Apa itu OLAP? Kubus, Analitis Operations di Gudang Data

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

OLAP, singkatan dari Online Analytical Processing, adalah kategori perangkat lunak yang memungkinkan analis untuk memeriksa sejumlah besar data bisnis dari berbagai perspektif, menggunakan kubus multidimensi yang telah diagregasi sebelumnya untuk membuat analisis mendalam.ping, penyaringan, dan pelaporan yang cepat dan interaktif.

  • 🧊 Kubus OLAP: Kubus tersebut menyimpan ukuran numerik yang dikategorikan berdasarkan dimensi, membentuk hiperkubus yang dibangun untuk analisis multidimensi yang cepat.
  • 🔄 Core Operation: Pengguliran, penelusuran mendalam, pemotongan, pengirisian, dan pemutaran mengubah bentuk kubus untuk menjawab pertanyaan analitis baru.
  • ️ Cara Bekerja: Gudang data contohtracMemproses dan mengubah data sumber, kemudian memuatnya ke dalam server OLAP untuk perhitungan awal.
  • ️ Tipe Sistem: ROLAP, MOLAP, dan HOLAP berbeda dalam hal apakah data berada di tabel relasional, kubus, atau keduanya.
  • ️ OLAP versus OLTP: OLAP membaca data historis yang telah diagregasi untuk analisis, sedangkan OLTP menangani transaksi harian yang cepat.
  • ✅ Kekuatan dan Batasan: OLAP mempercepat analisis dan pelaporan skenario "bagaimana jika", tetapi kubus data membutuhkan skema bintang atau kepingan salju dan pembangunan ulang penuh setelah perubahan.
Baca Selengkapnya

Apa itu OLAP - kubus, operasi analitik, dan jenis sistem OLAP dalam gudang data

Apa itu OLAP?

Pemrosesan Analitik Online (OLAP) adalah kategori perangkat lunak yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis informasi yang diambil dari beberapa sistem basis data secara bersamaan. Ini adalah teknologi yang memungkinkan analis untuk mengekstrak informasi dari berbagai sumber.tracdan melihat data bisnis dari sudut pandang yang berbeda, berbeda dengan OLTP sistem yang dioptimalkan untuk transaksi harian yang cepat.

Analis seringkali perlu mengelompokkan, mengagregasi, dan menggabungkan data, dan operasi ini membutuhkan banyak sumber daya. Dengan OLAP, data dapat dihitung dan diagregasi terlebih dahulu, yang membuat analisis jauh lebih cepat. Di dalam sebuah data warehouseBasis data OLAP dibagi menjadi satu atau lebih kubus, yang masing-masing dirancang agar pembuatan dan tampilan laporan menjadi mudah.

kubus OLAP

Struktur data Kubus OLAP dengan ukuran dan dimensi

Inti dari konsep OLAP adalah kubus OLAP. Kubus OLAP adalah struktur data yang dioptimalkan untuk pemrosesan data yang sangat cepat. analisis data.

Kubus OLAP terdiri dari fakta numerik, yang disebut ukuran, yang dikategorikan berdasarkan dimensi. Karena alasan ini, kubus OLAP juga dikenal sebagai... hypercube.

Biasanya, operasi dan analisis data dilakukan dengan spreadsheet sederhana, di mana nilai-nilai disusun dalam baris dan kolom. Ini berfungsi dengan baik untuk data dua dimensi. Namun, OLAP menangani data multidimensi yang sering dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda dan tidak terkait, sehingga spreadsheet bukanlah pilihan yang optimal. Sebaliknya, cube dapat menyimpan dan menganalisis data multidimensi ini secara logis dan teratur.

Bagaimana cara kerja OLAP?

Pertama, gudang data extracInformasi yang dikumpulkan berasal dari berbagai sumber dan format, seperti file teks, spreadsheet, dan file multimedia. Contoh tersebut menunjukkan bahwa data tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber dan format.tracData yang telah diolah kemudian dibersihkan dan ditransformasikan sebelum dimuat ke dalam server OLAP, atau kubus OLAP, di mana informasi dihitung terlebih dahulu untuk analisis selanjutnya.

