Como OLAP e IA podem possibilitar melhores negócios – IBM Blog

Os sistemas de banco de dados de processamento analítico online (OLAP) e a inteligência artificial (IA) complementam-se e podem ajudar a aprimorar a análise de dados e a tomada de decisões quando usados ​​em conjunto. Os sistemas OLAP são projetados para processar e analisar com eficiência grandes conjuntos de dados multidimensionais, enquanto as técnicas de IA extraem insights e fazem previsões a partir de dados OLAP. À medida que as técnicas de IA continuam a evoluir, são esperadas aplicações inovadoras no domínio OLAP. 

Definindo OLAP hoje  

Os sistemas de banco de dados OLAP evoluíram significativamente desde a sua criação no início da década de 1990. Inicialmente, foram projetados para lidar com grandes volumes de dados multidimensionais, permitindo às empresas realizar tarefas analíticas complexas, como detalhamento, rolar e fatiar e cortar. 

Os primeiros sistemas OLAP eram bancos de dados especializados e separados, com estruturas de armazenamento de dados e linguagens de consulta exclusivas. Essa abordagem isolada muitas vezes resultava em redundância e complexidade de dados, dificultando a integração com outros sistemas empresariais. Na década de 2010, as tecnologias colunar OLAP (C-OLAP) e in-memory OLAP (IM-OLAP) ganharam destaque. O C-OLAP otimizou o armazenamento de dados para um processamento de consultas mais rápido, enquanto o IM-OLAP armazenou dados na memória para minimizar a latência de acesso aos dados e permitir análises em tempo real. Esses avanços melhoraram ainda mais o desempenho e a escalabilidade dos sistemas OLAP. 

Hoje, os sistemas de banco de dados OLAP tornaram-se plataformas de análise de dados abrangentes e integradas, atendendo às diversas necessidades das empresas modernas. Eles são perfeitamente integrados a data warehouses baseados em nuvem, facilitando a coleta, o armazenamento e a análise de dados de diversas fontes. 

Desafios da adoção de soluções OLAP baseadas em nuvem 

A adoção da nuvem para bancos de dados OLAP tornou-se comum devido às vantagens de escalabilidade, elasticidade e economia. No entanto, as organizações enfrentam desafios ao adotar soluções OLAP baseadas em nuvem, tais como: 

• Migração de dados: A migração de grandes volumes de dados para a nuvem pode ser demorada e consumir muitos recursos. 
• A latência de rede: as distâncias geográficas entre os dados e os usuários podem introduzir problemas de latência, afetando o desempenho da consulta. 
• Otimização de custos: otimizar os gastos com nuvem para recursos OLAP pode ser um desafio devido aos modelos complexos de preços e aos padrões de utilização de recursos. 
• Segurança e conformidade: Garantir a segurança dos dados e a conformidade com os requisitos regulamentares no ambiente de nuvem pode ser complexo. 
• Habilidades e experiência: A transição para OLAP baseado em nuvem pode exigir habilidades e conhecimentos especializados em computação em nuvem e tecnologias OLAP. 

Identificando melhores práticas e benefícios 

No domínio do OLAP, o papel da IA ​​é cada vez mais importante. Para construir um sistema OLAP robusto, ele deve fornecer acessibilidade independentemente da localização e do tipo de dados. Deve também suportar vários formatos de armazenamento, como armazenamento em blocos, armazenamento de objetos e formatos de arquivo como Parquet, Avro e ORC.  

Os sistemas de banco de dados OLAP evoluíram de ferramentas analíticas especializadas para plataformas abrangentes de análise de dados, capacitando as empresas a tomar decisões informadas com base em insights de conjuntos de dados grandes e complexos. As organizações podem esperar colher os seguintes benefícios com a implementação de soluções OLAP, incluindo os seguintes.  

1. Capacidades aprimoradas de análise de dados

• Exploração de dados multidimensionais: OLAP permite que os usuários explorem dados de múltiplas perspectivas, identificando padrões e relacionamentos que podem não ser aparentes em bancos de dados relacionais tradicionais. 
• Análise de detalhamento e roll-up: O OLAP permite que os usuários se aprofundem em pontos de dados específicos ou acumulem agregados mais amplos, obtendo uma compreensão abrangente das tendências dos dados. 
• Análise fatiada: OLAP permite que os usuários dividam dados em várias dimensões, isolando segmentos específicos para análise aprofundada. 

2. Melhor tomada de decisão

• Planejamento estratégico e previsão: OLAP ajuda as empresas a identificar tendências, padrões e riscos potenciais, permitindo melhor planejamento estratégico e previsão. 
• Otimização de alocação de recursos: O OLAP fornece insights sobre a utilização e o desempenho de recursos, permitindo que as empresas otimizem a alocação de recursos e melhorem a eficiência. 
• Benchmarking de desempenho e análise de tendências: O OLAP permite que as empresas comparem o desempenho com os padrões do setor e identifiquem áreas para melhoria. 

