OLAP là gì? Tại sao OLAP lại quan trọng?

OLAP là gì?

OLAP (viết tắt của Online Analytical Processing - Xử lý phân tích trực tuyến) là một phương pháp được thiết kế để nhanh chóng trả lời các truy vấn phân tích liên quan đến nhiều nguyên nhân khác nhau. Nó thực hiện điều này bằng cách cuộn các tập dữ liệu lớn, đôi khi riêng biệt vào một cơ sở dữ liệu đa chiều được gọi là Khối OLAP. Khối OLAP này được tối ưu hóa để phân tích dễ dàng và cho phép "cắt nhỏ" dữ liệu từ các quan điểm khác nhau để có trải nghiệm truy vấn hợp lý.

Cách tiếp cận này đã đóng một vai trò quan trọng trong phân tích kinh doanh thông minh trong nhiều năm, đặc biệt là đối với dữ liệu lớn. Tính năng tổng hợp và tính toán trước dữ liệu mà OLAP và OLAP Cubes cho phép đã được chứng minh là một cách tuyệt vời để tránh thời gian xử lý quá mức và tốc độ truy vấn chậm gây khó khăn cho các công cụ BI hiện đại và cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn phức tạp.

Ví dụ về OLAp là một nhà bán lẻ lưu trữ thông tin dữ liệu về tất cả những sản phẩm mà đơn vị này bán, chẳng hạn như là màu sắc, chi phí, số lượng, kích thước, chi phí và vị trí sản phẩm. Nhà bán lẻ cũng tiến hành thu thập thông tin dữ liệu mua hàng của tất cả các khách hàng, chẳng hạn như tên của những mặt hàng đã sản xuất, đã đặt hàng và tổng giá trị hóa đơn bán hàng, trong một hệ thống khác. OLAP kết hợp những tập dữ liệu khác nhau để có thể trả lời chi tiết  nhất các câu hỏi như sản phẩm màu nào được yêu thích, phổ biến hơn hoặc những vị trí của sản phẩm sẽ ảnh hưởng như thế nào đến doanh số bán hàng.

Tại sao OLAP lại đóng vai trò quan trọng?

Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) hỗ trợ các đơn vị, doanh nghiệp, tổ chức xử lý và hưởng lợi lớn từ một lượng lớn thông tin kỹ thuật số đang ngày càng tăng cao. Sau đây là một số lợi ích quan trọng không thể bỏ qua của OLAP.

Đưa ra những quyết định nhanh chóng, chính xác hơn

Các doanh nghiệp, tổ chức sử dụng OLAP để từ đó có thể đưa ra những quyết định một cách nhanh chóng và chính xác nhằm duy trì tốt nhất khả năng cạnh tranh trong một nền kinh tế linh hoạt, tốc độ nhanh. Thực hiện việc truy vấn phân tích thông tin dựa trên nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ mất rất nhiều thời gian bởi vì hệ thống máy tính thường tìm kiếm thông qua nhiều bảng dữ liệu khác nhau. Mặt khác, các hệ thống OLAP cũng sẽ được tính toán từ trước và tích hợp các dữ liệu khác để các chuyên viên làm công việc phân tích kinh doanh có thể thiết lập báo cáo nhanh hơn khi đến thời điểm cần thiết.

Hỗ trợ cho những người dùng không chuyên

Các hệ thống OLAP giúp cho việc phân tích thông tin dữ liệu phức tạp trở nên đơn giản, dễ dàng hơn cho những người dùng doanh nghiệp không chuyên. Người dùng doanh nghiệp hoàn toàn có thể thực hiện các phép toán phân tích vô cùng khó hiểu, phức tạp và thiết lập báo cáo thay vì học cách quản lý vận hành cơ sở dữ liệu.

Chế độ xem dữ liệu tích hợp

OLAP cung cấp một nền tảng thống nhất cho việc tiếp thị, tài chính, sản xuất và những bộ phận tiếp thị, kinh doanh khác. Các nhà quản lý và người đưa ra quyết định có thể dễ dàng nhìn thấy một bức tranh chung toàn cảnh và giải quyết được các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả. Họ có thể thực hiện việc phân tích tình huống giả định, cho thấy sự tác động mạnh mẽ của các quyết định đã được đưa ra bởi một bộ phận đối với những hoạt động khác của đơn vị doanh nghiệp.

