Что такое онлайн-аналитическая обработка (OLAP)? 

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) — это вычислительная технология, с помощью которой пользователи могут извлекать и запрашивать данные для их анализа с разных точек зрения. 

Обычно эти высокоскоростные и сложные запросы выполняются к огромным объемам данных, хранящимся в озеро данных, информационное хранилищеили другие крупномасштабные репозитории. Типичные приложения OLAP включают бизнес-аналитику (BI), прогнозирование и отчетность.

Платформа автоматизации хранилищ данных, оптимизированная для систем OLAP

Начало работы Astera Создатель хранилища данных сегодня!

Ваша бесплатная пробная версия ждет

OLAP-архитектура

Системы онлайн-аналитической обработки (OLAP) содержат многомерные данные. В отличие от двумерных данных, которые просто расположены в строках и столбцах, многомерные данные имеют множество атрибутов или функций. В результате он представлен более чем в двух измерениях. 

Например, многомерный набор данных о покупках может содержать следующие атрибуты: 

• ID транзакции 
• Timestamp 
• Идентификатор поставщика 
• Код Продукта 
• категория продукта 
• Наименование товара 
• Количество 

Чтобы эффективно хранить такую ​​информацию и поддерживать ее готовность к запросам, вам необходимо построить многомерную систему OLAP, включающую следующие компоненты:

Хранилище данных 

Хранилище данных — это центральное хранилище организационных данных из разных источников. Файлы, приложения и базы данных являются одними из самых известных источников. Однако, в зависимости от вашей бизнес-модели, он также может собирать данные с устройств ERP, CRM и IoT.

Инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL)

Хранилища данных используют процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL) преобразовывать и стандартизировать данные, собранные из разных источников, прежде чем их смогут использовать инструменты OLAP. Современные инструменты ETL ускорить процесс за счет автоматического получения, подготовки, обработки и загрузки данных для аналитики.

Попробуйте наше корпоративное ETL-решение самостоятельно

Высокая производительность, отсутствие кодирования — ускорьте процессы ETL уже сегодня!

Начните бесплатный пробный период

OLAP-сервер 

Сервер онлайн-аналитической обработки (OLAP) — это специализированная система, которая обеспечивает быстрое выполнение для облегчения выполнения сложных запросов. Это двигатель, который управляет системой и, как правило, является средним аналитическим уровнем в решение для хранения данных. Он преобразует и упорядочивает данные в кубы, чтобы обеспечить быстрое реагирование на запросы и возможность расширенной аналитики.

База данных OLAP 

Вы можете подключить отдельную базу данных к хранилищу данных, чтобы предотвратить перегрузку ресурсов хранилища данных анализом. Эти базы данных называются базами данных OLAP. База данных OLAP — это компьютерная система, которая организует и хранит большие бизнес-базы данных для поддержки бизнес-аналитики.

OLAP куб 

An OLAP или куб данных помогает в аналитической обработке, представляя данные многомерно, что позволяет выполнять анализ с разных точек зрения. Эти кубы часто описываются как «жесткие», поскольку они имеют предопределенную схему или структуру, которая диктует, как данные организованы внутри куба. Эта жесткость является компромиссом: фиксированная схема означает более высокую производительность запросов и упрощенный анализ, но в то же время она также означает ограниченную гибкость и сложность в обработке новых типов данных, которые не были частью исходного дизайна схемы. Добавление нового измерения почти всегда требует перемоделирования куба.

Аналитические инструменты OLAP 

Инструменты OLAP облегчают взаимодействие с кубом OLAP, позволяя выполнять расширенные аналитические операции, такие как: 

• Детализация:Эта операция помогает повысить уровень детализации набора данных либо путем перехода от более высокого положения к более низкому в иерархии понятий измерения, либо путем простого добавления другого измерения. Например, вы можете начать с годовых данных о покупках и перейти к квартальным, ежемесячным и ежедневным показателям.
• Свернуть: Свертывание является обратной операцией детализации и позволяет пользователям переходить от более высокого уровня детализации к более низкому. Например, вы можете начать с ежедневных покупок и довести итоги за месяц, квартал или год, чтобы изучить более широкие тенденции. 

