Sadržaj
- Definicija - Što znači internetska analitička obrada (OLAP)?
- Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da migrirate i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.
- Tehopedia objašnjava internetsku analitičku obradu (OLAP)
Definicija - Što znači internetska analitička obrada (OLAP)?
Internetska analitička obrada (OLAP) koncept je na visokoj razini koji opisuje kategoriju alata koji pomažu u analizi višedimenzionalnih upita.
OLAP je nastao zbog ogromne složenosti i čistog rasta povezanog s poslovnim podacima tijekom 1970-ih, jer su količina i vrsta informacija postali preteški za adekvatnu analizu putem jednostavnih upita strukturiranog jezika upita (SQL).
Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da migrirate i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.
Tehopedia objašnjava internetsku analitičku obradu (OLAP)
Tradicionalna SQL-ova sposobnost uspoređivanja podataka je ograničena. Na primjer, SQL može upravljati upitima, kao što je popis prodajnih agenata, u odnosu na povijest prodaje. Međutim, s većim količinama podataka može biti neodoljivo samo korištenje SQL-a i naporno je za prevođenje podataka u informacije koje lako olakšavaju donošenje odluka. Teško je odgovoriti na određena pitanja u SQL-u, primjerice zašto je prodaja proizvoda viša sredinom mjeseca ili zašto ženske prodajne agentice tijekom ljeta dosljedno prodaju svoje muške kolege.
Uviđajući da relacijske baze podataka imaju svojstvena ograničenja, proizvođači su stvorili nove načine za predstavljanje složenih odnosa podataka i analizu rezultata kako bi se otkrili skriveni i prethodno nepoznati obrasci i trendovi.
Studija slučaja o potencijalu OLAP-a izrasla je iz upotrebe OLAP-ovih alata za iskopavanje podataka od strane velikog trgovca. Ovaj prodavač primjetio je da kasno u noćne kupnje proizvoda za bebe kopira sa povećanom kupnjom piva u kasnim noćnim satima. U početku se to činilo kao slučajnost, ali dublja analiza kupaca otkrila je da su kupci kasne noći uglavnom bili mladi očevi u svojim sredinama do kasnim dvadesetim ili ranim tridesetima - što je demografski također povezano s raspoloživim dohotkom kasne noći. Na temelju tih podataka, trgovci su započeli s križanjem trgovačke robe za bebe i piva, a kombinirana prodaja za obje linije proizvoda skočila je naglo.
Ova studija slučaja dokazala je kako OLAP omogućuje istraživačima da istraže i otkriju podatkovne veze između naizgled nepovezanih događaja i trendova, poboljšavajući na taj način poslovno odlučivanje.