OLAP veya Çevrimiçi Analitik İşleme, veri modelleme bağlamında hayati bir bileşendir. Veritabanları, veri ambarları ve iş zekası (BI) sistemleri gibi çeşitli kaynaklardan çok boyutlu verilerin çıkarılmasını ve analizini kolaylaştıran çok yönlü bir veri yönetimi teknikleri setidir. OLAP çözümleri, kullanıcıların verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmelerine olanak tanıyarak bilinçli, veriye dayalı kararlar almalarına olanak tanır. "Çevrimiçi Analitik İşleme" terimi ilk olarak Dr. EF Cody'nin 1993 yılındaki makalesinde ortaya atıldı ve o zamandan beri modern veri işleme ve analitik sistemlerin temel bir yönü haline geldi.
OLAP, hiperküpler veya küpler olarak da bilinen, verimli veri sorgulama ve toplamayı mümkün kılan çok boyutlu veri yapıları üzerinde çalışır. OLAP'ın arkasındaki temel fikir, özetlenmiş verileri önceden hesaplamak, böylece hızlı sorgu yürütmeye ve anlık analize olanak sağlamaktır. Bu ön hesaplama yaklaşımı, gerçek zamanlı özet hesaplamalarının performansın düşmesine ve yanıt sürelerinin artmasına neden olabileceği büyük veri kümelerinin işlenmesi için kritik öneme sahiptir.
Çok Boyutlu OLAP (MOLAP), İlişkisel OLAP (ROLAP) ve Hibrit OLAP (HOLAP) gibi çeşitli OLAP sistemi türleri vardır. MOLAP, verileri çok boyutlu dizilerde depolayarak hızlı sorgu performansı ve verimli veri sıkıştırma sağlar. Öte yandan ROLAP, verileri depolamak ve işlemek için ilişkisel veritabanlarının gücünden yararlanır. Bu yaklaşım, mevcut veritabanı teknolojilerini kullanarak daha iyi ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar. HOLAP, MOLAP ve ROLAP'ın birleşimidir ve her iki dünyanın da en iyisini (performans, ölçeklenebilirlik ve esneklik) sunmayı amaçlamaktadır.
OLAP sistemleri hedeflerine ulaşmak için çeşitli analitik işlemler kullanır. Yaygın OLAP işlemlerinden bazıları şunlardır:
- Dilimleme: Bu işlem, kullanıcıların belirli boyutlara odaklanmak için zaman veya konum gibi bir kriter belirleyerek bir küpten bir veri alt kümesi seçmesine olanak tanır.
- Parçalama: Dilimleme, dilimlemeye benzer, ancak daha büyük veri küpünden bir alt küp seçmeyi içerir ve kullanıcıların verileri daha ince bir ayrıntı düzeyinde analiz etmesine olanak tanır.
- Detaya inme/Detaydan çıkma: Detaya inme ve detaya inme, kullanıcıların bir veri hiyerarşisi içinde daha genel verilerden daha özel verilere veya tam tersi yönde farklı ayrıntı düzeyleri arasında gezinmesine olanak tanıyan işlemlerdir.
- Döndürme: Döndürme, kullanıcıların veri küplerinden yeni perspektifler ve içgörüler oluşturmak için veri eksenlerini döndürmesine olanak tanır.
- Toplama: Toplama, veri hiyerarşisinde bir seviye yukarıya çıkarak veya daha yüksek seviyeli bir özet oluşturmak için daha düşük seviyeli verileri birleştirerek verileri toplama işlemidir.
AppMaster güçlü no-code platformu bağlamında OLAP işlevselliği, müşterilere güçlü analitik yetenekler sunmada çok önemli bir rol oynar. AppMaster kullanıcıların görsel olarak veri modelleri ve iş süreçleri oluşturmasına olanak sağladığından, OLAP tekniklerinin uygulanması, işletmelerin veriye dayalı kararları daha etkili ve verimli bir şekilde almasına yardımcı olabilir. AppMaster arka uç, web ve mobil uygulamalara yönelik yetenekleri, farklı kullanıcı ihtiyaçlarını karşılayan entegre OLAP tabanlı analitik çözümler geliştirmek için ideal bir ortam sağlar.
AppMaster birincil veritabanı olarak Postgresql uyumlu veritabanlarını desteklemesi, onu OLAP çözümleri arayan müşteriler için de kolaylaştırmaktadır. Golang, Vue3, Kotlin ve SwiftUI çerçevelerinde çalışan AppMaster tarafından oluşturulan uygulamalarla işletmeler, yanıt verme hızından ödün vermeden önemli veri hacimlerini analiz edebilen OLAP sistemlerini dağıtmak için platformun ölçeklenebilirliğinden ve performansından yararlanabilir.
Üstelik, uygulama planlarındaki her değişiklikte AppMaster otomatik yenilenme yeteneklerini kullanarak işletmeler teknik borçları ortadan kaldırabilir ve gelişen analitik gereksinimler karşısında çevik kalabilirler. Bu, verimli OLAP operasyonlarını sürdürmek ve modern kuruluşlarda veri büyümesi ve karmaşıklığıyla ilgili zorlukların üstesinden gelmek için gereklidir.
Sonuç olarak OLAP, kuruluşların gerçek zamanlı olarak çok boyutlu verilerden içgörüler elde etmesini sağlayan güçlü bir teknikler dizisidir. İşletmeler, AppMaster gibi kapsamlı bir platformla birleştirildiğinde, kendi özel ihtiyaçlarına uygun özel analitik çözümler oluşturmak için OLAP'ın gücünden yararlanabilirler. Kuruluşlar, AppMaster no-code, görsel odaklı uygulama geliştirme sisteminden yararlanarak geliştirme sürecini 10 kata kadar kolaylaştırabilir ve ilgili maliyetleri 3 kata kadar azaltabilir. Günümüzün veri odaklı dünyasında, OLAP'ın AppMaster uygulanması, işletmelerin yenilik yapma, optimize etme ve başarılı olmalarını sağlayabilir.
