Hoe OLAP en AI betere bedrijfsvoering mogelijk kunnen maken – IBM Blog

Databasesystemen voor online analytische verwerking (OLAP) en kunstmatige intelligentie (AI) vullen elkaar aan en kunnen de data-analyse en besluitvorming helpen verbeteren wanneer ze samen worden gebruikt. OLAP-systemen zijn ontworpen om grote multidimensionale datasets efficiënt te verwerken en analyseren, terwijl AI-technieken inzichten extraheren en voorspellingen doen uit OLAP-gegevens. Naarmate AI-technieken zich blijven ontwikkelen, worden innovatieve toepassingen in het OLAP-domein verwacht. 

Vandaag de dag OLAP definiëren  

OLAP-databasesystemen zijn sinds hun oprichting begin jaren negentig aanzienlijk geëvolueerd. Aanvankelijk waren ze ontworpen voor het verwerken van grote hoeveelheden multidimensionale gegevens, waardoor bedrijven complexe analytische taken konden uitvoeren, zoals inzoomen, roll-up en plak-en-dobbelstenen. 

Vroege OLAP-systemen waren afzonderlijke, gespecialiseerde databases met unieke gegevensopslagstructuren en zoektalen. Deze geïsoleerde aanpak resulteerde vaak in gegevensredundantie en complexiteit, waardoor de integratie met andere bedrijfssystemen werd belemmerd. In de jaren 2010 kregen kolomvormige OLAP- (C-OLAP) en in-memory OLAP-technologieën (IM-OLAP) bekendheid. C-OLAP optimaliseerde de gegevensopslag voor snellere verwerking van zoekopdrachten, terwijl IM-OLAP gegevens in het geheugen opsloeg om de latentie bij gegevenstoegang te minimaliseren en realtime analyses mogelijk te maken. Deze verbeteringen hebben de prestaties en schaalbaarheid van OLAP-systemen verder verbeterd. 

Tegenwoordig zijn OLAP-databasesystemen uitgebreide en geïntegreerde platforms voor gegevensanalyse geworden, die tegemoetkomen aan de uiteenlopende behoeften van moderne bedrijven. Ze zijn naadloos geïntegreerd met cloudgebaseerde datawarehouses, waardoor het verzamelen, opslaan en analyseren van gegevens uit verschillende bronnen wordt vergemakkelijkt. 

Uitdagingen bij het adopteren van cloudgebaseerde OLAP-oplossingen 

Cloudadoptie voor OLAP-databases is gemeengoed geworden vanwege schaalbaarheid, elasticiteit en kostenefficiëntievoordelen. Organisaties worden echter geconfronteerd met uitdagingen bij het adopteren van cloudgebaseerde OLAP-oplossingen, zoals: 

• Data migratie: Het migreren van grote hoeveelheden gegevens naar de cloud kan tijdrovend en arbeidsintensief zijn. 
• Netwerk vertraging: Geografische afstanden tussen gegevens en gebruikers kunnen latentieproblemen veroorzaken, waardoor de prestaties van zoekopdrachten worden beïnvloed. 
• Kosten optimalisatie: Het optimaliseren van clouduitgaven voor OLAP-bronnen kan een uitdaging zijn vanwege complexe prijsmodellen en gebruikspatronen van bronnen. 
• Beveiliging en naleving: Het garanderen van gegevensbeveiliging en naleving van wettelijke vereisten in de cloudomgeving kan complex zijn. 
• Skills en expertise : Voor de overstap naar cloudgebaseerd OLAP zijn mogelijk gespecialiseerde vaardigheden en expertise op het gebied van cloud computing en OLAP-technologieën nodig. 

Best practices en voordelen identificeren 

Op het gebied van OLAP wordt de rol van AI steeds belangrijker. Om een ​​robuust OLAP-systeem te bouwen, moet het toegankelijkheid bieden, ongeacht locatie en gegevenstype. Het zou ook verschillende opslagformaten moeten ondersteunen, zoals blokopslag, objectopslag en bestandsformaten zoals Parquet, Avro en ORC.  

OLAP-databasesystemen zijn geëvolueerd van gespecialiseerde analytische tools naar uitgebreide data-analyseplatforms, waardoor bedrijven weloverwogen beslissingen kunnen nemen op basis van inzichten uit grote en complexe datasets. Organisaties kunnen de volgende voordelen verwachten van de implementatie van OLAP-oplossingen, waaronder de volgende.  

1. Verbeterde mogelijkheden voor gegevensanalyse

• Multidimensionale gegevensverkenning: Met OLAP kunnen gebruikers gegevens vanuit meerdere perspectieven onderzoeken, waarbij patronen en relaties worden geïdentificeerd die in traditionele relationele databases misschien niet duidelijk zichtbaar zijn. 
• Drill-down en roll-up analyse: Met OLAP kunnen gebruikers dieper ingaan op specifieke datapunten of opschalen naar bredere aggregaten, waardoor ze een uitgebreid inzicht krijgen in datatrends. 
• Slice-and-dice-analyse: Met OLAP kunnen gebruikers gegevens langs verschillende dimensies verdelen, waarbij specifieke segmenten worden geïsoleerd voor diepgaande analyse. 

2. Verbeterde besluitvorming

• Strategische planning en forecasting: OLAP helpt bedrijven trends, patronen en potentiële risico's te identificeren, waardoor betere strategische planning en prognoses mogelijk worden. 
• Optimalisatie van de toewijzing van middelen: OLAP biedt inzicht in het gebruik en de prestaties van resources, waardoor bedrijven de toewijzing van resources kunnen optimaliseren en de efficiëntie kunnen verbeteren. 
• Prestatiebenchmarking en trendanalyse: Met OLAP kunnen bedrijven hun prestaties vergelijken met industriestandaarden en verbeterpunten identificeren. 

