Kuidas OLAP ja AI võimaldavad paremat äritegevust – IBMi ajaveeb

Võrgupõhise analüütilise töötlemise (OLAP) andmebaasisüsteemid ja tehisintellekt (AI) täiendavad üksteist ning võivad aidata tõhustada andmete analüüsi ja otsuste tegemist, kui neid kasutatakse koos. OLAP-süsteemid on loodud suurte mitmemõõtmeliste andmekogumite tõhusaks töötlemiseks ja analüüsimiseks, samas kui tehisintellekti tehnikad ammutavad OLAP-i andmetest teadmisi ja teevad prognoose. Kuna tehisintellekti tehnikad arenevad edasi, on OLAP-i domeenis oodata uuenduslikke rakendusi. 

OLAP-i defineerimine täna  

OLAP-i andmebaasisüsteemid on alates nende loomisest 1990. aastate alguses märkimisväärselt arenenud. Algselt olid need mõeldud suurte mitmemõõtmeliste andmete käitlemiseks, võimaldades ettevõtetel täita keerulisi analüütilisi ülesandeid, nagu näiteks puurimine, Üles kerima ja viil-ja-kuub. 

Varased OLAP-süsteemid olid eraldiseisvad spetsiaalsed andmebaasid ainulaadsete andmesalvestusstruktuuride ja päringukeeltega. See vaikne lähenemine põhjustas sageli andmete liiasust ja keerukust, mis takistas integreerimist teiste ärisüsteemidega. 2010. aastatel tõusid esile veerupõhised OLAP-i (C-OLAP) ja mälusisesed OLAP-i (IM-OLAP) tehnoloogiad. C-OLAP optimeeris andmesalvestusruumi päringute kiiremaks töötlemiseks, samas kui IM-OLAP salvestas andmed mällu, et minimeerida andmetele juurdepääsu latentsust ja võimaldada reaalajas analüüsi. Need edusammud suurendasid veelgi OLAP-süsteemide jõudlust ja mastaapsust. 

Tänaseks on OLAP-i andmebaasisüsteemid muutunud terviklikeks ja integreeritud andmeanalüütikaplatvormideks, mis vastavad kaasaegsete ettevõtete erinevatele vajadustele. Need on sujuvalt integreeritud pilvepõhiste andmeladudega, hõlbustades erinevate allikate andmete kogumist, salvestamist ja analüüsi. 

Pilvepõhiste OLAP-lahenduste kasutuselevõtuga seotud väljakutsed 

OLAP-andmebaaside pilvepõhine kasutuselevõtt on mastaapsuse, elastsuse ja kulutõhususe eeliste tõttu muutunud tavaliseks. Pilvepõhiste OLAP-lahenduste kasutuselevõtul seisavad organisatsioonid aga silmitsi väljakutsetega, näiteks: 

• Andmete migratsioon: suurte andmemahtude üleviimine pilve võib olla aeganõudev ja ressursimahukas. 
• Võrgu latentsus: andmete ja kasutajate vahelised geograafilised kaugused võivad põhjustada latentsusprobleeme, mis mõjutavad päringu toimivust. 
• Kulude optimeerimine: OLAP-i ressursside jaoks pilvekulutuste optimeerimine võib keerukate hinnamudelite ja ressursside kasutusmustrite tõttu olla keeruline. 
• Turvalisus ja nõuetele vastavus: Andmete turvalisuse ja regulatiivsetele nõuetele vastavuse tagamine pilvekeskkonnas võib olla keeruline. 
• Oskused ja teadmised: Pilvepõhisele OLAP-ile üleminek võib nõuda erioskusi ja -teadmisi pilvandmetöötluse ja OLAP-tehnoloogiate vallas. 

Parimate tavade ja eeliste väljaselgitamine 

OLAP-i valdkonnas on AI roll üha olulisem. Tugeva OLAP-süsteemi loomiseks peaks see tagama juurdepääsu asukohast ja andmetüübist sõltumata. Samuti peaks see toetama erinevaid salvestusvorminguid, nagu plokkide salvestamine, objektide salvestamine ja failivormingud, nagu Parquet, Avro ja ORC.  

