Contente
- Definição - O que significa OLAP (Online Analytical Processing)?
- Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
- Techopedia explica Online Analytical Processing (OLAP)
Definição - O que significa OLAP (Online Analytical Processing)?
O OLAP (Online Analytical Processing) é um conceito de alto nível que descreve uma categoria de ferramentas que auxiliam na análise de consultas multidimensionais.
O OLAP surgiu devido à enorme complexidade e enorme crescimento associado aos dados de negócios durante os anos 70, à medida que o volume e o tipo de informação se tornaram pesados demais para uma análise adequada por meio de consultas simples (SQL).
Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
Techopedia explica Online Analytical Processing (OLAP)
A capacidade tradicional de comparação de dados do SQL é limitada. Por exemplo, o SQL pode gerenciar consultas, como uma lista de agentes de vendas, versus históricos de volumes de vendas. No entanto, com volumes de dados maiores, pode ser impressionante usar o SQL e difícil traduzir dados em informações que facilitam a tomada de decisões. É difícil responder a certas perguntas no SQL, como por que as vendas de produtos são maiores no meio do mês ou por que as agentes de vendas do sexo feminino costumam vender mais do que os homens durante o verão.
Reconhecendo que os bancos de dados relacionais têm limitações inerentes, os fabricantes criaram novas maneiras de representar relacionamentos complexos de dados e analisar resultados para discernir padrões e tendências ocultos e anteriormente desconhecidos.
Um estudo de caso sobre o potencial do OLAP cresceu com o uso de ferramentas OLAP por um grande varejista para mineração de dados. Esse varejista observou que as compras noturnas de produtos para bebês estavam correlacionadas com o aumento das compras noturnas de cerveja. Inicialmente, isso pareceu uma coincidência, mas uma análise mais profunda dos clientes revelou que os clientes noturnos eram em sua maioria pais jovens, entre vinte e trinta e trinta e poucos anos - uma demografia também associada à renda disponível no final da noite. Com base nesses dados, os varejistas começaram a comercializar produtos para bebês e cerveja, e as vendas combinadas das duas linhas de produtos dispararam.
Este estudo de caso demonstrou como o OLAP equipa os pesquisadores para investigar e descobrir relações de dados entre eventos e tendências aparentemente não relacionados, aprimorando a tomada de decisões de negócios.