پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) چیست؟

تا کنون تمرکز ما بر روی مبانی هوش تجاری بود.  هوش تجاری داده های مهم شرکت را شناسایی می کند و به جمع آوری آن ها می پردازد. این داده ها شامل اطلاعات معاملاتی ERP ،CRM و یا سایر سیستم های عملیاتی هستند. هوش تجاری این داده ها را با ابزارهای پرس و جو و گرازش دهی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کند؛ سپس، گزارش های را تهیه می کند که به مدیران و تصمیم گیران آن شرکت کمک می کند تا تصمیمات درست، ارزشمند و به موقع اتخاذ کنند. (تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری)

تولید گزارش های یکپارچه، دید مدیران را نسبت به نحوه ی تعامل همه ی بخش ها بهبود می بخشد و احتمال آشکار شدن بینش های ارزشمند را افزایش می دهد.

پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) چیست؟

سال ها پیش، برخی از برنامه نویسان با هوش و مهندسان پایگاه داده متوجه شدند که می توانند با مفهوم سازی متفاوت، اطلاعات بیشتری را از داده های مربوط به تراکنش های شرکت دریافت کنند. این جا بود که مفهوم “پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) چیست؟” مطرح شد. آیا چیزی در موارد پردازش تحلیلی آنلاین می دانید. در این نوشتار قصد داریم شما را با این مفهوم آشنا کنیم.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) چیست؟

ابزارهای پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) صرفاً داده های شما را جمع آوری و خلاصه نمی کنند، آن ها به سیستم هوش تجاری این توانایی را می دهند که به شیوه ای متفاوت و جدید به داده ها نگاه کنند. می توانید ابزارهای نرم افزاری نوآورانه جدید را به سیستم هوش تجاری اضافه کنید.

پردازش تحلیلی بر خط (OLAP)، نوعی سیستم پردازش تحلیلی آنلاین است که برای شما این امکان را فراهم می کند تا  شما بتوانید اطلاعات را به طور همزمان از چندین سیستم داده استخراج کنید و سپس تجزیه و تحلیل کنید. این روش محاسباتی به شما این امکان را می دهد تا داده های مورد نیاز خود را به راحتی از دیدگاه های مختلف مورد بررسی قرار دهید.

سیستم پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)، از هوش تجاری برای تحلیل روند، پیش بینی فروش، تهیه ی گزارش مالی و … استفاده می کند.

عملکرد برنامه پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) چگونه است؟

برنامه ی OLAP نرم افزاری است که به کاربران اجازه می دهد تا داده های تجاری را پیمایش، بازیابی و ارائه کنند. ابزار های پردازش تحلیلی آنلاین، به جای گرفتن داده ها از یک سیستم رابطه ای، نوشتن پرس و جو های پیچیده در هوش تجاری برای بازیابی آن و سپس وارد کردن دستی آن ها در قالب گزارشی برای تجزیه و تحلیل، مرحله ی میانی را حذف می کنند و داده ها را برای گزارش آماده می کنند.

در واقع پردازش تحلیلی آنلاین، شامل بررسی و شناخت روش های جمع آوری و ارائه ی اطلاعات به صورت کاربر پسند است تا فرآیند تصمیم گیری را برای کاربران تسریع بخشد. شما می توانید با این سیستم به راحتی و با روشی کاملاً جدید به داده ها نگاه کنید.

تحلیل چند بعدی

همانطور که گفتیم، محیط داده و گزارش دهی OLAP  ، به دلیل نحوه ی مفهوم سازی و ذخیره ی داده ها، با  یک محیط پایگاه داده ی سنتی کاملاً متفاوت است. در یک سیستم پردازش تحلیلی آنلاین، با داده ها به صورت ابعادی کار می کنند . در واقع، با داده های چند بعدی سر وکار دارند.

شاید برخی از شما بعد از شنیدن کلمه ی چند بعدی، نگران شوید. شاید تصورتان بر این باشد که باید هندسه، نظریه ی نسبیت انیشتین و یا پیوستار فضا- زمان را درک کنید. نگران نباشید؛ یک بعد چیزی نیست جز راهی برای طبقه بندی داده ها!

نرم افزار پردازش تحلیلی داده ها برای کار با داده های عددی طراحی شده است. به همین دلیل بیشتر نمونه هایی که مشاهده می کنید مربوط به حسابداری، امور مالی و یا سایر موضوعات پیچیده و سنگین محاسباتی است.

در ادامه در مورد انواع داده ها صحبت می کنیم.

انواع داده ها

داده های تک بعدی

جدولی را در ذهنتان به گونه ای تصور کنید که عنوان آن ” داده های فروش” با محور عمودی ” منطقه” باشد، در این صورت شما می توانید از طریق پردازش تحلیلی آنلاین، فوراً از داده ها نتیجه گیری کنید.

اگرچه  در جدول داده ها در دو بعد افقی و عمودی نمایش داده می شوند، اما پردازش تحلیلی آنلاین، این داده ها را به صورت یک بعدی در نظر می گیرد. در واقع OLAP به داده های فروش از منظر یا بعد خاصی نگاه می کند.

داده های دو بعدی

با نگاه به گزارش هایی که آمار فروش سالانه را بر اساس منطقه و محصول نشان می دهند، می توانیم رقم کل فروش را به دست بیاوریم. علاوه بر این می توانیم تشخیص دهیم که کدام یک از این ابعاد قدرت و ضعف فروش را نشان می دهند.

شما با داده های دو بعدی می توانید، ابعاد را به عنوان نوعی سیستم مختصات در نظر بگیرید. ذخیره سازی دو بعدی داده ها می تواند داده ها را به راحتی در جداول مدیریت کند.

برای مدیریت بهتر داده های فروش و  داده های منطقه ای، بهتر است یک جدول دو بعدی تهیه کنید. می توانید ارقام منطقه ای را به صورت فصلی دسته بندی و ترسیم کنید و ارقام فروش منطقه ای را بر اساس نوع محصول دسته بندی و ترسیم کنید. اما این کار لزوماً ما را به هدف اصلی نمی رساند.

داده های سه بعدی

برای یک تحلیل گر یا یک مدیر، دیدن داده های مربوط به منطقه، فصل و محصول در یک جدول و به طور همزمان می تواند بسیار ارزشمند باشد. اما از آن جایی که جداول همه ی اطلاعات را در دو بعد دسته بندی و ارائه می کنند، باید جدول را به گونه ای طراحی کنید که بتوان پیچیدگی ها را مدیریت کرد.

داده های چند بعدی (فراتر از سه بعد)

هیچ محدودیتی برای تعداد ابعادی که می توانید برای توصیف داده های خود استفاده کنید، وجود ندارد. همه چیز به اطلاعات سیستم های عملیاتی و معاملاتی شما  و همچنین به میزان درخواست شما برای دقت داده ها بستگی دارد. به عنوان مثال ممکن است مدیریت ارتباط با مشتری(CRM) شرکت شما ،داده هایی در مورد نمایندگان فروش خاص نیز داشته باشد. و یا این که سیستم حسابداری بعد زمان را به ماه ها، هفته ها و سال ها تقسیم کند.

ممکن است محدودیت هایی برای نرم افزاری که از آن استفاده می کنید وجود داشته باشد و ذخیره سازی یا دستکاری داده های چند بعدی به منابع زیادی نیاز داشته باشد. بنابراین، باید مطمئن شوید که برنامه ی OLAP با مدل داده های شما مطابقت داشته باشد.

معماری پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

سیستم های پردازش تحلیلی آنلاین، داده ها را به همان روشی که افراد هنگام ایجاد گزارش ها انجام می دهند، مدیریت می کنند. به همین دلیل، این سیستم با سایر اشکال مفهوم سازی داده ها متفاوت است. سیستم معماری پردازش تحلیلی آنلاین شامل دو دسته نرم افزار مجزا است:

• مکعب OLAP که داده های چند بعدی را در خود جای می دهد.
• ابزارهای دسترسی OLAP که به کاربران این امکان را می دهند، اطلاعات را در فرم های مناسب برای تجزیه و تحلیل بسازند.

