Hur OLAP och AI kan möjliggöra bättre affärer – IBM Blog

Online analytical processing (OLAP) databassystem och artificiell intelligens (AI) kompletterar varandra och kan hjälpa till att förbättra dataanalys och beslutsfattande när de används tillsammans. OLAP-system är designade för att effektivt bearbeta och analysera stora flerdimensionella datauppsättningar, medan AI-tekniker extraherar insikter och gör förutsägelser från OLAP-data. Allt eftersom AI-tekniker fortsätter att utvecklas förväntas innovativa tillämpningar inom OLAP-domänen. 

Definierar OLAP idag  

OLAP-databassystemen har utvecklats avsevärt sedan starten i början av 1990-talet. Ursprungligen designades de för att hantera stora volymer av flerdimensionell data, vilket gjorde det möjligt för företag att utföra komplexa analytiska uppgifter, som t.ex. borra ner, rulla upp och skiva-och-tärna. 

Tidiga OLAP-system var separata, specialiserade databaser med unika datalagringsstrukturer och frågespråk. Detta försugna tillvägagångssätt resulterade ofta i dataredundans och komplexitet, vilket hämmade integrationen med andra affärssystem. På 2010-talet fick kolumnära OLAP (C-OLAP) och in-memory OLAP (IM-OLAP) teknologier framträdande plats. C-OLAP optimerad datalagring för snabbare frågebehandling, medan IM-OLAP lagrade data i minnet för att minimera dataåtkomstfördröjningen och möjliggöra realtidsanalys. Dessa framsteg förbättrade OLAP-systemens prestanda och skalbarhet ytterligare. 

Idag har OLAPs databassystem blivit heltäckande och integrerade dataanalysplattformar som tillgodoser de olika behoven hos moderna företag. De är sömlöst integrerade med molnbaserade datalager, vilket underlättar insamling, lagring och analys av data från olika källor. 

Utmaningar med att anta molnbaserade OLAP-lösningar 

Molnadoption för OLAP-databaser har blivit vanligt på grund av skalbarhet, elasticitet och kostnadseffektivitet. Organisationer står dock inför utmaningar när de använder molnbaserade OLAP-lösningar, som: 

• Data migration: Att migrera stora datamängder till molnet kan vara tidskrävande och resurskrävande. 
• Nätverks latens: Geografiska avstånd mellan data och användare kan innebära latensproblem, vilket påverkar frågeprestanda. 
• Kostnadsoptimering: Att optimera molnutgifterna för OLAP-resurser kan vara utmanande på grund av komplexa prismodeller och resursutnyttjandemönster. 
• Säkerhet och efterlevnad: Att säkerställa datasäkerhet och efterlevnad av regulatoriska krav i molnmiljön kan vara komplicerat. 
• Färdigheter och erfarenhet: Övergången till molnbaserad OLAP kan kräva specialistkunskaper och expertis inom molnberäkning och OLAP-teknik. 

Identifiera bästa praxis och fördelar 

Inom OLAP-området blir AI:s roll allt viktigare. För att bygga ett robust OLAP-system bör det ge tillgänglighet oavsett plats och datatyp. Det bör också stödja olika lagringsformat, såsom blocklagring, objektlagring och filformat som Parquet, Avro och ORC.  

OLAP-databassystem har utvecklats från specialiserade analysverktyg till omfattande dataanalysplattformar, vilket ger företag möjlighet att fatta välgrundade beslut baserat på insikter från stora och komplexa datauppsättningar. Organisationer kan förvänta sig att dra följande fördelar av att implementera OLAP-lösningar, inklusive följande.  

1. Förbättrade dataanalysfunktioner

• Flerdimensionell datautforskning: OLAP tillåter användare att utforska data från flera perspektiv, identifiera mönster och relationer som kanske inte är uppenbara i traditionella relationsdatabaser. 
• Drill-down och roll-up analys: OLAP gör det möjligt för användare att gå ner i specifika datapunkter eller rulla upp till bredare aggregat och få en heltäckande förståelse för datatrender. 
• Skiva-och-tärningsanalys: OLAP tillåter användare att dela och tärna data längs olika dimensioner, isolera specifika segment för djupgående analys. 

2. Förbättrat beslutsfattande

• Strategisk planering och prognoser: OLAP hjälper företag att identifiera trender, mönster och potentiella risker, vilket möjliggör bättre strategisk planering och prognoser. 
• Optimering av resursallokering: OLAP ger insikter i resursutnyttjande och prestanda, vilket gör det möjligt för företag att optimera resursallokeringen och förbättra effektiviteten. 
• Prestandabenchmarking och trendanalys: OLAP tillåter företag att jämföra prestanda mot industristandarder och identifiera områden för förbättring. 

