Contenuto
- Definizione - Cosa significa Elaborazione analitica online (OLAP)?
- Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
- Techopedia spiega Online Analytical Processing (OLAP)
Definizione - Cosa significa Elaborazione analitica online (OLAP)?
L'elaborazione analitica online (OLAP) è un concetto di alto livello che descrive una categoria di strumenti che aiutano nelle query multidimensionali di analisi.
OLAP è nato a causa dell'enorme complessità e della pura crescita associata ai dati aziendali negli anni '70, poiché il volume e il tipo di informazioni sono diventati troppo pesanti per un'analisi adeguata attraverso semplici query SQL (query strutturate).
Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
Techopedia spiega Online Analytical Processing (OLAP)
La capacità tradizionale di confronto dei dati di SQL è limitata. Ad esempio, SQL può gestire query, come un elenco di agenti di vendita, rispetto alle cronologie dei volumi di vendita. Tuttavia, con volumi di dati più grandi, può essere schiacciante solo usare SQL e difficile tradurre i dati in informazioni che facilitano facilmente il processo decisionale. È difficile rispondere a determinate domande in SQL, ad esempio perché le vendite di prodotti sono più elevate a metà mese o perché gli agenti di vendita femminili vendono costantemente più delle loro controparti maschili durante l'estate.
Riconoscendo che i database relazionali hanno limiti intrinseci, i produttori hanno creato nuovi modi per rappresentare relazioni di dati complessi e analizzare i risultati per discernere modelli e tendenze nascosti e precedentemente sconosciuti.
Un caso di studio sul potenziale di OLAP è cresciuto dall'uso da parte di un grande rivenditore di strumenti OLAP per il data mining. Questo rivenditore ha notato che gli acquisti di prodotti per bambini a tarda notte erano correlati con un aumento degli acquisti di birra a tarda notte. Inizialmente, questa sembrava una coincidenza, ma un'analisi più approfondita dei clienti ha rivelato che i clienti a tarda notte erano per lo più giovani padri di età compresa tra la metà e la fine dei vent'anni o la prima metà degli anni Trenta, un elemento demografico associato anche al reddito disponibile a tarda notte. Sulla base di questi dati, i rivenditori hanno iniziato a commercializzare prodotti per bambini e birra e le vendite combinate per entrambe le linee di prodotti sono salite alle stelle.
Questo case study ha dimostrato in che modo OLAP fornisce ai ricercatori la possibilità di approfondire e scoprire relazioni di dati tra eventi e tendenze apparentemente non correlati, migliorando così il processo decisionale aziendale.