![Analytické zpracování online (OLAP) - Technologie Analytické zpracování online (OLAP) - Technologie](https://a.continuousdev.com/technology/online-analytical-processing-olap.png)
Obsah
- Definice - Co znamená online analytické zpracování (OLAP)?
- Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
- Techopedia vysvětluje online analytické zpracování (OLAP)
Definice - Co znamená online analytické zpracování (OLAP)?
Online analytické zpracování (OLAP) je koncept na vysoké úrovni, který popisuje kategorii nástrojů, které pomáhají při analýze multimenzionálních dotazů.
OLAP vznikl kvůli nesmírné složitosti a naprostému růstu spojenému s obchodními daty v 70. letech 20. století, protože objem a typ informací se stal příliš těžkým pro adekvátní analýzu pomocí jednoduchých dotazů na strukturovaný dotazovací jazyk (SQL).
Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
Techopedia vysvětluje online analytické zpracování (OLAP)
Tradiční porovnávání dat SQL je omezené. SQL může například spravovat dotazy, například seznam prodejních agentů, versus historie objemů prodeje. S většími objemy dat však může být ohromující použít SQL a obtížné převést data do informací, které snadno usnadní rozhodování. Je obtížné odpovědět na určité otázky v SQL, například proč jsou prodeje produktů v polovině měsíce vyšší nebo proč obchodní agentky v létě neustále prodávají své mužské protějšky.
Vzhledem k tomu, že relační databáze mají inherentní omezení, vytvořili výrobci nové způsoby, jak reprezentovat komplexní datové vztahy a analyzovat výsledky, aby rozpoznali skryté a dříve neznámé vzorce a trendy.
Případová studie o potenciálu OLAP vyrostla z použití nástrojů OLAP pro těžbu dat jedním velkým prodejcem. Tento maloobchodník si všiml, že nákupy produktů pro děti v pozdní noci korelovaly se zvýšenými nákupy piva v noci. Zpočátku to vypadalo jako náhoda, ale hlubší analýza zákazníků odhalila, že zákazníci v pozdních noci byli většinou mladí otcové v polovině dvacátých nebo na počátku třicátých let - demografický údaj byl také spojen s disponibilním příjmem v noci. Na základě těchto údajů maloobchodníci začali cross merchandising dětské výrobky a pivo a kombinovaný prodej pro obě produktové řady vyletěly nahoru.
Tato případová studie prokázala, jak společnost OLAP poskytuje vědcům odhalování a odkrývání datových vztahů mezi zdánlivě nesouvisejícími událostmi a trendy, čímž zvyšuje obchodní rozhodování.