Средства аналитической обработки в реальном времени (OLAP)

Что такое аналитика в реальном времени и почему это важно?

Аналитика в реальном времени относится к немедленно собранным и доступным данным, что позволяет получать информацию практически мгновенно. Это позволяет немедленно вносить коррективы, улучшения и компенсации в данные, полученные в режиме реального времени через веб-и мобильные приложения, что позволяет исправлять ошибки и извлекать выгоду из возможностей.

Этот тип анализа предоставляет вам возможность доступа к вашим данным с практически нулевой задержкой между получением данных и обработкой. Обработка данных в режиме реального времени предполагает непрерывный ввод, обработку и вывод данных, чтобы организации могли получать доступ к своим данным, получать аналитические данные и действовать немедленно.

Скорость - это единственное наиболее существенное отличие хорошего продукта от отличного. Инструменты анализа данных в реальном времени обеспечивают быструю итерацию продукта. Сокращая время на анализ и позволяя вашей организации быстрее принимать важные решения по продукту, вы на пути к созданию лучшего продукта — быстрее, чем ваши конкуренты.

Что такое OLAP?

Интерактивная аналитическая обработка (OLAP) - это категория программного обеспечения, которое позволяет пользователям анализировать информацию из нескольких систем баз данных одновременно. Это технология, которая позволяет аналитикам извлекать и просматривать бизнес-данные с разных точек зрения.

Аналитикам часто приходится группировать, агрегировать и объединять данные. Эти операции в реляционных базах данных требуют больших ресурсов. С помощью OLAP данные могут быть предварительно рассчитаны и агрегированы, что ускоряет анализ.

Базы данных OLAP разделены на один или несколько кубов. Кубы спроектированы таким образом, что создание и просмотр отчетов становятся простыми. OLAP расшифровывается как интерактивная аналитическая обработка.

Как работает OLAP?

Данные в кубах организованы в измерениях, которые состоят из иерархий нескольких уровней. Такая структура данных закладывает основу для работы инструментов оперативной аналитической обработки, которые облегчают анализ данных. Основные операции OLAP включают в себя: свертку, детализацию, нарезку, кубики и сводку.

Свернуть

Свертка - это агрегирование данных по иерархии измерения куба. При выполнении свертки данные агрегируются по возрастанию иерархии.

Детализация позволяет пользователям спускаться по иерархии от наиболее агрегированных значений к наиболее подробным. Например, от “года” к “месяцу” к “дню” в измерении даты, от “страны” к “провинции” к “городу” в измерении географии.

Операция среза извлекает вложенный куб из куба путем выбора значения для его измерения. Например, мы можем извлечь “срез” из куба, показывающий количество интернет-продаж во всех странах за все годы, выбрав “Австрию” в качестве значения странового измерения.

Операция Dice является “расширением” операции slice, поскольку позволяет пользователям извлекать вложенный куб путем выбора значений для нескольких измерений. Используя приведенный выше пример, мы можем выполнить операцию нарезки кубиками, выбрав “Австрия” для измерения страны и “2017” для измерения даты.

Операция Pivot образно поворачивает куб, чтобы обеспечить просмотр данных OLAP с альтернативной точки зрения. Эта операция позволяет анализировать данные с разных точек зрения, что делает ее одной из наиболее важных функций OLAP для создания аналитических отчетов.

Когда использовать OLAP?

OLAP отлично подходит для интеллектуального анализа данных, бизнес-аналитики и сложных аналитических вычислений, а также финансового анализа, составления бюджета и прогнозирования продаж в корпоративной отчетности. OLAP cube лежит в основе большинства баз данных OLAP, позволяя вам быстро запрашивать, создавать отчеты и анализировать многомерные данные.

OLAP позволяет организовать данные в многомерной модели, которая упрощает бизнес-пользователям понимание и использование данных в бизнес-контексте, таком как бюджет.

Типы OLAP

Существуют различные типы моделей OLAP, которые различаются способом хранения данных, способом организации доступа к данным и т.д. Можно выделить три основные модели оперативной аналитической обработки:

Реляционный OLAP, или ROLAP, хранит все данные, включая агрегированные, в реляционных базах данных, а не в кубах, и не использует предварительные вычисления. ROLAP работает с инструментами SQL, которые отправляют запросы непосредственно в реляционную базу данных. Однако инструменты SQL делают это таким образом, что создается видимость операций OLAP, таких как нарезка, деление на кубики и детализация.

