כיצד OLAP ו-AI יכולים לאפשר עסקים טובים יותר - בלוג IBM

מערכות מסדי נתונים לעיבוד אנליטי מקוון (OLAP) ובינה מלאכותית (AI) משלימות זו את זו ויכולות לעזור לשפר את ניתוח הנתונים וקבלת ההחלטות כאשר משתמשים בהם במקביל. מערכות OLAP נועדו לעבד ולנתח ביעילות מערכי נתונים רב-ממדיים גדולים, בעוד טכניקות AI מחלצות תובנות ומבצעות תחזיות מנתוני OLAP. ככל שטכניקות AI ממשיכות להתפתח, צפויים יישומים חדשניים בתחום OLAP. 

הגדרת OLAP היום  

מערכות מסדי הנתונים של OLAP התפתחו באופן משמעותי מאז הקמתן בתחילת שנות ה-1990. בתחילה, הם תוכננו לטיפול בכמויות גדולות של נתונים רב מימדיים, המאפשרים לעסקים לבצע משימות אנליטיות מורכבות, כגון תרגיל למטה, רול אפ ו פרוס וקוביות. 

מערכות OLAP מוקדמות היו מסדי נתונים נפרדים, מיוחדים עם מבני אחסון נתונים ייחודיים ושפות שאילתות. גישה מושחתת זו הביאה לעתים קרובות לעודפות ומורכבות נתונים, מה שמקשה על אינטגרציה עם מערכות עסקיות אחרות. בשנות ה-2010, טכנולוגיות OLAP עמודות (C-OLAP) וטכנולוגיות OLAP בזיכרון (IM-OLAP) זכו לבולטות. אחסון נתונים אופטימלי של C-OLAP לעיבוד שאילתות מהיר יותר, בעוד ש-IM-OLAP אחסן נתונים בזיכרון כדי למזער את זמן השהיית גישה לנתונים ולאפשר ניתוח בזמן אמת. התקדמות אלו שיפרו עוד יותר את הביצועים ואת יכולת ההרחבה של מערכות OLAP. 

כיום, מערכות מסדי הנתונים של OLAP הפכו לפלטפורמות ניתוח נתונים מקיפות ומשולבות, העונות על הצרכים המגוונים של עסקים מודרניים. הם משולבים בצורה חלקה עם מחסני נתונים מבוססי ענן, מה שמקל על איסוף, אחסון וניתוח של נתונים ממקורות שונים. 

אתגרים של אימוץ פתרונות OLAP מבוססי ענן 

אימוץ ענן עבור מסדי נתונים של OLAP הפך נפוץ עקב מדרגיות, גמישות ויתרונות עלות-תועלת. עם זאת, ארגונים מתמודדים עם אתגרים בעת אימוץ פתרונות OLAP מבוססי ענן, כגון: 

• העברת נתונים: העברת כמויות גדולות של נתונים לענן עשויה להיות גוזלת זמן ומשאבים. 
• השהיה ברשת: מרחקים גיאוגרפיים בין נתונים למשתמשים יכולים להציג בעיות אחזור, המשפיעות על ביצועי השאילתות. 
• מיטוב עלויות: אופטימיזציה של הוצאות ענן עבור משאבי OLAP עשויה להיות מאתגרת בשל מודלים מורכבים של תמחור ודפוסי ניצול משאבים. 
• אבטחה ותאימות: הבטחת אבטחת מידע ועמידה בדרישות הרגולטוריות בסביבת הענן עשויה להיות מורכבת. 
• כישורים וניסיון: המעבר ל-OLAP מבוסס ענן עשוי לדרוש מיומנויות מיוחדות ומומחיות במחשוב ענן וטכנולוגיות OLAP. 

זיהוי שיטות עבודה מומלצות ויתרונות 

בתחום OLAP, תפקידה של AI הולך וגדל. כדי לבנות מערכת OLAP חזקה, היא צריכה לספק נגישות ללא קשר למיקום וסוג הנתונים. זה אמור לתמוך גם בפורמטי אחסון שונים, כגון אחסון בלוקים, אחסון אובייקטים ופורמטים של קבצים כמו Parquet, Avro ו-ORC.  

