چگونه OLAP و AI می توانند تجارت بهتری را فعال کنند - IBM Blog

سیستم های پایگاه داده پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) و هوش مصنوعی (AI) یکدیگر را تکمیل می کنند و می توانند در صورت استفاده پشت سر هم به تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری کمک کنند. سیستم‌های OLAP برای پردازش و تحلیل کارآمد مجموعه داده‌های چند بعدی بزرگ طراحی شده‌اند، در حالی که تکنیک‌های هوش مصنوعی بینش‌ها را استخراج کرده و از داده‌های OLAP پیش‌بینی می‌کنند. همانطور که تکنیک های هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهند، برنامه های کاربردی نوآورانه در حوزه OLAP پیش بینی می شود. 

تعریف OLAP امروز  

سیستم های پایگاه داده OLAP از زمان پیدایش خود در اوایل دهه 1990 به طور قابل توجهی تکامل یافته اند. در ابتدا، آن‌ها برای مدیریت حجم زیادی از داده‌های چند بعدی طراحی شده بودند، و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا وظایف تحلیلی پیچیده‌ای مانند مته کردن, رول کردن و تکه و تاس. 

سیستم‌های OLAP اولیه پایگاه‌های اطلاعاتی مجزا و تخصصی با ساختارهای ذخیره‌سازی داده‌ها و زبان‌های پرس و جو منحصربه‌فرد بودند. این رویکرد siled اغلب منجر به افزونگی و پیچیدگی داده‌ها می‌شود که مانع ادغام با سایر سیستم‌های تجاری می‌شود. در دهه 2010، فناوری‌های OLAP ستونی (C-OLAP) و OLAP درون حافظه (IM-OLAP) شهرت یافتند. C-OLAP ذخیره‌سازی داده‌ها را برای پردازش سریع‌تر پرس و جو بهینه کرد، در حالی که IM-OLAP داده‌ها را در حافظه ذخیره می‌کرد تا تأخیر دسترسی به داده‌ها را به حداقل برساند و تجزیه و تحلیل بلادرنگ را فعال کند. این پیشرفت ها عملکرد و مقیاس پذیری سیستم های OLAP را بیشتر افزایش داد. 

امروزه سیستم های پایگاه داده OLAP به پلتفرم های جامع و یکپارچه تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شده اند که نیازهای متنوع کسب و کارهای مدرن را برطرف می کنند. آنها به طور یکپارچه با انبارهای داده مبتنی بر ابر ادغام می شوند و جمع آوری، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها را از منابع مختلف تسهیل می کنند. 

چالش های اتخاذ راه حل های OLAP مبتنی بر ابر 

پذیرش ابر برای پایگاه‌های داده OLAP به دلیل مقیاس‌پذیری، کشش و مزیت‌های مقرون‌به‌صرفه رایج شده است. با این حال، سازمان ها هنگام اتخاذ راه حل های OLAP مبتنی بر ابر با چالش هایی مانند: 

• مهاجرت داده ها: انتقال حجم زیادی از داده ها به ابر می تواند زمان بر و منابع فشرده باشد. 
• تأخیر شبکه: فواصل جغرافیایی بین داده ها و کاربران می تواند مسائل مربوط به تأخیر را معرفی کند که بر عملکرد پرس و جو تأثیر می گذارد. 
• بهینه سازی هزینه: بهینه سازی هزینه های ابری برای منابع OLAP به دلیل مدل های قیمت گذاری پیچیده و الگوهای استفاده از منابع می تواند چالش برانگیز باشد. 
• امنیت و انطباق: تضمین امنیت داده ها و انطباق با الزامات قانونی در محیط ابری می تواند پیچیده باشد. 
• مهارت و تخصص: انتقال به OLAP مبتنی بر ابر ممکن است به مهارت‌ها و تخصص‌های تخصصی در محاسبات ابری و فناوری‌های OLAP نیاز داشته باشد. 

شناسایی بهترین شیوه ها و مزایا 

در حوزه OLAP، نقش هوش مصنوعی به طور فزاینده ای مهم است. برای ساختن یک سیستم OLAP قوی، باید بدون توجه به مکان و نوع داده، قابلیت دسترسی را فراهم کند. همچنین باید از فرمت های ذخیره سازی مختلف مانند ذخیره سازی بلوک، ذخیره سازی اشیا و فرمت های فایل مانند Parquet، Avro و ORC پشتیبانی کند.  

