Специфика оперативной аналитической обработки данных

Хотя эта система проще в структуре, так как данные находятся в обычных SQL-таблицах, она обычно медленнее по сравнению с MOLAP, так как требует выполнения нескольких запросов к различным таблицам для получения каждого среза данных.HOLAP (гибридный OLAP) является комбинацией MOLAP и ROLAP. В этой схеме первичная информация хранится в реляционной базе данных, а результаты ее анализа – в многомерном кубе. HOLAP объединяет преимущества обоих подходов, обеспечивая эффективность хранения данных и скорость доступа к ним. Этот вариант чаще всего применяется, так как позволяет использовать сильные стороны обоих подходов в одной системе.Преимущества технологии OLAP связаны с её особенностями:Неограниченный доступ к данным: пользователь имеет возможность получить доступ ко всей доступной информации в любое время.Централизованное хранение данных: данные хранятся в одном месте, что упрощает доступ к ним и устраняет необходимость в настройке взаимодействия между различными хранилищами данных.Высокая скорость предоставления данных: поскольку данные уже хранятся в предварительно обработанном виде, время, необходимое для получения ответов на запросы, существенно сокращается по сравнению с системами, где информация собирается из разных источников.Гибкость в уровне детализации данных: пользователь самостоятельно определяет уровень детализации данных в зависимости от своих потребностей. Например, можно получить обобщенную информацию о сделках за год, а также детализированные данные о каждой сделке, включая дату, сумму, участников и прочее.OLAP, как инструмент в области BusinessIntelligence, позволяет решать различные задачи:Анализ потребностей клиентов и оценка востребованности товаров в онлайн-магазине.Оценка эффективности логистики и оптимизация маршрутов доставки.Управление ресурсами компании, выявление свободных ресурсов и предотвращение их дефицита через оптимизацию закупок.Подготовка различных отчетов, включая финансовые, товарные и другие.Анализ причин снижения выручки и прибыли, выявление механизмов их устранения и т. д.Таким образом, оперативная аналитика с использованием технологии OLAP применяется в различных областях, таких как складской учет, продажи, логистика, маркетинговые исследования, а также для оценки качества обслуживания клиентов и других целей.ЗаключениеВ заключении хотелось бы подчеркнуть, что оперативная аналитика играет все более важную роль в современном бизнесе и организациях, обеспечивая быстрое и эффективное принятие решений на основе актуальной информации. В процессе написания этого реферата были рассмотрены различные аспекты оперативной аналитики, такие как скорость и реальное время, автоматизация и интеграция данных, визуализация, предсказательная аналитика и безопасность.Оперативная аналитика позволяет организациям оперативно реагировать на изменения в бизнес-среде, прогнозировать будущие события, оптимизировать бизнес-процессы и повышать конкурентоспособность. Использование современных технологий и методов анализа данных позволяет эффективно управлять информацией и превращать ее в ценный ресурс для организации.Однако важно помнить, что успешная реализация оперативной аналитики требует не только технологических решений, но и правильного подхода к управлению данными, обеспечению безопасности информации и развитию культуры данных в организации.В целом, оперативная аналитика является ключевым инструментом для преодоления вызовов современного бизнеса и обеспечения его успеха в быстро меняющейся и конкурентной среде. Систематическое внедрение и развитие оперативной аналитики позволит организациям быть более гибкими, инновационными и успешными на рынке.OLAP (OnlineAnalyticalProcessing) представляет собой мощный инструмент в области аналитики данных, который играет ключевую роль в принятии стратегических решений в организациях. В процессе анализа данных с использованием OLAP возможно выявление важных закономерностей, трендов и аномалий, что позволяет компаниям адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям и повышать свою конкурентоспособность.Благодаря OLAP компании могут лучше понимать своих клиентов, оптимизировать бизнес-процессы, управлять ресурсами эффективнее и принимать обоснованные стратегические решения. OLAP также позволяет быстро реагировать на изменения внешней среды и выявлять новые возможности для роста и развития бизнеса.Список использованной литературыАрхипенков С.Я., Голубев Д.В., Максименко О.Б. Хранилища данных. М.: Диалог-МИФИ, 2002.Овчаров, Л.А. Автоматизированные банки данных / Л.А. Овчаров, С.Н. Селетков. - М.: Финансы и статистика, 2019. - 262 c.Редько, В.Н. Базы данных и информационные системы / В.Н. Редько, И.А. Басараб. - М.: Знание, 2015. - 941 c.Туманов В.Е. Проектирование хранилищ данных для систем бизнес-аналитики: учебное пособие — М.: Интернет-Университет Информационных Технологий: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Т.1. М.: Вильямс, 2001, гл. 12.Федоров А., Елманова Н. Введение в OLAP-технологии Microsoft. М.: Диалог-МИФИ, 2002, гл. 8.Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных OLAP и DataMining. С-Пб.: БХВ-Петербург, 2004. гл. 4, 5, 7.https://learn.microsoft.com/ru-ru/azure/architecture/data-guide/relational-data/online-analytical-processing