Cloud OLAP in Data Warehouses

Entscheidungen innerhalb einer Organisation können auf drei Arten getroffen werden. Eine Möglichkeit beruht auf der Erfahrung desjenigen, der die Entscheidung trifft. Der zweite Weg basiert auf Analysen. Der dritte Weg basiert auf einer Kombination aus beidem, d. h. auf fundierter Erfahrung und Analytik. Auf der Grundlage von Erfahrung oder Fachwissen in einem Bereich können wir oft sehr gut informierteinformierte Entscheidungen treffen und die gewünschten Ergebnisse erzielen. Um unser Fachwissen zu erweitern, können wir Metriken verwenden, die auf faktischen Daten basieren. Die Daten können Informationen offenbaren, die in unserer Expertenmeinung nicht enthalten waren. Natürlich ist der Einsatz von Expertenmeinungen und Analysen der beste Ansatz, um Probleme zu lösen oder strategisch für das Unternehmen zu denken. Die Verwendung von Data Warehouses ist eine Möglichkeit, Analysen zu sammeln, um die Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens zu verbessern.

Einsatz von Cloud OLAP in Data Warehouses

Die analytische Verarbeitung online in Data Warehouses ermöglicht die schnelle Berechnung analytischer Geschäftsinformationen anhand von Metriken für die Modellierung, Planung oder Vorhersage. OLAP ist die Grundlage der Analytik, die viele Geschäftsanwendungen für die Berichterstattung, Simulationsmodelle, die Umwandlung von Informationen in Wissen sowie das Trend- und Leistungsmanagement unterstützt.

Die in einem Data Warehouse enthaltenen Daten werden häufig für OLAP verwendet. OLAP-Lösungen erweitern ein Data Warehouse um aggregierte Daten und geschäftliche Berechnungen.

OLAP vs. OLTP

Die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) ist darauf ausgelegt, Transaktionen zu verarbeiten, indem Daten organisiert und so schnell wie möglich in eine Datenbank geschrieben werden. OLAP hingegen konzentriert sich darauf, Daten so schnell wie möglich zu lesen, um Geschäftsanalysen durchzuführen. OLTP-Daten werden für Berechnungen an das OLAP-Data-Warehouse gesendet, um die Echtzeit-Online-Nutzer der OLTP-Datenbank, die oft in die Tausende gehen, nicht zu beeinträchtigen.

OLAP arbeitet mit großen Datenmengen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind. Diese Daten werden nicht in Echtzeit verarbeitet, sondern so synchronisiert, dass sie für die zu treffende Entscheidung so relevant wie möglich sind. Techniken wie data mining und big data Analytics werden eingesetzt, um aus allen im Data Warehouse gespeicherten Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Die eigentliche Verarbeitung von OLAP-Daten ist sehr leistungsintensiv. Ein Nutzer würde beim Zugriff auf Echtzeitdaten eine Verschlechterung der Reaktionszeit der Anwendung feststellen. Wann sollte man OLAP einsetzen - wenn man Entscheidungshilfen für die Analyse des Unternehmens benötigt. Data Warehouses werden in der Regel von Hunderten von Personen gleichzeitig genutzt.

Was ist ein OLAP Cube in Data Warehouses?

Ein OLAP cube ist eine Datenstruktur im Data Warehouse, die zur Verbesserung der Leistung der Datenanalyse optimiert ist. Ein OLAP cube wird manchmal auch als Hyperwürfel bezeichnet. OLAP-Würfel enthalten multidimensionale Daten und Informationen aus verschiedenen, nicht miteinander verbundenen Quellen zur logischen und geordneten Analyse. Der Würfel kann verschiedene Datentypen aus multiple data quellen enthalten, die transformiert worden sind. Anschließend werden analytische Operationen an den Daten durchgeführt, um Beziehungen zu den anderen erfassten Daten herzustellen, einschließlich des "Zerschneidens und Zerteilens" der Daten nach bestimmten Kriterien, um zusätzliche Perspektiven zur Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen.

Eine der Herausforderungen bei OLAP besteht darin, dass für die Implementierung und Verwaltung der Technologie komplexe Schemata verwendet werden müssen. Das Management und die Verwaltung des Würfels sind sehr zeitaufwendig, bieten dem Unternehmen jedoch einen hervorragenden Nutzen.

Anwendungsfälle von OLAP in einem Data Warehouse

Wie OLAP eingesetzt werden kann, hängt von der Kreativität und dem Fachwissen des Nutzer ab. Mit all den Daten und Informationen, die im Data Warehouse zur Verfügung stehen, einschließlich der Manipulation und Ansicht der Daten aus vielen verschiedenen Perspektiven, kann OLAP zu einer entscheidenden Fähigkeit werden, die das Unternehmen benötigt. OLAP in einem Data Warehouse kann dabei helfen:

• Planung.
• Budgetierung.
• Berichterstattung.
• Verschiedene Analysen.
• "Was wäre wenn"-Fragen stellen.
• Geschäftsmodellierung.
• Erstellen von Datenbeziehungen, die nicht vorhanden waren.

OLAP wird eingesetzt, um die Verwendung von Daten auf jede Art und Weise zu unterstützen, die Experten für die Entscheidung, die für das Unternehmen getroffen werden muss, für geeignet halten. Viele Geschäftsanwendungen können die Vorteile von Funktionen nutzen, einschließlich verschiedener Rollen im Unternehmen, die Daten und Informationen aus einzigartigen Perspektiven betrachten, um eine dynamische Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Actian kann OLAP-Anwendern helfen, die den BI-Lebenszyklus vereinfachen wollen. Die Actian Vector Analytics Datenbank bietet mit ihrer bahnbrechenden Technologie, überlegenen Performance und datenbankinternen analytischen Funktionen eine echte Alternative zu OLAP Cubes.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.