Online Analytical Processing

OLAP – один из самых популярных способов анализа. Это обусловлено тем, что многомерное представление данных простое: все манипуляции происходят с измерениями и фактами, но при этом очень гибко: измерения и факты можно компоновать произвольным образом. Еще одним фактором, влияющим на популярность этого подхода, стало то, что практически любые операции можно выполнять "на лету", все происходит быстро и интуитивно понятно.

В Deductor имеется все необходимое для полноценного OLAP-анализа. Реализованы механизмы многомерного хранения (Deductor Warehouse) и визуализации (OLAP-куб). Они являются составной частью аналитической платформы и интегрированы с остальными модулями Deductor:

• Хранение данных. Deductor Warehouse реализует наиболее мощный и производительный способ хранения многомерных данных – схемы "звезда" и "снежинка", имеет богатый семантический слой, встроенные механизмы оптимизации производительности. Deductor Warehouse является идеальным источником данных для систем поддержки принятия решений.
• Визуализация. Встроенный визуализатор OLAP-куб поддерживает все многомерные операции: произвольное размещение измерений и фактов, фильтрация, сортировка, группировка, различные способы агрегации и детализации. Данные отображаются в виде кросс-таблиц и кросс-диаграмм, все операции происходят "на лету", методы манипулирования интуитивно понятны.
• Исследование данных. OLAP-куб – мощный инструмент исследования, позволяющий проводить разведочный и сравнительный анализ, выявлять тенденции, находить сезонность и тренд, определять лучшие и худшие товарные позиции, рассчитывать их доли в продажах.
• Высокая производительность. Специальные механизмы хранения и расчета обеспечивают высокую скорость обработки и экономное использование оперативной памяти. Все манипуляции с данными выполняются за секунды.
• Интеграция. В виде куба можно просмотреть данные из произвольного источника и после любого этапа обработки. Результирующий куб может быть импортирован в офисные приложения и HTML-формат.

Механизмы OLAP-анализа чаще всего используются при создании систем аналитической отчетности, т.к. позволяют аналитику легко получить интересующую информацию, не привлекая IT-специалистов. Они не требуют особых знаний и не привязаны к жесткой структуре отчетов. Вместо сотен тяжелых и сложных для работы отчетов можно иметь настроенное хранилище данных и средство визуализации. Этого достаточно, чтобы быстро получить практически любую интересующую информацию в нужном разрезе.