OLAP, или онлайн-аналитическая обработка, представляет собой многомерную вычислительную технологию, управляемую базой данных, предназначенную для эффективной обработки и анализа огромных объемов данных, поддерживающую расширенные аналитические операции со сложными и обширными наборами данных. Основное видение OLAP заключается в том, чтобы помочь конечным пользователям принимать более обоснованные решения, предоставляя соответствующие, точные и понятные данные в легко усваиваемом формате. В первую очередь он ориентирован на получение информации из извлеченных и преобразованных корпоративных данных для управления действиями бизнес-аналитики, такими как интеллектуальный анализ данных, отчетность, запросы, визуализация и анализ тенденций.
Созданная в 1970-х годах и сформулированная экспертом по базам данных Э. Ф. Коддом, OLAP с тех пор стала фундаментальным компонентом бизнес-анализа, хранилищ данных и систем отчетности. Поскольку объемы данных растут в геометрической прогрессии, системы OLAP обеспечивают необходимую масштабируемость, скорость и гибкость для поддержки организационного роста, оправдывая свою популярность и широкое распространение в различных отраслях.
Системы OLAP делятся на две основные категории: многомерный OLAP (MOLAP) и реляционный OLAP (ROLAP). MOLAP — это классический подтип OLAP, в котором предварительно вычисленные сводные данные хранятся в оптимизированных кубах данных. Эти кубы данных обеспечивают высокую скорость и постоянное время отклика на аналитические запросы, особенно для больших предварительно агрегированных наборов данных. С другой стороны, ROLAP использует структуру системы управления реляционными базами данных (RDBMS) с языком SQL для создания динамических аналитических запросов «на лету», что делает его более подходящим для анализа в реальном времени, но с более медленным временем отклика.
Одним из важнейших аспектов систем OLAP является их способность организовывать и моделировать многомерные данные, при этом отношения данных представляются с помощью осей в кубической структуре. Эта структура позволяет системам OLAP выполнять быстрые операции по нарезке и нарезке, детализируя различные уровни агрегации данных и предоставляя пользователям детализированную, полезную информацию.
Системы OLAP обычно используют следующие операции для извлечения полезных тенденций из данных:
- Сведение : объединение данных по одному или нескольким измерениям приводит к более высокому уровню абстракции и обобщения.
- Детализация : предоставляет функциональность, обратную сворачиванию, поскольку она дезагрегирует данные и представляет их в более подробном и гранулированном формате.
- Slice and Dice : позволяет пользователям анализировать данные с разных точек зрения, меняя местами, вырезая и поворачивая измерения в кубе данных.
- Pivot : вращает оси данных внутри куба, по существу создавая новое представление данных путем перестановки измерений.
Хорошо реализованная система OLAP может значительно повысить эффективность и производительность процессов анализа данных в организации. С ростом популярности принятия решений на основе данных компании не могут позволить себе игнорировать потенциальные преимущества технологии OLAP, и поэтому включение функций OLAP в платформы разработки программного обеспечения имеет решающее значение для обеспечения долгосрочного успеха. Ярким примером такой интеграции является no-code платформа AppMaster.
Платформа no-code AppMaster позволяет пользователям разрабатывать собственные серверные, веб-приложения и мобильные приложения с расширенными возможностями анализа данных. Благодаря включению в платформу функций OLAP пользователи получают возможность анализировать, визуализировать и понимать сложные наборы данных в создаваемых ими приложениях. Стек передовых технологий платформы, включая Go, Vue3, Kotlin и Jetpack Compose, гарантирует, что приложения, созданные AppMaster, не только производительны, надежны и масштабируемы, но и соответствуют последним отраслевым стандартам, что делает его идеальным решением для предприятия и бизнеса. Варианты использования с высокой нагрузкой.
Используя платформу AppMaster, организации могут использовать возможности технологий OLAP для создания настраиваемых, визуально привлекательных приложений для бизнеса, управляемого данными. Это улучшает понимание и производительность конечных пользователей и позволяет организациям принимать обоснованные решения на основе точной информации в режиме реального времени, предоставляемой их поддерживаемым OLAP-приложением. Кроме того, гибкость и адаптируемость платформы AppMaster гарантируют, что предприятия могут быстро выполнять итерации в соответствии со своими требованиями, не накапливая технический долг, что делает ее действительно решением 21-го века для современных организаций, управляемых данными.