سیستم های پایگاه داده OLAP از ابزارهای تحلیلی تخصصی به پلتفرم های جامع تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شده اند و به کسب و کارها قدرت می دهند تا بر اساس بینش های مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تصمیم گیری آگاهانه بگیرند. سازمان ها می توانند انتظار داشته باشند که از مزایای زیر از اجرای راه حل های OLAP بهره ببرند، از جمله موارد زیر.  

1. افزایش قابلیت تجزیه و تحلیل داده ها

• کاوش داده های چند بعدیOLAP به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را از منظرهای متعدد بررسی کنند، الگوها و روابطی را که ممکن است در پایگاه داده های رابطه ای سنتی آشکار نباشند، شناسایی کنند. 
• تجزیه و تحلیل دریل داون و رول آپ: OLAP به کاربران این امکان را می‌دهد تا نقاط داده خاص را بررسی کنند یا در مجموع‌های گسترده‌تر جمع‌آوری کنند و درک جامعی از روند داده‌ها به دست آورند. 
• تجزیه و تحلیل برش و تاسOLAP به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را در ابعاد مختلف برش داده و تاس کنند و بخش های خاصی را برای تجزیه و تحلیل عمیق جدا کنند. 

2. بهبود تصمیم گیری

• برنامه ریزی و پیش بینی استراتژیک: OLAP به مشاغل کمک می کند تا روندها ، الگوهای و خطرات بالقوه را شناسایی کنند و برنامه ریزی و پیش بینی استراتژیک بهتری را فراهم کنند. 
• بهینه سازی تخصیص منابع: OLAP بینش هایی را در مورد استفاده و عملکرد منابع ارائه می دهد و به کسب و کارها امکان می دهد تخصیص منابع را بهینه کرده و کارایی را بهبود بخشند. 
• ارزیابی عملکرد و تحلیل روندOLAP به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا عملکرد خود را در برابر استانداردهای صنعت محک زده و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند. 

3. افزایش بهره وری عملیاتی

• کاهش زمان آماده سازی داده ها: قابلیت های آماده سازی داده های OLAP فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده ها را ساده می کند و در زمان و منابع صرفه جویی می کند. 
• بینش داده در زمان واقعی: OLAP می تواند بینش در زمان واقعی در مورد عملیات تجاری ارائه دهد و مشاغل را قادر می سازد تا به سرعت در مورد تغییر شرایط بازار پاسخ دهند. 
• بهبود حل مسئله: OLAP بینش در مورد علل اصلی مشکلات را ارائه می دهد و مشاغل را قادر می سازد تا به طور مؤثرتری به موضوعات بپردازند. 

4. افزایش مزایای درک مشتری

• تقسیم بندی و هدف گذاری مشتریOLAP به کسب و کارها اجازه می دهد مشتریان را بر اساس ویژگی های مختلف تقسیم بندی کنند و کمپین های بازاریابی هدفمند را ممکن می سازد. 
• تحلیل ارزش طول عمر مشتری: OLAP به کسب و کارها کمک می کند تا مشتریان با ارزش بالا را شناسایی کرده و استراتژی هایی را برای حفظ آنها ایجاد کنند. 
• پیش بینی ریزش مشتریOLAP می‌تواند مشتریانی را که در معرض خطر ریزش هستند شناسایی کند و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد استراتژی‌های حفظ را اجرا کنند. 

5. مزیت رقابتی

اجرای مؤثر راه‌حل‌های OLAP می‌تواند مزیت رقابتی کسب‌وکارها را از طریق به دست آوردن درک عمیق‌تر از روند بازار و رفتار مشتری، شناسایی فرصت‌های تجاری جدید و بخش‌های بازار، پاسخ سریع به شرایط متغیر بازار و خواسته‌های مشتری و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد کسب‌وکارها فراهم کند. توسعه محصول، قیمت گذاری و استراتژی های بازاریابی. 

انتظار می رود موتورهای پایگاه داده ابری OLAP نسل بعدی پیشرفت های قابل توجهی را به همراه داشته باشند. در اینجا مروری بر ویژگی های کلیدی است:  

• تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی: ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در موتورهای OLAP، بینش‌های بی‌درنگ، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تشخیص ناهنجاری‌ها را امکان‌پذیر می‌کند و بینش‌های عملی را برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه به کسب‌وکارها ارائه می‌دهد. 

• آماده سازی و پاکسازی خودکار داده ها: ابزارهای آماده‌سازی داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، پاکسازی، تبدیل و عادی‌سازی داده‌ها را خودکار می‌کنند، زمان و تلاش مورد نیاز برای آماده‌سازی دستی داده‌ها را کاهش می‌دهند و کیفیت داده‌ها را بهبود می‌بخشند. 

• پارچه داده یکپارچه: سیستم های OLAP به طور یکپارچه با انبارهای داده مبتنی بر ابر و دریاچه های داده ادغام می شوند و یک بافت داده یکپارچه برای تجزیه و تحلیل داده های جامع در منابع مختلف داده فراهم می کنند. 

• پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی: موتورهای OLAP جریان‌های داده بلادرنگ را مدیریت می‌کنند و بینش‌های بی‌درنگ را ارائه می‌کنند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا بر اساس اطلاعات به‌روز تصمیم‌گیری به موقع بگیرند. 

• پردازش تراکنشی یا تحلیلی ترکیبی: سیستم‌های OLAP با پایگاه‌های داده تراکنشی همگرا می‌شوند و امکان تجزیه و تحلیل بلادرنگ روی داده‌های تراکنش‌ها را فراهم می‌کنند و یک پلتفرم واحد برای پردازش عملیاتی و تحلیلی فراهم می‌کنند. 

• مقیاس پذیری و کشش: موتورهای OLAP بسیار مقیاس پذیر و الاستیک خواهند بود، به طور خودکار برای رسیدگی به حجم نوسان داده ها و تقاضاهای کاربر، بهینه سازی استفاده از منابع و کارایی هزینه، مقیاس پذیری بالا یا پایین خواهند داشت. 

• معماری بدون سرور: سیستم‌های OLAP معماری‌های بدون سرور را اتخاذ می‌کنند، مدیریت زیرساخت و تامین آن را حذف می‌کنند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند تا به جای نگهداری زیرساخت، بر تجزیه و تحلیل داده‌ها تمرکز کنند. 

• سهولت استفاده و تجزیه و تحلیل سلف سرویس: سیستم‌های OLAP رابط‌های کاربری بصری، قابلیت‌های جستجوی زبان طبیعی و ویژگی‌های تجزیه و تحلیل سلف‌سرویس را فراهم می‌کنند و کاربران غیر فنی را قادر می‌سازند به راحتی به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنند. 

• امنیت و انطباق: سیستم‌های OLAP ویژگی‌های امنیتی پیشرفته، از جمله رمزگذاری داده‌ها، کنترل‌های دسترسی و انطباق با مقررات صنعت را برای محافظت از داده‌های حساس و برآورده کردن الزامات نظارتی، در خود جای خواهند داد. 

• طراحی و استقرار بومی ابری: سیستم‌های OLAP برای محیط‌های بومی ابری طراحی و بهینه‌سازی می‌شوند و از زیرساخت‌ها و خدمات ابری برای استقرار، مدیریت و مقیاس‌پذیری بی‌وقفه استفاده می‌کنند. 

آینده سیستم های پایگاه داده OLAP 

به طور خلاصه، آینده سیستم های پایگاه داده OLAP روشن است. آنها که برای محیط های بومی ابری طراحی شده اند، نوید تصمیم گیری کارآمدتر و مبتنی بر داده را برای کسب و کارها می دهند و عصر جدیدی از چابکی و بینش را آغاز می کنند. 

IBM® watsonx.data™ یک فروشگاه داده آماده برای سازمان است که بر اساس معماری lakehouse داده ساخته شده است که بارهای کاری تجزیه و تحلیل ابری ترکیبی، مانند مهندسی داده، علم داده و هوش تجاری را از طریق اجزای منبع باز با نوآوری یکپارچه IBM امکان پذیر می کند. IBM watsonx.data نسل بعدی سیستم OLAP است که می تواند به شما کمک کند از داده های خود بیشترین استفاده را ببرید.  

امروز یک نسخه آزمایشی زنده IBM watsonx.data را درخواست کنید