Einführung in OLAP
OLAP bedeutet im Grunde On-Line Analytical Processing, dh, es kann verwendet werden, um Daten selektiv zu extrahieren oder abzurufen, so dass sie aus verschiedenen Blickwinkeln analysiert werden können. Es ist in Business Intelligence von großem Wert und kann für die Analyse von Umsatzprognosen und Finanzberichten verwendet werden.
Beispiel:
Ein Beispiel hierfür kann sein, dass der Benutzer nach Daten und Analysen der Anzahl der in einer bestimmten Region verkauften Fußbälle gefragt werden kann, beispielsweise Jharkhand im Monat September, und diese mit der Anzahl der im Monat Mai und Mai verkauften Fußbälle vergleicht Möglicherweise sehen sie einen Vergleich mit anderen Sportartikeln, die im selben Monat in Jharkhand verkauft wurden.
Wie funktioniert OLAP?
OLAP extrahiert Daten aus mehreren Quellen und speichert sie in Data Warehouses, aus denen Daten bereinigt und dann in OLAP-Cubes gespeichert werden. Der Benutzer erhält die Daten aus OLAP-Cubes anhand der von ihm ausgeführten Abfragen. Der neue Begriff lautet hier OLAP-Würfel. In Cubes werden Daten nach Dimensionen (geografische Region, Zeitraum) kategorisiert, die aus Dimensionen in Data Warehouses abgeleitet sind, die von Mitgliedern (Name, ID) usw. gefüllt werden.
Klassifizierung von OLAP-Tools
OLAP-Tools helfen uns daher, Daten im Data Mining mehrdimensional zu analysieren. OLAP-Tools können wie folgt klassifiziert werden:
1. MOLAP
Es steht für Multidimensional Online Analytical Processing. Es speichert Daten in mehrdimensionalen Arrays und erfordert die Vorberechnung und Speicherung von Informationen im Cube.
Einige der Tools dafür sind:
- IBM Cognos: Es bietet Tools für die Berichterstellung, Analyse und Überwachung von Ereignissen und Metriken.
- SAP NetWeaver BW: Es wird als SAP NetWeaver Business Warehouse bezeichnet. Genau wie IBM Cognos bietet es auch Berichterstellung, Analyse und Interpretation von Geschäftsdaten. Es läuft auf RDBMS nach Industriestandard und HANA-In-Memory-DBMS von SAP.
- Microsoft Analysis Services: Microsoft Analysis Services wird von Organisationen verwendet, um Daten zu verstehen, die auf mehrere Datenbanken verteilt sind oder in diskreter Form vorliegen.
- MicroStrategy Intelligence Server : MicroStrategy Intelligence Server hilft dem Unternehmen, sich auf einer einzigen offenen Plattform zu standardisieren, was wiederum die Wartungs- und Betriebskosten senkt.
- Mondrian OLAP-Server: Es ist ein Open-Source-OLAP-Tool und USP ist in Java geschrieben. Ein weiteres Merkmal dieses Tools ist, dass es XML-Sprache, SQL und andere Datenquellen unterstützt.
- Ic Cube: Genau wie das obige OLAP-Tool ist auch dieses in Java geschrieben und es ist auch ein mehrdimensionales In-Memory-OLAP-Tool.
- Infor BI OLAP Server: Dies ist eine speicherinterne OLAP-Echtzeitdatenbank für die mehrdimensionale Analyse, Planung und Modellierung. Es wird auch für die finanzielle, operative Planung und Berichterstattung verwendet.
- Jedox-OLAP-Server : Es handelt sich um einen zellenorientierten, mehrdimensionalen und wichtigsten In-Memory-OLAP-Server.
- Oracle Database OLAP-Option: Wie der Name schon sagt, wird dieses OLAP-Tool verwendet, um OLAP in die Datenbankumgebung von Oracle einzuführen. Das Hauptziel, dem es dient, besteht darin, die SQL-Abfragen an OLAP-Cubes weiterzuleiten, was wiederum den Prozess beschleunigt.
