پردازش تحلیلی برخط (OLAP)

پردازش تحلیلی برخط (OLAP) یک فناوری برای پاسخ سریع به جست‌وجوهای چندبعدی در یک پایگاه داده بزرگ از داده‌ها و اطلاعات است. این فناوری به مدیران امکان می‌دهد داده‌ها را از زوایای مختلف بررسی کرده، روندها و الگوها را شناسایی و گزارش‌های تحلیلی تهیه کنند. OLAP یکی از اجزای اساسی هوش تجاری و فناوری اطلاعات است و به پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی مبتنی بر داده می‌کند. نظر به اهمیت موضوع، در این مقاله پردازش تحلیلی برخط مفهوم‌سازی و بررسی خواهد شد.

تعریف پردازش تحلیلی برخط (OLAP)

پردازش تحلیلی برخط (Online Analytical Processing) فناوری هوشمند برای تحلیل سریع و چندبعدی داده‌های سازمانی است.  سیستم OLAP بخشی از قلمرو گسترده هوش تجاری است که مباحث پایگاه داده ارتباطی، سیستم گزارشات و داده‌کاوی را در برمی‌گیرد.

این فناوری برای بررسی سریع، تعاملی و چندبعدی داده‌های سازمانی است. این فناوری به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را بر اساس ابعادی مانند زمان، محصول، منطقه و مشتری تحلیل کرده و از طریق عملیات‌هایی مانند تفکیک، تجمیع، برش و چرخش، الگوها و روابط پنهان را شناسایی کنند. OLAP معمولاً در کنار انبار داده و سامانه‌های هوش تجاری برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی به کار می‌رود.

سیستم‌های اطلاعاتی تحلیلی در مقابل سیستم‌های عملیاتی، سیستم‌های هستند که امکان تحلیل داده‌های انبوه حاصل از سیستم‌های عملیاتی را برای تمامی سطوح کاربران فراهم می‌کنند. سیستم‌های عملیاتی در سازمان‌های بزرگی مانند بانک‌ها به صورت روزانه پردازش‌های اطلاعاتی فراوانی را به انجام رسانده و به تولید اطلاعات گوناگون می‌پردازند. بانک‌های اطلاعاتی این سازمان‌ها با داده‌های فراوان حاصل از تراکنش‌های مالی، اداری حسابداری و… روبرو می‌شوند.

مکعب‌های OLAP

مکعب‌های (Cube) ساختارهایی چندبعدی برای سازمان‌دهی و تحلیل داده‌ها هستند. این مکعب‌ها داده‌ها را بر اساس ابعاد مختلفی مانند زمان، محصول، مشتری و منطقه ذخیره می‌کنند. به همین دلیل، کاربران می‌توانند پرس‌وجوهای تحلیلی را با سرعت بالا اجرا کرده و گزارش‌های پیچیده را در کوتاه‌ترین زمان دریافت کنند. همچنین محاسباتی مانند مقایسه فروش، روند رشد و شاخص‌های عملکرد از قبل در این ساختارها تعریف می‌شود.

مکعب‌های OLAP معمولاً بر پایه انبار داده ایجاد می‌شوند. برخلاف پایگاه داده عملیاتی که برای ثبت، ویرایش و حذف اطلاعات طراحی شده است، انبار داده با هدف تحلیل و گزارش‌گیری به کار می‌رود. این ساختار حجم زیادی از داده‌های تاریخی را نگهداری کرده و امکان مشاهده اطلاعات از دیدگاه‌های مختلف را فراهم می‌کند.

خروجی یک سیستم OLAP معمولاً به صورت یک ماتریس یا نمای چندبعدی از داده‌ها ارائه می‌شود. کاربران می‌توانند اطلاعات را بر اساس نیاز خود فیلتر، دسته‌بندی، مقایسه و تحلیل کنند. به همین دلیل، OLAP در کنار انبار داده، داده‌مارت (Data Mart) و داده‌کاوی (Data Mining) یکی از مهم‌ترین فناوری‌های هوش تجاری برای استخراج دانش و پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی محسوب می‌شود.

انبار داده و ارتباط آن با OLAP

انبار داده (Data Warehouse) مخزنی متمرکز برای ذخیره داده‌های تاریخی و یکپارچه سازمان است. داده‌ها پس از جمع‌آوری، پالایش و یکپارچه‌سازی در این مخزن ذخیره می‌شوند. فناوری OLAP با استفاده از داده‌های موجود در انبار داده، تحلیل‌های چندبعدی و گزارش‌های مدیریتی را با سرعت بالا انجام می‌دهد. به بیان دیگر، انبار داده منبع اطلاعات و OLAP ابزار تحلیل این اطلاعات است.

• انبار داده، منبع اصلی اطلاعات OLAP است.
• داده‌های تاریخی و یکپارچه را نگهداری می‌کند.
• سرعت تحلیل و گزارش‌گیری را افزایش می‌دهد.
• امکان تحلیل چندبعدی داده‌ها را فراهم می‌کند.
• از هوش تجاری پشتیبانی می‌کند.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را تسهیل می‌کند.

ترکیب انبار داده و OLAP یکی از ارکان اصلی سامانه‌های هوش تجاری محسوب می‌شود. این دو فناوری در کنار یکدیگر، دسترسی سریع به اطلاعات، تحلیل دقیق داده‌ها و تولید گزارش‌های مدیریتی را امکان‌پذیر می‌کنند و کیفیت تصمیم‌گیری در سازمان را بهبود می‌بخشند.

کاربرد OLAP در سازمان و مدیریت

پردازش تحلیلی برخط در سازمان‌ها برای تحلیل داده‌ها و پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیران استفاده می‌شود. این فناوری اطلاعات را از زوایای مختلف بررسی کرده و روندها، الگوها و شاخص‌های عملکرد را آشکار می‌کند. به همین دلیل، OLAP یکی از ابزارهای کلیدی در مدیریت داده‌محور و هوش تجاری به شمار می‌رود.

• تحلیل فروش و درآمد
• ارزیابی عملکرد سازمان
• تحلیل رفتار مشتریان
• پیش‌بینی تقاضا و روند بازار
• برنامه‌ریزی مالی و بودجه‌بندی
• مدیریت زنجیره تأمین
• کنترل موجودی کالا
• تهیه گزارش‌های مدیریتی

استفاده از OLAP موجب افزایش سرعت تحلیل، بهبود کیفیت گزارش‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر مدیران می‌شود. به همین دلیل، بسیاری از سازمان‌های بزرگ از این فناوری برای افزایش بهره‌وری، شناسایی فرصت‌های کسب‌وکار و کسب مزیت رقابتی استفاده می‌کنند.

سخن پایانی

پردازش تحلیلی برخط با فراهم‌کردن امکان تحلیل چندبعدی، سریع و انعطاف‌پذیر داده‌ها، نقش مهمی در تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مدیریتی دارد. این فناوری در کنار انبار داده و ابزارهای هوش تجاری، شناخت بهتر عملکرد سازمان و تصمیم‌گیری دقیق‌تر را امکان‌پذیر می‌سازد. بهره‌گیری صحیح از OLAP می‌تواند سرعت گزارش‌گیری، کیفیت تحلیل و توان پاسخ‌گویی سازمان به تغییرات محیطی را افزایش دهد.

منبع: توربان، آفریم؛ پولارد، کارل؛ وود، گریگوری. کتاب مدیریت فناوری اطلاعات. ناشر: ویلی.