Kako lahko OLAP in AI omogočita boljše poslovanje – IBM Blog

Sistemi podatkovnih baz za spletno analitično obdelavo (OLAP) in umetna inteligenca (AI) se dopolnjujejo in lahko pomagajo izboljšati analizo podatkov in sprejemanje odločitev, če se uporabljajo skupaj. Sistemi OLAP so zasnovani za učinkovito obdelavo in analizo velikih večdimenzionalnih naborov podatkov, medtem ko tehnike AI pridobivajo vpoglede in napovedujejo podatke OLAP. Ker se tehnike umetne inteligence še naprej razvijajo, se pričakujejo inovativne aplikacije v domeni OLAP. 

Danes definiramo OLAP  

Sistemi baz podatkov OLAP so se od svojih začetkov v zgodnjih devetdesetih letih prejšnjega stoletja bistveno razvili. Sprva so bili zasnovani za obdelavo velikih količin večdimenzionalnih podatkov, kar podjetjem omogoča izvajanje kompleksnih analitičnih nalog, kot je npr. zvrtaj dol, zavihamo in rezine in kocke. 

Zgodnji sistemi OLAP so bili ločene, specializirane zbirke podatkov z edinstvenimi strukturami za shranjevanje podatkov in poizvedovalnimi jeziki. Ta ločeni pristop je pogosto povzročil odvečnost in zapletenost podatkov, kar je oviralo integracijo z drugimi poslovnimi sistemi. V letu 2010 sta tehnologiji stolpčni OLAP (C-OLAP) in OLAP v pomnilniku (IM-OLAP) pridobili na pomenu. C-OLAP je optimiziral shranjevanje podatkov za hitrejšo obdelavo poizvedb, medtem ko je IM-OLAP shranil podatke v pomnilnik, da zmanjša zakasnitev dostopa do podatkov in omogoči analitiko v realnem času. Ti napredki so dodatno izboljšali zmogljivost in razširljivost sistemov OLAP. 

Danes so sistemi podatkovnih baz OLAP postali celovite in integrirane platforme za analizo podatkov, ki obravnavajo raznolike potrebe sodobnih podjetij. Brezhibno so integrirani s podatkovnimi skladišči v oblaku, kar olajša zbiranje, shranjevanje in analizo podatkov iz različnih virov. 

Izzivi sprejemanja rešitev OLAP v oblaku 

Sprejetje oblaka za baze podatkov OLAP je postalo običajno zaradi prednosti razširljivosti, elastičnosti in stroškovne učinkovitosti. Vendar se organizacije soočajo z izzivi pri sprejemanju rešitev OLAP v oblaku, kot so: 

• Selitev podatkov: Selitev velikih količin podatkov v oblak je lahko dolgotrajna in zahteva veliko virov. 
• Zakasnitev omrežja: Geografske razdalje med podatki in uporabniki lahko povzročijo težave z zakasnitvijo, kar vpliva na zmogljivost poizvedb. 
• Optimizacija stroškov: Optimiziranje porabe v oblaku za vire OLAP je lahko izziv zaradi zapletenih cenovnih modelov in vzorcev uporabe virov. 
• Varnost in skladnost: Zagotavljanje varnosti podatkov in skladnosti z regulativnimi zahtevami v okolju oblaka je lahko zapleteno. 
• Spretnosti in strokovnost: Prehod na OLAP v oblaku bo morda zahteval specializirane veščine in strokovno znanje na področju računalništva v oblaku in tehnologij OLAP. 

Prepoznavanje najboljših praks in koristi 

Na področju OLAP je vloga umetne inteligence vse pomembnejša. Za izgradnjo robustnega sistema OLAP bi moral zagotavljati dostopnost ne glede na lokacijo in vrsto podatkov. Podpirati mora tudi različne formate shranjevanja, kot so shranjevanje blokov, shranjevanje predmetov in formati datotek, kot so Parquet, Avro in ORC.  

Sistemi baz podatkov OLAP so se razvili iz specializiranih analitičnih orodij v celovite platforme za analizo podatkov, ki podjetjem omogočajo sprejemanje premišljenih odločitev na podlagi vpogledov iz velikih in zapletenih naborov podatkov. Organizacije lahko pričakujejo, da bodo od implementacije rešitev OLAP izkoristile naslednje prednosti, vključno z naslednjimi.  

1. Izboljšane zmogljivosti analize podatkov

• Večdimenzionalno raziskovanje podatkov: OLAP omogoča uporabnikom, da raziskujejo podatke iz več perspektiv, prepoznajo vzorce in odnose, ki morda niso očitni v tradicionalnih relacijskih zbirkah podatkov. 
• Drill-down in roll-up analiza: OLAP uporabnikom omogoča, da se poglobijo v določene podatkovne točke ali združijo v širše agregate, s čimer pridobijo celovito razumevanje podatkovnih trendov. 
• Analiza na rezine in kocke: OLAP omogoča uporabnikom, da podatke razrežejo po različnih dimenzijah, pri čemer izolirajo specifične segmente za poglobljeno analizo. 

2. Izboljšano odločanje

• Strateško načrtovanje in napovedovanje: OLAP pomaga podjetjem prepoznati trende, vzorce in potencialna tveganja, kar omogoča boljše strateško načrtovanje in napovedovanje. 
• Optimizacija dodeljevanja virov: OLAP zagotavlja vpogled v izkoriščenost virov in zmogljivost, kar podjetjem omogoča optimizacijo dodeljevanja virov in izboljšanje učinkovitosti. 
• Primerjalna analiza uspešnosti in analiza trendov: OLAP omogoča podjetjem, da primerjajo zmogljivost z industrijskimi standardi in prepoznajo področja za izboljšave. 

