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OLAP為何被稱(chēng)作最強(qiáng)的商業(yè)智能工具?

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:龔雪|2015-11-18 13:48:23.000|閱讀 1318 次

概述:OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)是針對(duì)特定問(wèn)題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和分析。通過(guò)對(duì)信息(多維數(shù)據(jù))的多種可能形式進(jìn)行快速、穩(wěn)定的交互性存取,并允許管理決策人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入觀察。

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一、什么是OLAP

OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理) 是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多種角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶(hù)所理解的、并真實(shí)反映企業(yè)維特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取,從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。

二、OLAP的發(fā)展背景

60年代,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd提出了關(guān)系模型,促進(jìn)了聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)的發(fā)展(數(shù)據(jù)以表格的形式而非文件方式存儲(chǔ))。1993年,E.F.Codd提出了OLAP概念,認(rèn)為OLTP已不能滿(mǎn)足終端用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)分析的需要,SQL對(duì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行的簡(jiǎn)單查詢(xún)也不能滿(mǎn)足終端用戶(hù)分析的要求。用戶(hù)的決策分析需要對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行大量計(jì)算才能得到結(jié)果,而查詢(xún)的結(jié)果并不能滿(mǎn)足決策者提出的需求。因此,E.F.Codd提出了多維數(shù)據(jù)庫(kù)和多維分析的概念,即OLAP。

OLTP與OLAP對(duì)比
OLTP數(shù)據(jù)    OLAP數(shù)據(jù)   
原始數(shù)據(jù) 導(dǎo)出數(shù)據(jù)
細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性和提煉性數(shù)據(jù) 
當(dāng)前值數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù)
可更新 不可更新,但周期性刷新
 一次處理的數(shù)據(jù)量小 一次處理的數(shù)據(jù)量大
面向應(yīng)用,事務(wù)驅(qū)動(dòng)  面向分析,分析驅(qū)動(dòng)
面向操作人員,支持日常操作 面向決策人員,支持管理需要

三、OLAP基本概念

1.維:是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度,是考慮問(wèn)題時(shí)的一類(lèi)屬性,屬性集合構(gòu)成一個(gè)維(時(shí)間維、地理維等)。

2.維的層次:人們觀察數(shù)據(jù)的某個(gè)特定角度(即某個(gè)維)還可以存在細(xì)節(jié)程度不同的各個(gè)描述方面(時(shí)間維:日期、月份、季度、年)。

3.維的成員:維的一個(gè)取值。是數(shù)據(jù)項(xiàng)在某維中位置的描述。(“某年某月某日”是在時(shí)間維上位置的描述)

4.多維數(shù)組:維和變量的組合表示。一個(gè)多維數(shù)組可以表示為:(維1,維2,…,維n,變量)。(時(shí)間,地區(qū),產(chǎn)品,銷(xiāo)售額)

5.數(shù)據(jù)單元(單元格):多維數(shù)組的取值。

四、OLAP的特性

(1)快速性:用戶(hù)對(duì)OLAP的快速反應(yīng)能力有很高的要求。系統(tǒng)應(yīng)能在5秒內(nèi)對(duì)用戶(hù)的大部分分析要求做出反應(yīng)。 

(2)可分析性:OLAP系統(tǒng)應(yīng)能處理與應(yīng)用有關(guān)的任何邏輯分析和統(tǒng)計(jì)分析。

(3)多維性:多維性是OLAP的關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)必須提供對(duì)數(shù)據(jù)的多維視圖和分析,包括對(duì)層次維和多重層次維的完全支持。。

(4)信息性:不論數(shù)據(jù)量有多大,也不管數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在何處,OLAP系統(tǒng)應(yīng)能及時(shí)獲得信息,并且管理大容量信息。

五、OLAP 多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

1.超立方結(jié)構(gòu)(Hypercube) 

超立方結(jié)構(gòu)指用三維或更多的維數(shù)來(lái)描述一個(gè)對(duì)象,每個(gè)維彼此垂直。數(shù)據(jù)的測(cè)量值發(fā)生在維的交叉點(diǎn)上,數(shù)據(jù)空間的各個(gè)部分都有相同的維屬性。(收縮超立方結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)密度更大,數(shù)據(jù)的維數(shù)更少,并可加入額外的分析維)。 

2.多立方結(jié)構(gòu)(Multicube)

即將超立方結(jié)構(gòu)變?yōu)樽恿⒎浇Y(jié)構(gòu)。面向某一特定應(yīng)用對(duì)維進(jìn)行分割, 它具有很強(qiáng)的靈活性,提高了數(shù)據(jù)(特別是稀疏數(shù)據(jù))的分析效率。

六、OLAP多維數(shù)據(jù)分析

1.切片和切塊(Slice and Dice)

在多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,按二維進(jìn)行切片,按三維進(jìn)行切塊,可得到所需要的數(shù)據(jù)。如在“城市、產(chǎn)品、時(shí)間”三維立方體中進(jìn)行切塊和切片,可得到各城市、各產(chǎn)品的銷(xiāo)售情況。

2.鉆取(Drill) 

鉆取包含向下鉆取(Drill-down)和向上鉆取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作, 鉆取的深度與維所劃分的層次相對(duì)應(yīng)。 

3.旋轉(zhuǎn)(Rotate)/轉(zhuǎn)軸(Pivot)

通過(guò)旋轉(zhuǎn)可以得到不同視角的數(shù)據(jù)。

七、OLAP產(chǎn)品的分類(lèi)

目前市面上關(guān)于OLAP應(yīng)用的產(chǎn)品繁多,對(duì)真實(shí)需要的用戶(hù)來(lái)講,如何挑選適合自己的OLAP產(chǎn)品顯得目不暇接,下面給朋友們推薦幾款獲得眾多用戶(hù)好評(píng)的OLAP產(chǎn)品,首先我們來(lái)看現(xiàn)在包括未來(lái)OLAP能夠用到的領(lǐng)域有哪些:

1、市場(chǎng)和銷(xiāo)售分析(Marketing and Sales analysis)
       2、電子商務(wù)分析(Clickstream analysis)
       3、基于歷史數(shù)據(jù)的營(yíng)銷(xiāo)(Database marketing)
       4、預(yù)算(Budgeting)
       5、財(cái)務(wù)報(bào)告與整合(Financial reporting and consolidation)
       6、管理報(bào)告(Management reporting)
       7、利益率分析(Profitability analysis)
       8、質(zhì)量分析(Quality analysis)
       ;9、OLAP標(biāo)準(zhǔn)APB-1(AQT-Analytical Query Time作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo))

OLAP基于Web的應(yīng)用
靜態(tài)方法     靜態(tài)HTML報(bào)表
動(dòng)態(tài)方法     通過(guò)HTML模板及元數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)生成報(bào)表
改進(jìn)方法     使用Java或ActiveX

相關(guān)產(chǎn)品:

SharpShooter OLAP—用于多維數(shù)據(jù)分析和圖形化數(shù)據(jù)顯示

特點(diǎn):

  • 隨著SharpShooter OLAP內(nèi)嵌在應(yīng)用程序中,用戶(hù)能夠在任何時(shí)刻以任何方式查看任何數(shù)量的數(shù)據(jù),以及執(zhí)行任何類(lèi)型和質(zhì)量的交互式分析
  • SharpShooter提供了靈活的圖表定制方案和創(chuàng)建復(fù)雜的圖表結(jié)構(gòu),還有很多圖表類(lèi)型可供選擇,如餅狀圖、條形圖、堆積條形圖、樣式曲線(xiàn)等等。聯(lián)合使用組件可以非常快速的讓你的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的作品
  • OLAP組件包可以幫助您管理和分析數(shù)據(jù)

Pivot Table & Charts—用于在線(xiàn)查看、分析和管理多維數(shù)據(jù)

特點(diǎn):

  • 可快速將來(lái)自O(shè)LAP立方塊、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)或靜態(tài)CSF文件的復(fù)雜數(shù)據(jù)顯示為緊湊的概括性可視化報(bào)告,與Excel的數(shù)據(jù)透視表和圖表類(lèi)似
  • 數(shù)據(jù)透視表構(gòu)件可幫助您為Web、Flex和移動(dòng)應(yīng)用程序創(chuàng)建交互式的數(shù)據(jù)透視表和圖表報(bào)告。數(shù)據(jù)透視表構(gòu)件可在創(chuàng)建和分析報(bào)告的同時(shí),為您的顧客提供極為直觀的最終用戶(hù)體驗(yàn)
  • 用戶(hù)很容易更改報(bào)告的外觀布局,并從不同的視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審視。您不必為滿(mǎn)足最終用戶(hù)的潛在需求而預(yù)見(jiàn)到所有可能的報(bào)告情況
  • 支持多種類(lèi)型:柱狀圖、圓柱圖、直線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖、堆積圖和餅圖
  • 用戶(hù)只需一分鐘即可設(shè)定報(bào)告的布局-確定行、列或篩選區(qū)內(nèi)應(yīng)設(shè)定哪些維度

RadarCube ASP.NET & Silverlight —通過(guò)表格和圖表的方式可視化的OLAP數(shù)據(jù)

特點(diǎn):

  • 支持任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)源,如數(shù)據(jù)庫(kù),文件等。支持SQL Server Analysis Services立方體的多維數(shù)據(jù)源
  • 針對(duì)不同的類(lèi)型創(chuàng)建計(jì)算度量值(基于行-表的度量值,自定義聚合度量值以及基于其他Cube單元格的度量值)
  • OLAP圖表元素的修改,包括依賴(lài)于不同測(cè)量的取值的顏色,表單和尺寸。不相關(guān)聯(lián)的和連續(xù)的顏色修改

八、OLAP的發(fā)展與展望

由于現(xiàn)在計(jì)算機(jī)能力的大幅提升以及各種不同廠(chǎng)商的努力,OLAP已經(jīng)克服了原來(lái)很多不能實(shí)現(xiàn)的技術(shù)難點(diǎn)。由于現(xiàn)在數(shù)據(jù)爆炸似的增長(zhǎng)以及客戶(hù)新的功能需求,新的OLAP 無(wú)論在服務(wù)器端還是客戶(hù)端都出現(xiàn)了很多新的技術(shù)。如下:

面向?qū)ο蟮穆?lián)機(jī)分析處理
O3LAP(Object-Oriented OLAP)
對(duì)象關(guān)系的聯(lián)機(jī)分析處理
OROLAP (Object Relational OLAP)
分布式聯(lián)機(jī)分析處理
DOLAP (Distributed OLAP)
時(shí)態(tài)聯(lián)機(jī)分析處理
TOLAP (Temporal OLAP)

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標(biāo)簽:OLAP數(shù)據(jù)透視表數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)管理

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