeleverde gegevens bij elke analyse gefilterd en gegroepeerd kunnen worden. Dit wordt gedaan door de numerieke maten die zijn opgeslagen in gegevens, die zich in een of meerdere gegevenstabellen bevinden. Elke groep maatregelen maakt een definitie van de gegevens die in een systeem moeten worden geladen om in de OLAP-kubus te worden gekoppeld. Tegelijkertijd heeft elk van deze groepen metingen een lijst met partities met echte en onafhankelijke gegevens en aggregatieontwerpen die worden gebruikt om de beste prestaties te berekenen van de query's die een gebruiker kan maken.

Metingen worden ingesteld als numerieke waarden die een gebruiker kan organiseren, aggregeren en analyseren en vervolgens opslaan in de database-infrastructuur. Deze metingen zullen worden gebruikt om bedrijfsregels en berekeningen in een aangepast formaat te presenteren. Elk van deze metingen is een belangrijke waarde binnen de OLAP-kubus, omdat ze worden geanalyseerd door de mensen die het willen. Zodra deze gegevens zijn verwerkt, kunnen gebruikers hun meest complexe berekeningen maken om een ​​antwoord van hen te krijgen.

Elke keer dat een gebruiker inzoomt op de OLAP-gegevens om nieuwe details te krijgen, moet hij een nieuwe analyse uitvoeren en een nieuwe samenvatting uitgeven, deze veranderen afhankelijk van wat hij op elk van de hiërarchische niveaus krijgt.

Waarom OLAP gebruiken?

Deze tool biedt een betrouwbaar systeem voor het beheren van gegevens die kunnen worden gebruikt voor analyse en rapporten die een verbetering van de productiviteit van een bedrijf mogelijk maken en het concurrentievermogen in een bepaalde markt optimaliseren met de juiste besluitvorming. Niet alle bedrijven kunnen gebruik maken van deze tools, dus elk moet een analyse maken van de voor- en nadelen die ze kunnen bieden om te worden geïmplementeerd.

Als na het uitvoeren van deze analyse wordt vastgesteld dat het een goede optie is om deze tool te gebruiken, moet u er rekening mee houden dat de belangrijkste voordelen zijn:

  • Segmentatie van de gegevens volgens het type product of het gedrag in een bepaalde tijdslimiet (kwartaal, halfjaarlijks of jaarlijks)
  • Verdieping waarmee de gegevens van een bepaalde tijd kunnen worden weergegeven.
  • Synthese van alle gegevens.
  • Rotatie van gegevens die door verschillende soorten hiërarchieën moeten worden gebruikt.
  • Gegevens filteren op basis van wat is geschat voor een bepaalde periode.

Andere onderwerpen die u mogelijk interesseren, zijn de onderwerpen die we aanbevelen via de volgende links:

ERP systeem

Wat is een spreadsheet

Virtuele opslag