Як OLAP і AI можуть покращити бізнес – IBM Blog

Системи баз даних онлайн-аналітичної обробки (OLAP) і штучний інтелект (AI) доповнюють одна одну і можуть допомогти покращити аналіз даних і прийняття рішень, якщо їх використовувати в тандемі. Системи OLAP створені для ефективної обробки та аналізу великих багатовимірних наборів даних, тоді як методи штучного інтелекту витягують уявлення та роблять прогнози з даних OLAP. Оскільки технології ШІ продовжують розвиватися, очікуються інноваційні програми в області OLAP. 

Визначення OLAP сьогодні  

Системи баз даних OLAP значно розвинулися з моменту їх появи на початку 1990-х років. Спочатку вони були розроблені для обробки великих обсягів багатовимірних даних, дозволяючи компаніям виконувати складні аналітичні завдання, такі як пробурити, згорнути та шматочки та кубики. 

Ранні системи OLAP являли собою окремі спеціалізовані бази даних з унікальними структурами зберігання даних і мовами запитів. Такий відокремлений підхід часто призводив до надмірності та складності даних, що перешкоджало інтеграції з іншими бізнес-системами. У 2010-х роках набули популярності технології стовпчастого OLAP (C-OLAP) і OLAP в пам’яті (IM-OLAP). C-OLAP оптимізував зберігання даних для швидшої обробки запитів, а IM-OLAP зберігав дані в пам’яті, щоб мінімізувати затримку доступу до даних і забезпечити аналітику в реальному часі. Ці досягнення ще більше підвищили продуктивність і масштабованість систем OLAP. 

Сьогодні системи баз даних OLAP стали комплексними та інтегрованими платформами аналізу даних, що задовольняють різноманітні потреби сучасного бізнесу. Вони повністю інтегровані з хмарними сховищами даних, полегшуючи збір, зберігання й аналіз даних із різних джерел. 

Проблеми впровадження хмарних рішень OLAP 

Запровадження хмари для баз даних OLAP стало поширеним завдяки перевагам масштабованості, еластичності та економічності. Однак організації стикаються з проблемами під час впровадження хмарних рішень OLAP, таких як: 

• Міграція даних: Перенесення великих обсягів даних у хмару може зайняти багато часу та ресурсів. 
• Затримка в мережі: Географічна відстань між даними та користувачами може спричинити проблеми із затримкою, що впливає на продуктивність запитів. 
• Оптимізація витрат: Оптимізація хмарних витрат на ресурси OLAP може бути складною через складні моделі ціноутворення та шаблони використання ресурсів. 
• Безпека та відповідність: Забезпечення безпеки даних і дотримання нормативних вимог у хмарному середовищі може бути складним. 
• Навички та досвід: Перехід до хмарного OLAP може вимагати спеціальних навичок і досвіду в хмарних обчисленнях і OLAP-технологіях. 

Визначення найкращих практик і переваг 

У сфері OLAP роль ШІ стає все більш важливою. Щоб створити надійну систему OLAP, вона повинна забезпечувати доступність незалежно від розташування та типу даних. Він також має підтримувати різні формати зберігання, такі як блокове зберігання, зберігання об’єктів і формати файлів, такі як Parquet, Avro та ORC.  

Системи баз даних OLAP перетворилися зі спеціалізованих аналітичних інструментів на комплексні платформи аналізу даних, що дозволяє компаніям приймати обґрунтовані рішення на основі інформації з великих і складних наборів даних. Організації можуть розраховувати на наступні переваги впровадження рішень OLAP, зокрема наведені нижче.  

1. Розширені можливості аналізу даних

• Дослідження багатовимірних даних: OLAP дозволяє користувачам досліджувати дані з різних точок зору, виявляючи шаблони та зв’язки, які можуть бути неочевидними в традиційних реляційних базах даних. 
• Аналіз деталізації та зведення: OLAP дає змогу користувачам детально вивчати конкретні точки даних або згортати їх до ширших агрегатів, отримуючи повне розуміння тенденцій даних. 
• Аналіз скибочками: OLAP дозволяє користувачам розділяти дані за різними параметрами, виділяючи конкретні сегменти для поглибленого аналізу. 

2. Покращене прийняття рішень

• Стратегічне планування та прогнозування: OLAP допомагає підприємствам визначати тенденції, моделі та потенційні ризики, забезпечуючи краще стратегічне планування та прогнозування. 
• Оптимізація розподілу ресурсів: OLAP надає інформацію про використання ресурсів і продуктивність, дозволяючи підприємствам оптимізувати розподіл ресурсів і підвищити ефективність. 
• Порівняльний аналіз продуктивності та аналіз тенденцій: OLAP дозволяє компаніям порівнювати продуктивність із галузевими стандартами та визначати області для вдосконалення. 

