OLAP-Würfel

analytische Verarbeitung online (OLAP) ist eine Technologie, die eine schnelle und interaktive Datenanalyse von mehrdimensionalen Daten ermöglicht. OLAP-Würfel oder Hypercubes sind Anordnungen von Daten über viele Dimensionen wie Zeit, Ort und Produkt, wodurch sie einfacher Anfrage und zu analysieren sind als herkömmliche Datenbanktabellen.

Warum sind OLAP-Cubes wichtig?

Der Bedarf an OLAP-Würfeln ergibt sich aus den Herausforderungen, mit denen Datenanalysten und Datenwissenschaftler konfrontiert sind, wenn sie versuchen, analytische Abfragen auf transaktionalen Datenbanken durchzuführen. Die Beantwortung komplexer Fragen zu relationalen Daten erfordert umfangreiche Verknüpfungen, komplexe Schemaentwürfe und Voraggregation, was die Anfrage teuer, ineffizient und langsam macht. Wenn die Anfrage in einem Würfel strukturiert sind, können die Benutzer die vorberechneten Daten effizienter aufteilen und zerlegen.

Was ist der Nachteil von OLAP-Würfeln?

In den Anfängen des Data Warehousing waren OLAP-Würfel sehr beliebt, da sie viele Probleme im Zusammenhang mit relationalen Datenbanken lösten, die nicht für die analytische Verarbeitung konzipiert waren. OLAP-Würfel haben jedoch zwei Hauptmängel:

• Downtime: Die Daten im OLAP cube sind nur für die Zeit gültig, in der der Würfel befüllt wird; wenn sich die zugrunde liegenden Quelldaten ändern, kann der Würfel nicht aktualisiert werden, ohne dass eine Downtime erforderlich ist. Dies eignet sich für Anwendungen, die nur auf historische Daten angewiesen sind, ist aber für Echtzeitanalysen unzureichend.
• Unflexibilität: OLAP-Würfel müssen die gewünschten Dimensionen im Voraus anfordern, was es schwierig macht, neue Variablen im laufenden Betrieb kennenlernen .

Heute ist die Verwendung von OLAP-Würfeln weitgehend durch neue Data-Warehousing-Attribute wie spaltenförmige Datenmodelle, Sternschemata, persistente Ergebnismengen und materialisierte Ansichten verdrängt worden.

OLAP Cube

Die folgenden Funktionen definieren, was Sie mit einem OLAP cube tun können.

Schneiden von

Slicing ermöglicht es den Benutzern, eine Teilmenge des mehrdimensionalen Arrays zu analysieren, indem sie einen einzelnen Wert für eine der Dimensionen angeben. Bei einem OLAP cube mit den Dimensionen Produktkategorien und Verkäufe in den einzelnen Geschäften können Sie den Würfel beispielsweise nach einer zeitlichen Dimension, z. B. einem bestimmten Quartal, unterteilen.

Würfeln

Ähnlich wie beim Slicing kann der Nutzer auch beim Dicing eine Unterauswahl über Dimensionen hinweg analysieren, indem er Werte für mehrere Dimensionen und mehrere Kriterien angibt. Wenn Sie zum Beispiel den Gesamtumsatz eines bestimmten Produkts mit den Dimensionen Produkt, Zeit und Region betrachten, können Sie den Würfel nach einem bestimmten Quartal und einem bestimmten Produkt unterteilen.

Drill-Down

Die Aufschlüsselung eines Ergebnisses ermöglicht die Untersuchung eines Ergebnisses auf einer detaillierteren Ebene durch die Navigation in Hierarchien.

Aufrollen

Ein Roll-up aggregiert Daten auf höheren Ebenen und dient dazu, einen Gesamtüberblick zu erhalten. Ein Nutzer kann die Produktumsätze einer einzelnen Filiale betrachten und dann ein Roll-up durchführen, um auf alle Filialen zu zoomen, wodurch die Leistung der jeweiligen Filiale in den Kontext aller Filialen für einen bestimmten Zeitraum gestellt wird.

Schwenken

Die Pivotierung ermöglicht es dem Nutzer , Daten aus mehreren Perspektiven zu betrachten, indem er sie aus verschiedenen Dimensionen betrachtet.

OLAP Cube Anwendungsfälle

Einzelhandel

Filialleiter müssen wissen, welche Produkte sich gut verkaufen, um entscheiden zu können, ob sie mehr Ware bestellen oder ein Produkt ganz aus dem Sortiment nehmen müssen. Auf regionaler Ebene möchten die Benutzer den Gesamtumsatz nach Filiale anzeigen. Ihre OLAP-Würfel können Dimensionen wie Filiale, Gesamtumsatz, Zeit oder Produkt enthalten.

Logistik

Supply chain Fachleute müssen die Warenmenge kennen, die jedes Vertriebszentrum benötigt, um Lieferpläne und Lagerkapazitäten zu optimieren. Zu den Dimensionen dieses Würfels gehören die Region, der Produktabsatz, die verfügbare Menge und die verfügbare Kapazität.

Finanzen

Ein CFO in einem multinationalen Unternehmen muss die Unternehmensleistung über mehrere Dimensionen hinweg analysieren. Der Chief Financial Officer (CFO) muss in der Lage sein, bestimmte Zeitfenster auf regionaler und nationaler Ebene aufzuschlüsseln. In diesem Fall könnte das höchste Roll-up der globale Umsatz sein, der anhand einer Zeitachse betrachtet und nach Verkaufspreis und Rentabilität aufgeschlüsselt werden kann.

Vorteile von OLAP-Cubes

Im Folgenden werden die Hauptgründe für den Einsatz von OLAP-Würfeln in Unternehmen aufgeführt:

• OLAP-Würfel sind schnell, weil alle Daten voraggregiert sind.
• OLAP-Würfel sind durch einfache Operationen wie Roll-ups, Drill-downs, Pivots, Slicing und Dicing leicht zu navigieren.
• Sie sind interaktiver als tabellarische Berichte und eignen sich für einfache business intelligence .

Actian und OLAP

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