OLAP là gì? Tất tần tật thông tin cần biết về cách xử lý phân tích trực tuyến OLAP

OLAP là gì? Để hiểu về công nghệ phân tích phần mềm thì bạn cần xác định nguyên tắc hoạt động của giá trị này. Phương pháp xử lý phân tích trực tuyến đem đến hàng loạt lợi ích tiêu biểu từ lượng thông tin kỹ thuật. Mời bạn khám phá tầm quan trọng của OLAP thông qua bài viết được FPT Shop tổng hợp dưới đây. 

Giới thiệu OLAP là gì? 

Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) là một loại công nghệ xử lý dữ liệu được sử dụng để phân tích thông tin từ nhiều góc độ khác nhau. OLAP cho phép người dùng truy cập, lọc, tổng hợp và phân tích dữ liệu trên một mô hình dữ liệu đa chiều, thường được gọi là cube (khối) OLAP.

Các cube OLAP bao gồm các chiều dữ liệu khác nhau, mỗi chiều đại diện cho một thuộc tính hoặc quan sát trong tập dữ liệu. Người dùng có thể di chuyển qua lại giữa các chiều để xem dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Từ đó giúp họ hiểu rõ hơn về xu hướng, mối quan hệ và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu.

Tính linh hoạt và khả năng phân tích đa chiều của OLAP sẽ hỗ trợ người dùng dễ dàng thực hiện các hoạt động phân tích số liệu phức tạp theo cách hiệu quả nhất. Đây cũng là yếu tố tác động đến quyết định kinh doanh và dự đoán xu hướng của nhà đầu tư.

Phân tích những vai trò quan trọng của OLAP

Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, tài chính, y tế, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác. Dưới đây là những vai trò quan trọng của OLAP:

• Phân tích chiều đa dạng: OLAP cho phép người dùng phân tích dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau thông qua việc thay đổi và di chuyển giữa các chiều dữ liệu. Điều này giúp họ hiểu rõ hơn về mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu.
• Dự báo và dự đoán: OLAP giúp người dùng tạo ra các mô hình phân tích để dự báo xu hướng và kịch bản tương lai. Việc này giúp họ đưa ra quyết định đưa ra dự đoán chính xác và kịp thời trong môi trường kinh doanh động.
• Tổng hợp dữ liệu phức tạp: OLAP cho phép tổng hợp dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra cái nhìn tổng thể và chi tiết về các chỉ số kinh doanh, phân phối sản phẩm và các thông tin quan trọng khác.
• Thông tin quản lý: OLAP cung cấp thông tin quản lý kịp thời và chi tiết cho các quyết định kinh doanh quan trọng, từ việc theo dõi hiệu suất sản xuất đến quản lý kho hàng và dự trữ nguồn lực.
• Hỗ trợ đưa ra quyết định: OLAP cung cấp thông tin phân tích chất lượng cao giúp người dùng đưa ra quyết định thông minh dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và xu hướng.

Cơ sở hình thành kiến trúc OLAP

Kiến trúc của OLAP (Online Analytical Processing) bao gồm các thành phần chính sau:

Cơ sở dữ liệu OLAP

Đây là nguồn dữ liệu được sử dụng để xây dựng cube (khối) OLAP, thường là cấu trúc dữ liệu đa chiều được tối ưu hóa để phục vụ cho mục đích phân tích.

OLAP Server

Đây là thành phần quan trọng chịu trách nhiệm xử lý các yêu cầu phân tích từ người dùng. OLAP Server có khả năng tổng hợp, lọc dữ liệu và tạo các tập dữ liệu tạm thời để phục vụ cho các yêu cầu phân tích từ người dùng.

Multi-dimensional data model

Mô hình dữ liệu đa chiều thường được thể hiện dưới dạng cubes (khối) hoặc data marts (kho dữ liệu). Mô hình này cho phép quản lý và xử lý dữ liệu theo nhiều chiều khác nhau để phục vụ cho các nhu cầu phân tích đa dạng.

Client interface

Giao diện cho phép người dùng tương tác với dữ liệu OLAP từ phần mềm client cung cấp các công cụ phân tích, tương tác. Mục đích nhằm hỗ trợ người dùng truy cập, lọc, tổng hợp và hiển thị dữ liệu một cách dễ dàng hơn.

