Uvod u operacije OLAP-a

OLAP znači Internetska analitička obrada. Pomaže u analizi različitih izvoda i u gledanju poslovnih podataka s različitih gledišta. Često se zahtijeva da grupirate podatke i pridružite im se. Struktura se u osnovi naziva OLAP kocka. OLAP kocka je struktura podataka koja je optimizirana za pravilnu analizu podataka. Uglavnom se sastoji od brojčanih činjenica koje se mogu nazvati dimenzijama. Skladište podataka trebalo bi izvlačiti podatke iz različitih izvora podataka i formata. Ti se podaci zatim brišu i transformiraju prema potrebama korisnika. Zatim se učitava na OLAP server gdje se vrši daljnja analiza.

Vrste operacija na OLAP-u

Postoje četiri vrste operacija OLAP koje se mogu izvesti. Sljedeća područja:

  1. Zaveži se
  2. Bušiti u dubinu
  3. Nasjeckajte i na kockice
  4. Stožer

Pogledajmo ovo jedno po jedno

1. Zamotajte

Sažetak se također može smatrati kao objedinjavanje podataka. Podijeljeni podaci objedinjuju se i zatim dalje koriste. To se može postići slijedećim metodama.

  • Smanjenje dimenzija.
  • Korištenjem hijerarhije koncepta gdje se sustav grupiranja stvari temelji na određenom redoslijedu ili razini.

Primjer

Za dani skup podataka, tehnika roll-up dimenzija može se koristiti. Korištenjem koncepta hijerarhije smanjuje se dimenzija. To se postiže kombiniranjem podataka preko bilo koje osi. Gornji primjer ima medalje iz četiri grada. Od ova dva grada su iz Azije, a ostala dva su iz Europe. Ako se ovdje mora provesti operacija skupljanja, to se može učiniti kombiniranjem azijskih kompanija i kombiniranjem europskih tvrtki.

Izlaz:

To znači detaljnije podatke na manje detaljne podatke.

2. Drill down

Izbušivanje podataka nije ništa drugo nego daljnje razbijanje podataka na manje dijelove. Ova se dimenzija također može primijeniti na kocku podataka. Ovdje se dimenzija proširuje. Proširenje ovdje nije ništa drugo nego dodavanje novih dimenzija trenutnim podacima. Ako postoje podaci, to znači da se trenutne dimenzije mogu proširiti. To širenje može se odvijati duž bilo koje osi kocke podataka.

Postupak se može obaviti

  • Spuštanje očekivane hijerarhije tijekom fragmentacije.
  • Povećanje dimenzije postojećih skupova podataka.

Razmotrimo sljedeći primjer gdje postoje četiri države C1, C2, C3 i C4. Stanovništvo ove četiri zemlje po četvrtini odvojeno je od površine te zemlje. Da bismo se riješili, možemo vidjeti da postoje dvije države iz Azije (C1 i C2), a ostale dvije su iz Europe (C3 i C4). Ako se izvrši detaljna obrada podataka, to se može učiniti proširivanjem područja poput zemalja, gradova, okruga itd. Ovako je moguće fragmentirati i dostići područje svake zemlje, grada, okruga, pa čak i najmanjeg selo.

3. Posolite i na kockice

Za izvršavanje operacije rezanja potrebno je izdvojiti podatke iz jedne kocke. Ovaj ekstrakt koristi se za formiranje nove kocke. Ako postoji više podataka od jedne dimenzije, također se mogu izdvojiti. To se može učiniti iz iste kocke podataka, što može rezultirati različitim kockama od jedne velike kocke. Nastavljajući s istim primjerom iz četiri zemlje C1, C2, C3 i C4 gdje su C1 i C2 iz Azije, a C3 i C4 iz Europe. Nastavljajući s tim, operacija kockice stvara potkorak odabirom dvije ili više dimenzija iz sadašnje kocke. Uzmite u obzir da postoje četiri tvrtke C1, C2, C3 i C4, gdje su C1 i C2 iz Azije, a C3 i C4 iz Europe. Ako odaberete dva parametra iz različitih dimenzija, operacija kocke može se lako izvesti. To mogu biti stanovništvo, područje ili zemljopisni položaj. Jedina razlika ovdje je što odaberete dvije ili više dimenzija koje će rezultirati stvaranjem tog potkuba.

4. Zaokret

Zakretanje orijentacije kocke podataka kako bi se provjerile ostale poglede koje podaci mogu imati jest ono što se radi kad se kaže da se izvodi operacija okretanja. Da biste pogledali podatke iz druge perspektive, on ih rotira. Omogućit će zamjensku prezentaciju podataka. Nakon što se potkuba dobije nakon operacije rezanja, tada joj se Pivot pogled daje novi prikaz. Uzmimo da postoje četiri tvrtke C1, C2, C3 i C4, gdje su C1 i C2 iz Azije, a C3 i C4 iz Europe. Zakretanjem jedne dimenzije kocke podataka lako možemo izvesti okretnu operaciju. Recimo, možete promijeniti područje zemlje sa osi X u osi Y i naseljenosti po kvadratnom kilometru od osi Y do osi X, pružajući mu drugačiji pogled.

Ove četiri operacije pomažu u bržem izvođenju upita.

Zaključak

Srce bilo kojeg OLAP sustava su numeričke činjenice koje se nazivaju mjerama. Te se mjere mogu dalje podijeliti u dimenzije. Mjere se zatim postavljaju na sjecišta koja tvore vektorski prostor. OLAP kocka je matrično sučelje koje će vam pomoći u obavljanju projekcijskih operacija poput združivanja. Metapodaci kocke stvaraju zvjezdanu shemu ili shemu snježne pahulje koja se zatim koristi u relacijskoj bazi podataka.

Mjere su zatim podijeljene na činjenice i dimenzije na kojima se stvaraju nove tablice i odvijaju se različite operacije poput čišćenja i transformacije podataka. OLAP klijenti uključuju programe poput Excela, web aplikacija, nadzorne ploče itd. Optimizirani podaci pomažu u određivanju različitih obrazaca i trendova u bilo kojem poslu. OLAP pomaže u postizanju ovog cilja i olakšava analizu.

To će vam pomoći u gledanju poslovanja s različitih gledišta. Različite tvrtke koriste OLAP kocku. Analitičke operacije na taj način olakšavaju analizu podataka i predviđanje obrazaca lako i točno.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za rad u OLAP-u. Ovdje ćemo raspravljati o uvodu i četiri vrste operacija na OLAP-u. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Što je OLAP?
  2. Alat DevOps
  3. SAS alternative
  4. Što je ETL testiranje?

Kategorija:

Veliki podaci