Этот подход является наилучшим вариантом для предприятий с большими хранилищами данных. Она совершенствуется по трем основным причинам:

• обеспечивает лучшую масштабируемость;
• короткое время загрузки;
• она хороша при обработке текстовой информации. Однако реляционная база данных нуждается в особом дизайне (база данных OLTP не подойдет), SQL не поддерживает много сложных вычислений, и часто требуется создавать сводные таблицы для улучшения выполнения запросов. В целом, инструменты ROLAP обычно имеют более низкую производительность, чем инструменты на основе MOLAP.

Многомерная оперативная аналитическая обработка (MOLAP) является традиционной моделью OLAP. Все данные, включая агрегированные, хранятся в многомерных кубах данных. Данные в кубах предварительно вычисляются, что обеспечивает быструю производительность запросов.

Многомерная модель упрощает поиск ячеек в кубе, чем в таблице, что, наряду с мощными методами и алгоритмами вычисления, позволяет извлекать и анализировать данные значительно быстрее, чем при работе с реляционными базами данных.

В то же время, поскольку данные в кубах предварительно вычисляются и, следовательно, их сложнее обновлять, такие системы не очень масштабируемы. Кроме того, передача данных из реляционной базы данных в механизм MOLAP может привести к избыточности данных.

Гибридный OLAP (HOLAP) сочетает в себе особенности двух предыдущих подходов, чтобы обеспечить быструю обработку запросов в сочетании с высокой масштабируемостью. В этой модели данных OLAP реляционная база данных и многомерные кубы разделяют данные. Существует два подхода к разделению данных:

• Горизонтальное разделение подразумевает, что некоторые фрагменты данных, которые требуют более быстрой обработки запросов, хранятся в MOLAP. А ROLAP хранит остальные;
• При вертикальном разделении агрегированные данные хранятся в MOLAP, а подробные данные – в ROLAP.

Основные поставщики в настоящее время поддерживают этот подход в той или иной форме.

Что такое OLAP-куб?

Ядро большинства OLAP-систем, OLAP cube - это многомерная база данных на основе массива, которая позволяет обрабатывать и анализировать множество измерений данных намного быстрее и эффективнее, чем традиционная реляционная база данных.

Таблица реляционной базы данных структурирована как электронная таблица, в которой отдельные записи хранятся в двумерном формате по столбцам. Каждый “факт” данных в базе данных находится на пересечении двух измерений – строки и столбца, — таких как регион и общий объем продаж.

Средства отчетности SQL и реляционных баз данных, безусловно, могут запрашивать многомерные данные, создавать отчеты и анализировать многомерные данные, хранящиеся в таблицах, но производительность снижается по мере увеличения объемов данных. И требуется много работы, чтобы реорганизовать результаты, чтобы сосредоточиться на разных измерениях.

Здесь на помощь приходит OLAP cube. OLAP cube расширяет единую таблицу дополнительными слоями, каждый из которых добавляет дополнительные измерения — обычно следующий уровень в “концептуальной иерархии” измерения. Например, верхний уровень куба может организовывать продажи по регионам; дополнительными слоями могут быть страна, штат / провинция, город и даже конкретный магазин.

Теоретически куб может содержать бесконечное количество слоев. (OLAP-куб, представляющий более трех измерений, иногда называют гиперкубом.) Внутри слоев могут существовать кубы меньшего размера — например, каждый слой магазина может содержать кубы, упорядочивающие продажи по продавцу и продукту. На практике аналитики данных будут создавать OLAP-кубы, содержащие только те слои, которые им необходимы для оптимального анализа и производительности.

