Bagaimana OLAP dan AI dapat mewujudkan bisnis yang lebih baik – Blog IBM

Sistem database pemrosesan analitis online (OLAP) dan kecerdasan buatan (AI) saling melengkapi dan dapat membantu meningkatkan analisis data dan pengambilan keputusan bila digunakan secara bersamaan. Sistem OLAP dirancang untuk memproses dan menganalisis kumpulan data multidimensi besar secara efisien, sementara teknik AI mengekstraksi wawasan dan membuat prediksi dari data OLAP. Seiring dengan berkembangnya teknik AI, aplikasi inovatif dalam domain OLAP diantisipasi. 

Mendefinisikan OLAP hari ini  

Sistem database OLAP telah berkembang secara signifikan sejak dimulainya pada awal tahun 1990an. Awalnya, mereka dirancang untuk menangani data multidimensi dalam jumlah besar, memungkinkan bisnis melakukan tugas analitis yang kompleks, seperti menelusuri, menggulung dan irisan-dan-dadu. 

Sistem OLAP awal adalah database terpisah dan terspesialisasi dengan struktur penyimpanan data dan bahasa kueri yang unik. Pendekatan tertutup ini sering kali mengakibatkan redundansi dan kompleksitas data, sehingga menghambat integrasi dengan sistem bisnis lain. Pada tahun 2010-an, teknologi OLAP kolom (C-OLAP) dan OLAP dalam memori (IM-OLAP) menjadi terkenal. C-OLAP mengoptimalkan penyimpanan data untuk pemrosesan kueri yang lebih cepat, sementara IM-OLAP menyimpan data dalam memori untuk meminimalkan latensi akses data dan memungkinkan analisis waktu nyata. Kemajuan ini semakin meningkatkan kinerja dan skalabilitas sistem OLAP. 

Saat ini, sistem database OLAP telah menjadi platform analisis data yang komprehensif dan terintegrasi, yang menjawab beragam kebutuhan bisnis modern. Mereka terintegrasi secara mulus dengan gudang data berbasis cloud, memfasilitasi pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dari berbagai sumber. 

Tantangan dalam mengadopsi solusi OLAP berbasis cloud 

Adopsi cloud untuk database OLAP telah menjadi hal yang umum karena keunggulan skalabilitas, elastisitas, dan efisiensi biaya. Namun, organisasi menghadapi tantangan ketika mengadopsi solusi OLAP berbasis cloud, seperti: 

• Migrasi data: Memigrasikan data dalam jumlah besar ke cloud dapat memakan waktu dan sumber daya yang intensif. 
• Latensi jaringan: Jarak geografis antara data dan pengguna dapat menimbulkan masalah latensi, sehingga memengaruhi kinerja kueri. 
• Optimalisasi biaya: Mengoptimalkan pengeluaran cloud untuk sumber daya OLAP dapat menjadi tantangan karena model penetapan harga dan pola pemanfaatan sumber daya yang kompleks. 
• Keamanan dan kepatuhan: Memastikan keamanan data dan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan di lingkungan cloud bisa jadi rumit. 
• Kemampuan dan keahlian: Transisi ke OLAP berbasis cloud mungkin memerlukan keterampilan dan keahlian khusus dalam komputasi awan dan teknologi OLAP. 

Mengidentifikasi praktik dan manfaat terbaik 

Di ranah OLAP, peran AI semakin penting. Untuk membangun sistem OLAP yang kuat, sistem OLAP harus menyediakan aksesibilitas terlepas dari lokasi dan tipe data. Itu juga harus mendukung berbagai format penyimpanan, seperti penyimpanan blok, penyimpanan objek dan format file seperti Parket, Avro dan ORC.  

Sistem database OLAP telah berevolusi dari alat analisis khusus menjadi platform analisis data yang komprehensif, memberdayakan bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan wawasan dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Organisasi dapat memperoleh manfaat berikut dari penerapan solusi OLAP, termasuk yang berikut ini.  

1. Peningkatan kemampuan analisis data

• Eksplorasi data multidimensi: OLAP memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data dari berbagai perspektif, mengidentifikasi pola dan hubungan yang mungkin tidak terlihat dalam database relasional tradisional. 
• Analisis penelusuran dan roll-up: OLAP memungkinkan pengguna menelusuri titik data tertentu atau menggabungkannya ke kumpulan data yang lebih luas, sehingga memperoleh pemahaman komprehensif tentang tren data. 
• Analisis potong-dan-dadu: OLAP memungkinkan pengguna untuk membagi data menurut berbagai dimensi, mengisolasi segmen tertentu untuk analisis mendalam. 

2. Peningkatan pengambilan keputusan

• Perencanaan dan peramalan strategis: OLAP membantu bisnis mengidentifikasi tren, pola, dan potensi risiko, memungkinkan perencanaan dan perkiraan strategis yang lebih baik. 
• Optimalisasi alokasi sumber daya: OLAP memberikan wawasan tentang pemanfaatan dan kinerja sumber daya, memungkinkan bisnis mengoptimalkan alokasi sumber daya dan meningkatkan efisiensi. 
• Pembandingan kinerja dan analisis tren: OLAP memungkinkan bisnis untuk mengukur kinerja terhadap standar industri dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. 