3. Verhoogde operationele efficiëntievoordelen

• Kortere datavoorbereidingstijd: OLAP-mogelijkheden voor gegevensvoorbereiding stroomlijnen gegevensanalyseprocessen, waardoor tijd en middelen worden bespaard. 
• Realtime data-inzichten: OLAP kan realtime inzicht bieden in de bedrijfsvoering, waardoor bedrijven snel kunnen reageren op veranderende marktomstandigheden. 
• Verbeterde probleemoplossing: OLAP biedt inzicht in de grondoorzaken van problemen, waardoor bedrijven problemen effectiever kunnen aanpakken. 

4. Verbeterde voordelen voor klantbegrip

• Klantsegmentatie en targeting: Met OLAP kunnen bedrijven klanten segmenteren op basis van verschillende kenmerken, waardoor gerichte marketingcampagnes mogelijk worden. 
• Analyse van de levenslange klantwaarde: OLAP helpt bedrijven waardevolle klanten te identificeren en strategieën te ontwikkelen om ze te behouden. 
• Voorspelling van klantverloop: OLAP kan klanten identificeren die het risico lopen op klantverloop, waardoor bedrijven retentiestrategieën kunnen implementeren. 

5. Een concurrentievoordeel

Een effectieve implementatie van OLAP-oplossingen kan bedrijven een concurrentievoordeel bieden door hen in staat te stellen een dieper inzicht te krijgen in markttrends en klantgedrag, nieuwe zakelijke kansen en marktsegmenten te identificeren, snel te reageren op veranderende marktomstandigheden en klanteisen en beter geïnformeerde beslissingen te nemen over productontwikkeling, prijsstelling en marketingstrategieën. 

De verwachting is dat de volgende generatie cloud-OLAP-database-engines aanzienlijke verbeteringen zullen opleveren. Hier is een overzicht van de belangrijkste kenmerken:  

• AI-aangedreven analyses: Integratie van AI- en machine learning-mogelijkheden in OLAP-engines zal realtime inzichten, voorspellende analyses en detectie van afwijkingen mogelijk maken, waardoor bedrijven bruikbare inzichten krijgen om weloverwogen beslissingen te nemen. 

• Geautomatiseerde gegevensvoorbereiding en -opschoning: AI-aangedreven tools voor gegevensvoorbereiding zullen het opschonen, transformeren en normaliseren van gegevens automatiseren, waardoor de tijd en moeite die nodig is voor handmatige gegevensvoorbereiding worden verminderd en de gegevenskwaliteit wordt verbeterd. 

• Uniform dataweefsel: OLAP-systemen zullen naadloos integreren met cloudgebaseerde datawarehouses en datameren, waardoor een uniforme datastructuur ontstaat voor uitgebreide data-analyse uit verschillende databronnen. 

• Realtime gegevensverwerking en analyse: OLAP-engines verwerken realtime gegevensstromen en bieden realtime inzichten, waardoor bedrijven tijdig beslissingen kunnen nemen op basis van actuele informatie. 

• Hybride transactionele of analytische verwerking: OLAP-systemen zullen convergeren met transactionele databases, waardoor realtime analyses van transactionele gegevens mogelijk worden en één enkel platform wordt geboden voor zowel operationele als analytische verwerking. 

• Schaalbaarheid en elasticiteit: OLAP-engines zullen zeer schaalbaar en elastisch zijn en automatisch omhoog of omlaag schalen om fluctuerende datavolumes en gebruikerseisen aan te kunnen, waardoor het gebruik van hulpbronnen en de kostenefficiëntie worden geoptimaliseerd. 

• Serverloze architectuur: OLAP-systemen zullen serverloze architecturen gebruiken, waardoor infrastructuurbeheer en -voorziening overbodig worden, waardoor bedrijven zich kunnen concentreren op data-analyse in plaats van op infrastructuuronderhoud. 

• Gebruiksgemak en selfservice-analyses: OLAP-systemen zullen intuïtieve gebruikersinterfaces, mogelijkheden voor zoekopdrachten in natuurlijke taal en zelfbedieningsanalysefuncties bieden, waardoor niet-technische gebruikers eenvoudig toegang kunnen krijgen tot gegevens en deze kunnen analyseren. 

• Beveiliging en naleving: OLAP-systemen zullen geavanceerde beveiligingsfuncties bevatten, waaronder gegevensversleuteling, toegangscontroles en naleving van brancheregelgeving om gevoelige gegevens te beschermen en aan wettelijke vereisten te voldoen. 

• Cloud-native ontwerp en implementatie: OLAP-systemen zullen worden ontworpen en geoptimaliseerd voor cloud-native omgevingen, waarbij gebruik wordt gemaakt van cloudinfrastructuur en -diensten voor naadloze implementatie, beheer en schaalbaarheid. 

De toekomst van OLAP-databasesystemen 

Samenvattend kan worden gezegd dat de toekomst van OLAP-databasesystemen rooskleurig is. Ze zijn ontworpen voor cloud-native omgevingen en beloven efficiëntere en datagestuurde besluitvorming voor bedrijven, waardoor een nieuw tijdperk van flexibiliteit en inzicht wordt ingeluid. 

IBM® watsonx.data™ is een bedrijfsklare datastore gebouwd op een data lakehouse-architectuur die hybride cloudanalyseworkloads mogelijk maakt, zoals data-engineering, datawetenschap en business intelligence, via open source-componenten met geïntegreerde IBM-innovatie. IBM watsonx.data is het OLAP-systeem van de volgende generatie waarmee u het maximale uit uw gegevens kunt halen.  

Vraag vandaag nog een live IBM watsonx.data-demo aan