在商業世界中,OLAP 工具被廣泛用作通過分析大量數據來智能解決業務問題的方法,但如果您想了解這些工具的工作原理,我們邀請您繼續閱讀這篇有趣的文章,其中我們將為您提供所有必要的信息,以了解什麼是 OLAP 工具:

OLAP 工具

OLAP 工具

它的名字來源於On-Line Analytical Processing,意思是On-Line Analytical Processing,也就是我們所說的,它是基於使用多維結構對大量數據進行分析的基礎上的,他們稱之為多維數據集,其中匯總了相同的或事務系統。 . 該系統使用來自銷售、營銷、管理報告、數據挖掘等的業務報告來建立其係統。

這些工具用於獲得快速的查詢響應,該數據庫設法將所有數據存儲在規範化表中,認為這種 OLAP 結構非常好,因為它允許處理各個字段中的所有這些數據,以便隨時進行查詢和後續分析,可以編寫報告以改善生產運營,做出明智的決策,並能夠在市場競爭中進行優化。

由於它是面向信息分析處理的基礎,它讀取的許多數據具有以下特點:

  • 您的訪問是只讀的,通過查詢,通常很少插入新數據、更新相同數據或刪除。
  • 這些數據必鬚根據公司的業務領域以及可以在整個公司內統一集成的格式進行結構化。
  • 存儲數據的歷史記錄必須長期使用,可能需要 XNUMX 到 XNUMX 年。
  • 這些基地的電源必須來自企業中存在的相同操作系統,並通過提取、轉換和加載 (ETL) 方法進行搜索。

OLAP 工具

 

OLAP 多維數據集

此工具或 OLAP 應用程序的操作使用多維數據庫,該數據庫被賦予立方體形狀,包含擴展許多可能性的多個維度。 它由 Edgar F. Codd 和 EGF Codd & Associates 公司創建,作為一種解決方案,智能企業可以基於在正確時間出現的可靠、準確的信息。 這些立方體是信息以分層方式放置和排列的向量,用於快速數據分析。

這些向量允許將信息擴展到其他相關的數據可能性,從而處理大量信息。 在數據庫構成的每個維度中,都包含與特定數據組相關的字段或區域,然後將其與來自其他維度的其餘信息進行比較,以進行評估。並報告什麼與公司最相關。

此外,該數據庫可以呈現幾個立方體或向量,這些立方體或向量可以擴展它們所使用的 OLAP 工具的可能性,通常將它們分為三個維度,但這種擴展可能導致在信息處理中使用三個以上的維度. 儘管它被認為是查詢和信息處理公司的好工具,但它有一個缺陷,即無法對其提出的結構進行更改。

為了對其進行更改,必須對OLAP多維數據集信息進行新的方法或設計,使之前的結構無法再次使用。這個多維數據集的一個更簡單的想法是指定每個維度對應一個數據層次結構。 同理,可以通過其他維度來獲取地理位置、產品分類或公司費用率等信息,從而擴大了正確解決公司提出的問題的可能性。

功能

在它的基礎上,使用了立方體或超立方體的概念,它由數字數據和通過維度分類的測量值組成,這個立方體可以說是元數據,它是基於星形和表格的方案創建的在相關數據庫中,可以得到的每一個測量值都記錄在事實表和通過覆蓋每個表的維度獲得的維度中。

OLAP 工具

OLAP 系統的類型

隨著時間的推移以及公司可用的技術進步,該工具已成為智能開展業務的良好解決方案,因為它可以響應每個公司的需求。 根據結構的功能,該工具由我們上面提到的類別或類型使用。 它們中的每一個都適應公司內每項任務的需求和功能。 OLAP 工具系統的使用基於由類別建立的分類:

羅拉普

它是當今使用最廣泛的系統,被認為是最適合或能夠規模化使用大數據內容的工具之一,將數據存儲在關係引擎中,每個數據都是詳細的,無需添加任何額外和在表格中,您可以以非規範化的方式找到呵護。 它們與它們一起工作,但可以用於任何類型的關係數據表。

在其設計中,它由一個數據庫服務器和一個專用於它的 OLAP 引擎組成。 它的優點是它的結構允許對大量數據進行多次分析。 它最大的缺陷是它專注於在進行查詢時提供較差的性能。

它的名字是在線關係分析處理功能的綜合。 該工具允許根據公司的需要在 ETL 代碼中進行必要的調整,以在更短的時間內實現它想要的。 它還允許任何用戶通過使用 SQL 報告中設計的各種工具來利用相關數據庫中的信息。 許多公司選擇這種類型的工具是因為它的靈活性。

SQL 報表的使用可能會導致某些數據無法正確解釋,從而影響財務或預算報表的數據。 目前與 ROLAP 一起使用最多的工具是 Microsoft Analysis Services、MicroStrategy、Business Objects 和開源服務器 (Mondrian)。 它最大的競爭對手是 MOLAP。

莫拉普

它的名字叫Multidimensional Online Analytical Processing,它做的是在線多維分析處理。 它是 OLAP 的一種實現,其中數據以多維方式存儲,並通過高級計算通過信息摘要來尋求響應時間的優化。 使用它們,可以獲得對系統性能的利潤估計。 該工具最常用的產品是 Oracle OLAP、Microsoft Analysis Services、Essbase、Infor OLAP 和 TM1 Applix TM1。

它的響應時間遠高於其他工具,並且它還允許執行其他方法來理解數據以使用更少的磁盤存儲空間。 這是它最大的優勢之一,它的速度歸功於自動功能和其他方法對數據的理解。 但是,它的缺點是顯示重複的數據,並且很難加載大量的信息,因此處理速度很慢。

霍普

對於系統的這種變體,數據存儲在關係引擎中,而另一部分則位於多維數據庫中。 這是一個混合系統,可以說是具有更大的優勢,因為它結合了之前的兩個系統。 它的名稱是混合在線分析過程或混合在線分析處理系統。 這需要 MOLAP 和 ROLAP 最有利的參數來創建一個存儲信息的數據庫,以兩種方式:關係和多維,根據需要處理的數據的需要來使用它們。

它是當今公司廣泛使用的系統,因為它提供了許多操作優勢,因為它使用了兩個不同的數據庫。 有了它們,可以實現信息處理的速度,適當地建立數據規模並為在數據庫中進行查詢提供支持。 然而,這些系統中的每一個都提供了一系列的好處,MOLAP 在其實現中可能會導致需要大量存儲空間的數據庫爆炸。

只要有許多維度、預先計算的結果和很少的多維數據,該工具就會使用它。 它用來緩解這種數據爆炸的技術不夠有效。 您可以通過索引和數據存儲優化提供更好的性能。 ROLAP 需要允許使用理解方法的存儲技術,從這個意義上說,ROLAP 是通過尺度工作的。

但它忽略了處理大量數據所需的頻率,因此其性能可能會受到影響。 自誕生之日起,就出現了為計算而準備的新版本數據,因此其功能在這方面受到了限制。 HOLAP 是這些系統或工具的混合體,其中包含 MOLAP 和 ROLAP,通過預先計算使它們適應更好的使用方式,這可以具有更好的擴展性並提供更好的支持功能。

從這些系統或工具中衍生出來的其他工具有用於網頁的 WOLAP、用於桌面的 DOLAP、用於實時計算的 RTOLAP 以及用作空間工具的 SOLAP。

OLAP 的目的

在短時間內,該工具已成為尋求使用智能業務參數優化生產運營的公司處理信息的關鍵要素。 大多數使用它的公司之所以這樣做,是因為他們獲得了一種以簡單快速的方式查閱數據的理想工具。

其主要目標是為用戶提供解決方案,以便他們可以使用他們自己的信息來簡化對整個公司數據的查詢和評估,這些信息是從組成它的所有部門獲得的,並被帶到中央系統進行處理。 它的響應速度是使其運行成為可能的原因,也是在正確的時間以精確的方式和正確的方式糾正出現在生產系統和管理層後續決策中的問題。

在哪裡使用這個系統?

這些 OLAP 工具或系統多年來一直用於許多生產和業務部門,例如營銷、銷售、管理,因為它們決定了可靠的業務報告,使得所有組織內部和外部都存在競爭。 通過擁有一個多維數據庫,我們可以擁有一個包含來自公司領域的所有信息的基礎或平台,以後可以將其補充為完美組織的記錄。

這些工具用於數字事實領域,稱為度量,分為三個維度,與僅使用二維的電子表格完全不同。 所有這些表格,為了能夠發揮作用,都必須提交到相關的數據庫中,使用每個部門或地區的各種信息,處理它們的時間,列出它們,然後對每一個進行相應的分析。出現的情況。

實現示例

假設一家公司想要快速簡單地匯總其一種產品的銷售額,該系統對特定時間的銷售額數據進行細分。 業務分析師必須檢查該產品的銷售可能如何受到類似產品的推出的影響。 當他們做出這些預測時,他們可以了解銷售趨勢是什麼,以及應該對業務戰略進行哪些修改以重新定位產品。

之所以可以這樣做,是因為可以在每次分析中過濾和重新組合已提供的數據。 這是通過存儲在數據中的數值度量來完成的,這些數據位於一個或多個數據表中。 每組度量都對要加載到系統中的數據進行定義,以便在 OLAP 多維數據集中進行鏈接。 同時,這些度量組中的每一個都有一個分區列表,其中有真實和獨立的數據和聚合設計,用於計算用戶可以進行的查詢的最佳性能。

度量被設置為用戶可以組織、聚合和分析的數值,然後存儲在數據庫基礎設施中。 這些度量將用於以自定義格式呈現的業務規則和計算。 這些度量中的每一個都是 OLAP 多維數據集中的一個重要值,因為它們是由需要它的人分析的。 一旦處理了這些數據,用戶就可以進行最複雜的計算,以便從他們那裡獲得答案。

每次用戶深入了解 OLAP 數據以獲取新的詳細信息時,他們都必須進行新的分析並發布新的摘要,這些會根據他們在每個層次級別上獲得的內容而變化。

為什麼要使用 OLAP?

該工具提供了一個可靠的系統來管理可用於分析和報告的數據,從而提高公司的生產力,並通過正確的決策優化特定市場中可能存在的競爭力。 並非所有公司都可以使用這些工具,因此每個公司都必須分析它們可以提供的優勢和劣勢才能實施。

如果在進行此分析後確定使用此工具是一個不錯的選擇,那麼您必須考慮到它的主要優點是:

  • 根據產品類型或一定時限內的行為(每季度、每半年或每年)對數據進行細分
  • 深化允許顯示特定時間的數據。
  • 綜合所有數據。
  • 不同類型的層次結構使用的數據輪換。
  • 根據對特定時間段的估計進行數據過濾。

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