Data warehouse or data mart

Đây là nơi lưu trữ dữ liệu được sử dụng để tạo cube OLAP và được tổ chức, tối ưu hóa để phục vụ cho mục đích phân tích.

Tất cả những thành phần trên hoạt động cùng nhau để cung cấp khả năng phân tích đa chiều và linh hoạt cho người dùng. Nền tảng sẽ giúp người sử dụng hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra những quyết định thông minh dựa trên thông tin phân tích.

Các yếu tố xây dựng hệ thống OLAP

Kho lưu trữ dữ liệu

Đây là một phần quan trọng trong quá trình lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu cho mục đích phân tích. Kho lưu trữ có tác dụng tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuẩn hóa chúng để sẵn sàng cho việc thực hiện phân tích dữ liệu. Các bước quan trọng trong quá trình này bao gồm thu thập, lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ, ứng dụng, tệp tin và nhiều nguồn dữ liệu khác.

Kho dữ liệu cũng có thể chứa các bước chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả khi sử dụng cho mục đích phân tích. Những hoạt động chính thường là: loại bỏ dữ liệu trùng lặp, thêm dữ liệu mới, chuyển đổi định dạng hoặc thực hiện các bước khác để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Công cụ phần mềm thường được sử dụng để quản lý và xử lý dữ liệu trong kho lưu trữ dữ liệu. Do đó, quy trình này thường đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình phân tích và các ứng dụng phân tích dữ liệu khác.

Công cụ ETL

Công cụ ETL (Extraction, Transformation, and Loading) được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thực hiện các bước biến đổi và sau đó tải dữ liệu vào kho lưu trữ dữ liệu hoặc data warehouse. Quá trình ETL giúp chuẩn hóa, làm sạch và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo tính nhất quán và sẵn sàng sử dụng cho phân tích dữ liệu.

Bước trích xuất liên quan đến việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu quan hệ, tệp tin, ứng dụng, và nhiều nguồn dữ liệu khác. Với bước biến đổi thực hiện các thay đổi, chuyển đổi định dạng, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và thực hiện các bước khác để chuẩn hóa dữ liệu. 

Công cụ ETL cung cấp giao diện hoặc môi trường để xác định, quản lý và thực hiện các bước trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu một cách tự động. Những điều kiện này sẽ tối ưu hóa quá trình chuẩn bị dữ liệu cho hoạt động phân tích sắp diễn ra.

Máy chủ OLAP

Máy chủ OLAP hoạt động như một hệ thống cơ sở dữ liệu đặc biệt được tối ưu hóa để hỗ trợ các thao tác OLAP. Nhiệm vụ chính của máy chủ OLAP là lưu trữ và quản lý dữ liệu đã được chuẩn bị từ ETL để sẵn sàng cho việc phân tích đa chiều.

Máy chủ OLAP sử dụng cấu trúc dữ liệu đặc biệt gồm các cube hoặc multidimensional model để lưu trữ dữ liệu theo cách tối ưu nhất cho việc phân tích OLAP. Nền tảng cung cấp khả năng thực hiện các thao tác phân tích phức tạp như drill-down, roll-up, slicing, dicing và xác định các mối quan hệ giữa dữ liệu.

Đặc điểm chính của máy chủ OLAP là khả năng xử lý hiệu quả các truy vấn phân tích phức tạp mà có thể đòi hỏi thời gian xử lý lớn đối với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Việc sử dụng máy chủ OLAP giúp cải thiện hiệu suất và đáp ứng nhanh chóng cho nhu cầu phân tích dữ liệu đa chiều trong môi trường kinh doanh và quản lý.

Cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu OLAP (OLAP database) là một loại cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để hỗ trợ việc phân tích đa chiều trong hệ thống OLAP. Cơ sở dữ liệu OLAP thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu theo cấu trúc đa chiều (multidimensional) nhằm tối ưu hóa việc thực hiện các thao tác phân tích phức tạp.

Qua việc sử dụng cơ sở dữ liệu OLAP, các kỹ sư dữ liệu có thể tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu, giảm bớt tác động đến kho dữ liệu và tạo ra mô hình dữ liệu OLAP dễ dàng hơn. Tiện ích được tận dụng trong việc nghiên cứu dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh dựa trên thông tin phân tích.

