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Was ist OLAP (Online Analytical Processing)?

Usman Hasan Khan

Inhalt Strategist

June 4th, 2024

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 von ERP-, CRM- und IoT-Geräten erfasst werden

Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).

Data Warehouses nutzen die Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Prozess zur Transformation und Standardisierung von aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten, bevor OLAP-Tools sie verwenden können. Modern 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 belastet. Diese Datenbanken werden OLAP-Datenbanken genannt.

OLAP-Würfel 

Ein OLAP oder Datenwürfel unterstützt die analytische Verarbeitung, indem er Daten mehrdimensional darstellt, sodass Sie Analysen aus verschiedenen Perspektiven durchführen können. Diese Cubes werden oft als „starr“ beschrieben, da sie über ein vordefiniertes Schema oder eine vordefinierte Struktur verfügen, die vorgibt, wie Daten innerhalb des Cubes organisiert werden.

Diese Starrheit ist ein Kompromiss: Das feste Schema bedeutet eine schnellere Abfrageleistung und eine vereinfachte Analyse, bedeutet aber gleichzeitig auch eine eingeschränkte Flexibilität und Schwierigkeiten beim Umgang mit neuen Datentypen, die nicht Teil des ursprünglichen Schemadesigns waren. Das Hinzufügen einer neuen Dimension erfordert fast immer eine Umgestaltung des Würfels.

Ein OLAP-Würfel mit 3 Dimensionen dargestellt.

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. 

Ein Bild, das die OLAP-Cube-Operationen „Slicing“ und „Dicing“ zeigt

  • 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:

Ein Bild, das zeigt, wie der OLAP-Prozess funktioniert.

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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. Aggregierte Berichte

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

  1. 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.

  1. Hierarchische Datenanalyse

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

  1. Prädiktive Analysen und Prognosen

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

  1. 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: 

Mehrdimensionales OLAP (MOLAP) 

Relationales OLAP (ROLAP)  Hybrid-OLAP (HOLAP) 
Das mehrdimensionale Online-Analyseverarbeitungssystem arbeitet direkt mit einem mehrdimensionalen OLAP-Würfel.  Die relationale analytische Online-Verarbeitung führt eine dynamische, mehrdimensionale Datenanalyse für Daten durch, die in relationalen Tabellen enthalten sind (ohne sie zunächst in einem Würfel anzuordnen).  Die hybride Online-Analyseverarbeitung funktioniert sowohl mit relationalen als auch mit mehrdimensionalen Datenbanken innerhalb derselben OLAP-Architektur. 
Im Allgemeinen ist MOLAP die schnellste und am weitesten verbreitete Art der mehrdimensionalen Datenanalyse.  ROLAP ist ideal, wenn die Fähigkeit, mit großen Datenmengen zu arbeiten, einer hohen Leistung vorzuziehen ist.  Für die Arbeit mit gemischten Datentypen eignet sich ein HOLAP-System. In solchen Szenarien werden einige Daten besser relational und andere mehrdimensional gespeichert. 

OLAP im Vergleich zu anderen Datenanalysetechniken 

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

1. OLAP vs. OLTP

OLAP 

OLTP 

OLAP ist für die analytische Verarbeitung konzipiert und konzentriert sich auf komplexe Abfragen, mehrdimensionale Abfragen und Aggregationen, die die Entscheidungsunterstützung verbessern. 

Im Gegensatz, Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) ist für die Verarbeitung von Echtzeit-Transaktionsdaten konzipiert und daher für die schnelle Dateneingabe und den schnellen Datenabruf optimiert.

OLAP-Systeme speichern im Allgemeinen aggregierte und zusammengefasste Daten in mehrdimensionalen OLAP-Cubes oder Hypercubes, um Analysen und Abfragen zu beschleunigen.  OLTP-Systeme speichern detaillierte Transaktionsinformationen in relationalen Datenbanken.   

Mehr lesen About OLTP vs. OLAP. 

2. OLAP vs. Data Mining

OLAP 

Data Mining 

OLAP ergänzt das Data Mining, indem es eine strukturierte Umgebung zur interaktiven Analyse und Visualisierung voraggregierter Daten bietet.  Data Mining nutzt maschinelles Lernen und statistische Algorithmen, um Muster, Erkenntnisse und Trends aus großen Rohdatensätzen zu gewinnen. 

3. OLAP vs. Data Warehousing

OLAP 

Data Warehousing 

OLAP bietet mehrdimensionale Strukturen, die Benutzern bei der Organisation und Analyse von Daten für BI und Entscheidungsfindung helfen, wenn sie auf einem Data Warehouse implementiert werden. Data Warehousing umfasst die Integration, Bereinigung und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository. 

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.
  1. Datenmodellierung

  • Beginnen Sie mit dem Entwurf des Dimensionsmodells für Ihr OLAP-System, einschließlich Dimensionstabellen, Faktentabellen und Hierarchien.
  • Denken Sie daran, je nach Ihren Anforderungen die richtigen Datenmodellierungstechniken auszuwählen Datenbankschema Anforderungen. Sie können aus wählen Sternschema, Schneeflockenschema oder anderes dimensionale Modellierung Ansätze.
  1. Datenintegration

  • Beziehen Sie Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie Transaktionsdatenbanken, ERP- und CRM-Systemen sowie externen Quellen.
  • Transformieren und bereinigen Sie die Daten, um Qualität, Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
  • Sobald die Daten transformiert sind, können Sie sie in das Zielsystem laden.
  1. 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.
  1. 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 die Datenintegrität und -vertraulichkeit zu wahren.
  1. 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.
  1. 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.
  1. 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. 

AsteraDie No-Code-Datenintegrationsplattform von unterstützt OLAP-Systeme. Zusätzlich, Astera Data Warehouse Builder automatisiert das Data Warehousing und ist für die Verwendung mit OLAP optimiert. Die Plattform verfügt außerdem über einen Datenmodell-Designer, mit dem Sie eine OLAP-Architektur aus einem vorhandenen OLTP-System erstellen können.

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Autoren:

  • Usman Hasan Khan
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