3. Підвищення ефективності роботи

• Зменшення часу підготовки даних: Можливості підготовки даних OLAP оптимізують процеси аналізу даних, заощаджуючи час і ресурси. 
• Статистика даних у реальному часі: OLAP може надавати інформацію про бізнес-операції в реальному часі, дозволяючи підприємствам швидко реагувати на зміни ринкових умов. 
• Покращене вирішення проблем: OLAP дає змогу зрозуміти основні причини проблем, дозволяючи підприємствам ефективніше вирішувати проблеми. 

4. Покращене розуміння клієнтів

• Сегментація клієнтів і таргетинг: OLAP дозволяє компаніям сегментувати клієнтів на основі різних характеристик, уможливлюючи цільові маркетингові кампанії. 
• Аналіз життєвої вартості клієнта: OLAP допомагає підприємствам виявляти цінних клієнтів і розробляти стратегії їх утримання. 
• Прогноз відтоку клієнтів: OLAP може ідентифікувати клієнтів, яким загрожує відтік, що дозволяє компаніям впроваджувати стратегії утримання. 

5. Конкурентна перевага

Ефективне впровадження рішень OLAP може надати підприємствам конкурентну перевагу, дозволяючи їм глибше розуміти ринкові тенденції та поведінку клієнтів, визначати нові бізнес-можливості та сегменти ринку, швидко реагувати на зміни ринкових умов і вимог споживачів і приймати більш обґрунтовані рішення щодо розробка продукту, ціноутворення та маркетингові стратегії. 

Очікується, що хмарні механізми баз даних OLAP нового покоління принесуть значні успіхи. Ось огляд основних характеристик:  

• Аналітика на основі AI: інтеграція можливостей штучного інтелекту та машинного навчання в механізми OLAP дозволить отримувати статистику в реальному часі, прогнозувати аналітику та виявляти аномалії, надаючи компаніям корисну інформацію для прийняття обґрунтованих рішень. 

• Автоматизована підготовка та очищення даних: Інструменти підготовки даних на основі штучного інтелекту автоматизують очищення, трансформацію та нормалізацію даних, зменшуючи час і зусилля, необхідні для ручної підготовки даних, і покращуючи якість даних. 

• Уніфікована структура даних: Системи OLAP будуть легко інтегруватися з хмарними сховищами даних і озерами даних, забезпечуючи уніфіковану структуру даних для комплексного аналізу даних у різних джерелах даних. 

• Обробка та аналітика даних у реальному часі: Механізми OLAP оброблятимуть потоки даних у реальному часі та нададуть статистику в реальному часі, дозволяючи компаніям приймати своєчасні рішення на основі актуальної інформації. 

• Гібридна транзакційна або аналітична обробка: Системи OLAP будуть об’єднуватися з транзакційними базами даних, забезпечуючи аналітику транзакційних даних у реальному часі та забезпечуючи єдину платформу для операційної та аналітичної обробки. 

• Масштабованість і еластичність: Механізми OLAP будуть високорозширюваними та еластичними, автоматично підвищуватимуть або зменшуватимуть масштаб для обробки коливаючих обсягів даних і запитів користувачів, оптимізуючи використання ресурсів і економічну ефективність. 

• Безсерверна архітектура: Системи OLAP використовуватимуть безсерверні архітектури, усуваючи керування інфраструктурою та забезпечення, дозволяючи компаніям зосередитися на аналізі даних, а не на обслуговуванні інфраструктури. 

• Простота використання та аналітика самообслуговування: Системи OLAP забезпечуватимуть інтуїтивно зрозумілі інтерфейси користувача, можливості запитів на природній мові та аналітичні функції самообслуговування, що дозволить нетехнічним користувачам легко отримувати доступ до даних і аналізувати їх. 

• Безпека та відповідність: системи OLAP включатимуть розширені функції безпеки, включаючи шифрування даних, контроль доступу та дотримання галузевих норм для захисту конфіденційних даних і відповідності нормативним вимогам. 

• Хмарне проектування та розгортання: Системи OLAP будуть розроблені та оптимізовані для хмарних середовищ із використанням хмарної інфраструктури та сервісів для безпроблемного розгортання, керування та масштабованості. 

Майбутнє систем баз даних OLAP 

Таким чином, майбутнє систем баз даних OLAP світле. Розроблені для хмарних середовищ, вони обіцяють більш ефективне та кероване даними прийняття рішень для бізнесу, відкриваючи нову еру гнучкості та проникливості. 

IBM® watsonx.data™ це корпоративне сховище даних, побудоване на основі архітектури data lakehouse, яка забезпечує гібридні робочі навантаження хмарної аналітики, такі як розробка даних, наука про дані та бізнес-аналітика, через компоненти з відкритим кодом і інтегровані інновації IBM. IBM watsonx.data — це OLAP-система наступного покоління, яка допоможе максимально ефективно використовувати ваші дані.  

Замовте пряму демонстрацію IBM watsonx.data сьогодні