• Ломтик: Срезирование выбирает подмножество данных по одному или нескольким измерениям, помогая вам сосредоточиться на конкретных аспектах. Вы можете фрагментировать данные, чтобы оценить любой интересующий вас параметр, например регион, время или категорию продукта. 
• Это говорит: Нарезка кубиками создает меньший куб данных, одновременно предоставляя значения для нескольких измерений. Это помогает вам анализировать данные в различных комбинациях измерений. 
• Pivot: Также называемый вращением, поворот меняет ориентацию куба данных, чтобы его можно было просмотреть с разных точек зрения. При повороте куба вы можете изменить порядок мер и измерений, чтобы облегчить сравнение и анализ. 

Как работают OLAP-системы? 

Системы онлайн-аналитической обработки (OLAP) работают в три этапа:

Когда использовать решения OLAP 

Как правило, решения для онлайн-аналитической обработки идеальны, когда большие объемы данных подвергаются сложному анализу для получения информации, которая может способствовать принятию решений.

Вот несколько примеров, когда использование систем OLAP является правильным решением:

1. Сложные аналитические требования

Эти системы полезны, когда вам нужно выполнить многомерный анализ с многочисленными измерениями и мерами.

2. Большие объемы данных

При наличии значительных объемов данных их анализ с помощью традиционных системы управления реляционными базами данных (СУБД) невозможно из-за ограничений производительности. Поскольку данные предварительно агрегируются и суммируются перед тем, как пользователи запрашивают систему, кубы OLAP обеспечивают быстрое время ответа даже для больших данных.

3. Специальный и интерактивный анализ

При интерактивном изучении данных изучайте детали и проводите специальный анализ для выявления закономерностей, тенденций и аномалий. Кубы OLAP предлагают бизнес-аналитикам и менеджерам удобный интерфейс, позволяющий исследовать большие наборы данных без написания сложных запросов.

4. Агрегированные отчеты

Когда вам требуются агрегированные отчеты и сводки с различной степенью детализации — например, еженедельные, ежемесячные или квартальные сводки.

5. Анализ временных рядов

Анализируя данные за разные периоды времени, вы можете легко детализировать и свести данные за разные периоды, чтобы определить тенденции и исторические закономерности.

6. Иерархический анализ данных

Когда вы анализируете иерархические структуры данных — например, продуктовую, географическую и организационную иерархию — потому что OLAP превосходно справляется с обработкой данных с помощью иерархических структур.

7. Предиктивная аналитика и прогнозирование

Когда вам нужна прогнозная аналитика, прогнозирование и анализ «что, если» для разработки стратегии и принятия решений.

8. Бизнес-аналитика и управление производительностью

Когда вам нужно комплексное BI-решение для оценки ключевых показателей эффективности и получения информации о бизнес-операциях.

Типы OLAP-систем (MOLAP и. РОЛАП против. ХОЛАП) 

Существует три типа OLAP-систем: 

OLAP по сравнению с другими методами анализа данных 

Вот взгляд на то, как OLAP сравнивается с другими методы анализа данных. 

1. OLAP против OLTP

Читать далее о OLTP против OLAP. 

2. OLAP против интеллектуального анализа данных

3. OLAP против хранилища данных

Преимущества OLAP 

Вот наиболее существенные преимущества использования системы OLAP:

• Многомерный анализ: Он дает вам более целостное представление об эффективности работы организации, позволяя проводить многомерный анализ, обеспечивая более глубокое понимание закономерностей, тенденций и взаимосвязей данных, чем одномерный анализ.
• Ускоренный ответ на запрос: Эти системы ускоряют ответы на запросы даже при работе с огромными наборами данных за счет предварительного агрегирования данных и их многомерного хранения. С помощью этих систем вы можете изучать данные и проводить комплексный анализ без задержек.
• Ad–Специальный анализ: Благодаря поддержке специального анализа вы можете задавать сложные аналитические вопросы и получать ответы на них без заранее заданных запросов, что повышает аналитическую гибкость и оперативность.
• Визуализация данных: Когда вы объединяете эти системы с инструментами и платформами визуализации данных, вы можете удобно создавать отчеты, информационные панели и диаграммы для визуализации данных и эффективного обмена информацией. Визуальное представление данных облегчает понимание для нетехнических заинтересованных сторон и помогает в принятии решений.
• Поддержка при принятии решения: OLAP может помочь в принятии решений, поскольку он упрощает анализ, позволяя оценить альтернативы и, в конечном итоге, сделать осознанный выбор на основе значимой информации. Эта возможность помогает оптимизировать распределение ресурсов, стратегическое планирование и управление производительностью.

