Что собой представляет технология обработки данных OLAP

OLAP, или аналитическая обработка онлайн, представляет собой мощный инструмент для анализа данных, который играет ключевую роль в современной аналитике и управлении данными. Эта технология позволяет организациям проводить глубокий анализ больших объемов данных, выявлять тенденции, прогнозировать результаты и принимать обоснованные стратегические решения на основе данных.

OLAP представляет собой подход к обработке данных, ориентированный на решение сложных аналитических задач. В отличие от традиционных реляционных баз данных, которые ориентированы на транзакционные операции, OLAP ориентирован на анализ данных и предоставляет возможность пользователю проводить глубокий анализ, исследовать данные с разных ракурсов и получать ценные инсайты для принятия решений.

Сергей Заякин

Старший аналитик Optimacros

Бизнес все больше осознает важность финансовой аналитики, планирования и прогнозирования. Использование OLAP упрощает этот процесс — технология позволяет автоматизировать многие операции и оперировать большими объемами данных.

В отсутствие OLAP-систем финансовый анализ в компаниях часто выстраивается следующим образом:

• Все необходимые данные о проведенных операциях собираются в информационных системах.
• Чтобы получить и обработать собранную информацию, нередко приходится привлекать IT-специалистов, которые подключаются к базам данных, пишут запросы, выгружают данные и готовят отчеты.
• При этом значительная часть собранных данных, скорее всего, не будет использована для принятия решений.

Что такое OLAP и зачем нужны такие системы

OLAP, или онлайн-аналитическая обработка, представляет собой программную технологию, призванную анализировать бизнес-данные из различных углов зрения. Она помогает организациям объединять данные из различных источников, таких как веб-сайты, приложения и внутренние системы, для последующего их группирования и категоризации. Такой подход позволяет получить практическую информацию, необходимую для стратегического планирования и принятия решений.

Например, розничные компании могут хранить данные о продуктах (цвет, размер, стоимость) и данные о покупках клиентов (название товара, общая стоимость заказа) в разных системах. OLAP помогает объединить эти данные и ответить на вопросы, например, какие цвета товаров популярны, или как местоположение продукта влияет на его продажи.

Важность OLAP заключается в его способности обрабатывать растущий объем данных и извлекать из них ценную информацию.

OLAP предоставляет несколько преимуществ:

1. Принятие обоснованных решений. OLAP позволяет быстро и точно анализировать данные, что помогает предприятиям принимать обоснованные решения в быстро меняющейся экономической среде. В отличие от анализа данных напрямую из реляционных баз данных, OLAP предварительно рассчитывает и интегрирует данные, что ускоряет процесс создания отчетов.
2. Поддержка пользователей без технического образования. OLAP упрощает сложный анализ данных для нетехнических пользователей бизнеса. Это позволяет пользователям создавать сложные аналитические расчеты и отчеты, не требуя специальных знаний в работе с базами данных.
3. Интегрированное представление данных. OLAP предоставляет единую платформу для различных бизнес-подразделений, таких как маркетинг, финансы и производство. Это позволяет руководителям и принимающим решения видеть общую картину и эффективно решать проблемы. Также возможен анализ «что если», который демонстрирует влияние решений одного подразделения на другие области бизнеса.

OLAP и многомерный анализ данных

OLAP, или онлайн-аналитическая обработка, представляет собой технологию обработки данных, которая позволяет анализировать информацию с различных углов зрения. Она играет важную роль в бизнесе, позволяя пользователям проводить сложный анализ многомерных данных и создавать отчеты и прогнозы на основе этих данных.

Одной из ключевых функциональностей OLAP является многомерный анализ. Этот подход позволяет пользователям анализировать данные по различным измерениям и атрибутам, создавая многомерные модели данных. Например, в контексте продаж и маркетинга компании могут анализировать данные о продажах по географическим областям, категориям товаров, временным периодам и каналам продаж. Такой подход позволяет выявить ключевые тенденции и зависимости между различными аспектами данных, что в свою очередь помогает компаниям принимать обоснованные стратегические решения.

Сергей Заякин

Старший аналитик Optimacros

OLAP-системы незаменимы для формирования отчетов по бюджету и анализа денежных потоков. В то же время они дают возможность работать с данными, разделенными по отдельным статьям, структурным подразделениям, контрагентам, центрам формирования прибыли или затрат.

Использование OLAP позволяет пользователям оперативно получать требуемую информацию, не прибегая к помощи IT-специалистов, и свободно ими управлять — консолидировать, детализировать, получать срезы по заданным параметрам, анализировать по нескольким измерениям и визуализировать результаты

В различных отраслях бизнеса многомерный анализ и технологии OLAP находят широкое применение. Например, в области продаж и маркетинга, они помогают выявлять наиболее прибыльные сегменты рынка и оптимизировать стратегии продаж и маркетинга. В логистике и производстве, OLAP используется для оптимизации управления запасами, повышения эффективности производственных процессов и снижения издержек. А в сфере телекоммуникаций, многомерный анализ помогает мониторить качество предоставляемых услуг, анализировать потребительское поведение и предсказывать спрос на услуги.

Таким образом, OLAP и многомерный анализ данных представляют собой мощные инструменты для анализа и управления большими объемами информации в различных областях бизнеса. Их использование позволяет компаниям принимать обоснованные стратегические решения и повышать эффективность своей деятельности.

Из чего состоит OLAP-система

OLAP-системы состоят из нескольких ключевых компонентов, каждый из которых выполняет свою функцию в процессе обработки и анализа данных.

Хранилище

Этот компонент представляет собой централизованное хранилище данных, где информация из различных источников собирается, интегрируется и хранится в структурированном формате. Целью хранилища данных является создание единого и надежного источника данных для анализа. Данные в хранилище обычно организованы по конкретным тематическим областям или сущностям, что облегчает их последующий анализ.

Многомерные хранилища

Многомерные хранилища являются базами данных, специально спроектированными для хранения данных в многомерной структуре. Они представляют собой кубы данных, где каждое измерение (например, время, продукт, местоположение) представлено как отдельная ось, а значения агрегированы в ячейках куба. Основные характеристики многомерных хранилищ:

• Многомерная структура данных. Данные организованы в виде куба или гиперкуба, что позволяет проводить анализ с различных углов зрения и исследовать взаимосвязи между различными измерениями.
• Предварительный расчет. Агрегаты и суммарные значения вычисляются заранее и хранятся в многомерном хранилище, что обеспечивает быстрый доступ к данным при выполнении аналитических запросов.
• Поддержка OLAP-операций. Позволяют проводить множество операций OLAP, таких как срезы (slice), дробление (dice), свертка (roll-up) и др.

Реляционные хранилища

Реляционные хранилища данных представляют собой базы данных, организованные в соответствии с реляционной моделью данных. В реляционных хранилищах факты и измерения хранятся в виде таблиц, а данные организованы в столбцы и строки. Основные характеристики реляционных хранилищ:

• Структура таблиц. Данные хранятся в виде таблиц, где каждая строка представляет отдельную запись, а каждый столбец — отдельное поле или атрибут.
• Прямой доступ к данным. Данные доступны напрямую через запросы SQL, что обеспечивает гибкость и широкие возможности анализа.
• Расширяемость. Реляционные хранилища могут обрабатывать большие объемы данных и поддерживать сложные структуры для хранения информации.

Гибридные решения

Гибридные решения представляют собой комбинацию многомерных и реляционных хранилищ данных, с целью объединить преимущества обоих подходов. Они обычно используют реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для хранения агрегатов. Основные характеристики гибридных решений:

• Оптимальное использование ресурсов. Базовые данные хранятся в реляционных таблицах, что обеспечивает гибкость и эффективное использование хранилища данных, в то время как агрегаты хранятся в многомерных структурах для быстрого доступа.
• Комбинация функциональности. Гибридные решения позволяют проводить сложные аналитические операции с использованием многомерных функций и операций, а также выполнять запросы к базовым данным через SQL.
• Поддержка широкого спектра аналитических задач. Гибридные решения могут быть эффективным выбором для компаний, требующих гибкости и производительности при анализе данных.

ETL-инструменты (extract, transform, load)

Этот компонент отвечает за процесс извлечения данных из различных источников (Extract), их трансформацию в нужный формат или структуру (Transform) и загрузку в хранилище данных (Load). ETL-процесс играет ключевую роль в обеспечении качества данных и их соответствия требованиям аналитики.

Сервер

Этот компонент обеспечивает доступ к данным и выполнение аналитических запросов. Сервер OLAP обычно поддерживает многомерные модели данных и предоставляет механизмы для быстрого анализа данных с различных углов зрения. Он также отвечает за обработку запросов пользователей и предоставление результатов анализа в удобной форме.

Аналитические инструменты

Аналитические инструменты играют важную роль в обеспечении взаимодействия между пользователями и хранилищем данных. Они предоставляют интерфейс для пользователей, позволяя им создавать запросы, анализировать данные и получать нужную информацию из хранилища данных.

Аналитические инструменты обычно обладают функциональностью визуализации данных, что делает информацию более понятной и доступной для анализа.

Примеры таких аналитических инструментов включают в себя:

1. Oracle Essbase. Это мощный инструмент для анализа многомерных данных, разработанный компанией Oracle. Он позволяет пользователям создавать многомерные кубы данных и проводить анализ с различных углов зрения, а также предоставляет возможности для моделирования и прогнозирования.
2. Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS). SSAS является частью платформы Microsoft SQL Server и предоставляет возможности для анализа и моделирования данных. Он поддерживает создание многомерных кубов данных и выполнение множества аналитических операций, включая расчеты, фильтрацию и агрегацию данных.
3. ClickHouse от «Яндекса». ClickHouse — это открытая колоночная система управления базами данных для аналитики, разработанная «Яндексом». Она обладает высокой производительностью и масштабируемостью, что делает ее подходящей для обработки больших объемов данных и выполнения аналитических запросов в реальном времени.

Требования к OLAP-системам

OLAP-системы, предназначенные для анализа данных, должны соответствовать определенным требованиям, чтобы быть эффективными инструментами для работы аналитиков.

Эти требования можно разделить на несколько ключевых аспектов:

• Быстродействие и интерактивность. OLAP-системы должны обеспечивать быстрый доступ к данным и оперативную работу с ними, что важно для оперативного анализа в быстро меняющейся бизнес-среде.
• Гибкость и простота использования. Пользователям должно быть легко формулировать запросы и анализировать данные без необходимости использования сложных инструментов, а системы должны быть способны адаптироваться к различным бизнес-логикам и потребностям пользователей.
• Многопользовательский доступ и разграничение прав. OLAP-системы должны обеспечивать возможность одновременного доступа нескольких пользователей к данным с интегрированным разграничением прав доступа для каждого пользователя.
• Многомерное представление данных. OLAP-системы должны представлять данные в виде многомерного куба, что обеспечивает более глубокий анализ и позволяет исследовать взаимосвязи между различными аспектами данных.
• Быстрый анализ и доступ к информации. OLAP-системы должны обеспечивать моментальный доступ к релевантной информации и быстрый анализ данных, чтобы не замедлять процесс принятия решений аналитиками.

Что такое моделирование данных в OLAP?

Моделирование данных в OLAP — это процесс создания структурированного визуального представления всей информационной системы или ее части с целью лучшего понимания данных и взаимосвязей между ними. Это позволяет разработчикам и аналитикам увидеть типы данных, способы их организации, а также логические и физические связи между ними. Моделирование данных включает в себя определение структур данных, форматов хранения, атрибутов и отношений между ними на основе бизнес-требований и стандартов.

Схема «звезда»

Схема «звезда» — это тип структуры хранения данных в OLAP, где центральное место занимает таблица фактов, окруженная несколькими таблицами измерений. В этой схеме таблица фактов содержит ключи для каждой из таблиц измерений, что облегчает анализ и быстрый доступ к данным. Ключевой особенностью схемы «звезда» является простота и понятность структуры, что делает ее популярным выбором для хранения данных в хранилищах OLAP.

Основной компонент схемы «звезда» — это таблица фактов, которая содержит фактические данные, такие как продажи или транзакции, и связана с различными измерениями, представленными в таблицах измерений. Эти измерения могут включать в себя информацию о продуктах, клиентах, времени и других ключевых аспектах анализа данных.

Схема «звезда» обеспечивает простоту и эффективность при анализе данных, поскольку запросы могут быть легко выполнены с использованием простых операций объединения и агрегации данных. Такая структура идеально подходит для OLAP-систем, где требуется быстрый и гибкий анализ больших объемов данных.

Схема «снежинка»

Схема «снежинка» — это расширение схемы «звезда», предназначенное для более глубокого и гибкого анализа данных. В этой схеме таблицы измерений нормализуются, что позволяет разбить данные на более мелкие и детализированные уровни. Название «снежинка» происходит от визуального сходства ER-диаграммы этой структуры с формой снежинки.

