Introducción a las operaciones en OLAP
OLAP significa procesamiento analítico en línea. Ayuda a analizar diferentes extractos y a ver datos comerciales desde diferentes puntos de vista. A menudo se requiere agrupar datos agregados y unirse. La estructura se llama básicamente el cubo OLAP. El cubo OLAP es una estructura de datos que está optimizada para un análisis de datos adecuado. Consiste principalmente en hechos numéricos que se pueden llamar dimensiones. Un almacén de datos debe extraer datos de varias fuentes y formatos de datos. Estos datos se limpian y transforman según las necesidades del usuario. Luego se carga en el servidor OLAP donde se realiza un análisis posterior.
Tipos de operaciones en OLAP
Hay cuatro tipos de operaciones OLAP que se pueden realizar. Estas áreas a continuación:
- Enrollar
- Profundizar
- Parte y pica
- Pivote
Echemos un vistazo a esto uno por uno
1. Enrollar
El roll up también se puede considerar como una agregación de datos. Los datos que se dividen se consolidan y luego se usan más. Esto se puede hacer siguiendo los siguientes métodos.
- Reducción de dimensiones.
- Mediante el uso de la jerarquía conceptual donde se realiza un sistema de agrupación de cosas en función de un orden o nivel particular.
Ejemplo
Para un conjunto de datos dado, se puede utilizar la técnica de dimensión de acumulación. Al hacer uso del concepto de jerarquía, se realiza la reducción de dimensiones. Esto se hace combinando los datos en cualquier eje. El ejemplo anterior tiene medallas de cuatro ciudades. De estas 2 ciudades son de Asia, mientras que las otras dos son de Europa. Si la operación de acumulación se va a realizar aquí, entonces se puede hacer combinando las compañías asiáticas y combinando las compañías europeas.
Salida:
Esto significa datos más detallados a datos menos detallados.
2. Profundizar
Profundizar no es más que dividir los datos en partes más pequeñas. Esta dimensión también se puede aplicar al cubo de datos. Aquí la dimensión se expande. La expansión aquí no es más que agregar nuevas dimensiones a los datos actuales. Si hay datos existentes, significa que las dimensiones actuales se pueden expandir. Esta expansión puede tener lugar a lo largo de cualquier eje del cubo de datos.
El proceso puede hacerse por
- Bajando la jerarquía esperada mientras se fragmenta.
- Aumentar la dimensión de los conjuntos de datos actuales.
Considere el siguiente ejemplo donde hay cuatro países C1, C2, C3 y C4. La población de estos cuatro países por trimestre está segregada por el área de ese país. Para profundizar, podemos ver que hay dos países de Asia (C1 y C2) y los otros dos son de Europa (C3 y C4). Si se va a realizar un desglose, se puede hacer expandiendo áreas como países, ciudades, distritos, etc. De esta manera, se puede fragmentar y alcanzar para ver el área de cada país, ciudad, distrito e incluso el más pequeño de La aldea.
3. Rebanada y dados
Para realizar una operación de división, es necesario extraer datos de un solo cubo. Este extracto se usa para formar un nuevo cubo. Si hay más datos que una dimensión, también se pueden extraer. Esto se puede hacer desde el mismo cubo de datos, lo que puede dar como resultado diferentes cubos del único cubo grande. Continuando con el mismo ejemplo de cuatro países C1, C2, C3 y C4 donde C1 y C2 son de Asia y C3 y C4 son de Europa. Continuando con esto, la operación de dados crea un subcubo seleccionando dos o más dimensiones del cubo actual. Considere que hay cuatro compañías C1, C2, C3 y C4 donde C1 y C2 son de Asia y C3 y C4 son de Europa. Al seleccionar dos parámetros de las diferentes dimensiones, la operación de dados se puede realizar fácilmente. Estos pueden ser la población, el área o la ubicación geográfica. La única diferencia aquí es que selecciona dos o más dimensiones que darán como resultado la creación de ese subcubo.
4. Pivote
La rotación de la orientación del cubo de datos para verificar las otras vistas que los datos pueden tener es lo que se hace cuando se dice que se está realizando la operación de pivote. Para ver los datos desde una perspectiva diferente, gira los datos. Proporcionará la presentación sustituta de los datos. Una vez que se obtiene el subcubo después de la operación de corte, la vista Pivot le da una nueva vista. Considere que hay cuatro compañías C1, C2, C3 y C4, donde C1 y C2 son de Asia y C3 y C4 son de Europa. Al girar una dimensión del cubo de datos, podemos realizar fácilmente la operación de pivote. Supongamos que puede cambiar el área del país del eje X al eje Y y la población por kilómetro cuadrado del eje Y al eje X, lo que le da una vista diferente.
Estas cuatro operaciones ayudan a un rendimiento de consulta más rápido.
Conclusión
El núcleo de cualquier sistema OLAP son los hechos numéricos llamados medidas. Estas medidas pueden dividirse aún más en dimensiones. Las medidas se colocan en las intersecciones que forman el espacio vectorial. El cubo OLAP es una interfaz matricial que ayudará a realizar operaciones de proyección como la agregación. Los metadatos del cubo crean un esquema de estrella o un esquema de copo de nieve que luego se utiliza en la base de datos relacional.
Las medidas se dividen en hechos y dimensiones en las que se crean nuevas tablas y se llevan a cabo diferentes operaciones como la limpieza y la transformación de datos. Los clientes OLAP incluyen programas como Excel, aplicaciones web, paneles, etc. Los datos optimizados ayudan a determinar diferentes patrones y tendencias en cualquier negocio. OLAP ayuda a lograr este objetivo y facilita el análisis.
Ayudará a ver negocios desde diferentes puntos de vista. Diferentes empresas hacen uso del cubo OLAP. Las operaciones analíticas hacen que sea más fácil analizar datos y predecir patrones sin esfuerzo y con precisión.
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