OLAP และ AI ช่วยให้ธุรกิจดีขึ้นได้อย่างไร – IBM Blog

ระบบฐานข้อมูลการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ (OLAP) แบบออนไลน์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เสริมซึ่งกันและกัน และสามารถช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจเมื่อใช้ควบคู่กัน ระบบ OLAP ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลหลายมิติขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่เทคนิค AI จะดึงข้อมูลเชิงลึกและทำการคาดการณ์จากข้อมูล OLAP ในขณะที่เทคนิค AI ยังคงพัฒนาต่อไป แอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมในโดเมน OLAP ก็ได้รับการคาดหวังไว้ 

การกำหนด OLAP วันนี้  

ระบบฐานข้อมูล OLAP มีการพัฒนาอย่างมากนับตั้งแต่ก่อตั้งขึ้นในต้นปี 1990 ในตอนแรก ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลหลายมิติจำนวนมาก ช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ เช่น เจาะลงไป, ม้วน และ ชิ้นและลูกเต๋า. 

ระบบ OLAP ในยุคแรกๆ เป็นฐานข้อมูลเฉพาะทางที่แยกจากกันซึ่งมีโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลและภาษาคิวรีที่เป็นเอกลักษณ์ วิธีการแบบแยกส่วนนี้มักส่งผลให้เกิดความซ้ำซ้อนและความซับซ้อนของข้อมูล ซึ่งขัดขวางการบูรณาการกับระบบธุรกิจอื่นๆ ในปี 2010 เทคโนโลยี columnar OLAP (C-OLAP) และ OLAP (IM-OLAP) ในหน่วยความจำได้รับความโดดเด่น C-OLAP เพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูลเพื่อการประมวลผลแบบสอบถามที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ในขณะที่ IM-OLAP จัดเก็บข้อมูลไว้ในหน่วยความจำเพื่อลดเวลาแฝงในการเข้าถึงข้อมูลและเปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของระบบ OLAP ให้ดียิ่งขึ้น 

ในปัจจุบัน ระบบฐานข้อมูล OLAP ได้กลายเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมและบูรณาการ เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของธุรกิจยุคใหม่ ผสานรวมเข้ากับคลังข้อมูลบนคลาวด์ได้อย่างราบรื่น อำนวยความสะดวกในการรวบรวม การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ 

ความท้าทายในการนำโซลูชัน OLAP บนคลาวด์มาใช้ 

การใช้ระบบคลาวด์สำหรับฐานข้อมูล OLAP กลายเป็นเรื่องปกติเนื่องจากความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น และข้อได้เปรียบด้านต้นทุน อย่างไรก็ตาม องค์กรต่างๆ เผชิญกับความท้าทายเมื่อนำโซลูชัน OLAP บนคลาวด์มาใช้ เช่น: 

• การโยกย้ายข้อมูล: การย้ายข้อมูลปริมาณมากไปยังระบบคลาวด์อาจใช้เวลานานและใช้ทรัพยากรมาก 
• แฝงเครือข่าย: ระยะห่างทางภูมิศาสตร์ระหว่างข้อมูลและผู้ใช้สามารถนำมาซึ่งปัญหาความล่าช้า ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพการสืบค้น 
• การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายบนคลาวด์สำหรับทรัพยากร OLAP อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากโมเดลราคาที่ซับซ้อนและรูปแบบการใช้ทรัพยากร 
• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การรับรองความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดในสภาพแวดล้อมคลาวด์อาจมีความซับซ้อน 
• ทักษะและความเชี่ยวชาญ: การเปลี่ยนไปใช้ OLAP บนคลาวด์อาจต้องใช้ทักษะเฉพาะทางและความเชี่ยวชาญในด้านการประมวลผลบนคลาวด์และเทคโนโลยี OLAP 

การระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและผลประโยชน์ 

ในขอบเขตของ OLAP บทบาทของ AI มีความสำคัญมากขึ้น ในการสร้างระบบ OLAP ที่แข็งแกร่ง ควรจัดให้มีการเข้าถึงโดยไม่คำนึงถึงสถานที่และประเภทข้อมูล นอกจากนี้ยังควรรองรับรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Block Storage, Object Storage และรูปแบบไฟล์ เช่น Parquet, Avro และ ORC  

ระบบฐานข้อมูล OLAP ได้พัฒนาจากเครื่องมือวิเคราะห์เฉพาะทางไปเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน องค์กรสามารถคาดหวังที่จะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ต่อไปนี้จากการใช้โซลูชัน OLAP ซึ่งรวมถึงสิ่งต่อไปนี้  

1. เพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล

• การสำรวจข้อมูลหลายมิติ: OLAP ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจข้อมูลจากหลายมุมมอง ระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่อาจไม่ปรากฏในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม 
• การวิเคราะห์แบบเจาะลึกและแบบสะสม: OLAP ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเจาะลึกลงในจุดข้อมูลเฉพาะหรือรวมเป็นการรวมที่กว้างขึ้น เพื่อรับความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับแนวโน้มของข้อมูล 
• การวิเคราะห์แบบชิ้นและลูกเต๋า: OLAP ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแบ่งส่วนข้อมูลตามมิติต่างๆ โดยแยกส่วนเฉพาะเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก 

2. ปรับปรุงการตัดสินใจ

• การวางแผนเชิงกลยุทธ์และการพยากรณ์: OLAP ช่วยให้ธุรกิจระบุแนวโน้ม รูปแบบ และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้การวางแผนเชิงกลยุทธ์และการคาดการณ์ดีขึ้น 
• การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร: OLAP ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ทรัพยากรและประสิทธิภาพ ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรและปรับปรุงประสิทธิภาพ 
• การเปรียบเทียบประสิทธิภาพและการวิเคราะห์แนวโน้ม: OLAP ช่วยให้ธุรกิจสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับมาตรฐานอุตสาหกรรม และระบุจุดที่ต้องปรับปรุง 