OLAP-i andmebaasisüsteemid on arenenud spetsiaalsetest analüütilistest tööriistadest kõikehõlmavateks andmeanalüüsi platvormideks, mis võimaldavad ettevõtetel teha teadlikke otsuseid, mis põhinevad suurtest ja keerukatest andmehulkadest. Organisatsioonid võivad OLAP-lahenduste rakendamisest saada järgmisi eeliseid, sealhulgas järgmist.  

1. Täiustatud andmeanalüüsi võimalused

• Mitmemõõtmeline andmete uurimine: OLAP võimaldab kasutajatel uurida andmeid mitmest vaatenurgast, tuvastades mustreid ja seoseid, mis tavapärastes relatsiooniandmebaasides ei pruugi ilmneda. 
• Drill-down ja koondanalüüs: OLAP võimaldab kasutajatel süveneda konkreetsetesse andmepunktidesse või koguda laiemaid agregaate, saades andmete suundumustest igakülgse ülevaate. 
• Tükeldatud analüüs: OLAP võimaldab kasutajatel andmeid tükeldada ja tükeldada erinevate mõõtmete järgi, eraldades konkreetsed segmendid põhjalikuks analüüsiks. 

2. Parem otsustusvõime

• Strateegiline planeerimine ja prognoosimine: OLAP aitab ettevõtetel tuvastada suundumusi, mustreid ja võimalikke riske, võimaldades paremat strateegilist planeerimist ja prognoosimist. 
• Ressursside jaotamise optimeerimine: OLAP annab ülevaate ressursside kasutamisest ja jõudlusest, võimaldades ettevõtetel ressursside jaotamist optimeerida ja tõhusust parandada. 
• Tulemuslikkuse võrdlusuuringud ja trendianalüüs: OLAP võimaldab ettevõtetel võrrelda jõudlust tööstusstandarditega ja tuvastada parendusvaldkonnad. 

3. Suurenenud tegevustõhususe eelised

• Vähendatud andmete ettevalmistamise aeg: OLAP-i andmete ettevalmistamise võimalused lihtsustavad andmeanalüüsi protsesse, säästes aega ja ressursse. 
• Reaalajas andmete ülevaade: OLAP võib pakkuda reaalajas ülevaadet äritegevusest, võimaldades ettevõtetel kiiresti reageerida muutuvatele turutingimustele. 
• Täiustatud probleemide lahendamine: OLAP annab ülevaate probleemide algpõhjustest, võimaldades ettevõtetel probleeme tõhusamalt lahendada. 

4. Täiustatud klientide mõistmise eelised

• Klientide segmenteerimine ja sihtimine: OLAP võimaldab ettevõtetel segmenteerida kliente erinevate omaduste alusel, võimaldades sihipäraseid turunduskampaaniaid. 
• Kliendi eluaegse väärtuse analüüs: OLAP aitab ettevõtetel tuvastada väärtuslikke kliente ja töötada välja strateegiaid nende hoidmiseks. 
• Klientide vähenemise ennustus: OLAP suudab tuvastada kliendid, kellel on oht katkestada, võimaldades ettevõtetel rakendada säilitamisstrateegiaid. 

5. Konkurentsieelis

OLAP-lahenduste tõhus rakendamine võib anda ettevõtetele konkurentsieelise, võimaldades neil paremini mõista turutrende ja klientide käitumist, tuvastada uusi ärivõimalusi ja turusegmente, reageerida kiiresti muutuvatele turutingimustele ja klientide nõudmistele ning teha teadlikumaid otsuseid tootearendus, hinnakujundus ja turundusstrateegiad. 