مکعب OLAP چیست؟

مکعب های OLAP ، با ارائه ی پرس و جو های مفید جایگزین خوبی  برای خلاصه سازی جدول ها هستند. در واقع، محاسبات پیچیده درون این مکعب ها قرار می گیرند و کیفیت تحلیل داده ها بهبود می یابد. ارائه ی اطلاعات مورد نیاز به کاربران وظیفه ی اصلی این مکعب است و اطلاعات مفیدی را نگه داری می کند.

می توان گفت ساختار مکعب ها در مکعب OLAP برای بهینه سازی گزارشات و تحلیل ها شکل گرفته است. در سیستم پردازش تحلیلی آنلاین، یک مکعب چند بعدی، صدها برابر یک پایگاه داده گنجایش دارد.

سوالات کاربران در روزهای مختلف غیرقابل پیش بینی است. مثلا شاید لازم باشد فروش یک فصل را با همان فصل در سال گذشته مقایسه کرد. برای این کار مکعب های پردازش تحلیلی آنلاین (مکعب OLAP) به شما این امکان را می دهند که خلاصه جدول ها را در اختیار داشته باشید.

ابزارهای دسترسی به OLAP

ابزارهای دسترسی OLAP محیط هایی هستند که به کاربران اجازه می دهند، داده های موجود در مکعب را طوری تغییر دهند که در نهایت هوش تجاری معناداری ایجاد کنند. هدف ابزارهای دسترسی پردازش تحلیلی آنلاین، این است که اطلاعات زیادی را در اختیار کاربران قرار دهند و به آن ها این امکان را  بدهند که بدون از دست دادن زمینه ی کاری خود، بینش های تجاری سودمند را به دست بیاورند. این ابزارها باید دارای ویژگی های زیر باشند:

• آسان: علاوه بر توانایی این ابزارها برای پیمایش سریع و شهودی داده های پیچیده، سهولت کار با آن ها نیز مهم است.
• زیبا: این ابزارها با دارا بودن نمودارها و گزارش های مفید، زیبایی خاصی خواهند داشت.
• هوشمند: کاربران باید بتوانند ابزار دسترسی OLAP را با انواع وظایف مناسب تنظیم کنند. این بدان معناست که این ابزارها باید قابلیت جست و جوی هوشمند و تجزیه و تحلیل قوی را داشته باشند.

پردازش تحلیلی آنلاین چه کاری می تواند انجام دهد؟

 شما می توانید اقدامات خاصی را با داده ها در یک سیستم OLAP انجام دهید که در محیط های دیگر قادر به انجام آن ها نیستید:

• تثبیت: به عنوان مثال، دفاتر فروش را می توان در مناطق جمع کرد، و مناطق را به بخش های پیچیده ای که داده های مرتبط را به هم متصل می کنند، تقسیم کرد.
• حفاری داده ها: شما با برنامه های پردازش تحلیلی آنلاین، دیگر مجبور نیستید هزاران گزارش مختلف در حوزه های کسب و کار را مرور کنید. پردازش تحلیلی آنلاین این امکان را به شما می دهد که از طریق داده ها به روش طبیعی و شهودی کار کنید. گاهی ممکن است در یک زمینه ی خاص نیاز به اطلاعات بیشتری داشته باشید. پردازش تحلیلی آنلاین به شما کمک می کند تا مستقیماً به اطلاعات مورد نیاز خود دست یابید.
• محاسبه: از آن جایی که تمرکز پردازش تحلیلی آنلاین بر روی مقادیر زیادی از داده های خام عددی است، به کاربران کمک می کند به راحتی داده های عددی را بررسی کنند.

 چهار معیار بزرگ هوش تجاری از منظر OLAP

 چهار معیار بزرگ هوش تجاری از منظر OLAP : در نوشتارهای قبلی در مورد بینش هایی که از هوش تجاری به دست می آیند، صحبت کردیم. شما به بینش هایی نیاز دارید که به موقع، دقیق، با ارزش و قابل اجرا باشند. حال می خواهیم بررسی کنیم این معیارها از منظر پردازش تحلیلی آنلاین چگونه به نظر می رسند.