מערכות מסדי נתונים של OLAP התפתחו מכלים אנליטיים מיוחדים לפלטפורמות מקיפות לניתוח נתונים, המעצימות לעסקים לקבל החלטות מושכלות על סמך תובנות ממערכי נתונים גדולים ומורכבים. ארגונים יכולים לצפות להפיק את היתרונות הבאים מיישום פתרונות OLAP, כולל היתרונות הבאים.  

1. יכולות ניתוח נתונים משופרות

• חקר נתונים רב מימדי: OLAP מאפשר למשתמשים לחקור נתונים מנקודות מבט מרובות, לזהות דפוסים וקשרים שאולי לא נראים במסדי נתונים יחסיים מסורתיים. 
• ניתוח מפורט ורול-אפ: OLAP מאפשר למשתמשים להתעמק בנקודות נתונים ספציפיות או להתגלגל לצברים רחבים יותר, ולהשיג הבנה מקיפה של מגמות נתונים. 
• ניתוח פרוס וקוביות: OLAP מאפשר למשתמשים לחתוך ולחתוך נתונים לאורך ממדים שונים, ולבודד פלחים ספציפיים לניתוח מעמיק. 

2. שיפור קבלת ההחלטות

• תכנון אסטרטגי וחיזוי: OLAP עוזר לעסקים לזהות מגמות, דפוסים וסיכונים פוטנציאליים, ומאפשר תכנון אסטרטגי ותחזית טובים יותר. 
• אופטימיזציה של הקצאת משאבים: OLAP מספק תובנות לגבי ניצול משאבים וביצועים, ומאפשר לעסקים לייעל את הקצאת המשאבים ולשפר את היעילות. 
• השוואת ביצועים וניתוח מגמות: OLAP מאפשר לעסקים לסמן ביצועים מול תקני תעשייה ולזהות תחומים לשיפור. 

3. יתרונות יעילות תפעולית מוגברת

• זמן הכנת נתונים מופחת: יכולות הכנת נתונים של OLAP מייעלות תהליכי ניתוח נתונים, וחוסכות זמן ומשאבים. 
• תובנות נתונים בזמן אמת: OLAP יכולה לספק תובנות בזמן אמת לגבי הפעילות העסקית, מה שמאפשר לעסקים להגיב במהירות לתנאי השוק המשתנים. 
• פתרון בעיות משופר: OLAP מספק תובנות לגבי הגורמים השורשיים לבעיות, ומאפשר לעסקים לטפל בבעיות בצורה יעילה יותר. 

4. יתרונות הבנת הלקוח משופרים

• פילוח לקוחות ומיקוד: OLAP מאפשר לעסקים לפלח לקוחות על סמך מאפיינים שונים, מה שמאפשר קמפיינים שיווקיים ממוקדים. 
• ניתוח ערך לכל החיים של הלקוח: OLAP עוזר לעסקים לזהות לקוחות בעלי ערך גבוה ולפתח אסטרטגיות לשמר אותם. 
• תחזית נטישה של לקוחות: OLAP יכולה לזהות לקוחות בסיכון לנטישה, מה שמאפשר לעסקים ליישם אסטרטגיות שימור. 

5. יתרון תחרותי

הטמעה יעילה של פתרונות OLAP יכולה לספק לעסקים יתרון תחרותי בכך שהיא מאפשרת להם לקבל הבנה מעמיקה יותר של מגמות שוק והתנהגות לקוחות, לזהות הזדמנויות עסקיות חדשות ופלחי שוק, להגיב במהירות לתנאי השוק המשתנים ולדרישות הלקוחות ולקבל החלטות מושכלות יותר לגבי אסטרטגיות פיתוח מוצרים, תמחור ושיווק. 

