پردازش تحلیلی برخط یا olap چیست و چه کاربردی دارد؟
olap یا پردازش تحلیلی برخط، نوعی سیستم پردازش تحلیلی آنلاین است که برای شما این امکان را فراهم می‌کند تا اطلاعات را به صورت همزمان از چندین سیستم پایگاه داده تجزیه و تحلیل کنید. این روش محاسباتی به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های مورد نیاز و داده‌های کوئری را به راحتی استخراج کرده و آن را از دیدگاه‌های مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. اگر شما هم می‌خواهید بدانید olap چیست و چه کاربردی دارد، همراه ما بمانید.
olap چیست؟
پردازش تحلیلی برخط یا OLAP، مخفف عبارت Online Analytical Processing است و برای پردازش داده‌های آنلاین طراحی شده است.
در واقع olap ، شامل بررسی و شناخت روش‌های جمع‌آوری، دسته بندی و ارائه اطلاعات به صورت سریع و کاربرپسند است تا فرایند تصمیم‌گیری را برای کاربران آسان‌تر کند.
سیستم OLAP، بخشی از قلمرو گسترده هوش تجاری است که مباحثی مانند پایگاه داده‌های ارتباطی، سیستم گزارشات (MRS) و داده کاوی را دربرمی‌گیرد. در اینجا خوب است بدانید، تفاوت سیستم‌های تحلیلی و سیستم‌های عملیاتی در این است که سیستم‌های تحلیلی امکان تحلیل داده‌های انبوه حاصل از سیستم‌های عملیاتی را برای کاربران در تمامی سطوح فراهم می‌کند. سیستم OLAP از هوش تجاری برای تحلیل روند، پیش‌بینی فروش، گزارشگری مالی، برنامه ریزی در زمینه‌های مختلف و… استفاده می‌کند.
کاربرد olap چیست؟
سیستم OLAP به آرشیو سوابق داده‌ها و اطلاعات می‌پردازد. به این صورت که، داده‌های OLTP (پردازش تراکنش‌های آنلاین) از چندین دوره زمانی جمع‌آوری و در یک پایگاه داده بسیار بزرگ به نام انبار داده‌ها ذخیره می‌شوند.
پرس‌وجوهایی (Query) که در سیستم olap انجام می‌شود، اطلاعات تجمعی در مورد چیزهایی که در طی یک دوره زمانی در گذشته اتفاق افتاده است، ارائه می‌دهد. این اطلاعات معمولا اهمیت زیادی دارند و در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک به مدیران کمک می‌کنند.
یکی دیگر از کاربردهای olap ، ساخت گزارشات و داشبوردهای مدیریتی است. با پلتفرم olap ، مدیر مجموعه می‌تواند گزارشات و Query های متعددی را با سرعت زیاد از سیستم دریافت کند. به عنوان مثال، وقتی مدیر یک فروشگاه می‌خواهد بداند در فصل تابستان، مجموع فروش لوازم الکترونیکی در مناطق جنوبی کشور چقدر بوده است، می‌تواند از سیستم پردازش تحلیلی آنلاین استفاده کند.
در ادامه کاربردهای olap در بخش‌های مختلف را معرفی خواهیم کرد.
- تجزیه و تحلیل فروش و بازاریابی
- صنایع کالاهای مصرفی
- خرده فروشی
- خدمات مالی (بانک، بیمه و…)
- آنالیز جریان کلیک و آنالیز وب
- سایت‌های تجارت الکترونیک
سازمان‌های Click and Mortar
- مدیریت ارتباط با مشتری
- بخش بندی مشتریان
- تحلیل ارزش مشتری
- گزارشات مالی و بودجه بندی
- بررسی ابعادی همچون زمان، حساب، سازمان، محصول و…
- گزارشات مدیریتی
- شاخص‌های کلیدی عملکرد (kpi) و عوامل کلیدی موفقیت
- سیستم‌های اطلاعاتی مدیران ارشد
- تجزیه و تحلیل قابلیت سودآوری
- تجزیه و تحلیل نواقص و کاستی‌ها
- تجزیه و تحلیل کیفیت
انواع سیستم‌های olap چیست؟
اما بهتر است بدانید که پردازش تحلیلی برخط، انواع مختلفی دارد. در ادامه به چند نمونه از انواع OLAP و بررسی هر کدام از آن‌ها می‌پردازیم.