3. ผลประโยชน์ด้านประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น

• ลดเวลาการเตรียมข้อมูล: ความสามารถในการจัดเตรียมข้อมูล OLAP ปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ประหยัดเวลาและทรัพยากร 
• ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์: OLAP สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการดำเนินธุรกิจ ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว 
• ปรับปรุงการแก้ปัญหา: OLAP ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับต้นตอของปัญหา ช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

4. เพิ่มประโยชน์ในการทำความเข้าใจลูกค้า

• การแบ่งส่วนลูกค้าและการกำหนดเป้าหมาย: OLAP ช่วยให้ธุรกิจสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าตามลักษณะต่างๆ ทำให้สามารถใช้งานแคมเปญการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายได้ 
• การวิเคราะห์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า: OLAP ช่วยให้ธุรกิจระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและพัฒนากลยุทธ์เพื่อรักษาพวกเขาไว้ 
• การทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้า: OLAP สามารถระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการเลิกใช้งาน ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำกลยุทธ์การรักษาลูกค้าไปใช้ 

5. ความได้เปรียบในการแข่งขัน

การใช้งานโซลูชัน OLAP อย่างมีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบทางการแข่งขันโดยทำให้พวกเขาเข้าใจแนวโน้มของตลาดและพฤติกรรมของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ระบุโอกาสทางธุรกิจและกลุ่มตลาดใหม่ ๆ ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสภาวะตลาดและความต้องการของลูกค้าอย่างรวดเร็ว และทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การกำหนดราคา และกลยุทธ์ทางการตลาด 

กลไกฐานข้อมูล OLAP บนคลาวด์ยุคถัดไปคาดว่าจะนำมาซึ่งความก้าวหน้าที่สำคัญ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของลักษณะสำคัญ:  

• การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การบูรณาการความสามารถด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับกลไก OLAP จะช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการตรวจจับความผิดปกติ ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจด้วยข้อมูล 

• การเตรียมและล้างข้อมูลอัตโนมัติ: เครื่องมือเตรียมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะทำการทำความสะอาดข้อมูล การแปลง และการทำให้เป็นมาตรฐานโดยอัตโนมัติ ลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นสำหรับการเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง และปรับปรุงคุณภาพข้อมูล 

• โครงสร้างข้อมูลแบบรวม: ระบบ OLAP จะผสานรวมเข้ากับคลังข้อมูลบนคลาวด์และ Data Lake ได้อย่างราบรื่น โดยเป็นโครงสร้างข้อมูลแบบครบวงจรสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมจากแหล่งข้อมูลต่างๆ 

• การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์: กลไก OLAP จะจัดการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์และให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ทันเวลาโดยอาศัยข้อมูลล่าสุด 

• การประมวลผลทางธุรกรรมหรือการวิเคราะห์แบบไฮบริด: ระบบ OLAP จะมาบรรจบกันกับฐานข้อมูลธุรกรรม ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมแบบเรียลไทม์ และมอบแพลตฟอร์มเดียวสำหรับการประมวลผลทั้งเชิงปฏิบัติและเชิงวิเคราะห์ 

• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: กลไก OLAP จะสามารถปรับขนาดได้สูงและยืดหยุ่น โดยจะปรับขนาดขึ้นหรือลงโดยอัตโนมัติเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลที่ผันผวนและความต้องการของผู้ใช้ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและประสิทธิภาพด้านต้นทุน 

• สถาปัตยกรรมที่ไม่มีเซิร์ฟเวอร์: ระบบ OLAP จะใช้สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ขจัดการจัดการโครงสร้างพื้นฐานและการจัดเตรียม ช่วยให้ธุรกิจมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน 

• ใช้งานง่ายและการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง: ระบบ OLAP จะให้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย ความสามารถในการสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ และคุณลักษณะการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย 

• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ระบบ OLAP จะรวมคุณสมบัติความปลอดภัยขั้นสูง รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบอุตสาหกรรม เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ 

• การออกแบบและการปรับใช้บนคลาวด์เนทีฟ: ระบบ OLAP จะได้รับการออกแบบและปรับให้เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟ โดยใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานและบริการคลาวด์เพื่อการปรับใช้ การจัดการ และการขยายขนาดที่ราบรื่น 

อนาคตของระบบฐานข้อมูล OLAP 

โดยสรุป อนาคตของระบบฐานข้อมูล OLAP นั้นสดใส ออกแบบมาเพื่อสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์เนทีฟ โดยสัญญาว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการตัดสินใจสำหรับธุรกิจ ซึ่งนำไปสู่ยุคใหม่แห่งความคล่องตัวและข้อมูลเชิงลึก 

ไอบีเอ็ม® watsonx.data™ เป็นที่จัดเก็บข้อมูลที่พร้อมใช้งานระดับองค์กรซึ่งสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Data Lakehouse ซึ่งช่วยให้เวิร์กโหลดการวิเคราะห์คลาวด์แบบไฮบริด เช่น วิศวกรรมข้อมูล วิทยาการข้อมูล และระบบธุรกิจอัจฉริยะ ผ่านส่วนประกอบโอเพ่นซอร์สที่มีนวัตกรรมบูรณาการของ IBM IBM watsonx.data เป็นระบบ OLAP เจเนอเรชันถัดไปที่สามารถช่วยให้คุณใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์สูงสุด  

ขอการสาธิตสด IBM watsonx.data วันนี้