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Olap-Definition

Im Zeitalter von Big Data ermöglichen verschiedene Technologien, komplexe Daten zu verwalten und besser zu verstehen. OLAP ist eines der verfügbaren Tools zur Durchführung mehrdimensionaler Analysen und Modellierungen. Online Analytical Processing ist ein Onlinedienst, der Unternehmen zur Verfügung steht, um nützliche Informationen zu gewinnen und eine Entscheidung zu treffen, wenn sie mit einer sehr großen Menge an Informationen konfrontiert werden.

Mit der Online-Analyseverarbeitung können Sie Daten verwalten und analysieren

Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei OLAP um ein Tool zum Jonglieren mehrerer Datenbanken. Kundendaten befinden sich auf einer X- und Y-Achse, aber mit Online Analytical Processing werden sie mehrdimensional. Herkömmliche Analysetools können beispielsweise PC-Verkäufe für zwei aufeinanderfolgende Monate vergleichen. Mit OLAP ist es möglich, die Zahlen mit anderen Daten, in diesem Fall denen der Konkurrenz, zu vergleichen.

OLAP ist somit ein Data-Mining-Tool, das mehrere Datenbanksysteme (DBMS) kombinieren kann. Der Großteil der Arbeit findet auf einem Online-Server statt. Der Benutzer kann die Informationen nach seinen Bedürfnissen organisieren oder vergleichen. Es verfügt über eine Reihe von Funktionen. Die leistungsstarken Algorithmen werden vom Dienstanbieter eingesetzt, um Logik oder Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu erkennen.

Ein Entscheidungstool für Unternehmen

Die Hauptnutzer von OLAP sind Datenwissenschaftler. Allerdings nutzen viele einfache Analysten innerhalb einer Marketingabteilung, Vertriebsleiter oder Unternehmer dieses Online-Tool. Jeder verlässt sich auf diesen Service, um strategische Entscheidungen im Einklang mit der mathematisch verifizierten Realität zu treffen. OLAP ermöglicht unter anderem die Messung der Leistung einer Marke oder eines Produkts. Einige Anwendungen sind auf Vertrieb, Marketing, Budgetierung oder Buchhaltung spezialisiert.

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Nicht zu verwechseln mit OLTP (Online Transactional Processing). OLAP ist nicht für die Verwaltung von Transaktionsinteraktionen konzipiert. Dies ist kein technisches Mittel für den Betrieb im B2B-Bereich. Es handelt sich eher um ein System zur mehrdimensionalen Analyse. Der Benutzer profitiert von mehreren Perspektiven, d. h. er kann dank des Prognosebereichs eine Abfrage entsprechend seinen Bedürfnissen spezifizieren. Es ist auch ein gutes Werkzeug, wenn es darum geht, einen Überblick über die Daten zu haben.

Eine große Anzahl von Funktionen im Dienste der Abonnenten

Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) vom Typ OLAP sind in der Lage, Informationen aus verschiedenen Quellen abzurufen und zu vergleichen. Neben unternehmensspezifischen Datensätzen können dank dieser Technologie auch Daten aus einem Data Warehouse oder Online-Servern genutzt werden. Die Informationen sind so organisiert, dass sie einfacher zu manipulieren sind.

Konkret kann ein Unternehmer eine Analyse seines Kundenstamms unter Berücksichtigung der geografischen Verteilung, der bevorzugten Produkte, der Kaufhäufigkeit usw. starten. Dabei handelt es sich um mehrdimensionale Tabellen, zu denen Sie Kundennamen, einen Verkaufskalender und viele weitere Details hinzufügen können. Durch die Priorisierung von Informationen können im Vergleich zu herkömmlichen DBMS wesentlich komplexere Abfragen gestartet werden.

Ein Entscheidungsunterstützungstool für Unternehmen

OLAP-Systeme ermöglichen grundsätzlich die Durchführung von 5 Arten mehrdimensionaler Analysen. Mit fundierten Kenntnissen in angewandter Statistik und Data Mining kann der Benutzer einen Drilldown durchführen und umgekehrt. Das heißt, es können komplexe Abfragen wie zum Beispiel der beste Verkaufszeitraum hinzugefügt werden. Chunking ist ein weiterer von Vermarktern häufig verwendeter Ansatz.

Ein weiteres wichtiges Merkmal eines OLAP: Durch die Pivotierung können Sie mit den Datenachsen spielen, um eine alternative Darstellung zu erhalten. Dies hilft Unternehmern, ihre Verkäufe aus einer anderen Perspektive zu betrachten. Hunderte von Ergebnissen oder Messungen können außerdem konfiguriert werden, um die Informationen in den Nummernbanken aussagekräftiger zu machen.