Operasi analitik dasar OLAP

Terdapat empat tipe inti operasi OLAP analitik, dan secara bersama-sama keempatnya memungkinkan analis untuk membentuk ulang sebuah kubus guna menjawab pertanyaan-pertanyaan baru:

  1. Roll-up
  2. Lihat perincian
  3. Iris dan dadu
  4. Putar (putar)

1) Gulung

Penggabungan data, juga dikenal sebagai konsolidasi atau agregasi, meringkas data sepanjang suatu dimensi. Operasi penggabungan data dapat dilakukan dengan dua cara:

  1. Mengurangi dimensi.
  2. Mendaki hierarki konsep, yang merupakan sistem kelompok.ping hal-hal berdasarkan urutan atau tingkatnya.

Perhatikan diagram berikut:

Operasi penggabungan (roll-up) dalam OLAP yang menggabungkan kota-kota menjadi satu negara.

  • Dalam contoh ini, kota New Jersey dan Los Angeles digabungkan ke dalam negara AS.
  • Angka penjualan di New Jersey dan Los Angeles masing-masing adalah 440 dan 1560, dan menjadi 2000 setelah digabungkan.
  • Dalam proses agregasi ini, hierarki lokasi bergerak naik dari kota ke negara.
  • Selama proses penggabungan (roll-up), setidaknya satu dimensi dihilangkan. Dalam contoh ini, dimensi Kota dihilangkan.

2) Penelusuran

Dalam drill-down, data dipecah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil. Ini kebalikan dari proses roll-up, dan dapat dilakukan dengan dua cara:

  • Bergerak ke bawah dalam hierarki konsep.
  • Meningkatkan dimensi.

Operasi penelusuran mendalam di OLAP membagi satu kuartal menjadi beberapa bulan.

Perhatikan diagram di atas:

  • Kuartal Q1 diuraikan lebih detail hingga bulan Januari, Februari, dan Maret, dan penjualan yang terkait dicatat.
  • Dalam contoh ini, dimensi bulan ditambahkan.

3) Irisan

Dalam operasi slice, satu dimensi dipilih, dan sub-kubus baru dibuat. Diagram berikut menunjukkan bagaimana operasi slice dilakukan:

Operasi slice dalam OLAP memfilter dimensi Waktu berdasarkan Q1

  • Dimensi Waktu diiris dengan Q1 sebagai filternya.
  • Sebuah kubus baru dibuat seluruhnya.

4) Dadu

Dadu mirip dengan irisan. Perbedaannya adalah pada dadu Anda memilih dua dimensi atau lebih, yang menghasilkan pembuatan sub-kubus yang lebih kecil.

Operasi dadu dalam OLAP memilih beberapa dimensi untuk membentuk sub-kubus.

5) Putaran

Dalam pivot, Anda memutar sumbu data untuk memberikan presentasi data alternatif. Pada contoh berikut, pivot didasarkan pada tipe item.

Operasi pivot dalam OLAP memutar kubus berdasarkan jenis item.

ARTIKEL TERKAIT

Jenis sistem OLAP

Sistem OLAP mengikuti struktur hierarkis, dan terdapat beberapa varian tergantung pada di mana data disimpan dan bagaimana pengguna mengaksesnya.

Struktur hierarki yang menunjukkan jenis-jenis sistem OLAP.

Berikut adalah ringkasan jenis-jenis utama sistem OLAP:

Jenis OLAP Penjelasan
OLAP Relasional (ROLAP) ROLAP adalah RDBMS yang diperluas dengan peta data multidimensi.ping yang melakukan operasi relasional standar.
OLAP Multidimensi (MOLAP) MOLAP mengimplementasikan operasi secara langsung pada data multidimensi.
OLAP Hibrida (HOLAP) Dalam pendekatan HOLAP, total agregat disimpan dalam basis data multidimensi sementara data detail tetap berada dalam basis data relasional. Hal ini menawarkan efisiensi data dari model ROLAP dan kinerja dari model MOLAP.
OLAP Desktop (DOLAP) Dalam Desktop OLAP, pengguna mengunduh sebagian data secara lokal ke desktop mereka dan menganalisisnya. DOLAP relatif murah untuk diterapkan karena menawarkan sedikit fungsi dibandingkan dengan sistem OLAP lainnya.
OLAP Web (WOLAP) Web OLAP adalah sistem OLAP yang dapat diakses melalui peramban web. WOLAP adalah arsitektur tiga tingkat yang terdiri dari klien, middleware, dan server basis data.
OLAP Seluler Mobile OLAP membantu pengguna mengakses dan menganalisis data OLAP dari perangkat seluler mereka.
OLAP Spasial (SOLAP) SOLAP dirancang untuk mengelola data spasial dan non-spasial dalam Sistem Informasi Geografis (SIG).

