OLAP ، أو المعالجة التحليلية عبر الإنترنت ، هي تقنية حوسبة متعددة الأبعاد تعتمد على قواعد البيانات ومصممة لمعالجة كميات هائلة من البيانات وتحليلها بكفاءة ، ودعم العمليات التحليلية المتقدمة على مجموعات البيانات المعقدة والشاملة. تتمثل الرؤية الأساسية لـ OLAP في مساعدة المستخدمين النهائيين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل من خلال تقديم بيانات وثيقة الصلة ودقيقة ومفهومة بتنسيق سهل الفهم. يركز بشكل أساسي على إنشاء رؤى من بيانات المؤسسة المستخرجة والمحولة لدفع أنشطة ذكاء الأعمال ، مثل استخراج البيانات وإعداد التقارير والاستعلام والتصور وتحليل الاتجاهات.
نشأ OLAP في السبعينيات وصاغه خبير قواعد البيانات EF Codd ، وأصبح منذ ذلك الحين مكونًا أساسيًا لتحليل الأعمال وتخزين البيانات وأنظمة إعداد التقارير. مع زيادة أحجام البيانات بشكل كبير ، توفر أنظمة OLAP قابلية التوسع والسرعة والمرونة اللازمة لدعم النمو التنظيمي ، مما يبرر شعبيتها واعتمادها على نطاق واسع في مختلف الصناعات.
يتم تمييز أنظمة OLAP إلى فئتين أساسيتين: OLAP متعدد الأبعاد (MOLAP) و OLAP العلائقي (ROLAP). MOLAP هو النوع الفرعي OLAP الكلاسيكي ، الذي يخزن البيانات المحسوبة مسبقًا والملخصة في مكعبات بيانات محسّنة. توفر مكعبات البيانات هذه أوقات استجابة عالية السرعة ومتسقة للاستعلامات التحليلية ، لا سيما لمجموعات البيانات الكبيرة المجمعة مسبقًا. من ناحية أخرى ، تستخدم ROLAP بنية نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) مع لغة SQL لإنشاء استعلامات تحليلية سريعة الحركة ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للتحليل في الوقت الفعلي ولكنها تخضع لأوقات استجابة أبطأ.
يتمثل أحد الجوانب المهمة لأنظمة OLAP في قدرتها على تنظيم ونمذجة البيانات متعددة الأبعاد ، حيث يتم تمثيل علاقات البيانات من خلال محاور في بنية تشبه المكعب. يسمح هذا الهيكل لأنظمة OLAP بأداء عمليات الشرائح والنرد السريعة ، والتنقل لأعلى أو لأسفل من خلال مستويات تجميع البيانات المختلفة وتزويد المستخدمين برؤى دقيقة وقابلة للتنفيذ.
تستخدم أنظمة OLAP عادةً العمليات التالية لاستخراج الاتجاهات الثاقبة من البيانات:
- العرض الإجمالي : يؤدي تجميع البيانات عبر بُعد واحد أو أكثر إلى مستوى أعلى من التجريد والتلخيص.
- التنقل لأسفل : يوفر وظيفة عكسية للتجميع ، حيث يقوم بفك تجميع البيانات وتقديمها بتنسيق أكثر تفصيلاً وتفصيلاً.
- Slice and Dice : يسمح للمستخدمين بتحليل البيانات من وجهات نظر مختلفة عن طريق تبديل الأبعاد وتقطيعها وتمحورها داخل مكعب البيانات.
- Pivot : يقوم بتدوير محاور البيانات داخل المكعب ، مما يؤدي بشكل أساسي إلى إنشاء طريقة عرض بيانات جديدة عن طريق إعادة ترتيب الأبعاد.
يمكن لنظام OLAP الذي تم تنفيذه جيدًا أن يعزز بشكل كبير كفاءة وإنتاجية عمليات تحليل بيانات المؤسسة. مع الأهمية المتزايدة لعملية صنع القرار التي تعتمد على البيانات ، لا تستطيع الشركات تجاهل الفوائد المحتملة لتقنية OLAP ، وعلى هذا النحو ، يعد دمج وظائف OLAP في منصات تطوير البرامج أمرًا بالغ الأهمية لضمان النجاح على المدى الطويل. وخير مثال على هذا التكامل هو منصة AppMaster بدون كود .
يتيح النظام الأساسي AppMaster no-code للمستخدمين تطوير تطبيقات الويب والجوال والخلفية المخصصة مع إمكانات تحليلية للبيانات المحسّنة. من خلال دمج وظائف OLAP في النظام الأساسي ، يستفيد المستخدمون من القدرة على تحليل مجموعات البيانات المعقدة وتصورها وفهمها داخل التطبيقات التي يقومون بإنشائها. تضمن مجموعة التكنولوجيا المتقدمة للمنصة ، بما في ذلك Go و Vue3 و Kotlin و Jetpack Compose ، أن التطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster ليست فقط عالية الأداء وموثوقة وقابلة للتطوير ولكنها أيضًا تلتزم بأحدث معايير الصناعة ، مما يجعلها حلاً مثاليًا للمؤسسات والشركات. حالات الاستخدام عالية الحمل.
من خلال استخدام النظام الأساسي AppMaster ، يمكن للمؤسسات تسخير قوة تقنيات OLAP لإنشاء تطبيقات مخصصة وجذابة بصريًا للشركات التي تعتمد على البيانات. يعمل هذا على تحسين فهم المستخدم النهائي وإنتاجيته ويسمح للمؤسسات باتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على رؤى دقيقة في الوقت الفعلي يوفرها تطبيق OLAP المدعوم. علاوة على ذلك ، تضمن المرونة والقدرة على التكيف لمنصة AppMaster أن تتمكن الشركات من تكرار متطلباتها بسرعة دون تراكم الديون التقنية ، مما يجعلها حلاً حقيقيًا للقرن الحادي والعشرين للمنظمات الحديثة التي تعتمد على البيانات.
