O que é OLAP?
OLAP é processamento analítico online, pois o próprio nome indica que o OLAP é para fins de análise de dados, portanto, permite analisar informações de vários sistemas de banco de dados ao mesmo tempo. Em outras palavras, podemos dizer que é um método de computação que permite aos usuários extrair facilmente os dados necessários e consultar os dados para analisá-los de diferentes pontos de vista. É basicamente baseado nos enormes dados que são chamados de data warehouse; ele coleta os dados necessários do data warehouse e realiza a análise necessária dos negócios para tomar alguma decisão nos negócios para melhorar o lucro, melhorar a venda, melhorar a marca, aprimorar o marketing e tudo mais. Portanto, o OLAP usa na inteligência de negócios para consultas, auxiliando na análise de tendências, previsão de vendas, relatórios financeiros, fins de planejamento, orçamento e outras coisas.
Definição
O OLAP é o OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia poderosa por trás de muitos aplicativos de Business Intelligence (BI) que descobre dados, recursos de visualização de relatórios, cálculos analíticos complexos e cenário preditivo de "e se", planejamento de orçamento e planejamento de previsão.
Por exemplo, um usuário pode solicitar que os dados sejam analisados para exibir uma planilha mostrando todo o lançamento do filme em Mumbai no mês de agosto, comparar os números de receita com os do mesmo filme em dezembro e, em seguida, ver uma comparação de outro filme para verificar se alcançou maior sucesso e se tornou lucrativo ou não, no mesmo período. Assim, por meio dessa análise, será possível decidir onde o filme deve ser lançado e pelo qual eles obtêm mais lucro, e mesmo esse tipo de análise de dados ajuda a planejar a estratégia de marketing, como onde fazer marketing, como fazer, por meio do qual canal para fazer e assim por diante.
Agora veremos como o OLAP funciona - Os dados são coletados primeiro de várias fontes de dados (como uma planilha, vídeo, XML, etc.) e armazenados em data warehouses, que são limpos e organizados em cubos de dados. O termo cubo está usando cubo porque é categorizado por três dimensões que podem até ser categorizadas por multi-dimensões. Portanto, cada cubo OLAP contém dados categorizados por algumas dimensões (como clientes, período, região geográfica de vendas e produto) derivados de tabelas multidimensionais nos data warehouses. As dimensões podem ser preenchidas por membros ou para dimensões que podem assumir o valor, como nomes de clientes, países e meses organizados hierarquicamente e desejam executar a análise dos valores específicos. Os cubos OLAP são pré-resumidos nas consultas frequentes em dimensões que melhoram o tempo de execução das consultas nos bancos de dados relacionais. Assim, ele trabalha para facilitar um tipo diferente de análise dentro de um tempo.
Como OLAP, o outro termo que estamos usando é OLTP, que é processamento transacional on-line, ambos são sistemas de processamento on-line, o OLTP é uma tarefa principalmente relacionada à tarefa de transação, enquanto OLAP é um sistema de processamento analítico que se preocupa principalmente com a análise e relatório e fornece informações valiosas para melhorar os negócios.
O OLAP facilita o trabalho nos relatórios de negócios para vendas, relatórios de gerenciamento, marketing, gerenciamento de processos de negócios, relatórios financeiros, orçamento e previsão e muito mais.
O OLAP pode ser usado para executar cinco tipos de operações analíticas nos bancos de dados multidimensionais:
- Roll-up - também conhecido como drill-up ou consolidação, use para resumir os dados da operação junto com a dimensão.
- Drill-down - Para realizar a análise mais profundamente entre as dimensões dos dados. Por exemplo, detalhando de "período de tempo" para "anos" e "meses" e "dias" e assim por diante para traçar o crescimento das vendas de um produto.
- Fatia - Para executar a análise para obter um nível de informação para exibição, como "vendas em 2019".
- Dados - Para executar a análise para selecionar dados de várias dimensões a serem analisadas, como "vendas de maçã verde em Bangalore em 2019".
- Pivô - Para executar a análise que pode obter uma nova visualização de dados, girando os eixos de dados do cubo.
Como o OLAP fornece o cubo que é de dimensões e, em seguida, encontra a interseção de dimensões, por exemplo, todo filme é rentável em Mumbai durante um período de tempo específico e exibe o resultado. Cada cubo OLAP abrange centenas de medidas que possuem pelo menos uma possível, que são realmente derivadas de informações armazenadas nas tabelas de fatos do armazém de dados.
Arquitetura
Como na figura, começa a trabalhar pela coleta de dados de várias fontes e armazenada em um data warehouse. Além disso, os cubos OLAP são criados nos dados limpos do armazém, nos quais os usuários podem executar as consultas.
Existem basicamente três tipos de OLAP (processamento de análise on-line):
MOLAP (Multidimensional OLAP) - MOLAP é um OLAP para índices multidimensionais de banco de dados.
ROLAP (OLAP relacional) - ROLAP é um OLAP que executa análise multidimensional dinâmica em dados armazenados em um banco de dados relacional.
HOLAP (OLAP Híbrido) - HOLAP é uma integração variada de ROLAP e MOLAP. É usado para desenvolver a capacidade de dados ROLAP com o MOLAP, a capacidade de processamento superior para atender aos requisitos de processamento.
Usos e vantagens do OLAP
O OLAP pode ser usado para extração ou mineração de dados, análise de dados, relatórios, para encontrar os relacionamentos entre itens de dados. Para importar dados de um relacional existente, podemos usar o ODBC (Open Database Connectivity) para criar um banco de dados multidimensional OLAP. Todos os dados transacionais não são necessários para a análise de tendências, portanto, um banco de dados OLAP não precisa ser tão grande quanto um armazém de dados.
Desvantagens do OLAP
Algumas das desvantagens do OLAP são a pré-modelagem, que, como deve, grande dependência de TI, baixa capacidade de computação, reação lenta, falta de capacidade de análise interativa, modelo abstrato, grande risco potencial.
Algumas das ferramentas analíticas (OLAP) são IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
Conclusão
- O OLAP (Online Analytical Processing) é uma tecnologia poderosa por trás de muitos aplicativos de Business Intelligence (BI), que descobre dados, recursos de visualização de relatórios, cálculos analíticos complexos e cenário preditivo, planejamento de orçamento e planejamento de previsão.
- Ele funciona quando ele primeiro coleta os dados de várias fontes de dados (como uma planilha, vídeo, XML, etc.) e é armazenado em data warehouses, que são limpos e organizados em cubos de dados nos quais as consultas dos usuários podem ser executadas.
- Os cinco tipos de operações analíticas nos bancos de dados multidimensionais que podem ser executados são Roll-up, Drill-Down, Slice, Dice e Pivot.
- Existem três tipos de OLAP que são MOLAP, ROLAP, HOLAP.
- Algumas das ferramentas analíticas (OLAP) são IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o que é OLAP. Aqui discutimos os conceitos básicos, habilidades necessárias e vantagens do OLAP. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- O que é XML?
- O que é analista de dados? Habilidades para Analista de Dados
- O que é uma colméia?
- O que é ciência de dados? Importância da ciência de dados