Järgmise põlvkonna pilve OLAP-i andmebaasimootorid toovad eeldatavasti kaasa olulisi edusamme. Siin on ülevaade peamistest omadustest:  

• AI-põhine analüüs: AI ja masinõppe võimaluste integreerimine OLAP-i mootoritesse võimaldab saada reaalajas teadmisi, ennustavat analüüsi ja anomaaliate tuvastamist, pakkudes ettevõtetele praktilisi teadmisi teadlike otsuste tegemiseks. 

• Automatiseeritud andmete ettevalmistamine ja puhastamine: AI-toega andmete ettevalmistamise tööriistad automatiseerivad andmete puhastamise, teisendamise ja normaliseerimise, vähendades käsitsi andmete ettevalmistamiseks kuluvat aega ja vaeva ning parandades andmete kvaliteeti. 

• Ühtne andmekangas: OLAP-süsteemid integreeruvad sujuvalt pilvepõhiste andmeladude ja andmejärvedega, pakkudes ühtset andmekangast põhjalikuks andmeanalüüsiks erinevatest andmeallikatest. 

• Reaalajas andmetöötlus ja analüüs: OLAP-mootorid töötlevad reaalajas andmevooge ja pakuvad reaalajas ülevaadet, võimaldades ettevõtetel teha ajakohase teabe põhjal õigeaegseid otsuseid. 

• Hübriidne tehingute või analüütiline töötlemine: OLAP-süsteemid ühtlustuvad tehingute andmebaasidega, võimaldades tehinguandmete reaalajas analüüsi ja pakkudes ühtset platvormi nii operatiivseks kui analüütiliseks töötlemiseks. 

• Skaleeritavus ja elastsus: OLAP-mootorid on väga skaleeritavad ja elastsed, skaleerudes automaatselt üles või alla, et tulla toime kõikuvate andmemahtude ja kasutajate nõudmistega, optimeerides ressursside kasutamist ja kulutõhusust. 

• Serverita arhitektuur: OLAP-süsteemid võtavad kasutusele serverita arhitektuurid, välistades infrastruktuuri haldamise ja varustamise, võimaldades ettevõtetel keskenduda pigem andmete analüüsile kui infrastruktuuri hooldusele. 

• Kasutuslihtsus ja iseteeninduse analüüs: OLAP-süsteemid pakuvad intuitiivseid kasutajaliideseid, loomuliku keele päringuvõimalusi ja iseteenindusanalüüsi funktsioone, mis võimaldavad mittetehnilistel kasutajatel andmetele hõlpsasti juurde pääseda ja neid analüüsida. 

• Turvalisus ja nõuetele vastavus: OLAP-süsteemid sisaldavad täiustatud turbefunktsioone, sealhulgas andmete krüptimist, juurdepääsu kontrolle ja tööstusharu eeskirjade järgimist, et kaitsta tundlikke andmeid ja täita regulatiivseid nõudeid. 

• Pilvepõhine disain ja juurutamine: OLAP-süsteemid kavandatakse ja optimeeritakse pilvepõhiste keskkondade jaoks, kasutades pilveinfrastruktuuri ja -teenuseid sujuvaks juurutamiseks, haldamiseks ja mastaapsuse tagamiseks. 

OLAP-i andmebaasisüsteemide tulevik 

Kokkuvõttes on OLAP-i andmebaasisüsteemide tulevik helge. Need on loodud pilvepõhiste keskkondade jaoks ning lubavad ettevõtetele tõhusamat ja andmepõhisemat otsustusprotsessi, juhatades sisse uue paindlikkuse ja ülevaate ajastu. 

IBM® watsonx.data™ on ettevõtte jaoks valmis andmesalv, mis on üles ehitatud andmejärve-arhitektuurile, mis võimaldab integreeritud IBM-i innovatsiooniga avatud lähtekoodiga komponentide kaudu hübriidpilveanalüütika töökoormust, nagu andmetehnika, andmeteadus ja äriteave. IBM watsonx.data on järgmise põlvkonna OLAP-süsteem, mis aitab teil oma andmeid maksimaalselt ära kasutada.  

Taotlege juba täna reaalajas IBM watsonx.data demo