OLAP, hay Xử lý phân tích trực tuyến, là một thành phần quan trọng trong bối cảnh lập mô hình dữ liệu. Đây là một tập hợp các kỹ thuật quản lý dữ liệu linh hoạt tạo điều kiện thuận lợi cho việc trích xuất và phân tích dữ liệu đa chiều từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và hệ thống thông minh kinh doanh (BI). Các giải pháp OLAP cho phép người dùng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sáng suốt. Thuật ngữ "Xử lý phân tích trực tuyến" lần đầu tiên được đặt ra bởi bài báo của Tiến sĩ EF Cody vào năm 1993 và kể từ đó, nó đã trở thành một khía cạnh cơ bản của hệ thống phân tích và xử lý dữ liệu hiện đại.
OLAP hoạt động trên các cấu trúc dữ liệu đa chiều, còn được gọi là siêu khối hoặc khối, cho phép truy vấn và tổng hợp dữ liệu hiệu quả. Ý tưởng cơ bản đằng sau OLAP là tính toán trước dữ liệu tóm tắt, cho phép thực hiện truy vấn nhanh chóng và phân tích đặc biệt. Phương pháp tính toán trước này rất quan trọng để xử lý các tập dữ liệu lớn, trong đó việc tính toán tóm tắt theo thời gian thực có thể dẫn đến suy giảm hiệu suất và tăng thời gian phản hồi.
Có một số loại hệ thống OLAP, chẳng hạn như OLAP đa chiều (MOLAP), OLAP quan hệ (ROLAP) và OLAP lai (HOLAP). MOLAP lưu trữ dữ liệu trong mảng đa chiều, cung cấp hiệu suất truy vấn nhanh và nén dữ liệu hiệu quả. Mặt khác, ROLAP tận dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu quan hệ để lưu trữ và thao tác dữ liệu. Cách tiếp cận này mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt tốt hơn bằng cách sử dụng các công nghệ cơ sở dữ liệu hiện có. HOLAP là sự kết hợp của cả MOLAP và ROLAP, nhằm mục đích mang lại những điều tốt nhất của cả hai thế giới – hiệu suất, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.
Các hệ thống OLAP sử dụng nhiều hoạt động phân tích khác nhau để đạt được mục tiêu của chúng. Một số hoạt động OLAP phổ biến bao gồm:
- Cắt lát: Thao tác này cho phép người dùng chọn một tập hợp con dữ liệu từ một khối bằng cách chỉ định một tiêu chí, chẳng hạn như thời gian hoặc địa điểm, để tập trung vào các thứ nguyên cụ thể.
- Cắt nhỏ: Cắt nhỏ tương tự như cắt nhỏ, nhưng nó liên quan đến việc chọn một khối con từ khối dữ liệu lớn hơn, cho phép người dùng phân tích dữ liệu ở mức độ chi tiết tốt hơn.
- Truy sâu xuống/Truy sâu lên: Truy sâu xuống và truy sâu lên là các thao tác cho phép người dùng điều hướng qua các cấp độ chi tiết khác nhau trong hệ thống phân cấp dữ liệu, chuyển từ dữ liệu tổng quát hơn sang dữ liệu cụ thể hơn hoặc ngược lại.
- Xoay vòng: Xoay vòng cho phép người dùng xoay trục dữ liệu để tạo ra các góc nhìn và hiểu biết mới từ các khối dữ liệu.
- Tập hợp: Tập hợp là quá trình tổng hợp dữ liệu bằng cách di chuyển lên một cấp trong hệ thống phân cấp dữ liệu hoặc bằng cách kết hợp dữ liệu cấp thấp hơn để tạo thành một bản tóm tắt cấp cao hơn.
Trong bối cảnh nền tảng no-code mạnh mẽ của AppMaster, chức năng OLAP đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp khả năng phân tích mạnh mẽ cho khách hàng. Vì AppMaster cho phép người dùng tạo các mô hình dữ liệu và quy trình kinh doanh một cách trực quan nên việc triển khai các kỹ thuật OLAP có thể thúc đẩy các doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả và năng suất hơn. Khả năng của AppMaster dành cho các ứng dụng phụ trợ, web và di động cung cấp môi trường lý tưởng để phát triển các giải pháp phân tích tích hợp dựa trên OLAP phục vụ nhu cầu đa dạng của người dùng.
Sự hỗ trợ của AppMaster dành cho cơ sở dữ liệu tương thích với Postgresql làm cơ sở dữ liệu chính cũng giúp ích cho những khách hàng đang tìm kiếm giải pháp OLAP. Với các ứng dụng do AppMaster tạo chạy trên các khung Golang, Vue3, Kotlin và SwiftUI, doanh nghiệp có thể tận dụng khả năng mở rộng và hiệu suất của nền tảng để triển khai các hệ thống OLAP có thể phân tích khối lượng dữ liệu quan trọng mà không ảnh hưởng đến khả năng phản hồi.
Hơn nữa, bằng cách sử dụng khả năng tái tạo tự động của AppMaster với mọi thay đổi trong bản thiết kế ứng dụng, doanh nghiệp có thể loại bỏ nợ kỹ thuật và duy trì sự linh hoạt khi đối mặt với các yêu cầu phân tích ngày càng phát triển. Điều này rất cần thiết để duy trì hoạt động OLAP hiệu quả và giải quyết các thách thức liên quan đến sự phức tạp và tăng trưởng dữ liệu trong các tổ chức hiện đại.
Tóm lại, OLAP là một bộ kỹ thuật mạnh mẽ cho phép các tổ chức khai thác những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu đa chiều trong thời gian thực. Khi kết hợp với nền tảng toàn diện như AppMaster, doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của OLAP để tạo ra các giải pháp phân tích tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Bằng cách tận dụng hệ thống phát triển ứng dụng hướng trực quan, no-code của AppMaster, các tổ chức có thể hợp lý hóa quy trình phát triển lên tới 10 lần đồng thời giảm chi phí liên quan tới 3 lần. Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, việc triển khai OLAP trong AppMaster có thể hỗ trợ các doanh nghiệp đổi mới, tối ưu hóa và thành công.
