OLAP veya Çevrimiçi Analitik İşleme, karmaşık ve kapsamlı veri kümeleri üzerinde gelişmiş analitik işlemleri destekleyen, büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek için tasarlanmış çok boyutlu, veritabanı güdümlü bir bilgi işlem teknolojisidir. OLAP'ın temel vizyonu, ilgili, doğru ve anlaşılır verileri kolayca sindirilebilir bir biçimde sunarak son kullanıcıların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmaktır. Öncelikle, veri madenciliği, raporlama, sorgulama, görselleştirme ve trend analizi gibi iş zekası faaliyetlerini yönlendirmek için çıkarılan ve dönüştürülen kurumsal verilerden içgörüler oluşturmaya odaklanır.
1970'lerde ortaya çıkan ve veritabanı uzmanı EF Codd tarafından formüle edilen OLAP, o zamandan beri iş analizi, veri ambarı ve raporlama sistemlerinin temel bir bileşeni haline geldi. Veri hacimleri katlanarak arttıkça, OLAP sistemleri kurumsal büyümeyi desteklemek için gerekli ölçeklenebilirliği, hızı ve esnekliği sağlayarak popülerliğini ve çeşitli sektörlerde yaygın olarak benimsenmesini haklı çıkarır.
OLAP sistemleri iki ana kategoriye ayrılır: Çok Boyutlu OLAP (MOLAP) ve İlişkisel OLAP (ROLAP). MOLAP, optimize edilmiş veri küplerinde önceden hesaplanmış, özetlenmiş verileri depolayan klasik OLAP alt türüdür. Bu veri küpleri, özellikle büyük, önceden toplanmış veri kümeleri için analitik sorgular için yüksek hızlı ve tutarlı yanıt süreleri sağlar. Öte yandan ROLAP, anında, dinamik analitik sorgular oluşturmak için SQL diliyle ilişkisel bir veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) yapısı kullanır, bu da onu gerçek zamanlı analiz için daha uygun hale getirir, ancak daha yavaş yanıt sürelerine tabidir.
OLAP sistemlerinin önemli bir yönü, veri ilişkilerinin küp benzeri bir yapıdaki eksenler aracılığıyla temsil edildiği çok boyutlu verileri organize etme ve modelleme yetenekleridir. Bu yapı, OLAP sistemlerinin hızlı dilimleme ve zar işlemleri gerçekleştirmesine, çeşitli veri toplama düzeylerinde ayrıntılı incelemeler yapmasına ve kullanıcılara ayrıntılı, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamasına olanak tanır.
OLAP sistemleri, verilerden anlayışlı eğilimler çıkarmak için tipik olarak aşağıdaki işlemleri kullanır:
- Toplama : Verilerin bir veya daha fazla boyutta toplanması, daha yüksek bir soyutlama ve özetleme düzeyi sağlar.
- Detaya inme : Verileri ayrıştırıp daha ayrıntılı ve parçalı bir biçimde sunduğundan, özetlemenin tersine işlevsellik sağlar.
- Slice and Dice : Kullanıcıların, veri küpü içindeki boyutları değiştirerek, keserek ve döndürerek verileri farklı açılardan analiz etmelerini sağlar.
- Pivot : Küp içindeki veri eksenlerini döndürür, esas olarak boyutları yeniden düzenleyerek yeni bir veri görünümü oluşturur.
İyi uygulanmış bir OLAP sistemi, bir kuruluşun veri analizi süreçlerinin etkinliğini ve üretkenliğini büyük ölçüde artırabilir. Veriye dayalı karar vermenin artan önemiyle birlikte, işletmeler OLAP teknolojisinin potansiyel faydalarını göz ardı edemezler ve bu nedenle, OLAP işlevselliğini yazılım geliştirme platformlarına dahil etmek, uzun vadeli başarı sağlamak için çok önemlidir. Bu entegrasyonun en iyi örneği, AppMaster kodsuz platformudur.
AppMaster no-code platform, kullanıcıların gelişmiş veri analizi yetenekleriyle özel arka uç, web ve mobil uygulamalar geliştirmelerini sağlar. Kullanıcılar, OLAP işlevselliğini platforma dahil ederek, oluşturdukları uygulamalarda karmaşık veri kümelerini analiz etme, görselleştirme ve anlama becerisinden yararlanır. Go, Vue3, Kotlin ve Jetpack Compose dahil olmak üzere platformun gelişmiş teknoloji yığını, AppMaster tarafından oluşturulan uygulamaların yalnızca performanslı, güvenilir ve ölçeklenebilir olmasını değil, aynı zamanda en son endüstri standartlarına uymasını sağlayarak onu kuruluş ve şirketler için ideal bir çözüm haline getirir. yüksek yüklü kullanım durumları.
Kuruluşlar, AppMaster platformunu kullanarak, veri odaklı işletmeler için özel, görsel olarak çekici uygulamalar oluşturmak için OLAP teknolojilerinin gücünden yararlanabilir. Bu, son kullanıcı anlayışını ve üretkenliğini artırır ve kuruluşların OLAP destekli uygulamaları tarafından sağlanan doğru, gerçek zamanlı içgörülere dayalı olarak bilgiye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Ayrıca, AppMaster platformunun çevikliği ve uyarlanabilirliği, işletmelerin teknik borç tahakkuk ettirmeden gereksinimlerini hızla yineleyebilmelerini sağlayarak, onu modern veri odaklı kuruluşlar için gerçek bir 21. yüzyıl çözümü haline getirir.