הדור הבא של מנועי מסדי הנתונים בענן OLAP צפויים להביא התקדמות משמעותית. להלן סקירה כללית של המאפיינים העיקריים:  

• ניתוח מבוסס בינה מלאכותית: שילוב יכולות בינה מלאכותית ולמידת מכונה במנועי OLAP יאפשרו תובנות בזמן אמת, ניתוח חזוי וזיהוי חריגות, ויספקו לעסקים תובנות ניתנות לפעולה כדי להניע החלטות מושכלות. 

• הכנה וניקוי נתונים אוטומטיים: כלי הכנת נתונים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יהפכו את ניקוי הנתונים, השינוי והנורמליזציה לאוטומטיים, ויפחיתו את הזמן והמאמץ הנדרשים להכנת נתונים ידנית ולשיפור איכות הנתונים. 

• מארג נתונים מאוחד: מערכות OLAP ישתלבו בצורה חלקה עם מחסני נתונים ואגמי נתונים מבוססי ענן, ויספקו מארג נתונים מאוחד לניתוח נתונים מקיף על פני מקורות נתונים שונים. 

• עיבוד וניתוח נתונים בזמן אמת: מנועי OLAP יטפלו בזרמי נתונים בזמן אמת ויספקו תובנות בזמן אמת, שיאפשרו לעסקים לקבל החלטות בזמן המבוססות על מידע עדכני. 

• עיבוד עסקאות או אנליטי היברידי: מערכות OLAP יתכנסו עם מסדי נתונים של עסקאות, יאפשרו ניתוח בזמן אמת על נתוני עסקאות, ויספקו פלטפורמה אחת לעיבוד תפעולי ואנליטי כאחד. 

• מדרגיות וגמישות: מנועי OLAP יהיו ניתנים להרחבה ואלסטיים ביותר, ויגדלו או ירדו באופן אוטומטי כדי להתמודד עם נפחי נתונים משתנים ודרישות המשתמש, תוך אופטימיזציה של ניצול משאבים ויעילות עלות. 

• ארכיטקטורה ללא שרת: מערכות OLAP יאמצו ארכיטקטורות נטולות שרת, ויבטלו את ניהול התשתית והקצאה, ויאפשרו לעסקים להתמקד בניתוח נתונים ולא בתחזוקת תשתית. 

• קלות שימוש וניתוח בשירות עצמי: מערכות OLAP יספקו ממשקי משתמש אינטואיטיביים, יכולות שאילתות בשפה טבעית ותכונות ניתוח בשירות עצמי, שיאפשרו למשתמשים לא טכניים לגשת בקלות לנתונים ולנתח אותם. 

• אבטחה ותאימות: מערכות OLAP ישלבו תכונות אבטחה מתקדמות, כולל הצפנת נתונים, בקרות גישה ועמידה בתקנות התעשייה כדי להגן על נתונים רגישים ולעמוד בדרישות הרגולטוריות. 

• עיצוב ופריסה מקוריים בענן: מערכות OLAP יעוצבו ויותאמו עבור סביבות מקוריות בענן, תוך מינוף תשתית ושירותי ענן לפריסה חלקה, ניהול ומדרגיות. 

העתיד של מערכות מסדי הנתונים של OLAP 

לסיכום, העתיד של מערכות מסדי הנתונים של OLAP הוא מזהיר. הם מתוכננים עבור סביבות מקוריות בענן, ומבטיחים קבלת החלטות יעילה יותר ומונעת נתונים לעסקים, מה שמוביל עידן חדש של זריזות ותובנה. 

IBM® watsonx.data™ הוא חנות נתונים מוכנה לארגונים הבנויה על ארכיטקטורת Data Lakehouse המאפשרת עומסי עבודה של ניתוח ענן היברידי, כגון הנדסת נתונים, מדע נתונים ובינה עסקית, באמצעות רכיבי קוד פתוח עם חדשנות משולבת של IBM. IBM watsonx.data היא מערכת ה-OLAP מהדור הבא שיכולה לעזור לך להפיק את המרב מהנתונים שלך.  

בקש הדגמה חיה של IBM watsonx.data היום