MOLAP
این سیستم نوعی فرم کلاسیک از OLAP است. این سیستم به جای ذخیره اطلاعات در یک پایگاه داده رابطه‌ای، آن‌ها را در یک محیط بهینه‌سازی شده چندبعدی نگهداری می‌کند. بنابراین نیازمند محاسبه و ذخیره سازی اطلاعات در یک قالب یک مکعب، به عنوان نوعی پردازش است.
ROLAP
این سیستم به طور مستقیم با پایگاه داده‌های رابطه‌ای کار می‌کند. به این صورت که اطلاعات پایه و جداول چند بعدی به عنوان جدول‌های رابطه‌ای ذخیره می‌شوند و برای نگهداری اطلاعات جمع‌آوری شده، جدول‌های جدیدی ساخته می‌شود. این روش بر دستکاری داده‌های ذخیره شده با استفاده از روش‌های سنتی OLAP متمرکز است.
HOLAP
در واقع ترکیبی از MOLAP و ROLAP است. در این سیستم، اطلاعات جمع‌آوری شده در MOLAP و جزئیات این اطلاعات به صورت ROLAP ذخیره و نگهداری می‌شود. به این ترتیب می‌توانید از ویژگی‌های مثبت هر دو سیستم استفاده کنید.
WOLAP
OLAP هایی که بر روی مرورگر وب قابل دسترسی و استفاده باشند، در این گروه قرار می‌گیرند.
پردازش تحلیلی برخط چگونه عمل می‌کند؟
پیاده سازی olap و نحوه عملکرد این سیستم، به این صورت است که معیارهای اساسی تحلیل، به عنوان ابعاد مختلف یک مکعب در نظر گرفته شده و این مکعب در انبار داده‌ها ساخته می‌شود. خوب است بدانید که این ابعاد می‌تواند در سطوح مختلف و به صورت سلسله مراتبی وجود داشته باشد. پردازش تحلیلی برخط به صورت مرتب از داده‌های منابع اطلاعاتی مختلف، کپی‌های خلاصه شده تهیه کرده و آن‌ها را در مکعب‌های داده (Cube) مرتب می‌کند. پرس‌وجوهای کاربران می‌تواند روی این مکعب‌ها اجرا شود.
وقتی جداول حقیقی به سیستم OLAP معرفی شد و مکعب‌های متعدد با ابعاد مختلف ساخته شد، ابزارهای گزارش گیری OLAP، محیطی ساده را برای استفاده کاربران از این اجزا فراهم می‌کند. به این ترتیب هر کاربر می‌تواند با دیدگاه خاص خود به بررسی نتایج بر مبنای سلسله مراتب و سطوح مختلف اطلاعات بپردازد.
مکعب olap چیست؟
تا اینجا با سیستم پردازش تحلیلی آنلاین آشنا شدیم، اکنون لازم است بدانیم مکعب‌های olap به چه صورت ساخته شده‌اند و چگونه مورد استفاده قرار می‌گیرند.
مکعب‌های olap با استفاده از data model خود، Query های مفید، کارآمد و پرسرعتی را ارائه داده و جایگزین خوبی برای خلاصه سازی جداول هستند. محاسبات پیچیده می‌تواند به راحتی درون این مکعب‌ها قرار گرفته و باعث بهبود کیفیت تحلیل برنامه‌های کاربردی شود. به عنوان مثال، یک مکعب در عملیات olap می‌تواند شامل محاسبات مقایسه‌ای فروش هر منطقه در سال جاری نسبت به میزان فروش در سال‌های قبل باشد. می‌توانیم بگوئیم ساختار این مکعب‌ها برای بهینه سازی چنین گزارشات و تحلیل‌هایی شکل گرفته‌اند. در سیستم پردازش تحلیلی آنلاین، Data-warehouse یک مکعب چند بعدی با گنجایش صدها برابر یک پایگاه داده است. ارائه اطلاعات موردنیاز به کاربران وظیفه اصلی این مکعب است و می‌تواند اطلاعات را در قالب‌های متنوع برای نیازهای مختلف نگهداری کند.
