操作儲存在靜態數據倉儲(Data warehouse)內廣泛資源的軟體技術。其透過快速、一致、交談式的界面對同一數據提供各種不同的呈現方式,供不同層面的使用者如分析師、經理及高階主管等使用,使其具備透析數據反應出來信息的能力。OLAP有三項要件:1.動態多維度分析。2.可執行複雜計算。3.有時間導向處理能力。OLAP最大的特色,便在於它對數據多維處理的能力;也就是說,它可以很快地做各種維度的縱向或橫向的數據匯整處理。
隨著使用OLAP經驗的累積,決策者除了擁有使用數據的能力之外,同時會累積使用信息甚或使用知識的能力。對OLAP而言,歷史資料(Historical data)系用以推斷未來,而組合數據(aggregate data)系用以估計所輸入的數據,除此之外,OLAP亦可執行資源配置及趨勢分析等複雜計算。
隨著資料庫技術的發展和套用,資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆(M)位元組及千兆(G)位元組過渡到現在的兆兆(T)位元組和千兆兆(P)位元組,同時,用戶的查詢需求也越來越複雜,涉及的已不僅是查詢或操縱一張關係表中的一條或幾條記錄,而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合,關係資料庫系統已不能全部滿足這一要求。操作型套用和分析型套用,特別是在性能上難以兩全,人們常常在關係資料庫中放寬了對冗餘的限制,引入了統計及綜合數據,但這些統計綜合數據的套用邏輯是分散而雜亂的、非系統化的,因此分析功能有限,不靈活,維護困難。在國外,不少軟體廠商採取了發展其前端產品來彌補關係資料庫管理系統支持的不足,他們通過專門的數據綜合引擎,輔之以更加直觀的數據訪問界面,力圖統一分散的公共套用邏輯,在短時間內回響非數據處理專業人員的複雜查詢要求。1993年,E.F.Codd(關係資料庫之父)將這類技術定義為“OLAP”。
OLAP是共享多維信息的、針對特定問題的在線上數據訪問和分析的快速軟體技術。它通過對信息的多種可能的觀察形式進行快速、穩定一致和互動性的存取,允許管理決策人員對數據進行深入觀察。決策數據是多維數據,多維數據就是決策的主要內容。OLAP專門設計用於支持複雜的分析操作,側重對決策人員和高層管理人員的決策支持,可以根據分析人員的要求快速、靈活地進行大數據量的複雜查詢處理,並且以一種直觀而易懂的形式將查詢結果提供給決策人員,以便他們準確掌握企業(公司)的經營狀況,了解對象的需求,制定正確的方案。
OLAP具有靈活的分析功能、直觀的數據操作和分析結果可視化表示等突出優點,從而使用戶對基於大量複雜數據的分析變得輕鬆而高效,以利於迅速做出正確判斷。它可用於證實人們提出的複雜的假設,其結果是以圖形或者表格的形式來表示的對信息的總結。它並不將異常信息標記出來,是一種知識證實的方法。
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