• به موقع: در یک سیستم مدرن پردازش تحلیلی آنلاین، دستکاری داده ها و تولید داده های تجاری و ارائه ی مرتبط آن ها به روش بصری و هوشمند، در مقایسه با پایگاه داده ها بسیار سریع تر صورت می گیرد.
• دقیق: شما در پردازش تحلیلی آنلاین می توانید به سرعت به داده های مورد نظر خود دست یابید. به عنوان مثال، شما می توانید در یک گزارش OLAP که به صورت فصلی نمایش داده می شود، اطلاعات ماهانه، هفتگی و روزانه را بررسی کنید و از آن ها برای پیشبرد اهداف خود به بهترین نحو استفاده کنید.
• ارزشمند: با استفاده از پردازش تحلیلی آنلاین، می توانید فرآیند دستکاری و تجزیه و تحلیل پیشرفته ی داده ها را بر روی هر داده ای که در شرکت خود ذخیره کرده اید، انجام دهید. بنابراین، به سرعت می توانید از داده هایی با ارزش کمتر به سمت داده های با ارزش حرکت کنید. با آسان تر شدن فرآیند دستیابی به داده های ارزشمند، احتمالاً بینش های ارزشندی نیز به دست خواهید آورد.

• قابل اجرا بودن: سیستم پردازش تحلیلی آنلاین به شما کمک می کند تجزیه و تحلیل خوبی از داده ها داشته باشید. علاوه بر این، امکان ترسیم روندهای دقیق و نظارت بر فعالیت ها را فراهم می کند. بنابراین، تحلیل گران می توانند برای استفاده از یک موقعیت خوب یا جلوگیری از یک مشکل به موقع و فوری اقدام کنند.

انواع سیستم های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)

در ادامه به بررسی چند مورد از انواع سیستم های پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)  می پردازیم.

پردازش تحلیلی آنلاین چند بعدی(MOLAP)

پردازش تحلیلی آنلاین چند بعدی(MOLAP) : در واقع، این سیستم فرم کلاسیک از OLAP است. این سیستم، داده ها را در یک پایگاه داده ای ذخیره نمی کند، بلکه آن ها را در یک محیط چند بعدی ذخیره می کند و بازیابی اطلاعات را تسریع می بخشد. بنابراین، این سیستم داده ها را در قالب یک مکعب ذخیره می کند و آن ها را پردازش می کند.

 پردازش تحلیلی آنلاین رابطه ای (ROLAP)

 پردازش تحلیلی آنلاین رابطه ای (ROLAP) : این سیستم به طور مستقیم با پایگاه داده های رابطه ای، سر و کار دارد. اطلاعات پایه و جداول چند بعدی به صورت جدول های رابطه ای ذخیره می شوند و جدول های جدیدی برای نگه داری داده های جمع آوری شده، ایجاد می شوند. با این روش می توان داده هایی که به روش سنتی OLAP جمع آوری شده اند را دستکاری و پردازش کرد.

 پردازش تحلیلی آنلاین ترکیبی (HOLAP)

پردازش تحلیلی آنلاین ترکیبی (HOLAP) : پردازش تحلیلی آنلاین ترکیبی، همانطور که از اسمش معلوم است ترکیبی از  MOLAP و ROLAP است.  در این سیستم اطلاعات جمع آوری شده توسط MOLAP با همه ی جزئیات به صورت ROLAP ذخیره می شوند. بدین صورت، می توانید از هر دو سیستم استفاده کنید.

 جمع بندی پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) چیست؟ ، انواع OLAP

 جمع بندی پردازش تحلیلی آنلاین OLAP (Online Analytical Processing) چیست؟ ، انواع OLAP: پردازش تحلیلی آنلاین، به شما این امکان را می دهد که اطلاعات را به طور همزمان از چندین سیستم پایگاه داده دریافت کنید و آن ها را تجزیه و تحلیل کنید. این روش به شما این امکان را می دهد تا داده های چند بعدی را به راحتی مورد بررسی قرار دهید.