طبیعتا سوالات کاربران در روزهای مختلف غیرقابل پیش‌بینی است. مثلا شاید لازم باشد فروش یک فصل را با همان فصل در سال گذشته مقایسه کرد. برای انجام این کار Database و DBA ها به صورت متناوب view ها و خلاصه جدول‌ها را تولید می‌کنند.
مزایای استفاده از سیستم olap چیست؟
اما مزایای olap چیست؟ در این بخش قصد داریم راجع به مزایای پردازش تحلیلی برخط صحبت کنیم.
تمامی انواع کسب و کارها با به کارگیری سیستم‌های مختلف، داده‌ها و اطلاعات لازم را جمع‌آوری می‌کنند. اما اینکه چگونه تمامی داده‌ها را برای رسیدن به اطلاعاتی دقیق، پر سرعت و قابل اعتماد در کنار هم قرار دهیم، اهمیت زیادی دارد. فناوری olap به عنوان یک توانایی برای دسترسی سریع به اطلاعات چند بعدی به اشتراک گذاشته شده، تعریف می‌شود. با توجه به توانایی سیستم پردازش تحلیلی برخط برای ایجاد واحدهای بسیار سریع و همچنین محاسبات مجموعه داده‌های اساسی، می‌توانید به کارآمدی و مفید بودن آن برای کمک به رهبران کسب و کار پی برد.
عملیات متداول در olap چیست؟
Roll Up
نورد یا تلخیص، با حرکت به سمت بالای سلسله مراتب انجام می‌شود.
Drill Down
حفاری یا کند و کاو، به معنی حرکت از سطح بالا به سمت جزئیات بیشتر است.
Dicing
مقطع زنی به معنی انتخاب قسمتی از مکعب داده‌ها است.
Slicing
در این مرحله یک سطح از مکعب داده انتخاب می‌شود.
Pivot
چرخش یک سطح و تغییر دید کاربر نسبت به داده‌ها است.
انواع گزارش‌های حاصل از سیستم olap چیست؟
Routine reports
این گزارشات به صورت خودکار و هفتگی تهیه می‌شوند. گزارشاتی مانند تعداد ساعات کارکرد ماهانه و گزارش فروش هفتگی از جمله آن‌ها است.
Ad hoc (or on-demand) reports
این گزارشات در صورت درخواست کاربران برای آن‌ها ساخته می‌شود. برای مثال تهیه یک لیست از مشتریانی که کالایی را با قیمت بیش از 5000 دلار خریداری کرده‌اند، از این نمونه است.
Representative report
برخی از نرم افزارهای هوش تجاری، گزارش‌های متعددی را برای بخش‌های مختلف کسب و کار مانند بخش مالی، بازاریابی، منابع طبیعی، پیش‌بینی فروش، مدیریت ارتباط با مشتری و… تهیه می‌کنند.
Scorecards and dashboards
این دسته از گزارش‌ها به صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. آن‌ها با ارائه یک دید گرافیکی و جدولی، قادر هستند تعدادی از معیارها را با هم مقایسه کنند.
و در انتها…
گفتیم olap نوعی رویکرد برای ارائه پاسخ سریع به پرس و جوهای تحلیلی چند بعدی است. این سیستم تحلیلی با کمک مکعب داده‌ها می‌تواند تحلیل‌های کارآمدتر و سریع‌تری بر روی داده‌های یک سازمان یا شرکت ارائه دهد. پردازش تحلیلی برخط می‌تواند برای استخراج داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها، گزارش دهی و همچنین ایجاد ارتباط بین این موارد مورد استفاده قرار گیرد.
اکنون می‌دانیم Olap چیست، چگونه عمل می‌کند و ارائه گزارش‌های آن به چه صورت است.
عالی بود
ممنون از شما عالی بود
ممنون از شما عالی بود