3. Ökad operativ effektivitetsfördelar

• Minskad databeredningstid: OLAPs databeredningsfunktioner effektiviserar dataanalysprocesser, vilket sparar tid och resurser. 
• Datainsikter i realtid: OLAP kan ge realtidsinsikter i affärsverksamheten, vilket gör det möjligt för företag att reagera snabbt på förändrade marknadsförhållanden. 
• Förbättrad problemlösning: OLAP ger insikter om grundorsakerna till problem, vilket gör det möjligt för företag att ta itu med problem mer effektivt. 

4. Förbättrad kundförståelse fördelar

• Kundsegmentering och inriktning: OLAP tillåter företag att segmentera kunder baserat på olika egenskaper, vilket möjliggör riktade marknadsföringskampanjer. 
• Kundens livstidsvärdeanalys: OLAP hjälper företag att identifiera kunder med högt värde och utveckla strategier för att behålla dem. 
• Kundförutsägelse: OLAP kan identifiera kunder med risk för churn, vilket gör det möjligt för företag att implementera retentionsstrategier. 

5. En konkurrensfördel

Effektiv implementering av OLAP-lösningar kan ge företag en konkurrensfördel genom att göra det möjligt för dem att få en djupare förståelse för marknadstrender och kundbeteende, identifiera nya affärsmöjligheter och marknadssegment, reagera snabbt på förändrade marknadsförhållanden och kundkrav och fatta mer välgrundade beslut om produktutveckling, prissättning och marknadsföringsstrategier. 

Nästa generations moln OLAP-databasmotorer förväntas ge betydande framsteg. Här är en översikt över de viktigaste egenskaperna:  

• AI-driven analys: Integrering av AI- och maskininlärningsfunktioner i OLAP-motorer kommer att möjliggöra realtidsinsikter, prediktiv analys och avvikelsedetektering, vilket ger företag med handlingsbara insikter för att driva välgrundade beslut. 

• Automatiserad databeredning och rensning: AI-drivna databeredningsverktyg kommer att automatisera datarensning, transformation och normalisering, vilket minskar tiden och ansträngningen som krävs för manuell dataförberedelse och förbättrar datakvaliteten. 

• Unified data fabric: OLAP-system kommer att integreras sömlöst med molnbaserade datalager och datasjöar, vilket ger en enhetlig dataväv för omfattande dataanalys över olika datakällor. 

• Databehandling och analys i realtid: OLAP-motorer kommer att hantera dataströmmar i realtid och ge realtidsinsikter, vilket gör det möjligt för företag att fatta snabba beslut baserat på uppdaterad information. 

• Hybrid transaktions- eller analytisk bearbetning: OLAP-system kommer att konvergera med transaktionsdatabaser, vilket möjliggör realtidsanalys av transaktionsdata och tillhandahåller en enda plattform för både operativ och analytisk bearbetning. 

• Skalbarhet och elasticitet: OLAP-motorer kommer att vara mycket skalbara och elastiska, automatiskt skalas upp eller ned för att hantera fluktuerande datavolymer och användarkrav, vilket optimerar resursutnyttjande och kostnadseffektivitet. 

• Serverlös arkitektur: OLAP-system kommer att anta serverlösa arkitekturer, eliminera infrastrukturhantering och provisionering, vilket gör att företag kan fokusera på dataanalys snarare än underhåll av infrastruktur. 

• Användarvänlighet och självbetjäningsanalys: OLAP-system kommer att tillhandahålla intuitiva användargränssnitt, naturliga språkfrågor och självbetjäningsanalysfunktioner, vilket gör det möjligt för icke-tekniska användare att enkelt komma åt och analysera data. 

• Säkerhet och efterlevnad: OLAP-systemen kommer att inkorporera avancerade säkerhetsfunktioner, inklusive datakryptering, åtkomstkontroller och överensstämmelse med branschföreskrifter för att skydda känslig data och uppfylla regulatoriska krav. 

• Molnbaserad design och implementering: OLAP-system kommer att designas och optimeras för molnbaserade miljöer, och utnyttjar molninfrastruktur och tjänster för sömlös distribution, hantering och skalbarhet. 

Framtiden för OLAP-databassystem 

Sammanfattningsvis är framtiden för OLAP-databassystem ljus. Designade för molnbaserade miljöer lovar de mer effektivt och datadrivet beslutsfattande för företag, vilket inleder en ny era av smidighet och insikt. 

IBM® watsonx.data™ är en företagsklar databutik byggd på en datalakehouse-arkitektur som möjliggör hybrida molnanalysarbetsbelastningar, såsom datateknik, datavetenskap och business intelligence, genom komponenter med öppen källkod med integrerad IBM-innovation. IBM watsonx.data är nästa generations OLAP-system som kan hjälpa dig att få ut det mesta av din data.  

Begär en live IBM watsonx.data-demo idag