Hệ thống OLAP hoạt động như thế nào?

Để tạo ra sự thuận lợi cho các loại phân tích này, dữ liệu thông tin được thu thập từ rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và được lưu trữ ở trong kho dữ liệu, sau đó được làm sạch và sắp xếp để biến thành các khối dữ liệu. Mỗi khối OLAP chứa dữ liệu được phân loại theo thứ nguyên (chẳng hạn như khách hàng, khu vực bán hàng theo địa lý và khoảng thời gian) được lấy từ bảng thứ nguyên trong kho dữ liệu. Thứ nguyên sau đó được điền bởi các thành viên (chẳng hạn như tên khách hàng, quốc gia và tháng) được tổ chức theo thứ bậc. Các khối OLAP thường được tóm tắt trước theo các thứ nguyên để cải thiện đáng kể thời gian truy vấn trên cơ sở dữ liệu quan hệ.

Sau đó, các nhà phân tích có thể thực hiện năm loại hoạt động phân tích OLAP đối với các cơ sở dữ liệu đa chiều này:

• Cuộn lên. Còn được gọi là hợp nhất hoặc truy sâu, thao tác này tóm tắt dữ liệu dọc theo thứ nguyên.
• Khoan xuống. Điều này cho phép các nhà phân tích điều hướng sâu hơn giữa các thứ nguyên của dữ liệu, chẳng hạn như đi sâu từ "khoảng thời gian" thành "năm" và "tháng" để lập biểu đồ tăng trưởng doanh số cho một sản phẩm.
• Lát cắt. Điều này cho phép nhà phân tích lấy một cấp thông tin để hiển thị, chẳng hạn như "doanh số bán hàng năm 2017".
• Xúc xắc. Điều này cho phép nhà phân tích chọn dữ liệu từ nhiều chiều để phân tích, chẳng hạn như "doanh số bán bóng bãi biển xanh ở Iowa năm 2017".
• Trục. Các nhà phân tích có thể có được chế độ xem dữ liệu mới bằng cách xoay các trục dữ liệu của khối.

Sau đó, phần mềm OLAP định vị giao điểm của các kích thước, chẳng hạn như tất cả các sản phẩm được bán ở khu vực phía Đông trên một mức giá nhất định trong một khoảng thời gian nhất định và hiển thị chúng. Kết quả là "biện pháp"; mỗi khối OLAP có ít nhất một đến hàng trăm biện pháp, được lấy từ thông tin được lưu trữ trong các bảng thực tế trong kho dữ liệu.

Công dụng của OLAP

OLAP có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu hoặc khám phá các mối quan hệ chưa được phân biệt trước đây giữa các mục dữ liệu. Cơ sở dữ liệu OLAP không cần phải lớn như kho dữ liệu, vì không phải tất cả dữ liệu giao dịch đều cần thiết cho phân tích xu hướng. Sử dụng Kết nối cơ sở dữ liệu mở (ODBC), dữ liệu có thể được nhập từ cơ sở dữ liệu quan hệ hiện có để tạo cơ sở dữ liệu đa chiều cho OLAP.

Các sản phẩm OLAP bao gồm IBM Cognos, Oracle OLAP và Oracle Essbase. Các tính năng OLAP cũng được bao gồm trong các công cụ như Microsoft Excel và Dịch vụ phân tích của Microsoft SQL Server). Các sản phẩm OLAP thường được thiết kế cho môi trường nhiều người dùng, với chi phí phần mềm dựa trên số lượng người dùng.

Các trường hợp sử dụng OLAP

Có rất nhiều lĩnh vực ngành nghề có thể sử dụng OLAP như sau: 

Tài chính

Bằng cách sắp xếp dữ liệu tài chính với dữ liệu hoạt động, tiếp thị và bán hàng, người dùng có thể có được thông tin chi tiết để từ đó đưa ra quyết định và hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập ròng và tổn thất. OLAP Cube có thể lưu trữ các phép tính thường được sử dụng, chẳng hạn như doanh thu hàng tháng và hàng ngày, để giúp người dùng phân tích nhanh chóng.

