Hvad er Online Analytical Processing (OLAP)? 

Online Analytical Processing (OLAP) er en computerteknologi, hvorigennem brugere kan udtrække og forespørge data for at analysere dem fra forskellige synsvinkler. 

Disse typisk højhastigheds- og komplekse forespørgsler udføres på massive datamængder, der er lagret i en data sø, datalager, eller andre store depoter. Typiske OLAP-applikationer omfatter business intelligence (BI) og prognoser og rapportering.

En datavarehusautomatiseringsplatform, der er optimeret til OLAP-systemer

Begynd at bruge Astera Data Warehouse Builder i dag!

Din gratis prøveperiode venter

OLAP arkitektur

Online analytical processing (OLAP) systemer indeholder multidimensionelle data. I modsætning til todimensionelle data - arrangeret simpelt i rækker og kolonner - har multidimensionelle data adskillige attributter eller funktioner. Som et resultat er det repræsenteret i mere end to dimensioner. 

For eksempel kan et multidimensionalt købsdatasæt indeholde følgende attributter: 

• Transaktions ID 
• Timestamp 
• Leverandør ID 
• Produktkode 
• Produktkategori 
• Produktnavn 
• Antal 

For effektivt at gemme sådanne oplysninger og holde dem klar til forespørgsel, skal du bygge et multidimensionelt OLAP-system, der omfatter komponenterne nedenfor:

Data varehus 

Et datavarehus er et centralt lager af organisatoriske data fra forskellige kilder. Filer, applikationer og databaser er nogle af de mest fremtrædende kilder. Afhængigt af din forretningsmodel kan den dog også indsamle data fra ERP-, CRM- og IoT-enheder.

Udtræk, transformer, indlæs (ETL) værktøjer

Datavarehuse bruger udtrække, transformere og indlæse (ETL) proces at transformere og standardisere data indsamlet fra forskellige kilder, før OLAP-værktøjer kan bruge dem. Moderne ETL værktøjer fremskynde processen ved automatisk at indhente, forberede, behandle og indlæse dataene til analyser.

Prøv selv vores virksomhedsklare ETL-løsning

Høj ydeevne, ingen kodning – accelerer dine ETL-processer i dag!

Start din GRATIS prøveperiode

OLAP-server 

En online analytisk behandlingsserver (OLAP) er et specialiseret system, der udnytter hurtig eksekvering til at lette komplekse forespørgsler. Det er kraftcenteret, der driver systemet og er generelt det mellemste analytiske niveau i en data warehousing løsning. Det transformerer og arrangerer data til kuber for at sikre hurtige svar på forespørgsler og muliggøre avanceret analyse.

OLAP-database 

Du kan tilslutte en separat database til datavarehuset for at forhindre, at analysen belaster datavarehusets ressourcer. Disse databaser kaldes OLAP-databaser. En OLAP-database er et computerbaseret system, der organiserer og gemmer store virksomhedsdatabaser for at understøtte business intelligence.

OLAP terning 

An OLAP eller datakube hjælper med analytisk behandling ved at repræsentere data multidimensionelt, så du kan udføre analyser fra forskellige perspektiver. Disse terninger beskrives ofte som "stive", fordi de har et foruddefineret skema eller struktur, der dikterer, hvordan data er organiseret i kuben. Denne stivhed er en afvejning: Det faste skema betyder hurtigere forespørgselsydeevne og forenklet analyse, men på samme tid betyder det også begrænset fleksibilitet og vanskeligheder med at håndtere nye datatyper, der ikke var en del af det oprindelige skemadesign. At tilføje en ny dimension kræver næsten altid ombygning af kuben.

OLAP-analyseværktøjer 

OLAP-værktøjer letter interaktion med OLAP-kuben, så du kan udføre avancerede analytiske operationer som: 

• Bore ned:Denne operation hjælper med at øge detaljeringsniveauet i et datasæt, enten ved at flytte fra en højere til en lavere position i en dimensions begrebshierarki eller ved blot at tilføje en anden dimension. For eksempel kan du starte med årlige købsdata og bore ned til kvartalsvise, månedlige og daglige tal.
• Rul op: Roll-up er det omvendte af drill-down-operationen og giver brugerne mulighed for at flytte fra højere til lavere granularitetsniveauer. For eksempel kan du starte med daglige køb og rulle op til månedlige, kvartalsvise eller årlige totaler for at undersøge bredere tendenser. 

