Was ist OLAP (Online Analytical Processing)?

Was ist Online Analytical Processing (OLAP)? 

Online Analytical Processing (OLAP) ist eine Computertechnologie, mit der Benutzer Daten extrahieren und abfragen können, um sie aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren. 

Diese typischerweise schnellen und komplexen Abfragen werden für riesige Datenmengen durchgeführt, die in einem gespeichert sind Daten See, Data Warehouseoder andere große Repositories. Zu den typischen OLAP-Anwendungen gehören Business Intelligence (BI) sowie Prognosen und Berichte.

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OLAP-Architektur

Online-Analyseverarbeitungssysteme (OLAP) enthalten mehrdimensionale Daten. Im Gegensatz zu zweidimensionalen Daten – die einfach in Zeilen und Spalten angeordnet sind – weisen mehrdimensionale Daten zahlreiche Attribute oder Merkmale auf. Dadurch wird es in mehr als zwei Dimensionen dargestellt. 

Ein mehrdimensionaler Kaufdatensatz kann beispielsweise die folgenden Attribute enthalten: 

• Transaktions-ID 
• Timestamp 
• Lieferanten ID 
• Produktcode 
• Produktkategorie 
• Produktname 
• quantity 

Um solche Informationen effektiv zu speichern und für Abfragen bereitzuhalten, müssen Sie ein mehrdimensionales OLAP-System aufbauen, das die folgenden Komponenten umfasst:

Data Warehousing 

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository für Organisationsdaten aus verschiedenen Quellen. Dateien, Anwendungen usw Datenbanken sind einige der bekanntesten Quellen. Abhängig von Ihrem Geschäftsmodell können jedoch auch Daten aus ERP-, CRM- und IoT-Geräten erfasst werden.

Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).

Data Warehouses nutzen die Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)-Prozess um aus verschiedenen Quellen gesammelte Daten zu transformieren und zu standardisieren, bevor OLAP-Tools sie verwenden können. Moderne ETL-Tools Beschleunigen Sie den Prozess, indem Sie die Daten automatisch für die Analyse abrufen, vorbereiten, verarbeiten und laden.

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OLAP-Server 

Ein OLAP-Server (Online Analytical Processing) ist ein spezialisiertes System, das eine schnelle Ausführung nutzt, um komplexe Abfragen zu ermöglichen. Es ist das Kraftpaket, das das System antreibt, und im Allgemeinen die mittlere Analyseebene in einem Data Warehousing-Lösung. Es transformiert und ordnet Daten in Würfel, um schnelle Antworten auf Anfragen zu gewährleisten und erweiterte Analysen zu ermöglichen.

OLAP-Datenbank 

Sie können eine separate Datenbank mit dem Data Warehouse verbinden, um zu verhindern, dass die Analyse die Ressourcen des Data Warehouse überlastet. Diese Datenbanken werden OLAP-Datenbanken genannt. Eine OLAP-Datenbank ist ein computergestütztes System, das große Geschäftsdatenbanken organisiert und speichert, um Business Intelligence zu unterstützen.

OLAP-Würfel 

An OLAP oder Datenwürfel unterstützt die analytische Verarbeitung, indem Daten mehrdimensional dargestellt werden, sodass Sie Analysen aus verschiedenen Perspektiven durchführen können. Diese Würfel werden oft als „starr“ beschrieben, da sie ein vordefiniertes Schema oder eine vordefinierte Struktur haben, die vorgibt, wie die Daten im Würfel organisiert sind. Diese Starrheit ist ein Kompromiss: Das feste Schema bedeutet schnellere Abfrageleistung und vereinfachte Analyse, bedeutet aber gleichzeitig auch eingeschränkte Flexibilität und Schwierigkeiten bei der Verarbeitung neuer Datentypen, die nicht Teil des ursprünglichen Schemaentwurfs waren. Das Hinzufügen einer neuen Dimension erfordert fast immer eine Neugestaltung des Würfels.

OLAP-Analysetools 

OLAP-Tools erleichtern die Interaktion mit dem OLAP-Cube und ermöglichen Ihnen die Durchführung erweiterter Analysevorgänge wie: 

• Aufreißen:Dieser Vorgang trägt dazu bei, den Detaillierungsgrad eines Datensatzes zu erhöhen, indem entweder von einer höheren zu einer niedrigeren Position in der Konzepthierarchie einer Dimension gewechselt wird oder indem einfach eine weitere Dimension hinzugefügt wird. Sie können beispielsweise mit jährlichen Kaufdaten beginnen und einen Drilldown zu vierteljährlichen, monatlichen und täglichen Zahlen durchführen.
• Aufrollen: Rollup ist die Umkehrung des Drilldown-Vorgangs und ermöglicht es Benutzern, von höheren zu niedrigeren Granularitätsebenen zu wechseln. Sie können beispielsweise mit täglichen Einkäufen beginnen und diese dann auf monatliche, vierteljährliche oder jährliche Gesamtsummen hochrechnen, um umfassendere Trends zu untersuchen. 