Tiga model yang paling banyak digunakan — ROLAP, MOLAP, dan HOLAP — akan dibahas lebih detail di bagian-bagian berikut.

ROLAP

ROLAP (Relational OLAP) bekerja dengan data yang sudah ada dalam basis data relasional. Tabel fakta dan dimensi disimpan sebagai tabel relasional, yang tetap memungkinkan analisis data multidimensi, dan merupakan salah satu model OLAP yang paling cepat berkembang.

Keunggulan model ROLAP

  • Efisiensi data yang tinggi: ROLAP menawarkan efisiensi data yang tinggi karena kinerja kueri dan bahasa akses dioptimalkan secara khusus untuk analisis data multidimensi.
  • Skalabilitas: Sistem OLAP jenis ini memiliki skalabilitas yang baik untuk mengelola volume data yang besar, bahkan ketika data tersebut terus meningkat.

Kelemahan model ROLAP

  • Permintaan sumber daya yang lebih tinggi: ROLAP membutuhkan pemanfaatan sumber daya manusia, perangkat lunak, dan perangkat keras yang besar.
  • Keterbatasan data agregat: Alat ROLAP mengandalkan SQL untuk setiap perhitungan data agregat, dan terdapat batasan praktis ketika menangani komputasi yang kompleks.
  • Performa kueri yang lambat: Performa kueri pada model ini lambat jika dibandingkan dengan MOLAP.

MOLAP

MOLAP (Multidimensional OLAP) menggunakan mesin penyimpanan multidimensi berbasis array untuk menampilkan tampilan data multidimensi. Pada intinya, MOLAP bergantung pada kubus OLAP yang sudah dibuat sebelumnya.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut di bagian khusus. Tutorial MOLAPyang membahas arsitektur, keunggulan, dan alat-alatnya secara mendalam.

OLAP hibrida

Hybrid OLAP (HOLAP) adalah perpaduan antara ROLAP dan MOLAP. Ia menawarkan komputasi cepat MOLAP bersama dengan skalabilitas yang lebih tinggi dari ROLAP, dan menggunakan dua basis data:

  1. Data yang diagregasi atau dihitung disimpan dalam kubus OLAP multidimensi.
  2. Informasi terperinci disimpan dalam database relasional.

Manfaat OLAP Hibrida

  • Hal ini menghemat ruang disk dan tetap ringkas, yang membantu menghindari masalah terkait kecepatan dan kenyamanan akses.
  • Hybrid OLAP menggunakan teknologi kubus yang memungkinkan kinerja lebih cepat untuk semua jenis data.
  • Data ROLAP diperbarui secara instan, sehingga pengguna HOLAP mendapatkan akses ke data real-time, sementara MOLAP meningkatkan relevansi data melalui pembersihan dan konversi — menghadirkan yang terbaik dari kedua dunia.

Kelemahan OLAP Hibrida

  • Kompleksitas yang lebih besar: Kelemahan utama HOLAP adalah harus mendukung alat dan aplikasi ROLAP dan MOLAP, yang membuatnya sangat rumit.
  • Potensi tumpang tindih: ada kemungkinan tumpang tindih yang lebih tinggi.ping fungsionalitas antara kedua pendekatan tersebut.

Kelebihan OLAP

OLAP memberikan beberapa manfaat yang menjadikannya dasar untuk analisis bisnis:

  • OLAP adalah platform tunggal untuk perencanaan, penganggaran, pelaporan, dan analisis di seluruh bisnis.
  • Informasi dan perhitungan konsisten di dalam sebuah kubus OLAP, yang merupakan keuntungan penting.
  • Fitur ini memungkinkan Anda membuat dan menganalisis skenario "bagaimana jika" dengan cepat.
  • Anda dapat dengan mudah mencari basis data OLAP untuk istilah umum atau spesifik.
  • OLAP menyediakan blok bangunan untuk alat pemodelan bisnis, alat penambangan data, dan alat pelaporan kinerja.
  • Fitur ini memungkinkan pengguna untuk memilah dan mengolah data kubus berdasarkan berbagai dimensi, ukuran, dan filter.
  • Metode ini sangat cocok untuk menganalisis deret waktu.
  • Menemukan klaster dan outlier menjadi mudah dengan OLAP.
  • Ini adalah mesin visualisasi yang andal yang memberikan waktu respons yang cepat secara konsisten.