Tiếp thị

Các công cụ BI giúp các nhà tiếp thị theo dõi số liệu chiến dịch từ một nền tảng kỹ thuật số trung tâm. BI có thể cung cấp tính năng theo dõi chiến dịch theo thời gian thực, đo lường hiệu suất của từng nỗ lực và lập kế hoạch cho các chiến dịch hiện tại. Dữ liệu cung cấp cho các nhà phân tích tiếp thị khả năng hiển thị rõ hơn về hiệu suất tổng thể và cung cấp hình ảnh trực quan theo ngữ cảnh để chia sẻ với các cổ đông. Các báo cáo BI dựa trên khối OLAP có thể nhanh chóng tạo ra kết quả và dữ liệu tương quan từ nhiều kênh tiếp thị để đưa ra kết luận từ phân tích tương quan.

Việc bán hàng

Các nhà phân tích bán hàng và quản lý vận hành sử dụng bảng điều khiển BI và các chỉ số hiệu suất chính để truy cập nhanh vào thông tin phức tạp như phân tích giỏ hàng, lợi nhuận của khách hàng và giá trị lâu dài của khách hàng. Người quản lý bán hàng theo dõi các mục tiêu doanh thu, hiệu suất của đại diện bán hàng cùng với trạng thái của quy trình bán hàng bằng cách sử dụng bảng điều khiển với các báo cáo và hình ảnh trực quan. Các kịch bản bán hàng yêu cầu OLAP Cube đạt được hiệu quả truy vấn nhanh và hiểu biết kịp thời về các cơ hội kinh doanh.

Hoạt động

Để tiết kiệm thời gian và nguồn lực, người quản lý hoạt động có thể phân tích dữ liệu như số liệu chuỗi cung ứng để tìm cách tối ưu hóa quy trình. BI cũng có thể đảm bảo rằng các thỏa thuận cấp độ dịch vụ được đáp ứng và giúp cải thiện các tuyến phân phối. Nhóm vận hành sử dụng OLAP để tự động hóa các quy trình cố định và thường xuyên làm mới dữ liệu lịch sử để tối ưu hóa các quy trình và giải phóng năng suất.

Các loại hệ thống OLAP

Có ba loại hệ thống OLAP là ROLAP, MOLAP, HOLAP, viết tắt của OLAP lai, đa chiều, quan hệ.

• ROLAP là xử lý phân tích trực tuyến quan hệ, được sử dụng để phân tích trong cơ sở dữ liệu quan hệ và xác định có chọn lọc một số chế độ xem thực dưới dạng bảng cũng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ theo nhu cầu của ứng dụng. Không cần thiết phải lưu trữ mọi truy vấn SQL dưới dạng chế độ xem thực mà chỉ xác định những truy vấn có tần suất ứng dụng cao và khối lượng công việc tính toán cao dưới dạng chế độ xem thực.
• MOLAP là xử lý phân tích trực tuyến đa chiều được sử dụng trong phân tích OLAP dưới dạng mảng đa chiều, tạo thành cấu trúc "khối lập phương". Các giá trị thuộc tính của thứ nguyên được ánh xạ vào các giá trị chỉ số dưới hoặc phạm vi chỉ số dưới của mảng nhiều chiều và dữ liệu tóm tắt được lưu trữ trong các ô của mảng dưới dạng giá trị của mảng nhiều chiều.
• HOLAP: Xử lý phân tích trực tuyến lai (HOLAP) là sự kết hợp giữa MOLAP và ROLAP để có thể mang đến những ưu điểm tốt nhất của cả hai loại hình kiến trúc nói trên. HOLAP cho phép các kỹ sư dữ liệu có thể nhanh chóng nghiên cứu lấy thông tin kết quả phân tích từ một khối dữ liệu và trích xuất được các thông tin chi tiết từ cơ sở dữ liệu quan hệ. 

OLAP đã và đang được nhiều doanh nghiệp sử dụng để phân tích các thông tin dữ liệu một cách hiệu quả và dễ dàng hơn. Có thể nói OLAP đã đóng góp rất lớn cho sự phát triển của các doanh nghiệp.