Kuinka OLAP ja tekoäly voivat mahdollistaa parempaa liiketoimintaa – IBM-blogi

Online-analyyttisen käsittelyn (OLAP) tietokantajärjestelmät ja tekoäly (AI) täydentävät toisiaan ja voivat auttaa tehostamaan tietojen analysointia ja päätöksentekoa, kun niitä käytetään yhdessä. OLAP-järjestelmät on suunniteltu käsittelemään ja analysoimaan tehokkaasti suuria moniulotteisia tietojoukkoja, kun taas tekoälytekniikat poimivat oivalluksia ja tekevät ennusteita OLAP-tiedoista. Tekoälytekniikoiden kehittyessä OLAP-alueella on odotettavissa innovatiivisia sovelluksia. 

OLAPin määrittely tänään  

OLAP-tietokantajärjestelmät ovat kehittyneet merkittävästi niiden perustamisesta 1990-luvun alussa. Alun perin ne suunniteltiin käsittelemään suuria määriä moniulotteista dataa, jolloin yritykset voivat suorittaa monimutkaisia ​​analyyttisiä tehtäviä, kuten poraus, kääriä ylös ja Paloittele ja kuutioi. 

Varhaiset OLAP-järjestelmät olivat erillisiä, erikoistuneita tietokantoja, joissa oli ainutlaatuiset tiedon tallennusrakenteet ja kyselykielet. Tämä hillitty lähestymistapa johti usein tietojen redundanssiin ja monimutkaisuuteen, mikä vaikeutti integraatiota muihin liiketoimintajärjestelmiin. 2010-luvulla pylväspohjaiset OLAP- (C-OLAP) ja muistissa olevat OLAP-tekniikat (IM-OLAP) nousivat esiin. C-OLAP optimoi tiedon tallennus nopeampaa kyselyjen käsittelyä varten, kun taas IM-OLAP tallensi tiedot muistiin minimoimaan tietojen käyttöviiveen ja mahdollistaakseen reaaliaikaisen analytiikan. Nämä parannukset paransivat entisestään OLAP-järjestelmien suorituskykyä ja skaalautuvuutta. 

Nykyään OLAP-tietokantajärjestelmistä on tullut kattavia ja integroituja data-analytiikkaalustoja, jotka vastaavat nykyaikaisten yritysten monipuolisiin tarpeisiin. Ne on integroitu saumattomasti pilvipohjaisiin tietovarastoihin, mikä helpottaa eri lähteistä peräisin olevien tietojen keräämistä, tallentamista ja analysointia. 

Pilvipohjaisten OLAP-ratkaisujen käyttöönoton haasteita 

Pilvikäyttöönotto OLAP-tietokantoihin on yleistynyt skaalautuvuuden, joustavuuden ja kustannustehokkuuden etujen vuoksi. Organisaatiot kohtaavat kuitenkin haasteita ottaessaan käyttöön pilvipohjaisia ​​OLAP-ratkaisuja, kuten: 

• Tiedonsiirto: Suurten tietomäärien siirtäminen pilveen voi olla aikaavievää ja resurssiintensiivistä. 
• Network latenssi: Tiedon ja käyttäjien väliset maantieteelliset etäisyydet voivat aiheuttaa latenssiongelmia, jotka vaikuttavat kyselyn suorituskykyyn. 
• Kustannusten optimointi: Pilvikäytön optimointi OLAP-resursseja varten voi olla haastavaa monimutkaisten hinnoittelumallien ja resurssien käyttömallien vuoksi. 
• Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus: Tietoturvan ja säännöstenmukaisuuden varmistaminen pilviympäristössä voi olla monimutkaista. 
• Taidot ja asiantuntemus: Siirtyminen pilvipohjaiseen OLAP-palveluun saattaa vaatia erikoisosaamista ja asiantuntemusta pilvipalveluista ja OLAP-tekniikoista. 

Parhaiden käytäntöjen ja hyötyjen tunnistaminen 

OLAPin alueella tekoälyn rooli on yhä tärkeämpi. Kestävän OLAP-järjestelmän rakentamiseksi sen tulisi tarjota käytettävyys sijainnista ja tietotyypistä riippumatta. Sen pitäisi myös tukea erilaisia ​​​​tallennusmuotoja, kuten lohkotallennusta, objektien tallennusta ja tiedostomuotoja, kuten Parquet, Avro ja ORC.  

