OLAP چیست و چه کاربردی دارد

OLAP پردازش تحلیلی بصورت آنلاین است زیرا نام خود نشان دهنده OLAP برای هدف تحلیلی داده ها است ، از این رو ما را قادر می سازد تا همزمان اطلاعات را از چندین سیستم پایگاه داده تجزیه و تحلیل کنیم. به عبارت دیگر ، ما می توانیم بگوییم که این یک روش محاسباتی است که به کاربران امکان می دهد داده های مورد نیاز و داده های کوئری را به راحتی استخراج کنند تا از دیدگاه های مختلف آن را تجزیه و تحلیل کنند.

این اساساً مبتنی بر داده های عظیمی است که به آن انبار داده گفته می شود. این داده های مورد نیاز را از انبار داده جمع آوری می کند و تجزیه و تحلیل مورد نیاز تجارت را انجام می دهد تا تصمیمی در کسب و کار برای بهبود سود ، بهبود فروش ، بهبود مارک ، بهبود بازاریابی و موارد دیگر استفاده کند. بنابراین OLAP از هوش تجاری برای جستجوی کمک در تحلیل روند ، پیش بینی فروش ، گزارشگری مالی ، اهداف برنامه ریزی ، بودجه و موارد دیگر استفاده می کند.

OLAP چیست؟

OLAP یک فناوری قدرتمند در پشت بسیاری از برنامه های Intelligence Business یا (BI) است که داده ها را کشف می کند ، گزارش قابلیت های مشاهده ، محاسبات پیچیده تحلیلی و سناریوی پیش بینی “چه می شود اگر” ، برنامه ریزی بودجه ، برنامه ریزی پیش بینی است.

به عنوان مثال ، یک کاربر می تواند درخواست کند تا داده ها مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرند تا صفحه گسترده ای را نشان دهد که تمام اکران فیلم در بمبئی در ماه اوت را نشان می دهد ، ارقام درآمدی را با فیلم های مشابه در ماه دسامبر مقایسه کند و سپس مقایسه دیگری از فیلم را مشاهده کند تا بررسی کند که آیا موفقیت بالاتری کسب کرده و در همان بازه زمانی به سودآوری یا نشدن تبدیل شده اید. بنابراین با این تجزیه و تحلیل ، می توانید تصمیم بگیرید که فیلم در کجا باید اکران شود و از طریق آن سود بیشتری کسب کند و حتی این نوع تجزیه و تحلیل داده ها به برنامه ریزی استراتژی بازاریابی مانند مکان انجام بازاریابی ، چگونگی انجام ، از طریق آن کمک می کند. کانال برای انجام و غیره.

در ادامه:

اکنون خواهیم دید که چگونه OLAP کار می کند – داده ها ابتدا از چندین منبع داده (مانند صفحه گسترده ، ویدئو ، XML ، و غیره) جمع آوری شده و در انبارهای داده ذخیره می شوند و سپس درون مکعب های داده ها پاک و سازماندهی می شوند. اصطلاح مکعب از مکعب استفاده می کند زیرا با سه بعد طبقه بندی می شود که حتی می توان با چند بعد نیز طبقه بندی شد. بنابراین هر مکعب OLAP حاوی داده های طبقه بندی شده توسط برخی از ابعاد (مانند مشتری ، مدت زمان ، منطقه فروش جغرافیایی و محصول) است که توسط جداول چند بعدی در انبارهای داده حاصل می شود.

ابعاد را می توان توسط اعضا یا برای ابعادی جمع آوری کرد که می تواند ارزش هایی مانند نام مشتری ، کشورها و ماه هایی را که بصورت سلسله مراتبی سازماندهی شده اند به دست آورد و می خواهد آنالیز را روی مقادیر خاص انجام دهد. مکعب OLAP در نمایش داده شدگان مکرر در ابعاد از قبل خلاصه شده است که باعث افزایش زمان اجرای پرس و جو در طول پایگاه داده های رابطه می شود. بنابراین مانند این ، برای تسهیل نوع دیگری از تجزیه و تحلیل در یک زمان کار می کند.

مزایای استفاده از OLAP:

OLAP می تواند برای استخراج داده ها ، تجزیه و تحلیل داده ها ، گزارش دهی ، برای یافتن روابط بین موارد داده استفاده شود. برای وارد کردن داده از یک رابطه موجود می توانیم از ODBC (اتصال به پایگاه داده باز) برای ایجاد یک بانک اطلاعاتی چند بعدی OLAP استفاده کنیم. تمام داده های معامله ای برای تجزیه و تحلیل روند مورد نیاز نیست ، بنابراین پایگاه داده OLAP لازم نیست به اندازه یک انبار داده باشد.

معایب استفاده از OLAP:

برخی از معایب OLAP پیش مدل سازی است که به عنوان یک ضرورت ، وابستگی زیاد به فناوری اطلاعات ، توانایی محاسبه ضعیف ، واکنش در برابر کند ، کوتاه بودن توانایی تحلیل تعاملی ، مدل انتزاعی ، ریسک بالقوه بزرگ است.

برخی از ابزارهای تحلیلی (OLAP) عبارتند از IBM Cognos ، Micro Strategy، Palo OLAP Server، Apache Kylin، Oracle OLAP، icCube، Pentaho BI، JsHypercube و غیره.

امیدواریم از این مقاله بهره لازم را برده و برای شما مفید بوده باشد. نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.

مار ا در شتابان هاست دنبال کنید.