Основное различие между схемой «звезда» и «снежинкой» заключается в структуре данных и количестве связей. В схеме «снежинка» таблицы измерений нормализуются, что приводит к созданию дополнительных таблиц измерений и разделению данных на более мелкие уровни. Это делает схему более гибкой и масштабируемой, но может усложнить запросы и замедлить процесс анализа данных из-за большего количества соединений.

Схема «снежинка» позволяет более гибко организовывать данные и строить более детализированные отчеты, что делает ее предпочтительным выбором для комплексных аналитических задач. Однако, ее более сложная структура требует внимательного проектирования и управления для оптимальной производительности.

Что такое операции OLAP?

Операции OLAP (Online Analytical Processing) представляют собой основные аналитические действия, выполняемые с использованием куба многомерной онлайн-аналитической обработки (MOLAP). Эти операции позволяют бизнес-аналитикам проводить анализ данных для получения ценной информации о бизнес-процессах и тенденциях.

Сводный вид

Операция сводного вида в OLAP представляет собой суммирование данных по определенным атрибутам, что приводит к отображению менее подробных данных. Например, можно анализировать продажи товаров по различным регионам, а затем сведенные данные показывают общие продажи по странам или континентам.

Детализация

Операция детализации в OLAP противоположна сводному виду. В этом случае бизнес-аналитики перемещаются вниз по иерархии данных, чтобы получить более подробную информацию. Например, можно переключиться от анализа продаж по годам к анализу по месяцам для получения более точного представления о динамике продаж.

Система слайсов

Система слайсов используется инженерами по обработке данных для создания двумерного представления данных из многомерного куба OLAP. Например, используя эту операцию, можно создать таблицу, отображающую продажи продуктов по городам за определенный период времени.

Система кубов

Инженеры по обработке данных используют систему кубов для создания более компактного куба из большого куба OLAP. Это позволяет определить необходимые измерения и построить куб меньшего размера для более эффективного анализа данных.

Разворот

Операция разворота включает поворот куба OLAP вдоль одного из его измерений для получения альтернативного представления данных. Например, после разворота куба ось, отображающая продукты, может быть заменена на ось, отображающую местоположение, что позволяет получить другой взгляд на данные.

Преимущества OLAP

Преимущества технологии OLAP довольно значительны и охватывают широкий спектр возможностей для аналитики и управления данными:

1. Прямой доступ к данным. Одним из ключевых преимуществ OLAP является возможность прямого доступа к данным без необходимости их фильтрации или преобразования. Пользователи могут легко извлекать и просматривать любые данные, которые хранятся в базе, что упрощает их аналитический процесс.
2. Все данные в одном месте. OLAP позволяет собрать все данные в единую платформу, обеспечивая централизованное хранение и поддержку всех аналитических процессов предприятия. Это снижает риск потери данных и упрощает их управление и обработку.
3. Неизменность данных. Благодаря предварительной обработке и хранению данных в специализированных архивах, OLAP обеспечивает неизменность данных, что ускоряет их анализ и повышает надежность результатов.
4. Универсальность. OLAP-системы отличаются гибкостью, позволяя конечным пользователям извлекать произвольные данные, формировать отчеты и выполнять различные аналитические операции. Это делает их универсальным инструментом для решения различных задач анализа данных.
5. Быстрая детализация итоговых данных. Благодаря иерархической многомерной структуре хранения данных, OLAP оперативно предоставляет результаты анализа с нужной степенью детализации, что позволяет пользователям быстро получать необходимую информацию.
6. Высокая скорость формирования отчетов. Поскольку данные предварительно рассчитаны, формирование отчетов происходит очень быстро, поскольку пользователь должен лишь дождаться вывода результатов в нужном формате, без необходимости повторного вычисления.
7. Возможность выявления скрытых зависимостей. Многомерность данных в OLAP позволяет выявлять скрытые зависимости между различными производственными процессами и факторами, что делает систему ценным инструментом для анализа и прогнозирования.

Как можно реализовать OLAP на практике: виды таких систем

На практике реализация OLAP-систем может быть выполнена различными способами, в зависимости от структуры и характера данных, а также от требований пользователей. Есть несколько типов таких систем.

Relational OLAP (ROLAP)

Этот подход основан на использовании отношений между таблицами и базами данных. В простейшем случае, когда все данные хранятся в однотипных реляционных базах данных, ROLAP может быть реализован как система, которая напрямую обращается к данным без их предварительной подготовки. Например, если все подразделения компании используют одну реляционную СУБД, такую как PostgreSQL, ROLAP может быть легко реализован.

Этот тип системы не требует предварительной подготовки данных и обеспечивает возможность анализа в режиме реального времени.

