Hvordan OLAP og AI kan muliggøre bedre forretning – IBM Blog

Online analytisk behandling (OLAP) databasesystemer og kunstig intelligens (AI) supplerer hinanden og kan hjælpe med at forbedre dataanalyse og beslutningstagning, når de bruges sammen. OLAP-systemer er designet til effektivt at behandle og analysere store multidimensionelle datasæt, mens AI-teknikker udvinder indsigt og foretager forudsigelser fra OLAP-data. Efterhånden som AI-teknikker fortsætter med at udvikle sig, forventes innovative applikationer i OLAP-domænet. 

Definerer OLAP i dag  

OLAP-databasesystemer har udviklet sig betydeligt siden deres start i begyndelsen af ​​1990'erne. Oprindeligt var de designet til at håndtere store mængder multidimensionelle data, hvilket gør det muligt for virksomheder at udføre komplekse analytiske opgaver, som f.eks. bore ned, rulle op , skive-og-tern. 

Tidlige OLAP-systemer var separate, specialiserede databaser med unikke datalagringsstrukturer og forespørgselssprog. Denne tilsidesatte tilgang resulterede ofte i dataredundans og kompleksitet, hvilket hæmmer integrationen med andre forretningssystemer. I 2010'erne vandt kolonneformede OLAP (C-OLAP) og in-memory OLAP (IM-OLAP) teknologier frem. C-OLAP optimeret datalagring for hurtigere forespørgselsbehandling, mens IM-OLAP lagrede data i hukommelsen for at minimere dataadgangsforsinkelse og muliggøre realtidsanalyse. Disse fremskridt forbedrede ydeevnen og skalerbarheden af ​​OLAP-systemer yderligere. 

I dag er OLAP-databasesystemer blevet omfattende og integrerede dataanalyseplatforme, der imødekommer moderne virksomheders forskellige behov. De er problemfrit integreret med cloud-baserede datavarehuse, hvilket letter indsamling, opbevaring og analyse af data fra forskellige kilder. 

Udfordringer ved at indføre cloud-baserede OLAP-løsninger 

Cloud-adoption til OLAP-databaser er blevet almindelig på grund af skalerbarhed, elasticitet og omkostningseffektivitet. Organisationer står dog over for udfordringer, når de anvender cloud-baserede OLAP-løsninger, såsom: 

• Dataoverførsel: Migrering af store mængder data til skyen kan være tidskrævende og ressourcekrævende. 
• Netværksventetid: Geografiske afstande mellem data og brugere kan introducere latensproblemer, hvilket påvirker forespørgselsydeevnen. 
• Omkostningsoptimering: Optimering af cloud-udgifter til OLAP-ressourcer kan være udfordrende på grund af komplekse prismodeller og ressourceudnyttelsesmønstre. 
• Sikkerhed og overholdelse: Det kan være komplekst at sikre datasikkerhed og overholdelse af lovkrav i cloudmiljøet. 
• Færdigheder og ekspertise: Overgang til cloud-baseret OLAP kan kræve specialiserede færdigheder og ekspertise inden for cloud computing og OLAP-teknologier. 

Identifikation af bedste praksis og fordele 

I OLAP-området er AI's rolle stadig vigtigere. For at bygge et robust OLAP-system skal det give tilgængelighed uanset placering og datatype. Det bør også understøtte forskellige lagringsformater, såsom bloklagring, objektlagring og filformater som Parquet, Avro og ORC.  

OLAP-databasesystemer har udviklet sig fra specialiserede analytiske værktøjer til omfattende dataanalyseplatforme, der giver virksomheder mulighed for at træffe informerede beslutninger baseret på indsigt fra store og komplekse datasæt. Organisationer kan forvente at høste følgende fordele ved at implementere OLAP-løsninger, herunder følgende.  

1. Forbedrede dataanalysefunktioner

• Multidimensionel dataudforskning: OLAP giver brugerne mulighed for at udforske data fra flere perspektiver ved at identificere mønstre og relationer, som måske ikke er synlige i traditionelle relationelle databaser. 
• Drill-down og roll-up analyse: OLAP gør det muligt for brugere at bore ned i specifikke datapunkter eller rulle op til bredere aggregater og få en omfattende forståelse af datatendenser. 
• Slice-and-terning analyse: OLAP giver brugerne mulighed for at opdele data langs forskellige dimensioner og isolere specifikke segmenter til dybdegående analyse. 

2. Forbedret beslutningstagning

• Strategisk planlægning og forecasting: OLAP hjælper virksomheder med at identificere trends, mønstre og potentielle risici, hvilket muliggør bedre strategisk planlægning og prognoser. 
• Optimering af ressourceallokering: OLAP giver indsigt i ressourceudnyttelse og ydeevne, hvilket gør det muligt for virksomheder at optimere ressourceallokering og forbedre effektiviteten. 
• Performance benchmarking og trendanalyse: OLAP giver virksomheder mulighed for at benchmarke ydeevne i forhold til industristandarder og identificere områder, der kan forbedres. 

