Introdução ao OLAP

OLAP significa basicamente processamento analítico on-line, o que significa que pode ser usado para extrair ou recuperar dados seletivamente, para que possam ser analisados ​​de diferentes pontos de vista. É de grande valor em Business Intelligence e pode ser usado na análise de previsão de vendas, relatórios financeiros.

Exemplo:

Um exemplo disso pode ser que o usuário pode ser solicitado a fornecer dados e análises desses dados sobre o número de bolas de futebol vendidas em uma determinada região, como Jharkhand, no mês de setembro, e comparar o mesmo com o número de bolas de futebol vendidas no mês de maio e eles podem ver uma comparação de outros produtos esportivos vendidos em Jharkhand pelo mesmo mês.

Como o OLAP funciona?

O OLAP trabalha extraindo dados de várias fontes e armazenando os mesmos em data warehouses de onde os dados são limpos e armazenados nos cubos OLAP, e o usuário obtém os dados dos cubos OLAP nas consultas executadas por ele. O novo termo aqui é cubos OLAP. Em cubos, os dados são categorizados em dimensões (região geográfica, período) derivadas de dimensões em data warehouses preenchidas por membros (nome, ID) etc.

Classificação das ferramentas OLAP

Portanto, as ferramentas OLAP nos ajudam a analisar dados multidimensionalmente na mineração de dados. As ferramentas OLAP podem ser classificadas da seguinte forma:

1. MOLAP

Significa Processamento analítico online multidimensional. Ele armazena dados em matrizes multidimensionais e requer pré-computação e armazenamento de informações no cubo.

Algumas das ferramentas para isso são:

  • IBM Cognos: fornece ferramentas para geração de relatórios, análises, monitoramento de eventos e métricas.
  • SAP NetWeaver BW: É conhecido como SAP NetWeaver Business Warehouse. Assim como o IBM Cognos, ele também fornece relatórios, análises e interpretação de dados comerciais. É executado no RDBMS padrão do setor e no DBMS em memória HANA da SAP.
  • Microsoft Analysis Services: O Microsoft Analysis Services é usado pelas Organizações para entender os dados que estão espalhados em vários bancos de dados ou na forma discreta.
  • MicroStrategy Intelligence Server : O MicroStrategy Intelligence Server ajuda a empresa a se padronizar em uma única plataforma aberta que, em troca, reduzirá seus custos de manutenção e operação.
  • Servidor OLAP Mondrian: É uma ferramenta OLAP de código aberto e é USP, está escrito em Java. Outro recurso desta ferramenta que suporta a linguagem XML, SQL e outras fontes de dados.
  • Cubo Ic: Assim como a ferramenta OLAP acima, ela também é escrita em Java e também é uma ferramenta OLAP multidimensional na memória.
  • Infor BI OLAP Server: é um banco de dados OLAP em tempo real, na memória, para análise, planejamento e modelagem multidimensionais. Também é usado para planejamento financeiro, operacional e relatórios.
  • Servidor OLAP Jedox : É um servidor OLAP na memória orientado a células, multidimensional e o mais importante.
  • Opção OLAP do banco de dados Oracle: como o nome sugere, esta ferramenta OLAP é usada para introduzir o OLAP no ambiente de banco de dados da Oracle. O principal objetivo que ele serve é que ele pode direcionar as consultas SQL para cubos OLAP, o que, por sua vez, acelerará o processo.
  • Servidor SAS OLAP: Assim como o servidor IcCube OLAP, ele fornece um recurso de armazenamento multidimensional de dados. Este servidor também pode ser usado para obter acesso rápido aos dados pré-resumidos.
  • IBM T1: esse servidor OLAP também fornece armazenamento de dados multidimensionais, representado em cubos OLAP, e os cálculos são feitos em tempo real.

2. ROLAP

O 'R' no ROLAP significa Relacional. Portanto, a forma completa do ROLAP se torna o Processamento analítico online relacional. A característica marcante do ROLAP é que os dados são armazenados em bancos de dados relacionais. Alguns dos principais ROLAP são os seguintes:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Microsoft Analysis Services
  4. Essbase
  5. Servidor OLAP Jedox
  6. Servidor OLAP SAS
  7. MicroStrategy Intelligence Server
  8. Opção OLAP do Banco de Dados Oracle

3. HOLAP

Significa Processamento analítico online híbrido. Portanto, o HOLAP preenche as lacunas do MOLAP e do ROLAP, combinando seus recursos. Agora, como isso se combina? Ele combina os dados dividindo os dados do banco de dados entre armazenamento relacional e especializado. Alguns dos principais HOLAP são os seguintes:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Servidor OLAP Mondrian
  4. Microsoft Analysis Services
  5. Essbase
  6. Servidor OLAP Jedox
  7. Servidor OLAP SAS
  8. MicroStrategy Intelligence Server
  9. Opção OLAP do Banco de Dados Oracle

Agora vamos ver as vantagens que as ferramentas OLAP têm no domínio do Business Intelligence.

Vantagens das ferramentas OLAP

  • Isso nos ajuda a analisar e modificar relatórios em um ritmo muito mais rápido, pois os dados são usados ​​na memória de cubos de dados, e não no data warehouse.
  • Ferramentas OLAP como a MicroStrategy têm compartilhamento inteligente de dados seguro do Cube, o que permite que os dados sejam compartilhados de maneira segura.
  • Outro benefício é a consistência das informações e cálculos. Isso significa que a velocidade com que os dados são compartilhados nos servidores OLAP não interfere nos relatórios e os relatórios sempre permanecem consistentes.
  • A apresentação multidimensional usando ferramentas OLAP ajuda a entender melhor os relacionamentos que não estavam presentes anteriormente.
  • Outro cenário popular é o "What if" do software OLAP. Eles são tornados eminentemente mais possíveis pelo processamento multidimensional de ferramentas OLAP.
  • Podemos aplicar restrições de segurança a usuários e objetos usando as ferramentas OLAP.
  • Ele cria uma plataforma única para planejamento, previsão, geração de relatórios e análise.

Desvantagens do OLAP Tradicional

O OLAP tradicional teve suas desvantagens. Alguns deles é o seguinte. Desvantagens do OLAP tradicional:

  • A pré-modelagem é uma obrigação nas ferramentas OLAP tradicionais, que é um processo demorado.
  • Grande dependência de TI: nesse caso, um usuário é uma pessoa de negócios, mas deve ter um bom conhecimento de TI. As ferramentas OLAP tradicionais exigem um envolvimento pesado de técnicos de TI e pessoas com boa experiência comercial junto com a TI.

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Big Data