Dieser Artikel behandelt eine bestimmte Form der Datenbankorganisation, die als OLAP bezeichnet wird. Bevor Du mit dem Lesen beginnst und um sicher zu gehen, dass Du den gesamten Inhalt verstehst, solltest du vielleicht unseren Artikel über Datenbanken lesen. In diesem Artikel erfährst du mehr über die Funktionsweise, die Architektur und die verschiedenen Programmiersprachen von Datenbanken.
Datenbanken sind heutzutage immer häufiger anzutreffen. Doch hinter diesem Begriff verbergen sich verschiedene Kategorien, die nicht nach denselben Regeln organisiert sind. Es gibt viele Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken und Datenbanken, die nach dem OLAP-Prinzip arbeiten. In diesem Artikel erfährst du alles, was du über OLAP, eine leistungsstarke Analysetechnologie, wissen musst.
Was ist OLAP ?
OLAP (Online Analytical Processing) ist eine Technologie zur Organisation großer kommerzieller Datenbanken, die multidimensionale Analysen unterstützt. Sie kann verwendet werden, um komplexe analytische Abfragen durchzuführen, ohne die Transaktionssysteme negativ zu beeinflussen. Beispielsweise ist es möglich, schnell die Anzahl der Verkäufe zu ermitteln und dann weitere Dimensionen wie Datum, geographische Region oder andere Merkmale des Verkaufs hinzuzufügen, was früher viel Zeit in Anspruch nahm. Diese Form der Vorsortierung von Daten verkürzt die Zeit zwischen einer Datenbankabfrage und der Fertigstellung der Abfrage erheblich. Um einen besseren Eindruck davon zu bekommen, was OLAP-Technologie ist und wie es dazu kam, ein solches Tool zu entwickeln, kannst du dir das folgende Video ansehen:
Wie funktioniert OLAP ?
Der erste Schritt in der Funktionsweise von OLAP ist die Sammlung von Daten aus einer oder mehreren Quellen, die dann in Datawarehouses gespeichert werden. Anschließend sammelt und organisiert OLAP die Datenbanken in Form von OLAP-Würfeln, um die Geschwindigkeit der Analysen zu erhöhen. Ein Würfel enthält Daten, die innerhalb von so genannten Dimensionstabellen sortiert werden, deren Dimensionen dann von den Nutzern ausgefüllt werden.
Man geht von einer oder mehreren Tabellen mit zwei Dimensionen wie zu einer Organisation mit mehreren Dimensionen über.
Was ist der Unterschied zu OLTP ?
OLTP und OLAP (Online Transaction Processes) führen Abfragen nicht auf die gleiche Weise aus. Eine OLTP-Abfrage betrifft nur wenige Datensätze. Ein häufiges Beispiel für eine OLTP-Anfrage ist eine Banküberweisung von einem Konto auf ein anderes. In einem solchen Beispiel wird nur der Inhalt des Sender- und Empfängerkontos geändert.
Im Gegensatz dazu tendiert eine OLAP-Abfrage dazu, eine große Anzahl von Daten zu mobilisieren, um eine Analyse zu erstellen. Um das Beispiel der Verkäufe eines Unternehmens über 10 Monate zu nehmen, werden für 8 Produkte und 6 Orte 480 Daten mobilisiert, so dass diese Zahl schnell ansteigt.
OLAP Vorteile
OLAP ermöglicht es einem Benutzer, verschiedene Einblicke in eine Reihe von Daten zu erhalten.
Zu diesen verschiedenen Einblicken gehören z. B. Dashboards, Berichte und verschiedene Analysen. Die bekanntesten Analysetechniken, die durch OLAP ermöglicht werden, sind die folgenden:
- Roll-up: Hierbei werden die Daten um einen Würfel herum zusammengefasst. Dies geschieht entweder durch das Entfernen bestimmter Dimensionen eines Würfels oder durch das Zusammenfügen von Daten.
- Drill-down: Bei diesem Vorgang wird die Analyse innerhalb des Datensystems verfeinert. Wenn der Nutzer z. B. seine geografische Suche verfeinern möchte, wird er von der Dimension „Kontinent“ auf die Dimension „Land“ wechseln.
- Slice: Hierbei wird eine neue Unterdimension aus einer bestimmten Dimension eines anderen Würfels konstruiert.
Was sind die konkreten Verwendungszwecke von OLAP?
OLAP wird häufig für viele Aufgaben verwendet, die eine Datenanalyse erfordern, wie z. B. Data Mining. Das heißt, mit diesem Werkzeug können bestimmte Datenbanken durchsucht und analysiert werden, um aus den Beziehungen, die zwischen den Daten hergestellt werden, Trends zu extrahieren. Dies wird durch die multidimensionalen Daten in OLAP-Systemen ermöglicht.
OLAP ist daher das Herzstück vieler Data-Warehouse-Tools. OLAP ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um sie zu analysieren und zu vergleichen, was genau dem Konzept des Datawarehousing entspricht. OLAP ermöglicht die Umwandlung von Rohdaten in Informationen, die von einem Nutzer verwendet werden können.
Dank ihrer vielfältigen Einsatzmöglichkeiten bei der Umwandlung von Daten in nützliche Informationen und Einsichten ist diese Technologie einer der Schlüssel zur Entstehung von Business Intelligence. OLAP ist das Herzstück von BI-Software, da es Analysen auf der Grundlage von aktuellen und zukunftsorientierten Unternehmensdaten ermöglicht. Einer unserer Partner bei DataScientest Microstrategy arbeitet zum Beispiel mit ROLAP, einer Variante der OLAP-Technologie.
Der große Vorteil einer mit OLAP konfigurierten Datenbank ist, dass sie Vergleiche zwischen verschiedenen Daten ermöglicht, die nicht unbedingt aus denselben Datenbanken stammen müssen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OLAP besonders nützlich für die Entscheidungsfindung ist, da diese Analysemethode es ermöglicht, verschiedene und zuverlässige Indikatoren für die Leistung eines Unternehmens zu erhalten, aber auch, weil sie es ermöglicht, bestimmte Prognoseinstrumente einzurichten, insbesondere durch die Identifizierung von Trends.
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