3. Benefícios de maior eficiência operacional

• Tempo reduzido de preparação de dados: Os recursos de preparação de dados OLAP simplificam os processos de análise de dados, economizando tempo e recursos. 
• Informações de dados em tempo real: O OLAP pode fornecer insights em tempo real sobre as operações comerciais, permitindo que as empresas respondam rapidamente às mudanças nas condições do mercado. 
• Melhor solução de problemas: O OLAP fornece insights sobre as causas básicas dos problemas, permitindo que as empresas resolvam os problemas de maneira mais eficaz. 

4. Benefícios aprimorados de compreensão do cliente

• Segmentação e segmentação de clientes: OLAP permite que as empresas segmentem clientes com base em diversas características, possibilitando campanhas de marketing direcionadas. 
• Análise do valor da vida do cliente: OLAP ajuda as empresas a identificar clientes de alto valor e a desenvolver estratégias para retê-los. 
• Previsão de churn de clientes: O OLAP pode identificar clientes em risco de rotatividade, permitindo que as empresas implementem estratégias de retenção. 

5. Uma vantagem competitiva

A implementação eficaz de soluções OLAP pode proporcionar às empresas uma vantagem competitiva, permitindo-lhes obter uma compreensão mais profunda das tendências do mercado e do comportamento dos clientes, identificar novas oportunidades de negócios e segmentos de mercado, responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado e às demandas dos clientes e tomar decisões mais informadas sobre desenvolvimento de produtos, preços e estratégias de marketing. 

Espera-se que os mecanismos de banco de dados OLAP em nuvem de próxima geração tragam avanços significativos. Aqui está uma visão geral das principais características:  

• Análise com tecnologia de IA: A integração de recursos de IA e aprendizado de máquina em mecanismos OLAP permitirá insights em tempo real, análises preditivas e detecção de anomalias, fornecendo às empresas insights acionáveis ​​para conduzir decisões informadas. 

• Preparação e limpeza automatizada de dados: As ferramentas de preparação de dados alimentadas por IA automatizarão a limpeza, transformação e normalização de dados, reduzindo o tempo e o esforço necessários para a preparação manual de dados e melhorando a qualidade dos dados. 

• Estrutura de dados unificada: Os sistemas OLAP se integrarão perfeitamente com data warehouses e data lakes baseados em nuvem, fornecendo uma estrutura de dados unificada para análise abrangente de dados em diversas fontes de dados. 

• Processamento e análise de dados em tempo real: os mecanismos OLAP lidarão com fluxos de dados em tempo real e fornecerão insights em tempo real, permitindo que as empresas tomem decisões oportunas com base em informações atualizadas. 

• Processamento transacional ou analítico híbrido: Os sistemas OLAP convergirão com bancos de dados transacionais, permitindo análises em tempo real de dados transacionais e fornecendo uma plataforma única para processamento operacional e analítico. 

• Escalabilidade e elasticidade: os mecanismos OLAP serão altamente escaláveis ​​e elásticos, aumentando ou diminuindo automaticamente para lidar com volumes de dados flutuantes e demandas de usuários, otimizando a utilização de recursos e a eficiência de custos. 

• Arquitetura sem servidor: Os sistemas OLAP adotarão arquiteturas sem servidor, eliminando o gerenciamento e o provisionamento de infraestrutura, permitindo que as empresas se concentrem na análise de dados em vez da manutenção da infraestrutura. 

• Facilidade de uso e análise de autoatendimento: Os sistemas OLAP fornecerão interfaces de usuário intuitivas, recursos de consulta em linguagem natural e recursos de análise de autoatendimento, permitindo que usuários não técnicos acessem e analisem facilmente os dados. 

• Segurança e conformidade: Os sistemas OLAP incorporarão recursos avançados de segurança, incluindo criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com regulamentações do setor para proteger dados confidenciais e atender aos requisitos regulatórios. 

• Design e implantação nativos da nuvem: Os sistemas OLAP serão projetados e otimizados para ambientes nativos da nuvem, aproveitando a infraestrutura e os serviços da nuvem para implantação, gerenciamento e escalabilidade contínuos. 

O futuro dos sistemas de banco de dados OLAP 

Em resumo, o futuro dos sistemas de banco de dados OLAP é brilhante. Projetados para ambientes nativos da nuvem, eles prometem tomadas de decisões mais eficientes e baseadas em dados para as empresas, inaugurando uma nova era de agilidade e insights. 

IBM® watsonx.data™ é um armazenamento de dados pronto para empresas construído em uma arquitetura data lakehouse que permite cargas de trabalho de análise de nuvem híbrida, como engenharia de dados, ciência de dados e inteligência de negócios, por meio de componentes de código aberto com inovação integrada da IBM. IBM watsonx.data é o sistema OLAP de próxima geração que pode ajudá-lo a aproveitar ao máximo seus dados.  

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