Multidimensional OLAP (MOLAP)

Для компаний с разнородными источниками данных, таких как корпоративные базы данных различных типов, требуется более сложный подход. MOLAP включает этап предварительной подготовки данных на отдельном сервере, где данные собираются из разных источников и сводятся вместе. Это позволяет организовать данные в многомерные структуры, что делает их более эффективными для аналитической обработки и поддерживает различные запросы пользователей.

Hybrid OLAP (HOLAP)

В некоторых крупных компаниях данные могут быть доступны как через запросы в базы данных, так и через предварительно подготовленные многомерные структуры. HOLAP комбинирует эти два подхода, позволяя использовать как прямой доступ к данным из реляционных баз данных, так и предварительно подготовленные данные, полученные с помощью MOLAP. Это позволяет эффективно работать с различными источниками данных в компании.

Кто пользуется OLAP-системами

OLAP-системы востребованы у всех, кто имеет дело с большими объемами данных и нуждается в оперативном принятии управленческих решений. Эти системы предоставляют широкие возможности для составления отчетов, проведения сложного анализа, прогнозирования и планирования.

Например, агрегаторы такси часто сталкиваются с быстрыми изменениями в состоянии клиентов и водителей. В этой индустрии даже небольшая задержка в получении данных может иметь критическое значение, поэтому оперативное отслеживание и анализ информации являются необходимостью.

То же самое относится и к крупным онлайн-магазинам и ритейлерам. Здесь важно оперативно знать о наличии товаров на складе и текущих показателях выручки, поскольку даже небольшие изменения в этих данных в течение короткого времени могут оказать значительное влияние на бизнес.

Чем отличаются технологии OLAP и OLTP

OLAP и OLTP — две основные технологии обработки данных с разными целями и характеристиками. OLAP направлен на анализ объединенных данных, в то время как OLTP ориентирован на обработку транзакций базы данных.

Можно выделить следующие различия:

• В системах OLAP используются многомерные модели данных, где данные могут быть просмотрены под разными углами, хранятся в формате куба, а каждая ячейка куба представляет значение или меру пересечения измерений. В отличие от них, системы OLTP являются одномерными и используют реляционные базы данных для организации данных в таблицы, где каждая строка представляет инстанс сущности, а каждый столбец — атрибут.
• Архитектура данных OLAP отдает приоритет операциям чтения, позволяя быстро и эффективно выполнять сложные запросы к большим объемам данных. С другой стороны, архитектура OLTP уделяет приоритет операциям записи данных, что позволяет обновлять высокочастотные транзакционные данные без ущерба для их целостности.
• OLAP может иметь длительное время обработки в зависимости от объема анализируемых данных, а обновление базы данных происходит пакетами с разной частотой. В то время как OLTP имеет миллисекундные времена отклика и работает в реальном времени, обновляя данные по мере необходимости.
• Системы OLAP служат централизованным хранилищем данных и извлекают информацию из нескольких источников, в то время как требования к хранению данных OLTP меньше и используются для управления транзакциями в реальном времени.
• OLAP применяется для анализа тенденций, прогнозирования поведения клиентов, в то время как OLTP используется для обработки платежей, заказов и управления данными клиентов в реальном времени.

В общем, OLAP и OLTP представляют разные подходы к обработке данных, каждый из которых имеет свои преимущества и области применения, в зависимости от конкретных потребностей бизнеса.

Выводы

Выводы о технологии OLAP подтверждают её важность и эффективность в области аналитики данных. Во-первых, OLAP предоставляет организациям возможность проводить глубокий анализ данных и выявлять скрытые закономерности, что позволяет принимать обоснованные стратегические решения. Это особенно важно в современном конкурентном бизнес-окружении, где доступ к качественной аналитике может стать ключевым конкурентным преимуществом.

Во-вторых, OLAP обеспечивает высокую производительность и гибкость в обработке данных, позволяя быстро адаптироваться к изменяющимся потребностям и запросам пользователей. Это делает технологию OLAP идеальным инструментом как для крупных корпораций, так и для небольших предприятий, стремящихся оптимизировать свои аналитические процессы.

Наконец, OLAP способствует повышению эффективности управления данными, обеспечивая доступ к ценным информационным ресурсам и помогая выявлять новые возможности для бизнеса. Эта технология продолжает развиваться и совершенствоваться, что подчеркивает её важность и актуальность в современном мире данных и аналитики.