- SAS-OLAP-Server: Wie der IcCube-OLAP-Server bietet er eine mehrdimensionale Datenspeicherfunktion. Dieser Server kann auch verwendet werden, um schnellen Zugriff auf vorab zusammengefasste Daten zu erhalten.
- IBM T1: Dieser OLAP-Server bietet auch eine mehrdimensionale Datenspeicherung, die in OLAP-Cubes dargestellt wird, und Berechnungen werden in Echtzeit durchgeführt.
2. ROLAP
Das 'R' in ROLAP steht für Relational. So wird die vollständige Form von ROLAP zu Relational Online Analytical Processing. Das herausragende Merkmal von ROLAP ist, dass die Daten in relationalen Datenbanken gespeichert werden. Einige der Top-ROLAP ist wie folgt:
- IBM Cognos
- SAP NetWeaver BW
- Microsoft Analysis Services
- Essbase
- Jedox OLAP Server
- SAS OLAP Server
- MicroStrategy Intelligence Server
- Oracle Database OLAP-Option
3. HOLAP
Es steht für Hybrid Online Analytical Processing. HOLAP überbrückt also die Mängel von MOLAP und ROLAP, indem es ihre Fähigkeiten kombiniert. Wie verbindet es sich nun? Es kombiniert Daten, indem Daten der Datenbank zwischen relationalem und spezialisiertem Speicher aufgeteilt werden. Einige der Top-HOLAP ist wie folgt:
- IBM Cognos
- SAP NetWeaver BW
- Mondrian OLAP-Server
- Microsoft Analysis Services
- Essbase
- Jedox OLAP Server
- SAS OLAP Server
- MicroStrategy Intelligence Server
- Oracle Database OLAP-Option
Lassen Sie uns nun die Vorteile der OLAP-Tools im Bereich Business Intelligence erläutern.
Vorteile von OLAP Tools
- Es hilft uns, Berichte schneller zu analysieren und zu ändern, da die Daten aus dem In-Memory-Bereich von Datenwürfeln und nicht aus dem Data Warehouse verwendet werden.
- OLAP-Tools wie MicroStrategy verfügen über eine intelligente, sichere Cube-Datenfreigabe, mit der Daten auf sichere Weise freigegeben werden können.
- Ein weiterer Vorteil ist die Konsistenz von Informationen und Berechnungen. Dies bedeutet, dass die Geschwindigkeit, mit der Daten auf OLAP-Servern gemeinsam genutzt werden, die Berichterstellung nicht beeinträchtigt und die Berichterstellung immer konsistent bleibt.
- Die mehrdimensionale Darstellung mithilfe von OLAP-Tools hilft beim besseren Verständnis von Beziehungen, die zuvor nicht vorhanden waren.
- Ein weiteres beliebtes Szenario sind die "Was wäre wenn" -Szenarien der OLAP-Software. Sie werden vor allem durch die mehrdimensionale Verarbeitung von OLAP-Tools ermöglicht.
- Mit OLAP-Tools können wir Sicherheitsbeschränkungen für Benutzer und Objekte anwenden.
- Es wird eine einzige Plattform für Planung, Prognose, Berichterstellung und Analyse erstellt.
Nachteile des traditionellen OLAP
Das traditionelle OLAP hatte seine Nachteile. Einige davon sind wie folgt. Nachteile des traditionellen OLAP:
- Die Vormodellierung ist ein Muss in traditionellen OLAP-Tools, was einen zeitaufwendigen Prozess darstellt.
- Große Abhängigkeit von der IT: In diesem Fall ist ein Benutzer ein Unternehmer, der jedoch gute IT-Kenntnisse haben sollte. Die traditionellen OLAP-Tools erfordern eine starke Beteiligung von IT-Technikern und Personen, die neben der IT über gute Geschäftskenntnisse verfügen.
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