В IT-системах компаний для принятия обоснованных решений часто используется комплексный анализ данных. Для взвешенного решения необходим сбор данных из различных источников, их обработка и анализ. Корпоративное хранилище данных должно быть организовано соответствующим образом, например, с использованием технологии OLAP.
Что такое OLAP?
OLAP (Online Analytical Processing) — оперативный анализ данных. Данные в IT-системах хранятся в различных, не связанных между собой источниках: базы данных, хранилища событий, файлы, быстрые хранилища и системы аналитики. Извлечение необходимой информации и её представление в удобном виде для менеджеров и аналитиков достаточно проблематично.
Системы OLAP собирают информацию из всех источников данных в одном месте. Оперативность обусловлена необходимостью быстрого получения данных для принятия решений. Например, в интернет-магазине для выбора эффективной рекламной кампании требуются оперативные данные. Задержка в построении отчета может сделать решение неактуальным. Таким образом, OLAP — это подход и программы для быстрого сбора и анализа информации.
OLAP и многомерный анализ
Работа OLAP-систем основана на многомерной модели данных. Они анализируют множество параметров, обрабатывая многомерные массивы данных, где каждый элемент связан с другими. Это позволяет строить гипотезы, выявлять причинно-следственные связи и моделировать поведение системы. Данные организованы в виде многомерных кубов. Например, для анализа продаж осями куба могут быть товары, тип покупателя, регион и частота покупки. Пользователь может получать информацию по различным измерениям (например, какие товары чаще покупают в каких регионах). Для визуализации данных используются таблицы.
Архитектура OLAP-системы
OLAP-система включает:
- Источники данных: реляционные или многомерные базы данных, хранилища данных.
- OLAP-сервер: управляет многомерными массивами данных.
- Приложения: формируют отчеты, графики и диаграммы для пользователей.
Типы OLAP-систем
Существуют три основных типа OLAP-систем:
- ROLAP (Relational OLAP): Система напрямую извлекает данные из разных источников, не храня их. Эффективна, когда данные разложены по однотипным СУБД (например, PostgreSQL).
- MOLAP (Multidimensional OLAP): Система собирает и предварительно обрабатывает данные на отдельном сервере. Более сложная, но необходима при работе с разнородными источниками данных. Наиболее эффективна для больших компаний.
- Гибридный подход: Сочетает ROLAP и MOLAP. Часть данных извлекается напрямую, часть предварительно обрабатывается.
Примеры многомерных баз данных
Многомерные OLAP-системы — это сложное программное обеспечение, работающее с различными источниками данных. Примеры многомерных баз данных для OLAP:
- Vertica: База данных со встроенными алгоритмами машинного обучения.
- Greenplum: Высокопроизводительная, надежная и масштабируемая база данных на основе PostgreSQL. Доступна в облаке.
- Hadoop: Может использоваться для быстрого прототипирования и интеграции с Greenplum для работы с большими данными (Big Data).
Применение OLAP-систем
OLAP-системы используются компаниями с большим объемом данных, требующими оперативного принятия управленческих решений. Они обеспечивают возможности для составления отчетов, сложной аналитики, прогнозирования и планирования. Примеры: агрегаторы такси, онлайн-магазины, ритейлеры.
OLAP-системы играют ключевую роль в принятии обоснованных управленческих решений на основе оперативного анализа больших объемов данных из различных источников. Выбор типа OLAP-системы зависит от специфики компании и структуры данных.