Apa itu MOLAP (Multidimensional OLAP) di Data Warehouse?

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

MOLAP (Multidimensional OLAP) adalah pendekatan OLAP klasik yang menyimpan data yang telah dihitung dan diringkas di dalam kubus multidimensi, memungkinkan analisis irisan dan potongan yang cepat, agregasi yang cepat, dan respons kueri yang konsisten di seluruh beban kerja analitik yang sangat besar.

  • 🧊 Penyimpanan Kubus: MOLAP menyimpan fakta yang telah diagregasi sebelumnya di dalam array multidimensi padat untuk pengambilan instan.
  • 📊 Kecepatan Kueri: Kubus yang telah dihitung sebelumnya memberikan waktu respons yang hampir konstan terlepas dari kedalaman peringkasan.
  • ⚡ Architekstur: Server basis data, server MOLAP, dan alat antarmuka pengguna bekerja sama untuk menyajikan data kubus.
  • ✅ Paling cocok: MOLAP cocok untuk pengguna yang kurang berpengalaman yang membutuhkan alur kerja pemotongan, pengolahan, dan penggabungan data yang cepat.
  • 🧪 Pengorbanan: MOLAP memiliki skalabilitas yang lebih rendah daripada ROLAP dan kesulitan menangani lebih dari sepuluh dimensi atau kumpulan data yang jarang.
Baca Selengkapnya

Apa itu MOLAP?

Apa itu MOLAP?

OLAP Multidimensi (MOLAP) MOLAP adalah OLAP klasik yang memfasilitasi analisis data dengan menggunakan kubus data multidimensi. Data dihitung sebelumnya, diringkas ulang, dan disimpan dalam sistem MOLAP (perbedaan utama dari ROLAP). Dengan menggunakan mesin MOLAP, pengguna dapat menjelajahi data tampilan multidimensi dengan berbagai aspek.

Analisis data multidimensi juga dimungkinkan jika menggunakan basis data relasional, tetapi pendekatan tersebut memerlukan kueri data dari beberapa tabel. Sebaliknya, MOLAP memiliki semua kemungkinan kombinasi data yang sudah tersimpan dalam array multidimensi. MOLAP dapat mengakses data ini secara langsung. Oleh karena itu, MOLAP lebih cepat dibandingkan dengan Pemrosesan Analitik Online Relasional (ROLAP).

Mengapa Menggunakan MOLAP?

Organisasi memilih MOLAP ketika kecepatan kueri, waktu respons yang dapat diprediksi, dan kemudahan penggunaan lebih penting daripada skalabilitas mentah. Karena data telah diagregasi sebelumnya, analis mendapatkan umpan balik instan saat memilah dan menganalisis data di berbagai hierarki seperti waktu, wilayah, dan produk.

  • Waktu respons yang konsisten, kurang dari satu detik, di seluruh tingkat ringkasan.
  • Penyimpanan, pengindeksan, dan caching yang dioptimalkan untuk beban kerja analitik.
  • Model kubus intuitif yang mencerminkan cara pengguna bisnis berpikir tentang data.
  • Dukungan asli untuk perhitungan kompleks dan analisis deret waktu.

Cara Kerja MOLAP

MOLAP memuat data dari sistem sumber, menghitung agregasi di setiap kombinasi dimensi, dan menyimpan hasilnya dalam struktur multidimensi yang ringkas. Ketika pengguna mengeluarkan kueri, server MOLAP membaca nilai yang telah dihitung sebelumnya secara langsung, melewatiping penggabungan yang mahal atau agregasi saat runtime.

Langkah pra-komputasi inilah yang memberikan keunggulan kecepatan pada MOLAP. Namun, kelemahannya adalah proses pembuatan kubus yang lebih lama dan biaya penyimpanan yang lebih tinggi ketika dimensinya menjadi sangat lebar atau sangat jarang.

