Hva er online analytisk prosessering?
Online analytisk prosessering (OLAP) er en metode for å bruke flerdimensjonale databaser for å støtte rask rapportering, ofte involverende trendanalyse. Det primære spørrespråket for OLAP kalles Multidimensional Expressions (MDX). Navnet er avledet fra programklassen kjent som online transactionional processing (OLTP). Online analytisk prosessering er en teknikk for dataanalyse brukt i business intelligence (BI) -feltet.
BI innebærer å bruke teknologi for å analysere en organisasjons interne prosesser og data for å støtte beslutningen. Ved bruk av online analytisk prosessering for BI er historiske data ofte gjenstand for analysen, men BI kan også omfatte analyse av nåværende og fremtidige tilstander. Sammen med OLAP inkluderer andre datastyringsteknikker som faller inn i BIs verden, data mining, rapportering, operasjonell ytelsesstyring og prediktiv analyse.
Online analytisk prosessering brukes ofte til ad hoc-rapportering, og genererer vanligvis rapporter i et pivot- eller matriserformat. Avdelinger som kan benytte seg av OLAP inkluderer finans, drift, salg og markedsføring. Bruksområder kan inkludere budsjettering og prognoser.
En av de definerende egenskapene til online analytisk prosessering er OLAP-kuben. Konseptet med kuben korrelerer elementene kjent som mål og dimensjoner, som beskriver de forskjellige mådenes metadata. En relasjonsdatabases snøfnugg- eller stjerneskjema-tabeller kan være kilden til metadataene. Et eksempel på en kube er å bruke en virksomhets individuelle kundefordringsbeløp som et mål, med forfallsdato som dimensjon.
OLAP bruker databaser som er designet med flere dimensjoner. Disse databasene kan være mindre enn de som trengs for datalagringsfunksjonene som ofte brukes til forretningsintelligens. Sammenlignet med andre typer analyser er det vanligvis behov for færre detaljer om transaksjoner i online analytisk prosessering. Ikke bare er OLAP-databasene ofte mindre enn datavarehus, tilgang til OLAP-databasene er ofte raskere enn tilgang til relasjonsdatabaser.
Det er forskjellige spesialiteter innen online transaksjonsbehandling. Flere av de hyppigst brukte spesialitetene inkluderer flerdimensjonal, relasjonell og hybrid. Multidimensjonal OLAP lagrer data i flerdimensjonale matriser, relasjonelle OLAP bruker relasjonsdatabaser, og hybrid OLAP bruker en kombinasjon av relasjonelle og spesialiserte tabeller.
Selv om transaksjonsbehandling på nettet er en viktig teknikk i BI, kan det være nødvendig med mer sofistikerte verktøy eller forbedringer av OLAP for organisasjoner som er interessert i prediktiv analyse og forretningsanalyse. Prediktiv analyse blir ofte brukt til å forutsi hendelser som kjøpeatferd hos kunder. Data om forretningsresultater er vanligvis målet for forretningsanalyse.