Khối OLAP

Khối dữ liệu OLAP (hay còn gọi là cube) thường được sử dụng để biểu diễn một mô hình dữ liệu đa chiều, trong đó dữ liệu được tổ chức theo nhiều chiều khác nhau. Các khối dữ liệu có thể có nhiều hơn ba chiều thường là cấu trúc dữ liệu phức tạp với nhiều khía cạnh. Ví dụ như sản phẩm, địa điểm, thời gian và các chỉ số kinh doanh khác.

Một trong nhược điểm của khối dữ liệu OLAP là sự cố định. Điều này có nghĩa là bạn không thể thêm hoặc thay đổi các yếu tố và dữ liệu cơ bản một khi bạn đã xây dựng mô hình khối. Nếu bạn muốn mở rộng mô hình để bao gồm một yếu tố mới thì phải xây dựng lại toàn bộ khối dữ liệu.

Công cụ phân tích

Công cụ phân tích OLAP hoạt động như một giao diện giúp chuyên viên phân tích kinh doanh tương tác với khối OLAP và thực hiện các thao tác phân tích đa chiều một cách hiệu quả. Các công cụ này cung cấp cho người dùng khả năng cắt lớp, chia nhỏ, xoay và thực hiện các thao tác khác trên dữ liệu trong khối OLAP. 

Hỏi đáp một số vấn đề khi sử dụng OLAP

Cách hoạt động của OLAP là gì? 

OLAP (Online Analytical Processing) hoạt động bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu đa chiều trong cơ sở dữ liệu (thường là data warehouse) để xây dựng các cubes (khối dữ liệu) đa chiều. Khi người dùng kết xuất thông tin từ mô hình này, OLAP Server sẽ phản hồi bằng cách tổng hợp, lọc dữ liệu và tạo các tập dữ liệu tạm thời để phục vụ cho các yêu cầu phân tích từ người dùng.

Các cubes này cung cấp khả năng phân tích đa chiều, cho phép người dùng thực hiện các thao tác như cắt lớp (slicing), chia nhỏ (dicing), xoay (pivoting) và thể hiện dữ liệu theo nhiều góc độ khác nhau.

OLAP có những loại nào?

OLAP (Online Analytical Processing) có thể được phân loại thành ba loại chính dựa trên cách dữ liệu được tổ chức và lưu trữ. Các loại chính bao gồm:

• ROLAP (Relational OLAP): Trong ROLAP, dữ liệu đa chiều được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Thay vì sử dụng cấu trúc dữ liệu đa chiều (cubes) vật lý, ROLAP sử dụng các bảng quan hệ để tổ chức dữ liệu đa chiều. 
• MOLAP (Multidimensional OLAP): Trái ngược với ROLAP, MOLAP lưu trữ dữ liệu đa chiều trong các cấu trúc đa chiều riêng biệt được tối ưu hóa để phân tích. Dữ liệu được tổ chức và lưu trữ trong các cubes (khối dữ liệu) đa chiều, cung cấp tốc độ truy xuất nhanh và hiệu suất cao cho việc phân tích đa chiều.
• HOLAP (Hybrid OLAP): HOLAP kết hợp sự linh hoạt của ROLAP với hiệu suất cao của MOLAP. HOLAP lưu trữ một phần dữ liệu trong cấu trúc đa chiều và một phần trong cơ sở dữ liệu quan hệ. 

Tạm kết

OLAP là gì? Toàn bộ đáp án mà bạn cần biết đã được FPT Shop cập nhật trong bài viết trên. Hy vọng bạn đọc đã hiểu và có thể áp dụng giao thức hiệu quả trong công việc của mình.  

Xem thêm: 

• CORS là gì? Cập nhật những kiến thức cần biết về đặc điểm và vai trò của CORS
• Debug là gì? Tìm hiểu mục đích và các phương pháp áp dụng Debug hiệu quả

Tại FPT Shop cung cấp các mẫu máy tính xách tay, máy tính bảng và điện thoại thông minh chất lượng. Để lựa chọn những dòng máy giá tốt, có cấu hình cao thì bạn có thể ghé ngay cửa hàng hoặc theo dõi trang chủ trực tuyến. 

• Laptop