3. Øget driftseffektivitetsfordele

• Reduceret dataforberedelsestid: OLAP dataforberedelsesfunktioner strømliner dataanalyseprocesser, hvilket sparer tid og ressourcer. 
• Dataindsigt i realtid: OLAP kan give realtidsindsigt i forretningsdrift, hvilket gør det muligt for virksomheder at reagere hurtigt på skiftende markedsforhold. 
• Forbedret problemløsning: OLAP giver indsigt i de grundlæggende årsager til problemer, hvilket gør det muligt for virksomheder at løse problemer mere effektivt. 

4. Forbedret kundeforståelse fordele

• Kundesegmentering og målretning: OLAP giver virksomheder mulighed for at segmentere kunder baseret på forskellige egenskaber, hvilket muliggør målrettede marketingkampagner. 
• Analyse af kundelevetidsværdi: OLAP hjælper virksomheder med at identificere kunder af høj værdi og udvikle strategier for at fastholde dem. 
• Forudsigelse af kundeafgang: OLAP kan identificere kunder med risiko for afgang, hvilket gør det muligt for virksomheder at implementere fastholdelsesstrategier. 

5. En konkurrencefordel

Effektiv implementering af OLAP-løsninger kan give virksomheder en konkurrencefordel ved at sætte dem i stand til at opnå en dybere forståelse af markedstendenser og kundeadfærd, identificere nye forretningsmuligheder og markedssegmenter, reagere hurtigt på skiftende markedsforhold og kundekrav og træffe mere informerede beslutninger om produktudvikling, prissætning og marketingstrategier. 

Næste generation af cloud OLAP-databasemotorer forventes at bringe betydelige fremskridt. Her er en oversigt over de vigtigste egenskaber:  

• AI-drevet analyse: Integration af AI- og maskinlæringskapaciteter i OLAP-motorer vil muliggøre realtidsindsigt, forudsigende analyser og afvigelsesdetektion, hvilket giver virksomheder handlingsorienteret indsigt til at føre informerede beslutninger. 

• Automatiseret dataforberedelse og -rensning: AI-drevne dataforberedelsesværktøjer vil automatisere datarensning, transformation og normalisering, hvilket reducerer den tid og indsats, der kræves til manuel dataforberedelse og forbedrer datakvaliteten. 

• Samlet datastruktur: OLAP-systemer vil integreres problemfrit med cloud-baserede datavarehuse og datasøer, hvilket giver et samlet datastof til omfattende dataanalyse på tværs af forskellige datakilder. 

• Databehandling og analyse i realtid: OLAP-motorer vil håndtere datastrømme i realtid og give realtidsindsigt, hvilket gør det muligt for virksomheder at træffe rettidige beslutninger baseret på opdateret information. 

• Hybrid transaktionel eller analytisk behandling: OLAP-systemer vil konvergere med transaktionsdatabaser, hvilket muliggør realtidsanalyse af transaktionsdata og giver en enkelt platform til både operationel og analytisk behandling. 

• Skalerbarhed og elasticitet: OLAP-motorer vil være yderst skalerbare og elastiske, automatisk skalere op eller ned for at håndtere fluktuerende datamængder og brugerkrav, optimere ressourceudnyttelse og omkostningseffektivitet. 

• Serverløs arkitektur: OLAP-systemer vil anvende serverløse arkitekturer, hvilket eliminerer infrastrukturstyring og -forsyning, hvilket giver virksomheder mulighed for at fokusere på dataanalyse frem for vedligeholdelse af infrastruktur. 

• Brugervenlighed og selvbetjeningsanalyse: OLAP-systemer vil give intuitive brugergrænseflader, naturlige sprogforespørgselsfunktioner og selvbetjeningsanalysefunktioner, hvilket gør det muligt for ikke-tekniske brugere nemt at få adgang til og analysere data. 

• Sikkerhed og overholdelse: OLAP-systemer vil inkorporere avancerede sikkerhedsfunktioner, herunder datakryptering, adgangskontrol og overholdelse af industriregler for at beskytte følsomme data og opfylde lovkrav. 

• Cloud-native design og implementering: OLAP-systemer vil blive designet og optimeret til cloud-native miljøer, der udnytter cloud-infrastruktur og tjenester til problemfri implementering, administration og skalerbarhed. 

Fremtiden for OLAP-databasesystemer 

Sammenfattende er fremtiden for OLAP-databasesystemer lys. Designet til cloud-native miljøer lover de mere effektiv og datadrevet beslutningstagning for virksomheder og indvarsler en ny æra af smidighed og indsigt. 

IBM® watsonx.data™ er et virksomhedsklar datalager bygget på en data lakehouse-arkitektur, der muliggør hybrid cloud-analyse-arbejdsbelastninger, såsom datateknik, datavidenskab og business intelligence, gennem open source-komponenter med integreret IBM-innovation. IBM watsonx.data er næste generations OLAP-system, der kan hjælpe dig med at få mest muligt ud af dine data.  

Anmod om en live IBM watsonx.data-demo i dag