3. Peningkatan manfaat efisiensi operasional

• Mengurangi waktu persiapan data: Kemampuan persiapan data OLAP menyederhanakan proses analisis data, menghemat waktu dan sumber daya. 
• Wawasan data waktu nyata: OLAP dapat memberikan wawasan real-time mengenai operasi bisnis, memungkinkan bisnis merespons dengan cepat terhadap perubahan kondisi pasar. 
• Peningkatan pemecahan masalah: OLAP memberikan wawasan tentang akar penyebab masalah, memungkinkan bisnis mengatasi masalah dengan lebih efektif. 

4. Peningkatan pemahaman pelanggan tentang manfaatnya

• Segmentasi dan penargetan pelanggan: OLAP memungkinkan bisnis untuk mensegmentasi pelanggan berdasarkan berbagai karakteristik, memungkinkan kampanye pemasaran yang ditargetkan. 
• Analisis nilai seumur hidup pelanggan: OLAP membantu bisnis mengidentifikasi pelanggan bernilai tinggi dan mengembangkan strategi untuk mempertahankan mereka. 
• Prediksi churn pelanggan: OLAP dapat mengidentifikasi pelanggan yang berisiko churn, memungkinkan bisnis menerapkan strategi retensi. 

5. Keunggulan kompetitif

Penerapan solusi OLAP yang efektif dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis dengan memungkinkan mereka memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang tren pasar dan perilaku pelanggan, mengidentifikasi peluang bisnis dan segmen pasar baru, merespons dengan cepat terhadap perubahan kondisi pasar dan permintaan pelanggan, serta membuat keputusan yang lebih tepat mengenai hal tersebut. pengembangan produk, penetapan harga dan strategi pemasaran. 

Mesin database cloud OLAP generasi berikutnya diharapkan membawa kemajuan yang signifikan. Berikut ini ikhtisar karakteristik utama:  

• analitik bertenaga AI: Integrasi kemampuan AI dan pembelajaran mesin ke dalam mesin OLAP akan memungkinkan wawasan real-time, analitik prediktif, dan deteksi anomali, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti bagi bisnis untuk mendorong keputusan yang tepat. 

• Persiapan dan pembersihan data otomatis: Alat persiapan data yang didukung AI akan mengotomatiskan pembersihan, transformasi, dan normalisasi data, mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk persiapan data manual dan meningkatkan kualitas data. 

• Struktur data terpadu: Sistem OLAP akan berintegrasi secara mulus dengan gudang data dan data lake berbasis cloud, menyediakan struktur data terpadu untuk analisis data komprehensif di berbagai sumber data. 

• Pemrosesan dan analisis data secara real-time: Mesin OLAP akan menangani aliran data waktu nyata dan memberikan wawasan waktu nyata, memungkinkan bisnis membuat keputusan tepat waktu berdasarkan informasi terkini. 

• Pemrosesan transaksional atau analitis hibrid: Sistem OLAP akan menyatu dengan database transaksional, memungkinkan analisis real-time pada data transaksional, dan menyediakan platform tunggal untuk pemrosesan operasional dan analitis. 

• Skalabilitas dan elastisitas: Mesin OLAP akan sangat terukur dan elastis, secara otomatis meningkatkan atau menurunkan skala untuk menangani volume data yang berfluktuasi dan permintaan pengguna, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dan efisiensi biaya. 

• Arsitektur tanpa server: Sistem OLAP akan mengadopsi arsitektur tanpa server, menghilangkan pengelolaan dan penyediaan infrastruktur, sehingga memungkinkan bisnis untuk fokus pada analisis data daripada pemeliharaan infrastruktur. 

• Kemudahan penggunaan dan analisis layanan mandiri: Sistem OLAP akan menyediakan antarmuka pengguna yang intuitif, kemampuan kueri bahasa alami, dan fitur analitik layanan mandiri, memungkinkan pengguna non-teknis mengakses dan menganalisis data dengan mudah. 

• Keamanan dan kepatuhan: Sistem OLAP akan menggabungkan fitur keamanan tingkat lanjut, termasuk enkripsi data, kontrol akses, dan kepatuhan terhadap peraturan industri untuk melindungi data sensitif dan memenuhi persyaratan peraturan. 

• Desain dan penerapan cloud-native: Sistem OLAP akan dirancang dan dioptimalkan untuk lingkungan cloud-native, memanfaatkan infrastruktur dan layanan cloud untuk penerapan, pengelolaan, dan skalabilitas yang lancar. 

Masa depan sistem database OLAP 

Singkatnya, masa depan sistem database OLAP cerah. Dirancang untuk lingkungan cloud-native, solusi ini menjanjikan pengambilan keputusan bisnis yang lebih efisien dan berbasis data, sehingga mengantarkan era baru yang tangkas dan berwawasan luas. 

IBM® watsonx.data™ adalah penyimpanan data yang siap untuk perusahaan yang dibangun di atas arsitektur data lakehouse yang memungkinkan beban kerja analitik cloud hibrid, seperti rekayasa data, ilmu data, dan intelijen bisnis, melalui komponen sumber terbuka dengan inovasi IBM yang terintegrasi. IBM watsonx.data adalah sistem OLAP generasi berikutnya yang dapat membantu Anda memaksimalkan data Anda.  

Minta demo langsung IBM watsonx.data hari ini