Introdução às operações no OLAP
OLAP significa Processamento analítico online. Ajuda na análise de diferentes extrações e na visualização de dados de negócios de diferentes pontos de vista. Geralmente, é necessário agrupar dados agregados e de junção. A estrutura é basicamente chamada de cubo OLAP. O cubo OLAP é uma estrutura de dados otimizada para análise de dados adequada. Consiste principalmente em fatos numéricos que podem ser chamados de dimensões. Um data warehouse deve extrair dados de várias fontes e formatos de dados. Esses dados são limpos e transformados conforme as necessidades do usuário. Em seguida, é carregado no servidor OLAP, onde é feita uma análise mais aprofundada.
Tipos de operações no OLAP
Existem quatro tipos de operações OLAP que podem ser executadas. Estas áreas abaixo:
- Rolar
- Detalhar
- Fatia e dados
- Pivô
Vamos dar uma olhada neste, um por um
1. Enrole
A agregação também pode ser considerada como uma agregação de dados. Os dados que são divididos são consolidados e depois utilizados. Isso pode ser feito seguindo os métodos.
- Reduzindo dimensões.
- Usando a hierarquia de conceitos, onde um sistema de agrupamento de coisas é feito com base em uma ordem ou nível específico.
Exemplo
Para um determinado conjunto de dados, a técnica de dimensão de roll-up pode ser usada. Ao fazer uso do conceito de hierarquia, a redução da dimensão é feita. Isso é feito combinando os dados em qualquer eixo. O exemplo acima tem medalhas de quatro cidades. Destas 2 cidades são da Ásia, enquanto as outras duas são da Europa. Se a operação de Roll-up for executada aqui, isso poderá ser feito combinando as empresas asiáticas e combinando as empresas européias.
Resultado:
Isso significa dados mais detalhados para dados menos detalhados.
2. Faça drill down
Fazer drill down não é senão dividir os dados em partes menores. Essa dimensão também pode ser aplicada ao cubo de dados. Aqui a dimensão é expandida. A expansão aqui nada mais é do que adicionar novas dimensões aos dados atuais. Se houver dados existentes, isso significa que as dimensões atuais podem ser expandidas. Essa expansão pode ocorrer ao longo de qualquer eixo do cubo de dados.
O processo pode ser feito por
- Descer na hierarquia esperada enquanto fragmenta.
- Aumentando a dimensão dos conjuntos de dados atuais.
Considere o exemplo a seguir, onde existem quatro países C1, C2, C3 e C4. A população desses quatro países por trimestre é segregada pela área daquele país. Para fazer uma pesquisa detalhada, podemos ver que existem dois países da Ásia (C1 e C2) e os outros dois são da Europa (C3 e C4). Se for necessário realizar uma pesquisa detalhada, isso pode ser feito expandindo áreas como países, cidades, distritos, etc. Assim, pode ser fragmentado e alcançado para ver a área de cada país, cidade, distrito e até o menor dos países. a Vila.
3. Fatia e Dados
Para executar uma operação de fatia, é necessário extrair dados de um único cubo. Esse extrato é usado para formar um novo cubo. Se houver mais dados que uma dimensão, eles também poderão ser extraídos. Isso pode ser feito no mesmo cubo de dados, o que pode resultar em cubos diferentes do cubo grande. Continuando com o mesmo exemplo de quatro países C1, C2, C3 e C4, onde C1 e C2 são da Ásia e C3 e C4 são da Europa. Continuando com isso, a operação de dados cria um subcubo selecionando duas ou mais dimensões do cubo atual. Considere que existem quatro empresas C1, C2, C3 e C4 em que C1 e C2 são da Ásia e C3 e C4 são da Europa. Selecionando aby dois parâmetros das diferentes dimensões, a operação de dados pode ser realizada facilmente. Podem ser a população, a área ou a localização geográfica. A única diferença aqui é que você seleciona duas ou mais dimensões que resultarão na criação desse subcubo.
4. Pivô
A rotação da orientação do cubo de dados para verificar as outras visualizações que os dados podem ter é o que é feito quando se diz que a operação Pivot está sendo executada. Para visualizar dados de uma perspectiva diferente, ele gira os dados. Fornecerá a apresentação substituta dos dados. Depois que o subcubo é obtido após a operação de fatia, a visualização Dinâmica fornece uma nova visualização. Considere que existem quatro empresas C1, C2, C3 e C4 em que C1 e C2 são da Ásia e C3 e C4 são da Europa. Ao girar uma dimensão do cubo de dados, podemos executar facilmente a operação de pivô. Digamos, você pode alterar a área do país do eixo X para o eixo Y e a população por quilômetro quadrado do eixo Y para o eixo X, proporcionando uma visão diferente.
Essas quatro operações ajudam no desempenho mais rápido da consulta.
Conclusão
O núcleo de qualquer sistema OLAP são os fatos numéricos chamados medidas. Essas medidas podem ser divididas em dimensões. As medidas são então colocadas nas interseções que formam o espaço vetorial. O cubo OLAP é uma interface matricial que ajudará na execução de operações de projeção, como agregação. Os metadados do cubo, portanto, criam um esquema em estrela ou esquema de floco de neve que é usado no banco de dados relacional.
As medidas são então divididas em fatos e dimensões nas quais novas tabelas são criadas e diferentes operações, como limpeza e transformação de dados, ocorrem. Os clientes OLAP incluem programas como Excel, aplicativos da web, painéis etc. Os dados otimizados ajudam a determinar diferentes padrões e tendências em qualquer negócio. O OLAP ajuda a atingir esse objetivo e facilita a análise.
Isso ajudará na visualização de negócios de diferentes pontos de vista. Diferentes empresas fazem uso do cubo OLAP. As operações analíticas facilitam a análise de dados e a previsão de padrões sem esforço e precisão.
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