OLAP-tietokantajärjestelmät ovat kehittyneet erikoistuneista analyyttisistä työkaluista kattaviksi data-analytiikkaalustoiksi, jotka antavat yrityksille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä suurten ja monimutkaisten tietojoukkojen oivallusten perusteella. Organisaatiot voivat odottaa saavansa seuraavat edut OLAP-ratkaisujen käyttöönotosta, mukaan lukien seuraavat.  

1. Parannetut tietojen analysointiominaisuudet

• Moniulotteinen tietojen tutkiminen: OLAPin avulla käyttäjät voivat tutkia tietoja useista eri näkökulmista ja tunnistaa malleja ja suhteita, jotka eivät ehkä näy perinteisissä relaatiotietokannassa. 
• Yksityiskohtaiset ja kokoavat analyysit: OLAPin avulla käyttäjät voivat syventyä tiettyihin tietopisteisiin tai koota laajempia aggregaatteja saadakseen kattavan käsityksen tietotrendeistä. 
• Slice-and-dice-analyysi: OLAPin avulla käyttäjät voivat viipaloida ja pilkkoa tietoja eri ulottuvuuksien mukaan eristämällä tietyt segmentit syvällistä analyysiä varten. 

2. Parempi päätöksenteko

• Strateginen suunnittelu ja ennustaminen: OLAP auttaa yrityksiä tunnistamaan trendit, mallit ja mahdolliset riskit, mikä mahdollistaa paremman strategisen suunnittelun ja ennustamisen. 
• Resurssien allokoinnin optimointi: OLAP tarjoaa näkemyksiä resurssien käytöstä ja suorituskyvystä, minkä ansiosta yritykset voivat optimoida resurssien allokoinnin ja parantaa tehokkuutta. 
• Suorituskyvyn benchmarking ja trendianalyysi: OLAPin avulla yritykset voivat vertailla suorituskykyään alan standardeihin ja tunnistaa parannettavia alueita. 

3. Lisääntynyt toiminnan tehokkuusetu

• Lyhentynyt tietojen valmisteluaika: OLAP-tietojen valmisteluominaisuudet tehostavat tietojen analysointiprosesseja, mikä säästää aikaa ja resursseja. 
• Reaaliaikaiset tiedot: OLAP voi tarjota reaaliaikaista tietoa liiketoiminnasta, jolloin yritykset voivat reagoida nopeasti muuttuviin markkinaolosuhteisiin. 
• Parannettu ongelmanratkaisukyky: OLAP tarjoaa näkemyksiä ongelmien perimmäisistä syistä, minkä ansiosta yritykset voivat käsitellä ongelmia tehokkaammin. 

4. Parannettu asiakasymmärrys etuja

• Asiakkaiden segmentointi ja kohdistaminen: OLAPin avulla yritykset voivat segmentoida asiakkaita erilaisten ominaisuuksien perusteella, mikä mahdollistaa kohdistettujen markkinointikampanjoiden toteuttamisen. 
• Asiakkaan elinkaariarvoanalyysi: OLAP auttaa yrityksiä tunnistamaan arvokkaat asiakkaat ja kehittämään strategioita heidän säilyttämiseksi. 
• Asiakasvaihtuvuuden ennuste: OLAP voi tunnistaa asiakkaat, jotka ovat vaarassa vaihtua, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden toteuttaa säilyttämisstrategioita. 

5. Kilpailuetu

Tehokas OLAP-ratkaisujen käyttöönotto voi tarjota yrityksille kilpailuetua, koska ne voivat ymmärtää paremmin markkinatrendejä ja asiakkaiden käyttäytymistä, tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja markkinasegmenttejä, reagoida nopeasti muuttuviin markkinaolosuhteisiin ja asiakkaiden vaatimuksiin sekä tehdä tietoisempia päätöksiä tuotekehitys, hinnoittelu ja markkinointistrategiat. 

Seuraavan sukupolven pilvi-OLAP-tietokantamoottorien odotetaan tuovan merkittäviä edistysaskeleita. Tässä on yleiskatsaus tärkeimmistä ominaisuuksista:  

• AI-pohjainen analytiikka: Tekoäly- ja koneoppimisominaisuuksien integrointi OLAP-moottoreihin mahdollistaa reaaliaikaisen näkemyksen, ennakoivan analytiikan ja poikkeamien havaitsemisen, mikä tarjoaa yrityksille käyttökelpoisia näkemyksiä tietoisten päätösten tekemiseen. 

• Automaattinen tietojen valmistelu ja puhdistus: Tekoälykäyttöiset tiedonkäsittelytyökalut automatisoivat tietojen puhdistamisen, muuntamisen ja normalisoinnin, vähentäen manuaaliseen tietojen valmisteluun tarvittavaa aikaa ja vaivaa ja parantavat tietojen laatua. 

• Yhtenäinen tietokangas: OLAP-järjestelmät integroituvat saumattomasti pilvipohjaisiin tietovarastoihin ja tietojärviin, mikä tarjoaa yhtenäisen tietorakenteen kattavaa data-analyysiä varten eri tietolähteistä. 

• Reaaliaikainen tietojenkäsittely ja analytiikka: OLAP-moottorit käsittelevät reaaliaikaisia ​​tietovirtoja ja tarjoavat reaaliaikaisia ​​näkemyksiä, joiden avulla yritykset voivat tehdä oikea-aikaisia ​​päätöksiä ajantasaisten tietojen perusteella. 

• Hybriditapahtumien tai analyyttinen käsittely: OLAP-järjestelmät yhdistyvät tapahtumatietokantoihin, mikä mahdollistaa tapahtumatietojen reaaliaikaisen analytiikan ja tarjoaa yhden alustan sekä operatiiviselle että analyyttiselle käsittelylle. 

• Skaalautuvuus ja joustavuus: OLAP-moottorit ovat erittäin skaalautuvia ja joustavia, ja ne skaalautuvat automaattisesti ylös- tai alaspäin käsitelläkseen vaihtelevia tietomääriä ja käyttäjien vaatimuksia, mikä optimoi resurssien käytön ja kustannustehokkuuden. 

• Palvelimeton arkkitehtuuri: OLAP-järjestelmät ottavat käyttöön palvelimettomat arkkitehtuurit, mikä eliminoi infrastruktuurin hallinnan ja provisioinnin, jolloin yritykset voivat keskittyä data-analyysiin infrastruktuurin ylläpidon sijaan. 

• Helppokäyttöisyys ja itsepalveluanalytiikka: OLAP-järjestelmät tarjoavat intuitiiviset käyttöliittymät, luonnollisen kielen kyselyominaisuudet ja itsepalveluanalytiikkaominaisuudet, joiden avulla ei-tekniset käyttäjät voivat helposti käyttää ja analysoida tietoja. 

• Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus: OLAP-järjestelmät sisältävät edistyneitä suojausominaisuuksia, mukaan lukien tietojen salauksen, pääsynvalvonnan ja alan säädösten noudattamisen arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi ja säädösten vaatimusten täyttämiseksi. 

• Pilvipohjainen suunnittelu ja käyttöönotto: OLAP-järjestelmät suunnitellaan ja optimoidaan pilvipohjaisia ​​ympäristöjä varten hyödyntäen pilviinfrastruktuuria ja -palveluita saumattoman käyttöönoton, hallinnan ja skaalautuvuuden takaamiseksi. 

OLAP-tietokantajärjestelmien tulevaisuus 

Yhteenvetona voidaan todeta, että OLAP-tietokantajärjestelmien tulevaisuus on valoisa. Ne on suunniteltu pilvipohjaisiin ympäristöihin, ja ne lupaavat tehokkaampaa ja datalähtöisempää päätöksentekoa yrityksille ja tuovat uuden ketteryyden ja oivalluksen aikakauden. 

IBM® watsonx.data™ on yrityskäyttöön sopiva tietovarasto, joka on rakennettu data Lakehouse -arkkitehtuurille, joka mahdollistaa hybridipilvianalyysin työkuormitukset, kuten tietotekniikan, tietotieteen ja liiketoimintatiedon, avoimen lähdekoodin komponenttien ja integroitujen IBM-innovaatioiden avulla. IBM watsonx.data on seuraavan sukupolven OLAP-järjestelmä, jonka avulla saat kaiken irti tiedoistasi.  

Pyydä live IBM watsonx.data -demo tänään