البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / ما هو OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)؟

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

ما هو OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)؟

عثمان حسن خان

استراتيجي المحتوى

4 يونيو، 2024

ما هي المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP)؟ 

المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) هي تقنية حاسوبية يمكن للمستخدمين من خلالها استخراج البيانات والاستعلام عنها لتحليلها من وجهات نظر مختلفة. 

يتم تنفيذ هذه الاستعلامات المعقدة وعالية السرعة عادةً على كميات هائلة من البيانات المخزنة في ملف بحيرة البيانات, مستودع البياناتأو غيرها من المستودعات واسعة النطاق. تتضمن تطبيقات OLAP النموذجية ذكاء الأعمال (BI) والتنبؤ وإعداد التقارير.

منصة أتمتة مستودع البيانات المُحسّنة لأنظمة OLAP

ابدأ باستخدام Astera منشئ مستودع البيانات اليوم!

تجربتك المجانية في انتظارك

هندسة OLAP

تحتوي أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) على بيانات متعددة الأبعاد. على عكس البيانات ثنائية الأبعاد - التي يتم ترتيبها ببساطة في صفوف وأعمدة - تحتوي البيانات متعددة الأبعاد على العديد من السمات أو الميزات. ونتيجة لذلك، يتم تمثيله في أكثر من بعدين. 

على سبيل المثال، قد تحتوي مجموعة بيانات المشتريات متعددة الأبعاد على السمات التالية: 

  • معرف المعاملة 
  • الطابع الزمني 
  • واسم المورد 
  • رمز المنتج 
  • قسم المنتج 
  • اسم المنتج 
  • الكمية 

لتخزين هذه المعلومات بشكل فعال وإبقائها جاهزة للاستعلام، ستحتاج إلى إنشاء نظام OLAP متعدد الأبعاد يشتمل على المكونات أدناه:

مستودع البيانات 

مستودع البيانات هو مستودع مركزي للبيانات التنظيمية من مصادر مختلفة. الملفات والتطبيقات و قواعد البيانات هي بعض من أبرز المصادر. ومع ذلك، اعتمادًا على نموذج عملك، يمكنه أيضًا جمع البيانات من أجهزة ERP وCRM وIoT

أدوات استخراج وتحويل وتحميل (ETL)

تستخدم مستودعات البيانات استخراج وتحويل وتحميل (ETL) عملية لتحويل وتوحيد البيانات المجمعة من مصادر مختلفة قبل أن تتمكن أدوات OLAP من استخدامها. حديث أدوات ETL تسريع العملية عن طريق الحصول تلقائيًا على البيانات وإعدادها ومعالجتها وتحميلها للتحليلات.

جرّب حل ETL الجاهز للمؤسسات بنفسك

أداء عالي، بدون أي ترميز - قم بتسريع عمليات ETL الخاصة بك اليوم!

ابدأ تجربتك المجانية

خادم OLAP 

يعد خادم المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) نظامًا متخصصًا يعزز التنفيذ السريع لتسهيل الاستعلامات المعقدة. إنها القوة التي تحرك النظام وهي بشكل عام الطبقة التحليلية المتوسطة في النظام حل تخزين البيانات. يقوم بتحويل البيانات وترتيبها إلى مكعبات لضمان الاستجابات السريعة للاستفسارات وتمكين التحليلات المتقدمة.

قاعدة بيانات OLAP 

يمكنك توصيل قاعدة بيانات منفصلة بمستودع البيانات لمنع التحليل من إجهاد موارد مستودع البيانات. تسمى قواعد البيانات هذه قواعد بيانات OLAP.

مكعب أولاب 

يساعد OLAP أو مكعب البيانات في المعالجة التحليلية من خلال تمثيل البيانات متعددة الأبعاد، مما يسمح لك بإجراء التحليل من وجهات نظر مختلفة. غالبًا ما توصف هذه المكعبات بأنها "جامدة" لأنها تحتوي على مخطط أو بنية محددة مسبقًا تملي كيفية تنظيم البيانات داخل المكعب.

تعتبر هذه الجمود بمثابة مقايضة: المخطط الثابت يعني أداء استعلام أسرع وتحليلًا مبسطًا، ولكنه، في الوقت نفسه، يعني أيضًا مرونة محدودة وصعوبة في التعامل مع أنواع البيانات الجديدة التي لم تكن جزءًا من تصميم المخطط الأصلي. تتطلب إضافة بُعد جديد دائمًا إعادة تصميم المكعب.

مكعب OLAP مصور بثلاثة أبعاد.

أدوات تحليل OLAP 

تعمل أدوات OLAP على تسهيل التفاعل مع مكعب OLAP، مما يتيح لك إجراء عمليات تحليلية متقدمة مثل: 

  • الحفر لأسفل:تساعد هذه العملية في زيادة مستوى التفاصيل في مجموعة البيانات، إما عن طريق الانتقال من موضع أعلى إلى موضع أدنى في التسلسل الهرمي لمفهوم البعد أو ببساطة عن طريق إضافة بعد آخر. على سبيل المثال، يمكنك البدء ببيانات الشراء السنوية والانتقال إلى الأرقام ربع السنوية والشهرية واليومية.
  • العرض الإجمالي: إن العرض الإجمالي هو عكس عملية التنقل لأسفل ويسمح للمستخدمين بالانتقال من مستويات الدقة الأعلى إلى المستويات الأدنى. على سبيل المثال، يمكنك البدء بالمشتريات اليومية والارتقاء إلى الإجماليات الشهرية أو الربع سنوية أو السنوية لفحص الاتجاهات الأوسع. 

صورة توضح عمليات مكعب OLAP الخاصة بالتقطيع والتقطيع

  • شريحة: يؤدي التقسيم إلى تحديد مجموعة فرعية من البيانات باستخدام بُعد واحد أو أكثر، مما يساعدك على التركيز على جوانب معينة. يمكنك تقسيم البيانات لتقييم أي بُعد يهمك، مثل المنطقة أو الوقت أو فئة المنتج. 
  • حجر النرد: يقوم التكعيب بإنشاء مكعب بيانات أصغر من خلال توفير قيم لأبعاد متعددة في نفس الوقت. يساعدك على تحليل البيانات عبر مجموعات الأبعاد المختلفة. 
  • المحور: يُسمى أيضًا بالتدوير، حيث يقوم المحور بتغيير اتجاه مكعب البيانات لتمكين عرضه من وجهات نظر مختلفة. عند تدوير المكعب، يمكنك إعادة ترتيب المقاييس والأبعاد لتسهيل المقارنة والتحليل. 

كيف تعمل أنظمة OLAP؟ 

تعمل أنظمة المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) في عملية من ثلاث خطوات:

صورة توضح كيفية عمل عملية OLAP.

متى تستخدم حلول OLAP 

بشكل عام، تعد حلول المعالجة التحليلية عبر الإنترنت مثالية عندما تخضع كميات كبيرة من البيانات لتحليلات معقدة للحصول على رؤى يمكن أن تدفع عملية صنع القرار.

فيما يلي بعض الحالات التي يكون فيها استخدام أنظمة OLAP هو القرار الصحيح:

  1. المتطلبات التحليلية المعقدة

تكون هذه الأنظمة مفيدة عندما تحتاج إلى إجراء تحليل متعدد الأبعاد بأبعاد ومقاييس عديدة.

  1. كميات كبيرة من البيانات

عندما تكون هناك كميات كبيرة من البيانات، يتم تحليلها من خلال الأساليب التقليدية أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) غير ممكن بسبب قيود الأداء. نظرًا لأنه يتم تجميع البيانات مسبقًا وتلخيصها قبل قيام المستخدمين بالاستعلام عن النظام، فإن مكعبات OLAP تضمن أوقات استجابة سريعة، حتى بالنسبة للبيانات الكبيرة.

  1. التحليل المخصص والتفاعلي

عند استكشاف البيانات بشكل تفاعلي، قم بفحص التفاصيل وإجراء تحليل مخصص لتحديد الأنماط والاتجاهات والحالات الشاذة. توفر مكعبات OLAP واجهة سهلة الاستخدام لمحللي ومديري الأعمال لاستكشاف مجموعات البيانات الكبيرة دون كتابة استعلامات معقدة.

  1. التقارير المجمعة

عندما تحتاج إلى تقارير وملخصات مجمعة بتفاصيل مختلفة - مثل الملخصات الأسبوعية أو الشهرية أو ربع السنوية.

  1. تحليل السلاسل الزمنية

عند تحليل البيانات على مدار فترات زمنية، يمكنك بسهولة التعمق والتنقل خلال فترات مختلفة لتحديد الاتجاهات والأنماط التاريخية.

  1. تحليل البيانات الهرمية

عندما تقوم بتحليل هياكل البيانات الهرمية - مثل التسلسلات الهرمية للمنتج والجغرافي والتنظيمي - لأن OLAP يتفوق في التعامل مع البيانات ذات الهياكل الهرمية.

  1. التحليلات التنبؤية والتنبؤ

عندما تحتاج إلى التحليلات التنبؤية والتنبؤ وتحليل ماذا لو لتوجيه تطوير الإستراتيجية واتخاذ القرار.

  1. ذكاء الأعمال وإدارة الأداء

عندما تحتاج إلى حل ذكاء الأعمال الشامل لتقييم مؤشرات الأداء الرئيسية والحصول على رؤى حول العمليات التجارية.

أنواع أنظمة OLAP (MOLAP vs. رولاب مقابل. هولاب) 

هناك ثلاثة أنواع من أنظمة OLAP: 

OLAP متعدد الأبعاد (MOLAP) 

OLAP العلائقية (ROLAP)  الهجين OLAP (HOLAP) 
يعمل نظام المعالجة التحليلية متعدد الأبعاد عبر الإنترنت مباشرة مع مكعب OLAP متعدد الأبعاد.  تقوم المعالجة التحليلية العلائقية عبر الإنترنت بإجراء تحليل ديناميكي متعدد الأبعاد للبيانات الموجودة في الجداول العلائقية (دون ترتيبها أولاً في مكعب).  تعمل المعالجة التحليلية الهجينة عبر الإنترنت مع كل من قواعد البيانات العلائقية ومتعددة الأبعاد ضمن نفس بنية OLAP. 
بشكل عام، يعتبر MOLAP هو النوع الأسرع والأكثر استخدامًا لتحليل البيانات متعددة الأبعاد.  يعد ROLAP مثاليًا عندما تكون القدرة على العمل مع كميات كبيرة من البيانات مفضلة على الأداء العالي.  يعد نظام HOLAP مناسبًا عند العمل مع أنواع البيانات المختلطة. في مثل هذه السيناريوهات، يتم تخزين بعض البيانات بشكل أفضل بشكل علائقي والبعض الآخر متعدد الأبعاد. 

OLAP مقارنة بتقنيات تحليل البيانات الأخرى 

وهنا نظرة على كيفية مقارنة OLAP مع الآخرين تحليلات البيانات التقنيات. 

1. OLAP مقابل OLTP

OLAP 

OLTP 

تم تصميم OLAP للمعالجة التحليلية، مع التركيز على الاستعلامات المعقدة والاستعلامات متعددة الأبعاد والتجميعات التي تعزز دعم القرار. 

فى المقابل، معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLTP) تم تصميمه للتعامل مع بيانات المعاملات في الوقت الفعلي، لذا فهو مُحسّن لإدخال البيانات واسترجاعها بسرعة.

تقوم أنظمة OLAP بشكل عام بتخزين البيانات المجمعة والملخصة في مكعبات OLAP متعددة الأبعاد أو مكعبات مفرطة لتسريع التحليل والاستعلام.  تقوم أنظمة OLTP بتخزين معلومات المعاملات التفصيلية في قواعد البيانات العلائقية.   

المزيد عن الصابون OLTP مقابل OLAP. 

2. OLAP مقابل استخراج البيانات

OLAP 

بيانات التعدين 

يكمل OLAP استخراج البيانات من خلال توفير بيئة منظمة لتحليل وتصور البيانات المجمعة مسبقًا بشكل تفاعلي.  يستخدم استخراج البيانات التعلم الآلي والخوارزميات الإحصائية لجمع الأنماط والرؤى والاتجاهات من مجموعات البيانات الأولية الكبيرة. 

3. OLAP مقابل تخزين البيانات

OLAP 

تخزين البيانات 

يقدم OLAP هياكل متعددة الأبعاد تساعد المستخدمين على تنظيم وتحليل البيانات الخاصة بذكاء الأعمال واتخاذ القرار عند تنفيذها أعلى مستودع البيانات. تخزين البيانات يتضمن دمج البيانات وتنظيفها وتخزينها من مصادر مختلفة في مستودع مركزي. 

مزايا أولاب 

هذه هي أهم مزايا استخدام نظام OLAP:

  • التحليل متعدد الأبعاد: فهو يمنحك رؤية أكثر شمولية للأداء التنظيمي من خلال تمكين التحليل متعدد الأبعاد، وتوفير رؤى أعمق حول أنماط البيانات واتجاهاتها وعلاقاتها مقارنة بالتحليل أحادي البعد.
  • الاستجابة السريعة للاستعلام: تعمل هذه الأنظمة على تسريع استجابات الاستعلام حتى عند العمل مع مجموعات بيانات ضخمة عن طريق التجميع المسبق للبيانات وتخزينها متعدد الأبعاد. يمكنك استكشاف البيانات وإجراء تحليلات معقدة باستخدام هذه الأنظمة دون مواجهة أي تأخير.
  • Ad-التحليل المخصص: بفضل دعمه للتحليل المخصص، يمكنك طرح الأسئلة التحليلية المعقدة والحصول على إجابات لها دون استعلامات محددة مسبقًا، مما يؤدي إلى تحسين المرونة التحليلية وخفة الحركة.
  • عرض مرئي للمعلومات: عند إقران هذه الأنظمة بأدوات ومنصات عرض البيانات، يمكنك بسهولة إنشاء تقارير ولوحات معلومات ومخططات لتصور البيانات وتوصيل الرؤى بشكل فعال. تعمل العروض المرئية للبيانات على تسهيل فهم أصحاب المصلحة غير التقنيين والمساعدة في اتخاذ القرار.
  • دعم القرار: يمكن أن يساعد OLAP في اتخاذ القرار لأنه يبسط التحليل، مما يسمح لك بتقييم البدائل واتخاذ خيارات مستنيرة في نهاية المطاف بناءً على رؤى ذات معنى. تساعدك هذه الإمكانية على تحسين تخصيص الموارد والتخطيط الاستراتيجي وإدارة الأداء.

كيفية تنفيذ حل OLAP؟ 

يعد تنفيذ حل المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) عملية متعددة الأجزاء. وإليك نظرة عامة:

  1. تحديد المتطلبات

  • قبل تصميم نظام OLAP، يجب عليك تحديد أهداف العمل والمتطلبات التحليلية التي سيحققها.
  • قم بإدراج مصادر البيانات والمقاييس والأبعاد ومؤشرات الأداء الرئيسية التي ستدرجها في النظام.
  1. نمذجة البيانات

  • ابدأ بتصميم نموذج الأبعاد لنظام OLAP الخاص بك، بما في ذلك جداول الأبعاد وجداول الحقائق والتسلسلات الهرمية.
  • تذكر أن تختار تقنيات نمذجة البيانات المناسبة اعتمادًا على احتياجاتك مخطط قاعدة البيانات متطلبات. يمكنك الاختيار من بينها مخطط نجمةأو مخطط ندفة الثلج أو غير ذلك النمذجة الأبعاد اقتراب.
  1. تكامل البيانات

  • الحصول على البيانات من أنظمة مصدر مختلفة مثل قواعد بيانات المعاملات وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM) والمصادر الخارجية.
  • تحويل البيانات وتنقيتها لضمان الجودة والدقة والاتساق.
  • بمجرد تحويل البيانات، يمكنك تحميلها إلى النظام المستهدف.
  1. تصميم مكعب OLAP

  • حدد المقاييس والتسلسلات الهرمية والأبعاد التي سيحتوي عليها كل مكعب بناءً على متطلبات التحليل المحددة مسبقًا.
  • قم بالحساب المسبق للبيانات المجمعة وتخزينها بمستويات تفصيلية مختلفة داخل مكعبات OLAP لتحسين الاستعلام.
  1. تنفيذ خادم OLAP

  • اختر وقم بتنفيذ خادم أو نظام أساسي OLAP يلبي متطلبات المشروع.
  • قم بإعداد الخادم للاتصال بمستودع البيانات والوصول إلى مكعبات OLAP.
  • قم بتكوين إعدادات الأمان وضوابط الوصول والتفويضات اللازمة للحفاظ على سلامة البيانات وسريتها.
  1. أدوات العميل والواجهات

  • تحديد ونشر أدوات العميل أو الواجهات حتى يتمكن المستخدمون من التفاعل مع النظام.
  • توفير واجهات سهلة الاستخدام تعمل على تبسيط الاستعلام والتحليل وإعداد التقارير عرض مرئي للمعلومات.
  1. الاختبار والتحسين

  • إجراء اختبار للتحقق من صحة وظائف نظام OLAP ودقته وأدائه.
  • قم بتحسين النظام لسهولة الاستخدام وأداء الاستعلام وقابلية التوسع بناءً على التعليقات وأنماط الاستخدام.
  1. النشر والصيانة

  • نشر نظام OLAP في الإنتاج وتقييم أدائه.
  • إنشاء تحديث منتظم للبيانات ومعالجة المكعبات وبروتوكولات صيانة تحديثات النظام.
  • تقييم وتحسين النظام بانتظام لتلبية المتطلبات التنظيمية المتطورة.

يمكن أن تتضمن هذه المتطلبات المتطورة تحسين نموذج البيانات الخاص بك، أو تعديل بنية مكعب OLAP، أو تحديث عمليات ETL الخاصة بك. وهي مطلوبة بشكل عام بسبب إضافة مصادر بيانات جديدة، وتعديل مخطط المصادر الموجودة، والمتطلبات التحليلية. وبدلاً من ذلك، قد تحتاج إلى تحسين أداء قاعدة البيانات.

تلخيص ذلك 

بفضل وظائفها الفريدة التي تركز على التحليلات، تلعب أنظمة OLAP دورًا حاسمًا في ذكاء الأعمال. إنهم يزودون محللي البيانات وأصحاب الأعمال وأصحاب المصلحة بالرؤى التي يحتاجونها لاتخاذ القرارات الصحيحة في الوقت المناسب. 

Asteraيدعم النظام الأساسي لتكامل البيانات بدون تعليمات برمجية أنظمة OLAP. بالإضافة إلى ذلك، Astera منشئ مستودع البيانات يقوم بأتمتة تخزين البيانات ويتم تحسينه للاستخدام مع OLAP. يتميز النظام الأساسي أيضًا بمصمم نموذج بيانات يمكنك استخدامه لإنشاء بنية OLAP من نظام OLTP موجود.

تجربة Astera الفرق واكتشف كيف يمكن أن يحول عمليات تخزين البيانات الخاصة بك. ابدأ تجربتك المجانية اليوم! 

المؤلف:

  • عثمان حسن خان
ربما يعجبك أيضا
تصميم ونشر نموذج بيانات OLTP بسهولة
OLTP مقابل OLAP: وجهان لعملة البيانات نفسها؟
تصور البيانات: توصيل مستودع البيانات الخاص بك بأداة ذكاء الأعمال
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال