Inhalt
- Definition - Was bedeutet Online Analytical Processing (OLAP)?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt Online Analytical Processing (OLAP)
Definition - Was bedeutet Online Analytical Processing (OLAP)?
Online Analytical Processing (OLAP) ist ein übergeordnetes Konzept, das eine Kategorie von Tools beschreibt, die bei der Analyse multidimensionaler Abfragen hilfreich sind.
OLAP entstand aufgrund der enormen Komplexität und des enormen Wachstums von Geschäftsdaten in den 1970er Jahren, als das Volumen und die Art der Informationen für eine angemessene Analyse durch einfache SQL-Abfragen (Structured Query Language) zu umfangreich wurden.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt Online Analytical Processing (OLAP)
Die Datenvergleichsfähigkeit von traditionellem SQL ist begrenzt. Beispielsweise kann SQL Abfragen verwalten, z. B. eine Liste von Vertriebsmitarbeitern im Vergleich zum Verlauf des Umsatzvolumens. Bei größeren Datenmengen kann es jedoch sehr schwierig sein, nur SQL zu verwenden, und es kann schwierig sein, Daten in Informationen zu übersetzen, die die Entscheidungsfindung erleichtern. In SQL ist es schwierig, bestimmte Fragen zu beantworten, z. B. warum die Produktverkäufe in der Monatsmitte höher sind oder warum weibliche Vertriebsmitarbeiter ihre männlichen Kollegen im Sommer konsequent übertreffen.
In Anbetracht der Tatsache, dass relationale Datenbanken inhärente Einschränkungen aufweisen, haben Hersteller neue Möglichkeiten zur Darstellung komplexer Datenbeziehungen und zur Analyse von Ergebnissen entwickelt, um verborgene und zuvor unbekannte Muster und Trends zu erkennen.
Eine Fallstudie über das Potenzial von OLAP ergab sich aus der Verwendung von OLAP-Tools für Data Mining durch einen großen Einzelhändler. Dieser Einzelhändler stellte fest, dass der Kauf von Late-Night-Babyprodukten mit einem Anstieg der Late-Night-Bierkäufe korrelierte. Anfänglich schien dies ein Zufall zu sein, doch eine eingehende Kundenanalyse ergab, dass es sich bei den Late-Night-Kunden hauptsächlich um junge Väter zwischen Mitte und Ende zwanzig oder Anfang dreißig handelte - eine demografische Zahl, die auch mit dem verfügbaren Late-Night-Einkommen in Verbindung gebracht wird. Basierend auf diesen Daten begannen die Einzelhändler mit dem Cross-Merchandising von Babyprodukten und Bier, und der kombinierte Umsatz für beide Produktlinien stieg sprunghaft an.
Diese Fallstudie hat bewiesen, wie OLAP Forscher dazu befähigt, Datenbeziehungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Ereignissen und Trends zu untersuchen und aufzudecken, um so die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verbessern.