Преимущества OLAP

• OLAP - это платформа для всех видов бизнеса, включая планирование, бюджетирование, отчетность и анализ.
• Информация и вычисления согласованы в кубе OLAP. Это решающее преимущество.
• Быстро создавайте и анализируйте сценарии “Что, если”
• Удобный поиск в базе данных OLAP по широким или специфическим терминам.
• OLAP предоставляет строительные блоки для инструментов бизнес-моделирования, инструментов интеллектуального анализа данных, инструментов отчетности о производительности.
• Позволяет пользователям выполнять срезы данных в виде кубов с использованием различных измерений, мер и фильтров.
• Это хорошо для анализа временных рядов.
• С OLAP легко находить некоторые кластеры и выбросы.
• Это мощная система визуализации аналитических процессов в режиме онлайн, которая обеспечивает более быстрое время отклика

Недостатки OLAP

• OLAP требует организации данных в виде звезды или снежинки. Схема. Эти схемы сложны в реализации и администрировании
• В одном кубе OLAP не может быть большого количества измерений
• Транзакционные данные недоступны с помощью системы OLAP.
• Любая модификация в кубе OLAP требует полного обновления куба. Это трудоемкий процесс

Преимущества OLAP Cube

Организация данных в кубы появляется из-за ограничений реляционных баз данных, которые не были учтены при анализе и отображении больших объемов данных.

OLAP-кубы лучше подходят, чем реляционные базы данных, когда необходимо суммировать всю базу данных. Они являются наилучшим вариантом, когда пользователи хотят переориентировать отчеты или анализы в соответствии с различными многомерными перспективами, называемыми срезами.

Использование OLAP-кубов облегчает быстрое взаимодействие конечного пользователя с данными. Его можно рассматривать как расширение структуры моделирования электронной таблицы (которая вмещает данные только в строках и столбцах).

Разработчики OLAP Cubes могут создавать модели, которые соответствуют потребностям пользователя и ограничениям логической модели, благодаря способности кубов включать множество массивов или измерений.

Почему OLAP играет такую важную роль?

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) помогает организациям обрабатывать растущий объем цифровой информации и извлекать из нее выгоду. Некоторые преимущества OLAP включают следующее.

Предприятия используют OLAP для принятия быстрых и точных решений, чтобы оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся экономической ситуации. Выполнение аналитических запросов к нескольким реляционным базам данных занимает много времени, поскольку компьютерная система выполняет поиск по нескольким таблицам данных. С другой стороны, системы OLAP предварительно рассчитывают и интегрируют данные, чтобы бизнес-аналитики могли быстрее создавать отчеты при необходимости.

Системы OLAP упрощают комплексный анализ данных для нетехнических бизнес-пользователей. Бизнес-пользователи могут создавать сложные аналитические расчеты и создавать отчеты вместо того, чтобы учиться работать с базами данных.

OLAP предоставляет унифицированную платформу для маркетинговых, финансовых, производственных и других бизнес-подразделений. Руководители и лица, принимающие решения, могут видеть общую картину и эффективно решать проблемы. Они могут проводить анализ «что если», который показывает влияние решений, принятых одним отделом, на другие области бизнеса.

Заключение

Аналитика данных в реальном времени служит широкому кругу целей практически в любом типе бизнеса (и даже на индивидуальной основе). Когда дело доходит до ведения бизнеса и поддержания работы финансовой команды на полную мощность, использование анализа данных в режиме реального времени становится практически обязательным. Финансовые команды могут использовать аналитику данных в режиме реального времени для получения множества преимуществ, таких как оценка эффективности ежедневных операций (выявление узких мест), внедрение улучшений процессов (анализ ключевых показателей эффективности) и контроль финансового состояния бизнеса (отчетность), и это лишь некоторые из них.

Оперативная аналитическая обработка - это тип технологии, которая позволяет аналитикам извлекать и просматривать бизнес-данные с различных точек зрения. Аналитикам необходимо группировать, агрегировать и объединять данные. Эти операции в реляционной базе данных требуют больших ресурсов. Таким образом, система OLAP упрощает аналитикам получение данных в требуемой форме.

Многие решения для бизнес-аналитики (BI) используют OLAP (оперативную аналитическую обработку), сложную технологию, которая идентифицирует данные, предоставляет возможности просмотра отчетов, выполняет сложные аналитические вычисления и предсказывает сценарии, бюджеты и прогнозы. Он работает путем сбора данных из различных источников (таких как электронная таблица, видео, XML и т.д.) и сохранения их в хранилищах данных, которые затем очищаются и структурируются в кубы данных, на которых могут выполняться запросы пользователя.