Wie OLAP und KI bessere Geschäfte ermöglichen können – IBM Blog

Online-Analyseverarbeitungs-Datenbanksysteme (OLAP) und künstliche Intelligenz (KI) ergänzen einander und können bei gemeinsamer Verwendung dazu beitragen, die Datenanalyse und Entscheidungsfindung zu verbessern. OLAP-Systeme sind darauf ausgelegt, große mehrdimensionale Datensätze effizient zu verarbeiten und zu analysieren, während KI-Techniken Erkenntnisse gewinnen und Vorhersagen aus OLAP-Daten treffen. Da sich die KI-Techniken ständig weiterentwickeln, werden innovative Anwendungen im OLAP-Bereich erwartet. 

OLAP heute definieren  

OLAP-Datenbanksysteme haben sich seit ihrer Einführung in den frühen 1990er Jahren erheblich weiterentwickelt. Ursprünglich waren sie für die Verarbeitung großer Mengen mehrdimensionaler Daten konzipiert und ermöglichten es Unternehmen, komplexe Analyseaufgaben durchzuführen, z aufreißen, Roll-Up und in Würfel schneiden. 

Frühe OLAP-Systeme waren separate, spezialisierte Datenbanken mit einzigartigen Datenspeicherstrukturen und Abfragesprachen. Dieser isolierte Ansatz führte oft zu Datenredundanz und Komplexität, was die Integration mit anderen Geschäftssystemen behinderte. In den 2010er Jahren gewannen die Technologien Columnar OLAP (C-OLAP) und In-Memory OLAP (IM-OLAP) an Bedeutung. C-OLAP optimierte die Datenspeicherung für eine schnellere Abfrageverarbeitung, während IM-OLAP Daten im Speicher speicherte, um die Latenz beim Datenzugriff zu minimieren und Echtzeitanalysen zu ermöglichen. Diese Fortschritte haben die Leistung und Skalierbarkeit von OLAP-Systemen weiter verbessert. 

Heute sind OLAP-Datenbanksysteme zu umfassenden und integrierten Datenanalyseplattformen geworden, die den vielfältigen Anforderungen moderner Unternehmen gerecht werden. Sie sind nahtlos in cloudbasierte Data Warehouses integriert und erleichtern die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. 

Herausforderungen bei der Einführung cloudbasierter OLAP-Lösungen 

Die Cloud-Einführung für OLAP-Datenbanken ist aufgrund der Skalierbarkeit, Elastizität und Kosteneffizienzvorteile weit verbreitet. Allerdings stehen Unternehmen bei der Einführung cloudbasierter OLAP-Lösungen vor Herausforderungen, wie zum Beispiel: 

• Datenmigration: Die Migration großer Datenmengen in die Cloud kann zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein. 
• Netzwerklatenz: Geografische Entfernungen zwischen Daten und Benutzern können zu Latenzproblemen führen, die sich auf die Abfrageleistung auswirken. 
• Kostenoptimierung: Die Optimierung der Cloud-Ausgaben für OLAP-Ressourcen kann aufgrund komplexer Preismodelle und Ressourcennutzungsmuster eine Herausforderung darstellen. 
• Sicherheit und Compliance: Die Gewährleistung der Datensicherheit und Einhaltung regulatorischer Anforderungen in der Cloud-Umgebung kann komplex sein. 
• Fähigkeiten und Kompetenzen: Der Übergang zu Cloud-basiertem OLAP erfordert möglicherweise spezielle Fähigkeiten und Fachkenntnisse in Cloud Computing und OLAP-Technologien. 

Best Practices und Vorteile ermitteln 

Im Bereich OLAP wird die Rolle der KI immer wichtiger. Um ein robustes OLAP-System aufzubauen, sollte es unabhängig von Standort und Datentyp Zugänglichkeit bieten. Es sollte auch verschiedene Speicherformate wie Blockspeicher, Objektspeicher und Dateiformate wie Parquet, Avro und ORC unterstützen.  

OLAP-Datenbanksysteme haben sich von spezialisierten Analysetools zu umfassenden Datenanalyseplattformen entwickelt und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus großen und komplexen Datensätzen zu treffen. Unternehmen können von der Implementierung von OLAP-Lösungen die folgenden Vorteile erwarten, darunter die folgenden.  

1. Erweiterte Datenanalysefunktionen

• Mehrdimensionale Datenexploration: Mit OLAP können Benutzer Daten aus mehreren Perspektiven untersuchen und Muster und Beziehungen identifizieren, die in herkömmlichen relationalen Datenbanken möglicherweise nicht erkennbar sind. 
• Drill-Down- und Roll-Up-Analyse: OLAP ermöglicht es Benutzern, einen Drilldown zu bestimmten Datenpunkten durchzuführen oder zu breiteren Aggregaten zu gelangen und so ein umfassendes Verständnis von Datentrends zu gewinnen. 
• Slice-and-Dice-Analyse: Mit OLAP können Benutzer Daten in verschiedene Dimensionen aufteilen und bestimmte Segmente für eine eingehende Analyse isolieren. 

2. Verbesserte Entscheidungsfindung

• Strategische Planung und Prognose: OLAP hilft Unternehmen dabei, Trends, Muster und potenzielle Risiken zu erkennen und ermöglicht so eine bessere strategische Planung und Prognose. 
• Optimierung der Ressourcenzuteilung: OLAP bietet Einblicke in die Ressourcennutzung und -leistung und ermöglicht es Unternehmen, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und die Effizienz zu verbessern. 
• Leistungsbenchmarking und Trendanalyse: OLAP ermöglicht es Unternehmen, die Leistung anhand von Industriestandards zu vergleichen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. 

3. Erhöhte betriebliche Effizienzvorteile

• Reduzierte Datenvorbereitungszeit: OLAP-Datenvorbereitungsfunktionen optimieren Datenanalyseprozesse und sparen Zeit und Ressourcen. 
• Dateneinblicke in Echtzeit: OLAP kann Echtzeit-Einblicke in Geschäftsabläufe liefern und es Unternehmen ermöglichen, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen zu reagieren. 
• Verbesserte Problemlösung: OLAP bietet Einblicke in die Grundursachen von Problemen und ermöglicht es Unternehmen, Probleme effektiver anzugehen. 

4. Verbessertes Kundenverständnis

• Kundensegmentierung und Targeting: OLAP ermöglicht es Unternehmen, Kunden anhand verschiedener Merkmale zu segmentieren und so gezielte Marketingkampagnen zu ermöglichen. 
• Analyse des Customer Lifetime Value: OLAP hilft Unternehmen, hochwertige Kunden zu identifizieren und Strategien zu entwickeln, um sie zu binden. 
• Vorhersage der Kundenabwanderung: OLAP kann Kunden identifizieren, bei denen das Risiko einer Abwanderung besteht, und ermöglicht es Unternehmen, Bindungsstrategien umzusetzen. 

5. Ein Wettbewerbsvorteil

Die effektive Implementierung von OLAP-Lösungen kann Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie es ihnen ermöglicht, ein tieferes Verständnis der Markttrends und des Kundenverhaltens zu erlangen, neue Geschäftsmöglichkeiten und Marktsegmente zu identifizieren, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen und Kundenanforderungen zu reagieren und fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen Produktentwicklung, Preisgestaltung und Marketingstrategien. 

Von den Cloud-OLAP-Datenbank-Engines der nächsten Generation werden erhebliche Fortschritte erwartet. Hier ein Überblick über die wichtigsten Merkmale:  

• KI-gestützte Analytik: Die Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen in OLAP-Engines ermöglicht Einblicke in Echtzeit, prädiktive Analysen und die Erkennung von Anomalien und liefert Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen. 

• Automatisierte Datenaufbereitung und -bereinigung: KI-gestützte Datenvorbereitungstools automatisieren die Datenbereinigung, -transformation und -normalisierung, reduzieren den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Datenvorbereitung und verbessern die Datenqualität. 

• Einheitliche Datenstruktur: OLAP-Systeme lassen sich nahtlos in Cloud-basierte Data Warehouses und Data Lakes integrieren und bieten eine einheitliche Datenstruktur für eine umfassende Datenanalyse über verschiedene Datenquellen hinweg. 

• Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit: OLAP-Engines verarbeiten Echtzeit-Datenströme und liefern Echtzeit-Einblicke, sodass Unternehmen zeitnahe Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen treffen können. 

• Hybride transaktionale oder analytische Verarbeitung: OLAP-Systeme werden mit Transaktionsdatenbanken konvergieren, Echtzeitanalysen von Transaktionsdaten ermöglichen und eine einzige Plattform sowohl für die betriebliche als auch für die analytische Verarbeitung bereitstellen. 

• Skalierbarkeit und Elastizität: OLAP-Engines werden hoch skalierbar und elastisch sein und sich automatisch nach oben oder unten skalieren, um schwankende Datenmengen und Benutzeranforderungen zu bewältigen und so die Ressourcennutzung und Kosteneffizienz zu optimieren. 

• Serverlose Architektur: OLAP-Systeme werden serverlose Architekturen übernehmen, wodurch die Verwaltung und Bereitstellung der Infrastruktur entfällt und sich Unternehmen auf die Datenanalyse statt auf die Wartung der Infrastruktur konzentrieren können. 

• Benutzerfreundlichkeit und Self-Service-Analyse: OLAP-Systeme bieten intuitive Benutzeroberflächen, Abfragefunktionen in natürlicher Sprache und Self-Service-Analysefunktionen, sodass technisch nicht versierte Benutzer problemlos auf Daten zugreifen und diese analysieren können. 

• Sicherheit und Compliance: OLAP-Systeme werden erweiterte Sicherheitsfunktionen umfassen, einschließlich Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Einhaltung von Branchenvorschriften, um sensible Daten zu schützen und behördliche Anforderungen zu erfüllen. 

• Cloud-natives Design und Bereitstellung: OLAP-Systeme werden für Cloud-native Umgebungen konzipiert und optimiert und nutzen Cloud-Infrastruktur und -Dienste für eine nahtlose Bereitstellung, Verwaltung und Skalierbarkeit. 

Die Zukunft der OLAP-Datenbanksysteme 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft von OLAP-Datenbanksystemen vielversprechend ist. Sie wurden für Cloud-native Umgebungen entwickelt und versprechen eine effizientere und datengesteuerte Entscheidungsfindung für Unternehmen und läuten eine neue Ära der Agilität und Einblicke ein. 

IBM® watsonx.data™ ist ein unternehmenstauglicher Datenspeicher, der auf einer Data-Lakehouse-Architektur basiert und hybride Cloud-Analyse-Workloads wie Data Engineering, Data Science und Business Intelligence durch Open-Source-Komponenten mit integrierter IBM-Innovation ermöglicht. IBM watsonx.data ist das OLAP-System der nächsten Generation, mit dem Sie Ihre Daten optimal nutzen können.  

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