MOLAP Architekstur

MOLAP ArchiTeksturnya meliputi komponen-komponen berikut:

  • Server Database
  • Server MOLAP
  • Alat ujung depan
MOLAP Architekstur
MOLAP Architekstur

Dengan mempertimbangkan MOLAP di atas Architekstur:

  1. Pengguna meminta laporan melalui antarmuka.
  2. Lapisan logika aplikasi MDDB mengambil data yang tersimpan dari basis data.
  3. Lapisan logika aplikasi meneruskan hasilnya ke klien/pengguna.

Arsitektur MOLAP terutama membaca data yang telah dikompilasi sebelumnya. Arsitektur MOLAP memiliki kemampuan terbatas untuk membuat agregasi secara dinamis atau menghitung hasil yang belum dihitung sebelumnya dan disimpan.

Sebagai contoh, kepala bagian akuntansi dapat menjalankan laporan yang menunjukkan akun Laba Rugi perusahaan atau akun Laba Rugi untuk anak perusahaan tertentu. MDDB akan mengambil angka Laba Rugi yang telah dikompilasi sebelumnya dan menampilkan hasilnya kepada pengguna.

Lapisan Penyimpanan Kubus

Server MOLAP biasanya mengimplementasikan dua tingkat representasi penyimpanan, satu untuk wilayah padat dalam kubus dan satu lagi untuk wilayah jarang. Model ganda ini menyimpan irisan yang sering diakses dalam struktur yang cepat dan berada di memori, sementara kombinasi yang jarang diakses dikompresi di disk.

Poin-Poin Penting dalam MOLAP

  • Dalam MOLAP, operasi disebut pemrosesan.
  • Alat MOLAP memproses informasi dengan waktu respons yang sama tanpa memandang tingkat peringkasan.
  • Alat MOLAP menghilangkan kerumitan dalam mendesain basis data relasional untuk menyimpan data untuk analisis.
  • Server MOLAP mengimplementasikan dua tingkat representasi penyimpanan untuk mengelola kumpulan data padat dan jarang.
  • Pemanfaatan penyimpanan bisa rendah jika kumpulan datanya sedikit.
  • Fakta disimpan dalam array multidimensi dan dimensi digunakan untuk melakukan kueri terhadap fakta tersebut.

ARTIKEL TERKAIT

Pertimbangan Implementasi di MOLAP

  • Dalam MOLAP, sangat penting untuk mempertimbangkan implikasi pemeliharaan dan penyimpanan saat membuat strategi untuk membangun kubus.
  • Bahasa pemrograman khusus digunakan untuk melakukan kueri MOLAP. Namun, bahasa-bahasa tersebut melibatkan dukungan klik dan seret yang ekstensif, misalnya MDX. Microsoft.
  • Sulit untuk melakukan penskalaan karena jumlah dan ukuran kubus yang dibutuhkan ketika dimensinya bertambah.
  • API harus menyediakan kemampuan untuk memeriksa isi kubus.
  • Struktur data harus mendukung berbagai bidang analisis data di mana data dapat dinavigasi dan dianalisis. Ketika navigasi berubah, struktur data perlu diatur ulang secara fisik.
  • Administrator basis data membutuhkan keahlian dan alat yang berbeda untuk membangun dan memelihara basis data.

Keunggulan MOLAP

Berikut kelebihan MOLAP:

  • MOLAP dapat mengelola, menganalisis, dan menyimpan data multidimensi dalam jumlah besar.
  • Performa kueri yang cepat berkat penyimpanan, pengindeksan, dan caching yang dioptimalkan.
  • Ukuran data yang lebih kecil dibandingkan dengan database relasional.
  • Komputasi otomatis data agregat tingkat tinggi.
  • Membantu pengguna menganalisis data yang lebih besar dan kurang terdefinisi.
  • MOLAP lebih mudah digunakan, itulah sebabnya model ini cocok untuk pengguna yang kurang berpengalaman.
  • Kubus MOLAP dibuat untuk pengambilan data yang cepat dan optimal untuk operasi pemotongan dan pemotongan.
  • Semua perhitungan dibuat sebelumnya saat kubus dibuat.

Kekurangan MOLAP

Berikut ini adalah kelemahan MOLAP:

  • Salah satu kelemahan utama MOLAP adalah kurang skalabel dibandingkan ROLAP karena hanya menangani sejumlah data yang terbatas.
  • MOLAP juga memperkenalkan redundansi data karena membutuhkan banyak sumber daya.
  • Solusi MOLAP mungkin memakan waktu lama, terutama pada volume data yang besar.
  • Produk MOLAP mungkin menghadapi masalah saat memperbarui dan menanyakan model ketika dimensinya lebih dari sepuluh.
  • MOLAP tidak mampu memuat data rinci.
  • Pemanfaatan penyimpanan bisa rendah jika kumpulan data sangat tersebar.
  • Ia hanya dapat menangani sejumlah data yang terbatas, oleh karena itu tidak mungkin untuk memasukkan data dalam jumlah yang sangat besar ke dalam kubus itu sendiri.

MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

Memilih model OLAP yang tepat bergantung pada volume data, pola kueri, dan frekuensi pembaruan. Perbandingan di bawah ini menyoroti perbedaan MOLAP dengan ROLAP dan HOLAP.

  • MOLAP: Menyimpan kubus yang telah dihitung sebelumnya; kueri tercepat; skalabilitas dan jumlah dimensi terbatas.
  • ROLAP: OperaPengujian dilakukan langsung pada tabel relasional; mampu menangani data dalam jumlah besar; namun, kueri bisa lebih lambat.
  • HOLAP: Menggabungkan keduanya; menyimpan data ringkasan dalam kubus dan data detail dalam penyimpanan relasional.

Alat MOLAP

Berikut adalah Alat MOLAP yang populer:

  • dasar – Alat dari Oracle yang memiliki database multidimensi.
  • Server Ekspres – Lingkungan berbasis web yang berjalan Oracle database.
  • Sirip kuning – Alat analisis bisnis untuk membuat laporan dan dasbor.
  • Hapus Analisis – Analisis yang jelas adalah solusi bisnis berbasis Excel.

Pertanyaan Umum Demo Slot

MOLAP adalah singkatan dari Multidimensional Online Analytical Processing. Ini adalah pendekatan OLAP klasik yang menyimpan data yang telah dihitung dan diringkas di dalam kubus multidimensi untuk analisis irisan dan pemotongan yang cepat.

MOLAP menyimpan data yang telah diagregasi sebelumnya dalam kubus multidimensi, sedangkan ROLAP melakukan kueri pada tabel relasional saat runtime. MOLAP lebih cepat untuk analisis yang telah ditentukan sebelumnya, sementara ROLAP memiliki skalabilitas yang lebih baik dan menangani data transaksional yang lebih detail dengan lebih fleksibel.

Pilih MOLAP ketika kecepatan kueri dan waktu respons yang dapat diprediksi sangat penting dan volume data sesuai dengan kubus. Pilih HOLAP ketika Anda membutuhkan kecepatan ringkasan ditambah akses penelusuran mendalam ke catatan relasional yang lebih detail.

Alat MOLAP populer meliputi: Oracle Essbase, Oracle Express Server, Yellowfin, Clear Analytics, dan SAP Intelijen Bisnis. Platform ini mendukung pembuatan kubus data, kueri MDX, dan dasbor interaktif untuk analis.

Lapisan OLAP yang didukung AI menambahkan deteksi anomali otomatis, kueri bahasa alami, dan perkiraan prediktif di atas kubus MOLAP, sehingga analis dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana dan mengungkap tren tanpa menulis ekspresi MDX.

Ya. Platform MOLAP modern mengekspos data kubus ke model pembelajaran mesin melalui API, memungkinkan pengelompokan, klasifikasi, dan peramalan deret waktu langsung pada dimensi yang telah diagregasi sebelumnya untuk mempercepat alur kerja kecerdasan bisnis berbasis AI.

Ringkaslah postingan ini dengan: