Зміст
- Визначення - Що означає Інтернет-аналітична обробка (OLAP)?
- Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
- Техопедія пояснює Інтернет-аналітичну обробку (OLAP)
Визначення - Що означає Інтернет-аналітична обробка (OLAP)?
Інтернет-аналітична обробка (OLAP) - це концепція високого рівня, яка описує категорію інструментів, які допомагають в аналізі багатовимірних запитів.
OLAP з'явився через величезну складність та повний ріст, пов'язаний з бізнес-даними протягом 1970-х, оскільки обсяг та тип інформації стали надто важкими для адекватного аналізу за допомогою простих структурованих запитів мови запитів (SQL).
Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
Техопедія пояснює Інтернет-аналітичну обробку (OLAP)
Традиційні можливості порівняння даних SQL обмежені. Наприклад, SQL може керувати запитами, такими як список агентів з продажу, порівняно з історіями обсягу продажів. Однак при більшому обсязі даних може бути просто просто використовувати SQL і важко перекладати дані в інформацію, що легко полегшує прийняття рішень. Важко відповісти на певні запитання в SQL, наприклад, чому продажі продукції є більш високими в середині місяця, або чому жінки-агенти з продажу постійно продають своїх колег чоловіків протягом літа.
Визнаючи, що реляційним базам даних властиві обмеження, виробники створили нові способи представлення складних зв’язків даних та аналізу результатів для виявлення прихованих і раніше невідомих закономірностей та тенденцій.
Тематичне дослідження потенціалу OLAP виросло внаслідок використання одним із великих інструментів роздрібної торгівлі інструментів OLAP для пошуку даних. Цей ритейлер зауважив, що покупки дитячих товарів пізньої ночі співвідносились із збільшенням кількості пива пізньої ночі. Спочатку це здавалося збігом обставин, але більш глибокий аналіз клієнтів виявив, що пізньою ніччю клієнтами були переважно молоді батьки їх середини до кінця двадцятих чи початку тридцятих років - демографічний характер, пов'язаний також з наявним доходом пізньої ночі. Виходячи з цих даних, роздрібні торговці розпочали крос-мерчандайзинг дитячих товарів та пива, і комбіновані продажі для обох товарних ліній збільшилися.
Це тематичне дослідження показало, як OLAP надає дослідникам можливість розкрити та розкрити зв’язки даних між, здавалося б, непов'язаними подіями та тенденціями, тим самим покращуючи прийняття бізнес-рішень.