3. Povečane prednosti operativne učinkovitosti

• Skrajšan čas priprave podatkov: Zmožnosti priprave podatkov OLAP poenostavijo procese analize podatkov, prihranijo čas in vire. 
• Vpogled v podatke v realnem času: OLAP lahko zagotovi vpogled v poslovanje v realnem času, kar podjetjem omogoča hiter odziv na spreminjajoče se tržne razmere. 
• Izboljšano reševanje problemov: OLAP zagotavlja vpogled v temeljne vzroke težav, kar podjetjem omogoča učinkovitejše reševanje težav. 

4. Izboljšano razumevanje strank

• Segmentacija strank in ciljanje: OLAP podjetjem omogoča segmentacijo strank na podlagi različnih značilnosti, kar omogoča ciljno usmerjene tržne akcije. 
• Analiza življenjske vrednosti stranke: OLAP pomaga podjetjem prepoznati stranke z visoko vrednostjo in razviti strategije za njihovo obdržanje. 
• Napoved odliva strank: OLAP lahko identificira stranke, pri katerih obstaja tveganje odliva, kar podjetjem omogoča izvajanje strategij zadrževanja. 

5. Konkurenčna prednost

Učinkovita implementacija rešitev OLAP lahko podjetjem zagotovi konkurenčno prednost, saj jim omogoči globlje razumevanje tržnih trendov in vedenja strank, prepoznavanje novih poslovnih priložnosti in tržnih segmentov, hiter odziv na spreminjajoče se tržne pogoje in zahteve strank ter sprejemanje bolj informiranih odločitev o razvoj izdelkov, cene in tržne strategije. 

Motorji baze podatkov OLAP v oblaku naslednje generacije naj bi prinesli pomemben napredek. Tukaj je pregled ključnih značilnosti:  

• Analitika, ki jo poganja AI: Integracija zmogljivosti umetne inteligence in strojnega učenja v mehanizme OLAP bo omogočila vpoglede v realnem času, napovedno analitiko in zaznavanje nepravilnosti, kar bo podjetjem zagotovilo uporabne vpoglede za sprejemanje premišljenih odločitev. 

• Avtomatizirana priprava in čiščenje podatkov: Orodja za pripravo podatkov, ki jih poganja umetna inteligenca, bodo avtomatizirala čiščenje, transformacijo in normalizacijo podatkov, zmanjšala čas in trud, potreben za ročno pripravo podatkov in izboljšala kakovost podatkov. 

• Enotna podatkovna tkanina: Sistemi OLAP se bodo brezhibno integrirali s podatkovnimi skladišči v oblaku in podatkovnimi jezeri ter zagotavljali enotno podatkovno strukturo za celovito analizo podatkov v različnih virih podatkov. 

• Obdelava in analitika podatkov v realnem času: Motorji OLAP bodo obravnavali tokove podatkov v realnem času in zagotavljali vpogled v realnem času, kar podjetjem omogoča pravočasno sprejemanje odločitev na podlagi posodobljenih informacij. 

• Hibridna transakcijska ali analitična obdelava: Sistemi OLAP se bodo zbližali s transakcijskimi bazami podatkov, kar bo omogočilo analitiko transakcijskih podatkov v realnem času in zagotovilo enotno platformo za operativno in analitično obdelavo. 

• Razširljivost in elastičnost: Motorji OLAP bodo zelo prilagodljivi in ​​elastični, samodejno se bodo spreminjali navzgor ali navzdol, da bodo obvladovali nihajoče količine podatkov in zahteve uporabnikov, optimizirali bodo uporabo virov in stroškovno učinkovitost. 

• Brezstrežniška arhitektura: Sistemi OLAP bodo sprejeli arhitekture brez strežnikov, odpravljajo upravljanje in zagotavljanje infrastrukture, kar podjetjem omogoča, da se osredotočijo na analizo podatkov in ne na vzdrževanje infrastrukture. 

• Preprosta uporaba in samopostrežna analitika: Sistemi OLAP bodo zagotavljali intuitivne uporabniške vmesnike, zmožnosti poizvedb v naravnem jeziku in funkcije samopostrežne analitike, kar bo netehničnim uporabnikom omogočilo enostaven dostop do podatkov in njihovo analizo. 

• Varnost in skladnost: Sistemi OLAP bodo vključevali napredne varnostne funkcije, vključno s šifriranjem podatkov, nadzorom dostopa in skladnostjo z industrijskimi predpisi za zaščito občutljivih podatkov in izpolnjevanje regulativnih zahtev. 

• Načrtovanje in uvajanje v oblaku: Sistemi OLAP bodo oblikovani in optimizirani za izvorna okolja v oblaku, ki bodo izkoriščali infrastrukturo in storitve v oblaku za brezhibno uvajanje, upravljanje in razširljivost. 

Prihodnost sistemov podatkovnih baz OLAP 

Če povzamemo, je prihodnost sistemov baz podatkov OLAP svetla. Zasnovani za okolja, ki izvirajo iz oblaka, obljubljajo učinkovitejše in na podatkih vodeno odločanje za podjetja, s čimer uvajajo novo dobo agilnosti in vpogleda. 

IBM® watsonx.data™ je shramba podatkov, pripravljena za podjetja, zgrajena na arhitekturi data lakehouse, ki omogoča hibridne delovne obremenitve analitike v oblaku, kot so podatkovni inženiring, podatkovna znanost in poslovna inteligenca, prek odprtokodnih komponent z integrirano IBM-ovo inovacijo. IBM watsonx.data je sistem OLAP naslednje generacije, ki vam lahko pomaga kar najbolje izkoristiti svoje podatke.  

Zahtevajte predstavitev IBM watsonx.data v živo še danes