• Scheibe: Beim Slicing wird eine Teilmenge der Daten mithilfe einer oder mehrerer Dimensionen ausgewählt, sodass Sie sich auf bestimmte Aspekte konzentrieren können. Sie können Daten segmentieren, um alle für Sie interessanten Dimensionen auszuwerten, z. B. Region, Zeit oder Produktkategorie. 
• er sagt: Beim Dicing wird ein kleinerer Datenwürfel erstellt, indem gleichzeitig Werte für mehrere Dimensionen bereitgestellt werden. Es hilft Ihnen, Daten über verschiedene Dimensionskombinationen hinweg zu analysieren. 
• Pivot: Pivot, auch Drehung genannt, ändert die Ausrichtung eines Datenwürfels, um ihn aus verschiedenen Perspektiven betrachten zu können. Beim Pivotieren eines Würfels können Sie Kennzahlen und Dimensionen neu anordnen, um Vergleiche und Analysen zu erleichtern. 

Wie funktionieren OLAP-Systeme? 

Online-Analyseverarbeitungssysteme (OLAP) arbeiten in einem dreistufigen Prozess:

Wann sollten OLAP-Lösungen verwendet werden? 

Generell sind Online-Analyselösungen immer dann ideal, wenn große Datenmengen einer komplexen Analyse unterzogen werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung vorantreiben können.

Hier sind einige Fälle, in denen der Einsatz von OLAP-Systemen die richtige Wahl ist:

1. Komplexe analytische Anforderungen

Diese Systeme sind nützlich, wenn Sie mehrdimensionale Analysen mit zahlreichen Dimensionen und Kennzahlen durchführen müssen.

2. Große Datenmengen

Bei großen Datenmengen ist die Analyse mit herkömmlichen relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) ist aufgrund von Leistungseinschränkungen nicht möglich. Da Daten vorab aggregiert und zusammengefasst werden, bevor Benutzer das System abfragen, gewährleisten OLAP-Cubes schnelle Antwortzeiten, selbst bei Big Data.

3. Ad-hoc- und interaktive Analyse

Untersuchen Sie beim interaktiven Erkunden von Daten Details und führen Sie Ad-hoc-Analysen durch, um Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren. OLAP-Cubes bieten Geschäftsanalysten und Managern eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der sie große Datenmengen untersuchen können, ohne komplexe Abfragen schreiben zu müssen.

4. Aggregierte Berichte

Wenn Sie aggregierte Berichte und Zusammenfassungen mit unterschiedlicher Granularität benötigen – beispielsweise wöchentliche, monatliche oder vierteljährliche Zusammenfassungen.

5. Zeitreihenanalyse

Wenn Sie Daten über Zeiträume hinweg analysieren, können Sie problemlos einen Drilldown und ein Rollup durch verschiedene Zeiträume durchführen, um Trends und historische Muster zu ermitteln.

6. Hierarchische Datenanalyse

Wenn Sie hierarchische Datenstrukturen analysieren – etwa Produkt-, geografische und Organisationshierarchien –, weil OLAP hervorragend darin ist, Daten mit hierarchischen Strukturen zu verarbeiten.

7. Prädiktive Analysen und Prognosen

Wenn Sie prädiktive Analysen, Prognosen und Was-wäre-wenn-Analysen benötigen, um die Strategieentwicklung und Entscheidungsfindung zu steuern.

8. Business Intelligence und Performance Management

Wenn Sie eine umfassende BI-Lösung benötigen, um wichtige Leistungsindikatoren zu bewerten und Einblicke in den Geschäftsbetrieb zu gewinnen.

Arten von OLAP-Systemen (MOLAP vs. ROLAP vs. HOLAP) 

Es gibt drei Arten von OLAP-Systemen: 

OLAP im Vergleich zu anderen Datenanalysetechniken 

Hier ist, Sehen Sie sich an, wie OLAP im Vergleich zu anderen abschneidet Datenanalysetechniken. 

1. OLAP vs. OLTP

Mehr erfahren Über mich OLTP vs. OLAP. 

2. OLAP vs. Data Mining

3. OLAP vs. Data Warehousing

OLAP-Vorteile 

Dies sind die wichtigsten Vorteile der Verwendung eines OLAP-Systems:

