В ногу со временем: введение в многомерный анализ и OLAP-технологии20.11.2023 11:45

В любой компании важно принимать корректные и целесообразные управленческие решения, а для этого необходимо обладать нужной информацией. Поэтому требуется собрать данные из всех информационных систем, привести их к общему виду и после этого проводить анализ. Для этих целей используют хранилища данных.

Что же такое хранилища данных?

Это место, где хранятся все данные организации, представляющие аналитическую ценность. Происходит интеграция из всех информационных систем для поддержания целостности и актуальности информации. У хранилища данных и обычной базой данных есть отличия. В базе данных хранится информация для повседневного пользования сотрудниками организации, в то время как данные, хранящиеся в хранилище данных, несут аналитическую ценность для принятия управленческих решений. Также есть отличия в обновлении информации. В базу данных постоянно вносятся изменения по мере выполнения работы пользователями, а хранилище данных обновляется по определенному расписанию (уже хранящаяся информация не подлежит изменениям, просто добавляются новые данные). И последнее, базы данных являются одним из источников пополнения хранилища данных.

Разберемся теперь, что представляет из себя сам анализ

Это обработка данных с целью принятия решений. Например, аналитик может составить отчет, полностью отражающий все его запросы. Особенность такого анализа состоит в том, что он всегда интерактивен и итеративен, для этого как раз идеально подходит OLAP.

Перейдем к OLAP

OLAP (Online Analytical Processing) — это технология обработки данных, которая позволяет анализировать многомерные данные из различных углов зрения. OLAP позволяет пользователям проводить сложный анализ данных, создавать отчеты и прогнозы, исследовать тенденции и отношения между данными. OLAP-системы обычно используются для анализа бизнес-данных, таких как продажи, финансы, запасы и другие аспекты деятельности компании.

OLAP обладает ключевыми функциональностями, которые делают его мощным инструментом для анализа данных:

Многомерный анализ. OLAP позволяет пользователям анализировать данные по их требованиям, создавая многомерные модели данных. Это позволяет проводить более глубокий и комплексный анализ данных, исследуя отношения и зависимости между различными аспектами данных.
Динамический анализ. OLAP позволяет пользователям динамически изменять представление данных, добавляя или удаляя измерения, фильтры и агрегаты. Это позволяет проводить гибкий и интерактивный анализ данных в режиме реального времени.
Специализированные функции агрегации. OLAP обладает специализированными функциями агрегации, такими как суммирование, усреднение, подсчет и т. д., что позволяет проводить различные вычисления и анализировать данные на разных уровнях детализации.
Создание отчетов и прогнозов. OLAP позволяет пользователям создавать разнообразные отчеты и прогнозы на основе анализа данных, что помогает принимать обоснованные управленческие решения.
Поддержка различных источников данных. OLAP может работать с данными из различных источников, включая реляционные базы данных, кубы данных, плоские файлы и другие источники.

Следует отметить, что OLAP-функциональность может быть реализована различными способами, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая распределенными аналитическими системами, основанными на серверных продуктах. Т.е. OLAP — это не технология, а идеология.

Особенности и структура OLAP систем

Рассмотрим основные компоненты OLAP систем. Как было сказано ранее, источником, из которого берется информационный материал для проведения анализа, является база данных. Ядро системы, с помощью которого проводится обработка многомерных структур данных и обеспечивается связь между БД и пользователями систем, представляет собой OLAP сервер. И последний компонент — приложения для работы пользователей, в которых формируются запросы и визуализируются полученные ответы.

OLAP системы обрабатывают данные, создавая многомерные массивы информации с большим количеством связей между отдельными элементами. Для этого они собирают данные из различных источников, таких как хранилища данных, системы управления предприятием (ERP) или системы взаимодействия с клиентами (CRM). После обработки на OLAP сервере, информация передается в пользовательские приложения.

Характеристики OLAP систем

Характеристики OLAP систем делятся на основные и специальные.

К основным относятся:

Многомерность моделей данных;
Интуитивность механизмов работы с информацией;
Клиент-серверная архитектурная ориентированность;
Доступность данных;
Пакетное извлечение данных;
Прозрачность;
Многопользовательская работа.

К специальным относятся:

Обработка ненормализованной информации;
Хранение результатов OLAP с разграничением от исходных данных;
Выделение отсутствующих данных;
Обработка отсутствующих значений.

Различные типы многомерных моделей данных и их преимущества

Как детальные данные, так и агрегаты могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах. Многомерное хранение позволяет обращаться с данными как с многомерным массивом, благодаря чему обеспечиваются одинаково быстрые вычисления суммарных показателей и различные многомерные преобразования по любому из измерений. Некоторое время назад OLAP-продукты поддерживали либо реляционное, либо многомерное хранение. Сегодня, как правило, один и тот же продукт обеспечивает оба этих вида хранения, а также третий вид — смешанный.

1. Реляционная интерактивная аналитическая обработка (ROLAP)

Серверы ROLAP размещаются между реляционным внутренним сервером и клиентскими интерфейсными инструментами. Для хранения данных хранилища и управления ими используется реляционная или расширенная СУБД. ROLAP состоит в основном из 3 основных компонентов: сервера базы данных, ROLAP-сервера и интерфейсного инструмента.

Для начала рассмотри преимущества ROLAP. Во-первых, ROLAP используется для обработки большого объема данных. Во-вторых, инструменты ROLAP не используют предварительно рассчитанные кубы данных. В-третьих, данные могут храниться эффективно. А также ROLAP может использовать функциональные возможности, присущие реляционной базе данных. Далее рассмотрим недостатки ROLAP. Первым можно выделить, что производительность ROLAP может быть низкой. Кроме того, в ROLAP сложно поддерживать сводные таблицы. И последним можно отметить ограниченность функциональными возможностями SQL.

2. Многомерная оперативная аналитическая обработка (MOLAP)

MOLAP не использует реляционную базу данных для хранения.Она хранится в оптимизированном хранилище многомерных массивов. Использование хранилища многомерных данных может быть низким. Многие серверы MOLAP обрабатывают плотные и разреженные наборы данных, используя два уровня представления хранилища данных. MOLAP состоит из 3 компонентов: сервера баз данных, сервера MOLAP и интерфейсного инструмента.

Преимущества MOLAP включают: использование для сложных вычислений; обеспечение самой быстрой индексации предварительно вычисленных обобщенных данных. К недостаткам MOLAP можно отнести: невозможность обрабатывать большой объем данных; требуются дополнительные инвестиции; сложность в изменении размерности без повторной агрегации.

3. Гибридная оперативная аналитическая обработка (HOLAP)

Hybrid — это комбинация ROLAP и MOLAP. Он предлагает функциональные возможности как ROLAP, так и MOLAP, такие как более быстрое вычисление MOLAP и более высокая масштабируемость ROLAP. Агрегированные данные хранятся отдельно в MOLAP store. Его сервер позволяет хранить большие объемы подробной информации.

Рассмотрим преимущества HOLAP. Можно отметить, что HOLAP обеспечивает функциональность как MOLAP, так и ROLAP. К тому же HOLAP обеспечивает быстрый доступ на всех уровнях агрегирования. Недостатком HOLAP можно считать архитектуру. Она очень сложна для понимания, поскольку она поддерживает как MOLAP, так и ROLAP.

Разница между ROLAP, MOLAP и HOLAP:

Первой рассмотрим основу. ROLAP использует реляционную базу данных для хранения и агрегации итогов. MOLAP и HOLAP используют многомерные базы данных для обобщенной агрегации. Следующим критерием является место хранения для агрегирования итогов. ROLAP использует реляционную базу данных. MOLAP и HOLAP используют многомерные базы данных. Время обработки в ROLAP очень медленное, в то время как в MOLAP и HOLAP очень короткое. Есть различия и в требованиях к объему хранилища. ROLAP требует больше места для хранения; MOLAP требует среднее пространство; HOLAP требует меньше места для хранения. А место хранения подробных данных в ROLAP и HOLAP это реляционная база данных, а в MOLAP многомерную база данных. Что касается задержки, то в ROLAP она низкая, в MOLAP высокая, а в HOLAP средняя. И последний критерий, который мы рассмотрим, время отклика на запрос. В ROLAP самое маленькое время отклика, в MOLAP время отклика быстрое, а в HOLAP среднее.

Примеры использования многомерного анализа и технологий OLAP в различных отраслях бизнеса

Концепция многомерного анализа и технологии OLAP имеют множество применений в бизнесе, предоставляя компаниям возможность систематизировать и анализировать большие объемы данных. Далее рассмотрим на примерах, как эти инструменты могут использоваться в различных отраслях. Во-первых, это продажи и маркетинг. Многомерный анализ позволяет выделить наиболее прибыльные сегменты, учитывая такие параметры, как география, категории товаров, временные периоды и каналы продаж. Система OLAP предоставляет возможность глубокого исследования динамики продаж, выявления трендов и определения ключевых факторов успеха. С использованием многомерного анализа компании могут создавать детальные сегменты клиентов, учитывая их предпочтения, историю покупок, поведенческие данные и демографическую информацию. На основе этой информации формируются персонализированные предложения, а также оптимизируются стратегии таргетированной рекламы и маркетинговые кампании.

Во-вторых, многомерный анализ может использоваться в логистике и производстве. Производственная компания использует OLAP для анализа данных по всем этапам производственного процесса: от закупки сырья до готовой продукции. Система анализирует эффективность производственных линий, управление запасами и расходами энергии. Многомерный анализ применяется для оптимизации управления запасами, позволяя компаниям увидеть динамику спроса, эффективность производства и уровень запасов. Это помогает избежать избыточных расходов на складское хранение и минимизировать риски дефицита товаров. Мониторинг производственных процессов через многомерные модели позволяет выявлять узкие места в производстве, улучшать эффективность и снижать издержки. Результатом применения технологии является оптимизация производственных процессов, сокращение затрат на энергию и сырье, улучшение качества продукции. OLAP позволяет компании оперативно реагировать на изменения в производственной среде, повышая общую эффективность.

В-третьих, это телекоммуникации. Компании в сфере телекоммуникаций используют OLAP для анализа данных о потреблении услуг, управления трафиком и оценки качества обслуживания. Мониторинг сетевых услуг: Многомерный анализ используется для мониторинга качества предоставляемых телекоммуникационных услуг, анализа уровня загрузки сети и предотвращения возможных сбоев. А так же, многомерный анализ помогает понимать потребительское поведение, предоставляя информацию о предпочтениях клиентов, их активности и предсказаниях использования услуг. Отличительной особенностью является большой объем данных, требующий анализа в реальном времени для быстрого реагирования на изменения.

Недостатки типичной OLAP-архитектуры, возможные решения и перспективы развития технологии

Несмотря на обширную область применения данных систем, и при всем многообразии их использования, OLAP-технологии имеют ряд недостатков. Одним из которых является слабая предрасположенность к произвольному дизайну форм, поскольку отчеты представлены в виде сводных таблиц. Наполнение данными, выгрузки из баз в хранилища требует высокого уровня знаний специалиста, что также создает неудобство при использовании, а также при внедрении необходимо большое количество работ и создание хранилища данных, которые предоставляют большой объём данных по различным аналитическим запросам, и зачастую эти данные проходят предварительную обработку в самом хранилище, для того чтобы уменьшить детализацию и увеличить скорость обработки запроса. Рассмотрим более подробно недостатки OLAP-архитектуры:

Сложность реализации. Для начала, это сложность структуры данных. Построение многомерных кубов требует определения иерархий, измерений и связей между данными. Это может потребовать участия специалистов с глубокими познаниями в структурах данных и базах данных. В качестве упрощения данного этапа возможно внедрение и использование автоматизированных средств проектирования кубов. Также недостатком будет являться интеграция данных. Объединение данных из различных источников (например, баз данных, хранилищ данных) требует управления процессом сбора, трансформации и загрузки данных (ETL). Это может быть сложным при наличии разнородных источников данных. Возможное решение данной проблемы лежит в использовании современных инструментов интеграции данных, таких как Apache NiFi, Talend, Microsoft SSIS.
Обеспечение производительности. При работе с большими объемами данных необходимо учесть оптимизацию хранения и обработки данных для поддержки высокой производительности. Для этого рекомендуется оптимизация хранилища данных с применением технологий сжатия и индексации, а также регулярный мониторинг и настройка системы для поддержания высокой производительности. Кроме того, разработка эффективных запросов к многомерным кубам требует оптимизации структуры данных и использования индексов для минимизации времени выполнения запросов.
Обеспечение безопасности. Для обеспечения безопасности данных важно регулировать доступ к многомерным кубам с учетом ролей пользователей и определения, какие данные им доступны. Также поможет интеграция с системами управления идентификацией и аутентификацией для обеспечения безопасности данных.
Интеграция с существующими системами. Необходимо обеспечить совместимость и эффективную интеграцию с существующими бизнес-интеллект инструментами, чтобы пользователи могли легко взаимодействовать с многомерными данными.
Согласованность данных. В условиях частых изменений данных важно иметь механизмы автоматического обновления многомерных кубов для обеспечения их актуальности.
Сложность использования для конечных пользователей. Для конечных пользователей важно предоставить обучение по работе с многомерными данными и инструментами OLAP, чтобы они могли максимально эффективно использовать доступные возможности.
Стоимость и инфраструктура. Реализация многомерных аналитических систем может потребовать дополнительных инвестиций в серверное оборудование, хранилища данных и специализированное программное обеспечение. Также, поддержка и обновление инфраструктуры могут потребовать значительных ресурсов. Для уменьшения затрат возможно использование облачных сервисов, а также регулярное обновление технологического стека для оптимизации затрат.

Несмотря на эти вызовы, правильная реализация и использование многомерного анализа и OLAP могут привести к значительному улучшению возможностей аналитики и принятия решений в организации.
Многомерная обработка информации становится необходимым компонентом любого хранилища данных. В то же время широкое разнообразие подходов к реализации таких систем и отсутствие должной унификации форматов хранения и алгоритмов обработки данных заставляет искать новые подходы к описанию и разработке OLAP-систем. Эти подходы должны использовать в своей основе математический формализм, достаточный для описания и анализа большинства существующих систем. Новые исследования должны привести не только к выделению базовых принципов структурного OLAP-проектирования, но и дать возможность конструктивной оптимизации, а также автоматизированного проектирования систем многомерной обработки данных, обеспечивающего надежную и оперативную работу информационных хранилищ.

Основные перспективы развития OLAP-технологий направлены на повышение их функциональности, улучшение взаимодействия с пользователями и адаптацию к современным требованиям бизнеса. Ниже приведены некоторые из них:

Интеграция с Искусственным Интеллектом (ИИ). Объединение OLAP с технологиями машинного обучения и ИИ для автоматизации анализа данных и предоставления более точных предсказаний. Например, использование алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей в данных и предложения более эффективных стратегий бизнеса.
Развитие в области облачных технологий. Переход к облачным OLAP-решениям для повышения масштабируемости, гибкости и управления затратами. Например, использование облачных хранилищ данных и OLAP-сервисов, таких как Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Analysis Services.
Дополненная и виртуальная реальность. Интеграция технологий AR/VR для создания интерактивных сред с визуализацией данных в трехмерном пространстве. Например, просмотр трехмерных OLAP-кубов в виртуальной реальности для более глубокого восприятия данных.
Улучшение пользовательского опыта. Развитие интуитивных интерфейсов и инструментов для анализа данных, с упором на простоту использования. Наример, создание персонализированных панелей управления и гибких настроек для конечных пользователей.
Расширенная поддержка для больших данных. Дальнейшее развитие инструментов для обработки и анализа больших объемов данных в реальном времени. Наример, использование OLAP в сферах, где данные поступают с высокой частотой, таких как интернет вещей (IoT).
Интеграция с блокчейном. Обеспечение прозрачности и безопасности данных через использование технологии блокчейн в OLAP-системах. Наример, создание систем анализа данных для учета блокчейн-транзакций с возможностью быстрого анализа.
Развитие сферы аналитики для принятия решений. Усиление роли OLAP в бизнес-аналитике для поддержки принятия стратегических решений. Наример, внедрение функционала предиктивной аналитики и анализа сценариев для оценки влияния различных стратегий на бизнес.
Специализированные решения для отраслей. Развитие отраслевых OLAP-решений с учетом специфики бизнес-процессов в различных отраслях. Наример, OLAP-системы, специализированные для сегментов здравоохранения, финансов, производства и т. д.
Расширение возможностей визуализации данных. Использование новых методов визуализации данных для лучшего понимания сложных структур данных. Наример, применение технологий графических баз данных для визуализации связей и зависимостей в данных.

Заключение

Несмотря на вызовы и недостатки, технологии многомерного анализа данных (OLAP) остаются ключевым компонентом современного бизнес-анализа. Развитие их функциональности, интеграция с передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект, облачные вычисления и виртуальная реальность, свидетельствуют о стремлении к совершенствованию и адаптации к современным требованиям.

Важно отметить, что успешная реализация и использование OLAP требуют не только технической грамотности, но и понимания специфики бизнес-процессов. Современные вызовы, такие как обеспечение безопасности данных, интеграция с другими системами и обработка больших объемов информации, требуют продуманных решений и комплексного подхода.

Сегодняшний быстрый темп изменений в требованиях и технологиях подчеркивает важность постоянного обновления и совершенствования инструментов анализа данных. Статья дает обзор текущего состояния OLAP и предвосхищает будущее, подчеркивая, что эта технология продолжит эволюцию, становясь все более эффективной и приспособленной к динамике современного бизнес-пространства.