Как реализовать решение OLAP? 

Внедрение решения онлайн-аналитической обработки (OLAP) — это процесс, состоящий из нескольких этапов. Вот обзор:

1. Определение требований

• Прежде чем проектировать систему OLAP, вам следует определить бизнес-цели и аналитические требования, которым она будет соответствовать.
• Перечислите источники данных, меры, измерения и ключевые показатели эффективности, которые вы включите в систему.

2. Моделирование данных

• Начните с проектирование размерной модели для вашей системы OLAP, включая таблицы измерений, таблицы фактов и иерархии.
• Не забудьте выбрать правильный методы моделирования данных в зависимости от вашего Требования к схеме базы данных.
• Вы можете выбрать схема звезды, схема снежинки или другое подходы к размерному моделированию.

3. Интеграция данных

• Получайте данные из различных исходных систем, таких как транзакционные базы данных, системы ERP и CRM, а также из внешних источников.
• Трансформируйте и очистить данные для обеспечения качества, точности и последовательности.
• Как только появится строка данные преобразуются, вы можете загрузить его в целевую систему.

4. Проектирование OLAP-куба

• Определите меры, иерархии и измерения, которые будет содержать каждый куб, на основе требований анализа, установленных ранее.
• Предварительно рассчитывайте и сохраняйте агрегированные данные с различными уровнями детализации в кубах OLAP для оптимизации запросов.

5. Реализация OLAP-сервера

• Выберите и внедрите сервер или платформу OLAP, отвечающий требованиям проекта.
• Настройте сервер для подключения к хранилищу данных и доступа к кубам OLAP.
• Настройте параметры безопасности, управления доступом и необходимые разрешения для поддерживать целостность данных и конфиденциальность.

6. Клиентские инструменты и интерфейсы

• Выберите и разверните клиентские инструменты или интерфейсы, чтобы пользователи могли взаимодействовать с системой.
• Обеспечьте удобные интерфейсы, которые упрощают запросы, анализ, отчеты и визуализация данных.

7. Тестирование и оптимизация

• Проведите тестирование для проверки функциональности, точности и производительности системы OLAP.
• Оптимизируйте систему для удобства использования, производительности запросов и масштабируемости на основе отзывов и моделей использования.

8. Развертывание и обслуживание

• Разверните систему OLAP в рабочей среде и оцените ее производительность.
• Создайте протоколы регулярного обновления данных, обработки кубов и обновлений системы.
• Регулярно оценивайте и улучшайте систему для удовлетворения меняющихся требований организации.

Эти меняющиеся требования могут включать в себя уточнение вашей модели данных, корректировку структуры куба OLAP или обновление процессов ETL. Обычно они требуются из-за добавления новых источников данных, изменения схемы существующих источников и аналитических требований. Альтернативно вам может потребоваться оптимизировать производительность базы данных.

Подводя итоги 

Благодаря своей уникальной, ориентированной на аналитику функциональности, системы OLAP играют решающую роль в бизнес-аналитике. Они предоставляют аналитикам данных, владельцам бизнеса и заинтересованным сторонам информацию, необходимую им для принятия правильных решений в нужное время. 

AsteraПлатформа интеграции данных без кода поддерживает системы OLAP. Кроме того, Astera Строитель хранилищ данных автоматизирует хранение данных и оптимизирован для использования с OLAP. Платформа также включает в себя конструктор моделей данных, который можно использовать для создания архитектуры OLAP на основе существующей системы OLTP.

Опыт Astera разницу и узнайте, как это может изменить ваши процессы хранения данных. Начните бесплатную пробную версию сегодня!