پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) چیست؟

پردازش تحلیلی آنلاین چیست؟

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) یک فناوری نرم‌افزاری است که می‌توانید از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری از دیدگاه‌های مختلف استفاده کنید. سازمان‌ها داده‌ها را از منابع داده‌ای متعدد، مانند وب‌سایت‌ها، برنامه‌ها، کنتورهای هوشمند و سیستم‌های داخلی جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. OLAP این داده‌ها را ترکیب و در دسته‌بندی‌هایی گروه‌بندی می‌کند تا بینش‌های عملی برای برنامه‌ریزی استراتژیک ارائه دهد. به عنوان مثال، یک خرده‌فروش داده‌هایی در مورد تمام محصولاتی که می‌فروشد، مانند رنگ، اندازه، هزینه و مکان، ذخیره می‌کند. خرده‌فروش همچنین داده‌های خرید مشتری، مانند نام موارد سفارش داده شده و ارزش کل فروش را در یک سیستم جداگانه جمع‌آوری می‌کند. OLAP مجموعه‌های داده را ترکیب می‌کند تا به سؤالاتی مانند اینکه کدام محصولات رنگی محبوب‌تر هستند یا چگونه مکان محصول بر فروش تأثیر می‌گذارد، پاسخ دهد.

چرا OLAP مهم است؟

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از حجم رو به رشد اطلاعات دیجیتال پردازش و بهره‌مند شوند. برخی از مزایای OLAP به شرح زیر است:

• تصمیم‌گیری سریع‌تر: کسب‌وکارها از OLAP برای تصمیم‌گیری سریع و دقیق برای رقابت در یک اقتصاد پرشتاب استفاده می‌کنند. انجام پرسش‌های تحلیلی بر روی چندین پایگاه داده رابطه‌ای زمان‌بر است زیرا سیستم کامپیوتری جداول داده‌ای متعددی را جستجو می‌کند. از سوی دیگر، سیستم‌های OLAP داده‌ها را از قبل محاسبه و یکپارچه می‌کنند، بنابراین تحلیلگران کسب‌وکار می‌توانند در صورت نیاز گزارش‌ها را سریع‌تر تولید کنند.
• پشتیبانی از کاربران غیر فنی: سیستم‌های OLAP تجزیه و تحلیل پیچیده داده‌ها را برای کاربران غیر فنی کسب‌وکار آسان‌تر می‌کنند. کاربران کسب‌وکار می‌توانند محاسبات تحلیلی پیچیده ایجاد کرده و گزارش تولید کنند، به جای اینکه یاد بگیرند چگونه با پایگاه‌های داده کار کنند.
• نمای یکپارچه از داده‌ها: OLAP یک پلتفرم واحد برای بازاریابی، امور مالی، تولید و سایر واحدهای تجاری فراهم می‌کند. مدیران و تصمیم‌گیرندگان می‌توانند تصویر بزرگتر را ببینند و به طور مؤثر مشکلات را حل کنند. آنها می‌توانند تجزیه و تحلیل “چه می‌شود اگر” را انجام دهند، که تأثیر تصمیمات گرفته شده توسط یک بخش بر سایر بخش‌های کسب‌وکار را نشان می‌دهد.

معماری OLAP چیست؟

سیستم‌های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) داده‌های چند بعدی را با نمایش اطلاعات در بیش از دو بعد یا دسته‌بندی ذخیره می‌کنند. داده‌های دو بعدی شامل ستون‌ها و ردیف‌ها هستند، اما داده‌های چند بعدی ویژگی‌های متعددی دارند. به عنوان مثال، داده‌های چند بعدی برای فروش محصول ممکن است شامل ابعاد زیر باشد:

• نوع محصول
• مکان
• زمان

مهندسان داده یک سیستم OLAP چند بعدی می‌سازند که از عناصر زیر تشکیل شده است:

• انبار داده: انبار داده اطلاعات را از منابع مختلف، از جمله برنامه‌ها، فایل‌ها و پایگاه‌های داده جمع‌آوری می‌کند. این اطلاعات را با استفاده از ابزارهای مختلف پردازش می‌کند تا داده‌ها برای اهداف تحلیلی آماده شوند. به عنوان مثال، انبار داده ممکن است اطلاعات را از یک پایگاه داده رابطه‌ای که داده‌ها را در جداول ردیف و ستون ذخیره می‌کند، جمع‌آوری کند.
• ابزارهای ETL: ابزارهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) فرآیندهای پایگاه داده هستند که به طور خودکار داده‌ها را بازیابی، تغییر و آماده می‌کنند تا به قالبی مناسب برای اهداف تحلیلی تبدیل شوند. انبارهای داده از ETL برای تبدیل و استانداردسازی اطلاعات از منابع مختلف قبل از در دسترس قرار دادن آنها برای ابزارهای OLAP استفاده می‌کنند.
• سرور OLAP: سرور OLAP دستگاه زیربنایی است که سیستم OLAP را تغذیه می‌کند. از ابزارهای ETL برای تبدیل اطلاعات در پایگاه‌های داده رابطه‌ای و آماده‌سازی آنها برای عملیات OLAP استفاده می‌کند.
• پایگاه داده OLAP: پایگاه داده OLAP یک پایگاه داده جداگانه است که به انبار داده متصل می‌شود. مهندسان داده گاهی اوقات از یک پایگاه داده OLAP برای جلوگیری از سنگین شدن انبار داده توسط تجزیه و تحلیل OLAP استفاده می‌کنند. آنها همچنین از یک پایگاه داده OLAP برای تسهیل ایجاد مدل‌های داده OLAP استفاده می‌کنند.
• مکعب‌های OLAP: یک مکعب داده مدلی است که آرایه‌ای چند بعدی از اطلاعات را نشان می‌دهد. در حالی که تجسم آن به عنوان یک مدل داده سه بعدی آسان‌تر است، اکثر مکعب‌های داده بیش از سه بعد دارند. یک مکعب OLAP یا ابرمکعب، اصطلاحی برای مکعب‌های داده در یک سیستم OLAP است. مکعب‌های OLAP صلب هستند زیرا پس از مدل‌سازی نمی‌توانید ابعاد و داده‌های زیربنایی را تغییر دهید. به عنوان مثال، اگر بعد انبار را به مکعبی با ابعاد محصول، مکان و زمان اضافه کنید، باید کل مکعب را دوباره مدل کنید.
• ابزارهای تحلیلی OLAP: تحلیلگران کسب‌وکار از ابزارهای OLAP برای تعامل با مکعب OLAP استفاده می‌کنند. آنها عملیاتی مانند برش، تاس ریزی و چرخش را برای به دست آوردن بینش عمیق‌تر در مورد اطلاعات خاص در مکعب OLAP انجام می‌دهند.

OLAP چگونه کار می‌کند؟

یک سیستم پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) با جمع‌آوری، سازماندهی، تجمیع و تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از مراحل زیر کار می‌کند:

1. سرور OLAP داده‌ها را از منابع داده‌ای متعدد، از جمله پایگاه‌های داده رابطه‌ای و انبارهای داده جمع‌آوری می‌کند.
2. سپس، ابزارهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها را تمیز، تجمیع، از قبل محاسبه و در یک مکعب OLAP مطابق با تعداد ابعاد مشخص شده ذخیره می‌کنند.
3. تحلیلگران کسب‌وکار از ابزارهای OLAP برای پرسش و تولید گزارش از داده‌های چند بعدی در مکعب OLAP استفاده می‌کنند.
4. OLAP از عبارات چند بعدی (MDX) برای پرسش از مکعب OLAP استفاده می‌کند. MDX یک پرسش، مانند SQL است که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را برای دستکاری پایگاه‌های داده ارائه می‌دهد.

انواع OLAP چیست؟

سیستم‌های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) به سه روش اصلی کار می‌کنند:

• MOLAP: پردازش تحلیلی آنلاین چند بعدی (MOLAP) شامل ایجاد یک مکعب داده است که داده‌های چند بعدی را از یک انبار داده نشان می‌دهد. سیستم MOLAP داده‌های از قبل محاسبه شده را در ابرمکعب ذخیره می‌کند. مهندسان داده از MOLAP استفاده می‌کنند زیرا این نوع فناوری OLAP تجزیه و تحلیل سریع را فراهم می‌کند.
• ROLAP: به جای استفاده از یک مکعب داده، پردازش تحلیلی آنلاین رابطه‌ای (ROLAP) به مهندسان داده اجازه می‌دهد تا تجزیه و تحلیل داده‌های چند بعدی را بر روی یک پایگاه داده رابطه‌ای انجام دهند. به عبارت دیگر، مهندسان داده از پرسش‌های SQL برای جستجو و بازیابی اطلاعات خاص بر اساس ابعاد مورد نیاز استفاده می‌کنند. ROLAP برای تجزیه و تحلیل داده‌های گسترده و دقیق مناسب است. با این حال، ROLAP در مقایسه با MOLAP عملکرد پرسش کندی دارد.
• HOLAP: پردازش تحلیلی آنلاین ترکیبی (HOLAP) MOLAP و ROLAP را ترکیب می‌کند تا بهترین‌های هر دو معماری را ارائه دهد. HOLAP به مهندسان داده اجازه می‌دهد تا به سرعت نتایج تحلیلی را از یک مکعب داده بازیابی کنند و اطلاعات دقیق را از پایگاه‌های داده رابطه‌ای استخراج کنند.