• Mehrdimensionale Analyse: Es ermöglicht Ihnen eine ganzheitlichere Sicht auf die Unternehmensleistung, indem es eine mehrdimensionale Analyse ermöglicht und tiefere Einblicke in die Muster, Trends und Beziehungen der Daten bietet als eine eindimensionale Analyse.
• Beschleunigte Anfrageantwort: Diese Systeme beschleunigen die Beantwortung von Anfragen auch bei der Arbeit mit riesigen Datensätzen, indem sie Daten vorab aggregieren und mehrdimensional speichern. Mit diesen Systemen können Sie Daten untersuchen und komplexe Analysen durchführen, ohne dass es zu Verzögerungen kommt.
• Ad-Hoc-Analyse: Dank der Unterstützung für Ad-hoc-Analysen können Sie ohne vordefinierte Abfragen komplexe analytische Fragen stellen und Antworten auf diese erhalten, wodurch die analytische Flexibilität und Agilität verbessert wird.
• Datenvisualisierung: Wenn Sie diese Systeme mit Datenvisualisierungstools und -plattformen kombinieren, können Sie bequem Berichte, Dashboards und Diagramme erstellen, um Daten zu visualisieren und Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren. Visuelle Darstellungen von Daten erleichtern das Verständnis für technisch nicht versierte Interessengruppen und helfen bei der Entscheidungsfindung.
• Entscheidungshilfe: OLAP kann bei der Entscheidungsfindung helfen, da es die Analyse vereinfacht und es Ihnen ermöglicht, Alternativen zu bewerten und letztendlich fundierte Entscheidungen auf der Grundlage aussagekräftiger Erkenntnisse zu treffen. Diese Funktion hilft Ihnen, die Ressourcenzuteilung, die strategische Planung und das Leistungsmanagement zu optimieren.

Wie implementiert man eine OLAP-Lösung? 

Die Implementierung einer OLAP-Lösung (Online Analytical Processing) ist ein mehrteiliger Prozess. Hier eine Übersicht:

1. Definieren der Anforderungen

• Bevor Sie ein OLAP-System entwerfen, sollten Sie die Geschäftsziele und Analyseanforderungen festlegen, die es erfüllen soll.
• Listen Sie die Datenquellen, Kennzahlen, Dimensionen und KPIs auf, die Sie in das System aufnehmen möchten.

2. Datenmodellierung

• Beginnen Sie, indem Entwurf des Dimensionsmodells für Ihr OLAP-System, einschließlich Dimensionstabellen, Faktentabellen und Hierarchien.
• Denken Sie daran, die richtige Datenmodellierungstechniken kommt auf dein ... an Datenbankschemaanforderungen.
• Sie können wählen aus Sternschema, Schneeflockenschema oder anderes dimensionale Modellierungsansätze.

3. Datenintegration

• Beziehen Sie Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie Transaktionsdatenbanken, ERP- und CRM-Systemen sowie externen Quellen.
• Verwandeln und Bereinigen Sie die Daten um Qualität, Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.
• Sobald die Daten werden transformiert, können Sie es in das Zielsystem laden.

4. OLAP-Cube-Design

• Identifizieren Sie die Kennzahlen, Hierarchien und Dimensionen, die jeder Cube aufweisen wird, basierend auf den zuvor festgelegten Analyseanforderungen.
• Berechnen Sie aggregierte Daten vorab und speichern Sie sie auf unterschiedlichen Granularitätsebenen in den OLAP-Cubes, um die Abfrage zu optimieren.

5. OLAP-Server-Implementierung

• Wählen und implementieren Sie einen OLAP-Server oder eine OLAP-Plattform, die den Anforderungen des Projekts entspricht.
• Richten Sie den Server so ein, dass er eine Verbindung zum Data Warehouse herstellt und auf die OLAP-Cubes zugreift.
• Konfigurieren Sie die Sicherheitseinstellungen, Zugriffskontrollen und erforderlichen Berechtigungen, um Wahrung der Datenintegrität und Vertraulichkeit.

6. Client-Tools und Schnittstellen

• Wählen Sie Client-Tools oder -Schnittstellen aus und stellen Sie sie bereit, damit Benutzer mit dem System interagieren können.
• Stellen Sie benutzerfreundliche Schnittstellen bereit, die Abfragen, Analysen, Berichte usw. vereinfachen Datenvisualisierung.

7. Testen und Optimieren

• Führen Sie Tests durch, um die Funktionalität, Genauigkeit und Leistung des OLAP-Systems zu validieren.
• Optimieren Sie das System hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Abfrageleistung und Skalierbarkeit basierend auf Feedback und Nutzungsmustern.

8. Bereitstellung und Wartung

• Stellen Sie das OLAP-System in der Produktion bereit und bewerten Sie seine Leistung.
• Erstellen Sie regelmäßige Wartungsprotokolle für Datenaktualisierung, Cube-Verarbeitung und Systemaktualisierungen.
• Bewerten und verbessern Sie das System regelmäßig, um den sich ändernden organisatorischen Anforderungen gerecht zu werden.

Zu diesen sich entwickelnden Anforderungen kann die Verfeinerung Ihres Datenmodells, die Anpassung der OLAP-Cube-Struktur oder die Aktualisierung Ihrer ETL-Prozesse gehören. Sie sind im Allgemeinen aufgrund des Hinzufügens neuer Datenquellen, der Änderung des Schemas bestehender Quellen und analytischer Anforderungen erforderlich. Alternativ müssen Sie möglicherweise die Leistung der Datenbank optimieren.

Zusammenfassend 

Mit ihrer einzigartigen, analysezentrierten Funktionalität spielen OLAP-Systeme eine entscheidende Rolle in der Business Intelligence. Sie bieten Datenanalysten, Geschäftsinhabern und Stakeholdern die Erkenntnisse, die sie benötigen, um die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen. 

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