Bilgi işlemde ve daha özel olarak veritabanları alanında , çevrimiçi analitik işleme (İngilizce çevrimiçi analitik işleme , OLAP), bunlar gibi özet raporlar elde etmek için nokta bilgilerinin birkaç eksen boyunca bilgisayar uygulamasına yönelik bir analizidir. finansal analizde kullanılır . OLAP tipi uygulamalar , yönetimin bir şirketin faaliyeti hakkında çapraz bir görüş elde etmesine yardımcı olmak için iş zekasında yaygın olarak kullanılır .
Bu tür bir uygulama, operasyonel bir sistemin parçası olan , yani şirketin işletmelerinin yönetim görevlerinde onlara yardımcı olması amaçlanan çevrimiçi işlemlerin (İngilizce çevrimiçi işlem işleme abr. OLTP ) işlenmesine karşıdır .
Bu terim 1993 yılında Edgar Frank Codd tarafından bir veritabanının OLAP konseptine bağlı kalmak istiyorsa uyması gereken on iki kuralla tanımlanmıştır :
Bu kavram, farklı şekillerde uygulanabilen OLAP küpü veya hiperküp adı verilen sanal bir veri temsil modeline uygulanmıştır.
OLAP hiperküp ve sorgu işlevlerine (görselleştirme, analiz veya işlenmek üzere) bilgi çıkarma fonksiyonlarına erişim sağlar MDX dili (karşılaştırılabilir SQL bir için ilişkisel veritabanı ). Bir sorgunun sonuçları çoğunlukla maksimum 2 boyutta (dizi) okunur.
OLAP konseptini uygulamak için verilerin depolanmasını farklı veritabanlarına uyarlamayı mümkün kılan pilot uygulamalara benzer çeşitli varyasyonlar vardır .
M OLAP için optimize OLAP olan çok boyutlu analizler çok boyutlu bir depo göre gerçeği ile.
Bu, verileri n boyutun kesişimi biçiminde temsil etmeyi mümkün kılan çok boyutlu bir hiperküp biçimidir, bu boyutlar az ya da çok yoğun olabilir, böylece küpün yoğunluğunu veya seyrekliğini karakterize eder .
Board International , Essbase , IBM TM1 , Jedox Palo , icCube server , Infor Alea , Microsoft Analysis Services , Oracle OLAP , QUANTRIX MOLAP veritabanlarını kullanan bazı ürünlere örnektir.
İş dünyasında zeka , R OLAP bir dayalı bir veri modelleme ve depolama tekniğidir ilişkisel yapıda . Halihazırda var olan kaynaklardan (lisanslar, malzeme kaynakları vb.) yararlanır ve bu nedenle çok boyutlu bir temelin ek yatırımını gerektirmez.
R-OLAP motorlarına örnekler: Microsoft Analysis Services, Oracle 10g, Informix'ten MetaCube, Pentaho'dan Mondrian ve MicroStrategy'den DSS Agent.
H OLAP olan hibrid arasında molap ve ROLAP .
Çok boyutlu bir yapı , bir hiperküp arasında toplanan veriler için kullanılır. Daha ince bir temel ayrıntı düzeyine erişim gerektiğinde, klasik ilişkisel tablolar kullanılır: bu, detaylandırma mekanizmasıdır .
HOLAP motoru örneği: Oracle OLAP, Microsoft Analiz Hizmetleri.
Kolay ve hızlı uzaysal-zamansal keşif ve verilerin analizini destekleyen görsel platform, tablo halinde kartografik görüntüleme veya istatistiksel diyagram aracılığıyla birden çok düzeyde toplama ile çok boyutlu bir yaklaşım kullanır.
Bunun arkasındaki fikir, veri gösteriminin ilişkisel veritabanlarında olduğu gibi artık tablo şeklinde olmaması gerektiğidir . Verileri istediğiniz formda sunabilmelisiniz .
Laval bir Sandalye tutan S-OLAP . Ayrıca SOLAP teknolojilerine özel olarak ayrılmış bir site de bulunmaktadır: mekansalbi . SOLAP'taki en son teknolojiye ilişkin çeşitli referanslar "SOLAP" teriminin kökenleri veya harika bir fikrin küçük öyküsünde yayınlanmıştır!
Oracle OBIEE, IBM-Cognos ve ESRI, SAP ve ESRI vb. gibi çeşitli çözümler, bir SOLAP platformu oluşturmak için iş zekasını ve GIS'i birleştirir. Bu teknolojilerle ilgili bir saat Intelli3 Blog'da yayınlandı Geodecision yazılım pazarı
DOLAP, çok boyutlu bir veritabanının yerel olarak kurtarılmasından oluşan bir çalışma modudur. Bu kullanım, veriler üzerinde göçebe ve bağlantısız bir şekilde analiz yapmaya devam etmek için ilginçtir.
Başlangıçta içgüdüsel bir bilgi analizi için kullanılan OLAP hiperküpleri, veri madenciliği sistemleriyle birleştirilebilir ve böylece daha “katı” bilgileri analiz edebilir, tahmin edebilir ve simüle edebilir.
Şirketler bu tür bir yapıyı datamart , datawarehouse gibi ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinden kitlesel bilgi senkronizasyonu ( ETL ) ile hatta bazen sistemleri için seçtikleri mimariye bağlı olarak işlemsel olarak oluştururlar .
Bilgi, MDX'te ( Çok Boyutlu İfadeler ), Yönetici Bilgi Sisteminde (EIS), özel uygulamalarda (iş yazılımı) veya bir elektronik tabloda (bir navigasyon eklentisi ile donatılmış ) basit istekler kullanılarak alınır .
Örnekleme yoluyla, bir şirketin cirosunu aşağıdaki dört boyutta analiz etmek mümkündür:
Her boyut için örnek olarak verilen hiyerarşi seviyelere ayrılmıştır. "Avrupa", "Coğrafya" boyutunun "Kıta" seviyesinin bir üyesi olacaktır.