• Skive: Udsnit vælger en delmængde af data ved hjælp af en eller flere dimensioner, hvilket hjælper dig med at fokusere på bestemte aspekter. Du kan opdele data for at evaluere enhver dimension, du er interesseret i, såsom område, tid eller produktkategori. 
• Terninger: Dicing skaber en mindre dataterning ved samtidig at give værdier for flere dimensioner. Det hjælper dig med at analysere data på tværs af forskellige dimensionelle kombinationer. 
• Pivot: Også kaldet rotation, pivot ændrer en datakubes orientering for at gøre det muligt at se den fra forskellige perspektiver. Når du pivoterer en terning, kan du omarrangere mål og dimensioner for at lette sammenligning og analyse. 

Hvordan fungerer OLAP-systemer? 

Online analytisk behandling (OLAP) systemer fungerer i en tre-trins proces:

Hvornår skal du bruge OLAP-løsninger 

Generelt er online analytiske behandlingsløsninger ideelle, når store datamængder gennemgår komplekse analyser for at opnå indsigt, der kan drive beslutningstagning.

Her er et par tilfælde, hvor brug af OLAP-systemer er det rigtige opkald:

1. Komplekse analytiske krav

Disse systemer er nyttige, når du skal udføre multidimensionel analyse med adskillige dimensioner og mål.

2. Store datamængder

Når der er betydelige datamængder, analysere dem gennem traditionelle relationelle databasestyringssystemer (RDBMS) er ikke muligt på grund af præstationsbegrænsninger. Da data er præ-aggregeret og opsummeret, før brugere forespørger systemet, sikrer OLAP-kuber hurtige svartider, selv for big data.

3. Ad-hoc og interaktiv analyse

Når du udforsker data interaktivt, skal du undersøge detaljer og udføre ad hoc-analyser for at identificere mønstre, tendenser og anomalier. OLAP-kuber tilbyder en brugervenlig grænseflade til virksomhedsanalytikere og ledere til at udforske store datasæt uden at skrive komplekse forespørgsler.

4. Aggregerede rapporter

Når du har brug for aggregerede rapporter og oversigter med varierende granularitet - såsom ugentlige, månedlige eller kvartalsvise oversigter.

5. Tidsserieanalyse

Når du analyserer data over tidsperioder, kan du nemt bore ned og rulle op gennem forskellige perioder for at bestemme tendenser og historiske mønstre.

6. Hierarkisk dataanalyse

Når du analyserer hierarkiske datastrukturer – såsom produkt-, geografiske og organisatoriske hierarkier – fordi OLAP udmærker sig ved at håndtere data med hierarkiske strukturer.

7. Forudsigende analyse og prognoser

Når du har brug for forudsigende analyser, prognoser og hvad hvis-analyse til at guide strategiudvikling og beslutningstagning.

8. Business Intelligence og Performance Management

Når du har brug for en omfattende BI-løsning til vurdering af key performance indicators og få indsigt i forretningsdrift.

Typer af OLAP-systemer (MOLAP vs. ROLAP vs. HOLAP) 

Der er tre typer OLAP-systemer: 

OLAP sammenlignet med andre dataanalyseteknikker 

Her er et kig på, hvordan OLAP sammenligner med andre dataanalyseteknikker. 

1. OLAP vs. OLTP

Læs mere om OLTP vs. OLAP. 

2. OLAP vs. Data Mining

3. OLAP vs. Data Warehousing

OLAP fordele 

Disse er de væsentligste fordele ved at bruge et OLAP-system:

• Multidimensionel analyse: Det giver dig et mere holistisk syn på organisationens ydeevne ved at aktivere multidimensionel analyse, hvilket giver en dybere indsigt i dataens mønstre, tendenser og relationer, end endimensionel analyse kan.
• Accelereret forespørgselssvar: Disse systemer accelererer forespørgselssvar, selv når der arbejdes med massive datasæt, ved at forudaggregere data og gemme dem multidimensionelt. Du kan udforske data og udføre komplekse analyser ved hjælp af disse systemer uden at blive udsat for forsinkelser.
• Ad-Hoc Analyse: Takket være dens støtte til ad hoc-analyse kan du stille og få svar på komplekse analytiske spørgsmål uden foruddefinerede forespørgsler, hvilket forbedrer analytisk fleksibilitet og smidighed.
• Datavisualisering: Når du parrer disse systemer med datavisualiseringsværktøjer og -platforme, kan du nemt oprette rapporter, dashboards og diagrammer til at visualisere data og effektivt kommunikere indsigt. Visuelle repræsentationer af data gør det lettere at forstå for ikke-tekniske interessenter og hjælper med beslutningstagning.
• Beslutningsstøtte: OLAP kan hjælpe med beslutningstagning, da det forenkler analyser, så du kan evaluere alternativer og i sidste ende træffe informerede valg baseret på meningsfuld indsigt. Denne funktion hjælper dig med at optimere ressourceallokering, strategisk planlægning og præstationsstyring.

Hvordan implementerer man en OLAP-løsning? 

Implementering af en online analytisk behandlingsløsning (OLAP) er en flerdelt proces. Her er en oversigt:

1. Definition af kravene

• Før du designer et OLAP-system, bør du bestemme de forretningsmæssige mål og analytiske krav, som det vil opfylde.
• Angiv de datakilder, mål, dimensioner og KPI'er, du vil inkludere i systemet.

2. Datamodellering

• Start med design af dimensionsmodellen til dit OLAP-system, inklusive dimensionstabeller, faktatabeller og hierarkier.
• Husk at vælge den rigtige datamodelleringsteknikker afhængig af din krav til databaseskema.
• Du kan vælge imellem stjerneskema, snefnugskema eller andet dimensionelle modelleringstilgange.

3. Dataintegration

• Få data fra forskellige kildesystemer såsom transaktionsdatabaser, ERP- og CRM-systemer og eksterne kilder.
• Forvandle og rense dataene for at sikre kvalitet, nøjagtighed og konsistens.
• Når data transformeres, kan du indlæse det i målsystemet.

4. OLAP Cube Design

• Identificer de mål, hierarkier og dimensioner, som hver kube vil indeholde baseret på de tidligere fastsatte analysekrav.
• Forberegn og gem aggregerede data på forskellige granularitetsniveauer i OLAP-kuberne for at optimere forespørgsler.

5. OLAP Server Implementering

• Vælg og implementer en OLAP-server eller -platform, der opfylder projektets krav.
• Konfigurer serveren til at oprette forbindelse til datavarehuset og få adgang til OLAP-kuberne.
• Konfigurer sikkerhedsindstillingerne, adgangskontrol og nødvendige tilladelser til opretholde dataintegriteten og fortrolighed.

6. Klientværktøjer og grænseflader

• Vælg og implementer klientværktøjer eller -grænseflader, så brugerne kan interagere med systemet.
• Giv brugervenlige grænseflader, der forenkler forespørgsler, analyser, rapportering og datavisualisering.

7. Test og optimering

• Udfør test for at validere OLAP-systemets funktionalitet, nøjagtighed og ydeevne.
• Optimer systemet til brugervenlighed, forespørgselsydeevne og skalerbarhed baseret på feedback og brugsmønstre.

8. Implementering og vedligeholdelse

• Implementer OLAP-systemet i produktionen og vurder dets ydeevne.
• Opret regelmæssige dataopdateringer, kubebehandling og vedligeholdelsesprotokoller for systemopdateringer.
• Regelmæssigt evaluere og forbedre systemet for at imødekomme skiftende organisatoriske krav.

Disse skiftende krav kan omfatte raffinering af din datamodel, justering af OLAP-kubestrukturen eller opdatering af dine ETL-processer. De er generelt påkrævet på grund af tilføjelse af nye datakilder, ændring af eksisterende kilders skema og analytiske krav. Alternativt skal du muligvis optimere databasens ydeevne.

Opsummer det 

Med deres unikke, analysecentrerede funktionalitet spiller OLAP-systemer en afgørende rolle i business intelligence. De giver dataanalytikere, virksomhedsejere og interessenter den indsigt, de har brug for for at træffe de rigtige beslutninger på det rigtige tidspunkt. 

Astera's kodefri dataintegrationsplatform understøtter OLAP-systemer. Derudover Astera Data Warehouse Builder automatiserer data warehousing og er optimeret til brug med OLAP. Platformen har også en datamodeldesigner, du kan bruge til at skabe en OLAP-arkitektur fra et eksisterende OLTP-system.

Oplev Astera forskel og opdag, hvordan det kan transformere dine data warehousing-processer. Start din gratis prøveperiode i dag!