Kekurangan OLAP

Terlepas dari kelebihannya, OLAP memiliki beberapa keterbatasan yang perlu diingat:

  • OLAP memerlukan pengorganisasian data ke dalam sebuah skema bintang atau kepingan salju, dan skema-skema ini rumit untuk diimplementasikan dan dikelola.
  • Anda tidak dapat memiliki sejumlah besar dimensi dalam satu kubus OLAP.
  • Data transaksional tidak dapat diakses melalui sistem OLAP.
  • Setiap modifikasi pada kubus OLAP memerlukan pembangunan ulang kubus secara penuh, yang merupakan proses yang memakan waktu.

Pertanyaan Umum Demo Slot

OLAP membaca data historis yang telah diagregasi untuk analisis dan pengambilan keputusan melalui kubus multidimensi dan sebagian besar operasi baca. OLTP OLTP menangani transaksi harian yang cepat seperti penyisipan dan pembaruan dalam basis data relasional. Sederhananya, OLTP menjalankan bisnis sementara OLAP membantu Anda menganalisisnya.

OLAP biasanya berada di tingkatan tengah dari sebuah data warehouseSistem sumber memasukkan data ke dalam proses ETL yang membersihkan dan memuat data ke dalam gudang data, dan server OLAP kemudian membangun kubus dari data tersebut sehingga analis dapat menjalankan kueri multidimensi dengan cepat.

Kubus OLAP biasanya dibangun di atas skema bintang atau kepingan saljuSkema bintang menyimpan dimensi dalam tabel tunggal yang tidak dinormalisasi, sedangkan skema kepingan salju menormalisasinya ke dalam tabel yang saling terkait. Keduanya mengatur fakta dan dimensi sehingga kubus dapat mengagregasi dan mengambil data dengan cepat.

Mesin OLAP populer meliputi: Microsoft SQL Server Layanan Analisis, Oracle dasar, dan Apache KylinMereka membangun kubus multidimensi dan dasbor Power BI. Pilihan terbaik bergantung pada volume data dan tumpukan basis data Anda.

OLAP dan penambangan data saling melengkapi. OLAP memungkinkan analis untuk secara interaktif memilah, menganalisis, dan menelusuri dimensi yang diketahui untuk menjawab pertanyaan yang telah ditentukan. Penambangan data menerapkan algoritma statistik dan pembelajaran mesin untuk menemukan pola, klaster, dan korelasi yang tidak diketahui. OLAP mengeksplorasi pandangan yang diharapkan, sementara penambangan data mengungkap wawasan tersembunyi.

Kasus penggunaan OLAP yang umum meliputi analisis penjualan dan pemasaran, perencanaan dan penganggaran keuangan, pelaporan profitabilitas, dan analisis tren atau deret waktu. Bisnis menggunakan OLAP untuk membandingkan kinerja di berbagai wilayah, produk, dan periode, serta untuk memodelkan skenario "bagaimana jika" yang memandu keputusan strategis.

Lapisan analitik berbasis AI menambahkan deteksi anomali, kueri bahasa alami, dan peramalan prediktif di atas kubus OLAP. Model pembelajaran mesin dapat memberi skor pada dimensi yang telah diagregasi sebelumnya untuk secara otomatis menampilkan tren, sehingga analis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk membuat laporan dan lebih banyak waktu untuk bertindak berdasarkan wawasan yang diungkapkan oleh kubus tersebut.

Ya. Asisten seperti ChatGPT ke Kopilot GitHub Dapat membuat draf kueri MDX atau SQL, menjelaskan struktur kubus, dan menyarankan anggota terhitung dari perintah singkat. Selalu tinjau kueri yang dihasilkan untuk memastikan nama dimensi dan logika agregasi yang benar sebelum menjalankannya di lingkungan produksi.

Ringkaslah postingan ini dengan: