Was ist OLAP? Würfel, analytisch OperaFunktionen im Data Warehouse

By: David Carter David Carter
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⚡ Intelligente Zusammenfassung

OLAP, kurz für Online Analytical Processing, ist eine Softwarekategorie, die es Analysten ermöglicht, große Mengen an Geschäftsdaten aus verschiedenen Perspektiven zu untersuchen, indem sie voraggregierte, mehrdimensionale Datenwürfel verwenden, um Gruppen zu erstellen.pingSchnelles und interaktives Filtern und Berichten.

  • 🧊 OLAP-Würfel: Der Würfel speichert numerische Messwerte, kategorisiert nach Dimensionen, und bildet so einen Hyperwürfel, der für schnelle mehrdimensionale Analysen entwickelt wurde.
  • 🔄 Core Operanationen: Aufrollen, detailliert analysieren, zerlegen, zerkleinern und drehen – so lässt sich der Würfel neu formen, um neue analytische Fragen zu beantworten.
  • ???? ️ So funktioniert es: Ein Data Warehouse z. B.tracts und transformiert die Quelldaten und lädt sie dann zur Vorberechnung in einen OLAP-Server.
  • 🗂️ Systemtypen: ROLAP, MOLAP und HOLAP unterscheiden sich darin, ob die Daten in relationalen Tabellen, Cubes oder beidem gespeichert sind.
  • ️ OLAP versus OLTP: OLAP liest historische, aggregierte Daten zur Analyse, während OLTP schnelle, alltägliche Transaktionen abwickelt.
  • ✅ Stärken und Grenzen: OLAP beschleunigt Was-wäre-wenn-Analysen und die Berichterstellung, aber Cubes benötigen Stern- oder Schneeflockenschemata und müssen nach Änderungen vollständig neu erstellt werden.
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Was ist OLAP – Cube, analytische Operationen und Arten von OLAP-Systemen in einem Data Warehouse?

Was ist OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) Es handelt sich um eine Softwarekategorie, die es Benutzern ermöglicht, Informationen aus mehreren Datenbanksystemen gleichzeitig zu analysieren. Es ist eine Technologie, die es Analysten ermöglicht, …tracund Geschäftsdaten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten, im Gegensatz zu OLTP Systeme, die für schnelle, alltägliche Transaktionen optimiert sind.

Analysten müssen häufig Daten gruppieren, aggregieren und verknüpfen, was ressourcenintensiv ist. Mit OLAP können Daten vorab berechnet und aggregiert werden, was die Analyse deutlich beschleunigt. Data WarehouseOLAP-Datenbanken sind in einen oder mehrere Cubes unterteilt, die jeweils so konzipiert sind, dass das Erstellen und Anzeigen von Berichten vereinfacht wird.

OLAP-Würfel

OLAP-Cube-Datenstruktur mit Kennzahlen und Dimensionen

Kernstück des OLAP-Konzepts ist der OLAP-Cube. Der OLAP-Cube ist eine für sehr schnelle Datenverarbeitung optimierte Datenstruktur. Datenanalyse.

Der OLAP-Würfel besteht aus numerischen Fakten, sogenannten Kennzahlen, die nach Dimensionen kategorisiert sind. Aus diesem Grund wird der OLAP-Würfel auch als … bezeichnet. Hyperwürfel.

Üblicherweise werden Datenoperationen und -analysen mit einer einfachen Tabellenkalkulation durchgeführt, in der Werte in Zeilen und Spalten angeordnet sind. Dies eignet sich gut für zweidimensionale Daten. OLAP verarbeitet jedoch mehrdimensionale Daten, die oft aus verschiedenen und voneinander unabhängigen Quellen stammen, weshalb eine Tabellenkalkulation nicht optimal ist. Der Datenwürfel hingegen kann diese mehrdimensionalen Daten logisch und geordnet speichern und analysieren.

Wie funktioniert OLAP?

Zunächst ein Data Warehouse-BeispieltracEs handelt sich um Informationen aus verschiedenen Quellen und Formaten, wie z. B. Textdateien, Tabellenkalkulationen und Multimediadateien.tracDie aufbereiteten Daten werden anschließend bereinigt und transformiert, bevor sie in einen OLAP-Server oder OLAP-Cube geladen werden, wo Informationen im Voraus für die spätere Analyse vorberechnet werden.

Grundlegende analytische Operationen von OLAP

Es gibt vier Kerntypen von analytischen OLAP-Operationen, die es Analysten gemeinsam ermöglichen, einen Cube umzugestalten, um neue Fragen zu beantworten:

  1. Aufrollen
  2. Aufreißen
  3. In Würfel schneiden
  4. Pivot (drehen)

1) Aufrollen

Rollup, auch Konsolidierung oder Aggregation genannt, fasst Daten entlang einer Dimension zusammen. Der Rollup-Vorgang kann auf zwei Arten durchgeführt werden:

  1. Dimensionsreduzierung.
  2. Das Erklimmen einer Konzepthierarchie, die ein System von Gruppen istping Dinge basierend auf ihrer Reihenfolge oder ihrem Niveau.

Betrachten Sie das folgende Diagramm:

Roll-up-Operation in OLAP, die Städte zu einem Land zusammenfasst

  • In diesem Beispiel werden die Städte New Jersey und Los Angeles zum Land USA zusammengefasst.
  • Die Verkaufszahlen von New Jersey und Los Angeles betragen 440 bzw. 1560 und ergeben nach der Zusammenfassung 2000.
  • Bei diesem Aggregationsprozess verschiebt sich die Standorthierarchie von der Stadt zum Land.
  • Beim Roll-up wird mindestens eine Dimension entfernt. In diesem Beispiel wird die Dimension „Städte“ entfernt.

2) Drilldown

Beim Drill-Down werden die Daten in kleinere Teile zerlegt. Dies ist das Gegenteil des Roll-Up-Prozesses und kann auf zwei Arten erfolgen:

  • Durch Abwärtsbewegung in der Konzepthierarchie.
  • Eine Dimension erweitern.

Drill-Down-Operation in OLAP, die ein Quartal in Monate aufteilt

Betrachten Sie das obige Diagramm:

  • Das erste Quartal (Q1) wird bis zu den Monaten Januar, Februar und März aufgeschlüsselt, und die entsprechenden Umsätze werden erfasst.
  • In diesem Beispiel wird die Monatsdimension hinzugefügt.

3) Schneiden

Bei einem Slice wird eine Dimension ausgewählt und ein neuer Teilwürfel erstellt. Das folgende Diagramm veranschaulicht die Durchführung des Slice-Vorgangs:

Slice-Operation in OLAP, die die Zeitdimension nach Q1 filtert

  • Die Zeitdimension wird mit Q1 als Filter segmentiert.
  • Es entsteht insgesamt ein neuer Würfel.

4) Würfel

Würfeln ist ähnlich wie Schneiden. Der Unterschied besteht darin, dass man bei Würfeln zwei oder mehr Dimensionen auswählt, was zur Erzeugung eines kleineren Teilwürfels führt.

Würfeloperation in OLAP: Auswahl mehrerer Dimensionen zur Bildung eines Teilwürfels

5) Drehpunkt

Bei einer Pivot-Tabelle werden die Datenachsen gedreht, um eine alternative Darstellung der Daten zu ermöglichen. Im folgenden Beispiel basiert die Pivot-Tabelle auf den Artikeltypen.

Pivot-Operation in OLAP: Rotation des Würfels nach Elementtypen

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Arten von OLAP-Systemen

OLAP-Systeme folgen einer hierarchischen Struktur, und es existieren verschiedene Varianten, je nachdem, wo die Daten gespeichert sind und wie die Benutzer darauf zugreifen.

Hierarchische Struktur zur Darstellung der verschiedenen OLAP-Systeme

Die wichtigsten Arten von OLAP-Systemen sind nachfolgend zusammengefasst:

OLAP-Typ Erläuterung
Relationales OLAP (ROLAP) ROLAP ist ein erweitertes RDBMS mit mehrdimensionaler Datenabbildungping das Standardoperationen relationaler Datenbanken durchführt.
Mehrdimensionales OLAP (MOLAP) MOLAP führt Operationen direkt auf mehrdimensionalen Daten durch.
Hybrid-OLAP (HOLAP) Beim HOLAP-Ansatz werden die aggregierten Summen in einer mehrdimensionalen Datenbank gespeichert, während die Detaildaten in der relationalen Datenbank verbleiben. Dies vereint die Dateneffizienz des ROLAP-Modells mit der Leistungsfähigkeit des MOLAP-Modells.
Desktop-OLAP (DOLAP) Bei Desktop OLAP lädt der Benutzer einen Teil der Daten lokal auf seinen Desktop herunter und analysiert ihn. DOLAP ist relativ kostengünstig in der Implementierung, da es im Vergleich zu anderen OLAP-Systemen nur wenige Funktionen bietet.
Web-OLAP (WOLAP) Web OLAP ist ein OLAP-System, das über einen Webbrowser zugänglich ist. WOLAP ist eine dreischichtige Architektur, bestehend aus Client, Middleware und Datenbankserver.
Mobile OLAP Mobile OLAP hilft Benutzern, von ihren Mobilgeräten aus auf OLAP-Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.
Räumliches OLAP (SOLAP) SOLAP ist so konzipiert, dass es sowohl räumliche als auch nicht-räumliche Daten innerhalb eines Geographischen Informationssystems (GIS) verwalten kann.

Die drei am weitesten verbreiteten Modelle – ROLAP, MOLAP und HOLAP – werden in den folgenden Abschnitten genauer untersucht.

ROLAP

ROLAP (Relational OLAP) arbeitet mit Daten, die bereits in einer relationalen Datenbank vorhanden sind. Fakten- und Dimensionstabellen werden als relationale Tabellen gespeichert, was weiterhin eine mehrdimensionale Analyse der Daten ermöglicht. Es ist eines der am schnellsten wachsenden OLAP-Modelle.

Vorteile des ROLAP-Modells

  • Hohe Dateneffizienz: ROLAP bietet eine hohe Dateneffizienz, da die Abfrageleistung und die Zugriffssprache speziell für die Analyse mehrdimensionaler Daten optimiert sind.
  • Skalierbarkeit: Dieser OLAP-Systemtyp eignet sich gut für die Verwaltung großer Datenmengen, selbst wenn diese Daten stetig zunehmen.

Nachteile des ROLAP-Modells

  • Nachfrage nach höheren Ressourcen: ROLAP erfordert einen hohen Einsatz von Personal, Software und Hardware.
  • Einschränkungen der aggregierten Daten: ROLAP-Tools verwenden SQL für jede Berechnung aggregierter Daten, und bei der Handhabung komplexer Berechnungen stoßen sie an praktische Grenzen.
  • Langsame Abfrageleistung: Die Abfrageleistung ist in diesem Modell im Vergleich zu MOLAP langsam.

MOLAP

MOLAP (Multidimensional OLAP) nutzt arraybasierte, multidimensionale Speichermodule, um multidimensionale Datenansichten darzustellen. Im Wesentlichen basiert MOLAP auf einem vorgefertigten OLAP-Cube.

Mehr dazu erfahren Sie im entsprechenden Abschnitt. MOLAP-Tutorial, das Architektur, Vorteile und Werkzeuge ausführlich behandelt.

Hybrid-OLAP

Hybrid OLAP (HOLAP) ist eine Mischung aus ROLAP und MOLAP. Es bietet die schnelle Berechnung von MOLAP zusammen mit der höheren Skalierbarkeit von ROLAP und verwendet zwei Datenbanken:

  1. Aggregierte oder berechnete Daten werden in einem mehrdimensionalen OLAP-Würfel gespeichert.
  2. Detaillierte Informationen werden in einer relationalen Datenbank gespeichert.

Vorteile von Hybrid OLAP

  • Es spart Speicherplatz und bleibt kompakt, wodurch Probleme mit Zugriffsgeschwindigkeit und Bedienkomfort vermieden werden.
  • Hybrid OLAP nutzt die Cube-Technologie, die eine schnellere Performance für alle Datentypen ermöglicht.
  • Die Daten von ROLAP werden sofort aktualisiert, sodass HOLAP-Benutzer Zugriff auf Echtzeitdaten erhalten, während MOLAP die Datenrelevanz durch Bereinigung und Konvertierung verbessert – und so das Beste aus beiden Welten vereint.

Nachteile von Hybrid-OLAP

  • Größere Komplexität: Der größte Nachteil von HOLAP ist, dass es sowohl ROLAP- als auch MOLAP-Tools und -Anwendungen unterstützen muss, was es sehr kompliziert macht.
  • Mögliche Überschneidungen: Es besteht eine höhere Wahrscheinlichkeit für Überschneidungen.ping Funktionalität zwischen den beiden Ansätzen.

Vorteile von OLAP

OLAP bietet zahlreiche Vorteile und bildet daher eine Grundlage für die Geschäftsanalyse:

  • OLAP ist eine zentrale Plattform für Planung, Budgetierung, Berichterstattung und Analyse im gesamten Unternehmen.
  • Innerhalb eines OLAP-Cubes sind Informationen und Berechnungen konsistent, was einen entscheidenden Vorteil darstellt.
  • Es ermöglicht Ihnen, schnell Was-wäre-wenn-Szenarien zu erstellen und zu analysieren.
  • Sie können eine OLAP-Datenbank problemlos nach allgemeinen oder spezifischen Begriffen durchsuchen.
  • OLAP liefert die Bausteine ​​für Werkzeuge zur Geschäftsmodellierung, Werkzeuge zur Datenanalyse und Werkzeuge zur Leistungsberichterstattung.
  • Es ermöglicht Benutzern, Würfeldaten anhand verschiedener Dimensionen, Kennzahlen und Filter zu segmentieren und zu analysieren.
  • Es eignet sich gut zur Analyse von Zeitreihen.
  • Mit OLAP lassen sich Cluster und Ausreißer leicht finden.
  • Es handelt sich um eine leistungsstarke Visualisierungs-Engine, die konstant schnelle Reaktionszeiten bietet.

Nachteile von OLAP

Trotz seiner Stärken weist OLAP einige Einschränkungen auf, die beachtet werden sollten:

  • OLAP erfordert die Organisation von Daten in einem Stern- oder Schneeflockenschemaund diese Schemata sind kompliziert zu implementieren und zu verwalten.
  • Eine große Anzahl von Dimensionen ist in einem einzelnen OLAP-Cube nicht möglich.
  • Auf Transaktionsdaten kann über ein OLAP-System nicht zugegriffen werden.
  • Jede Änderung an einem OLAP-Cube erfordert einen kompletten Neuaufbau des Cubes, was ein zeitaufwändiger Prozess ist.

Häufig gestellte Fragen

OLAP liest historische, aggregierte Daten zur Analyse und Entscheidungsfindung mithilfe mehrdimensionaler Datenwürfel und hauptsächlich Leseoperationen. OLTP OLTP verarbeitet schnelle, alltägliche Transaktionen wie Einfügungen und Aktualisierungen in einer relationalen Datenbank. Vereinfacht gesagt: OLTP steuert den Geschäftsbetrieb, während OLAP die Analyse unterstützt.

OLAP befindet sich üblicherweise in der mittleren Ebene eines Data WarehouseDie Quellsysteme speisen einen ETL-Prozess, der die Daten bereinigt und in das Data Warehouse lädt. Anschließend erstellt der OLAP-Server daraus Cubes, sodass Analysten schnelle multidimensionale Abfragen durchführen können.

OLAP-Cubes werden typischerweise auf einem Stern- oder SchneeflockenschemaEin Sternschema speichert Dimensionen in einzelnen, denormalisierten Tabellen, während ein Schneeflockenschema sie in verknüpften Tabellen normalisiert. Beide Schemata organisieren Fakten und Dimensionen so, dass der Cube Daten schnell aggregieren und abrufen kann.

Zu den gängigen OLAP-Engines gehören: Microsoft SQL Server Analyseservices, Oracle Essbase und Apache KylinSie erstellen mehrdimensionale Cubes und Power BI-Dashboards. Die beste Wahl hängt von Ihrem Datenvolumen und Ihrer Datenbankarchitektur ab.

OLAP und Data Mining ergänzen sich. OLAP ermöglicht es Analysten, Daten interaktiv zu analysieren und zu untersuchen, um definierte Fragestellungen zu beantworten. Data Mining wendet statistische Algorithmen und maschinelles Lernen an, um unbekannte Muster, Cluster und Korrelationen aufzudecken. OLAP untersucht erwartete Daten, während Data Mining verborgene Erkenntnisse freilegt.

Typische Anwendungsfälle für OLAP umfassen Vertriebs- und Marketinganalysen, Finanzplanung und Budgetierung, Rentabilitätsberichte sowie Trend- und Zeitreihenanalysen. Unternehmen nutzen OLAP, um die Leistung über Regionen, Produkte und Zeiträume hinweg zu vergleichen und Was-wäre-wenn-Szenarien zu modellieren, die strategische Entscheidungen unterstützen.

KI-gestützte Analyseebenen erweitern OLAP-Cubes um Anomalieerkennung, Abfragen in natürlicher Sprache und prädiktive Prognosen. Modelle des maschinellen Lernens können voraggregierte Dimensionen bewerten, um Trends automatisch aufzudecken. So können Analysten weniger Zeit mit der Berichtserstellung verbringen und die gewonnenen Erkenntnisse direkt umsetzen.

Ja. Assistenten wie zum Beispiel ChatGPT und GitHub-Copilot Kann MDX- oder SQL-Abfragen entwerfen, Cube-Strukturen erläutern und berechnete Elemente anhand einer kurzen Eingabeaufforderung vorschlagen. Überprüfen Sie die generierte Abfrage vor der Ausführung in der Produktionsumgebung stets auf korrekte Dimensionsnamen und Aggregationslogik.

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