В современном мире, чтобы компания была успешной, нужно хорошо управлять своими процессами. Это касается компаний любого размера и сферы. Если всё делать правильно, можно сэкономить деньги, улучшить качество товаров или услуг, и наладить работу между отделами.

Для анализа и обработки больших объёмов данных применяются специальные системы — OLAP (Online Analytical Processing). Мы разберём основные принципы их работы, преимущества и примеры использования.

Определение OLAP-систем

OLAP-системы — это инструменты для анализа данных, которые позволяют быстро и эффективно находить ответы на сложные вопросы. 

Они находят применение в разных сферах, таких как финансы, производство, розничная торговля и другие.

Пример использования OLAP-технологии

«В компании, занимающейся продажей цифровых товаров и программного обеспечения, многомерный куб помогает анализировать данные».

Big Data - это огромные объёмы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов.

Они могут быть структурированными (например, данные из баз данных) или неструктурированными (например, текстовые данные из социальных сетей).

Большие данные представляют собой колоссальные массивы информации, генерируемые в процессе повседневной деятельности индивидов и организаций.

Эти данные аккумулируются, подвергаются обработке и анализу с применением специализированных технологий и методологий, что позволяет извлекать из них ценные инсайты и прогнозировать будущие тенденции.

С возникновением первых вычислительных машин предприятия осознали потребность в обработке и анализе информации.

В 1980-е годы они приступили к формированию информационных хранилищ, основанных на реляционных базах данных, которые стали ключевым инструментом для принятия взвешенных решений.

Но по мере того как компании накапливали всё больше разнородных сведений, недостатки реляционных баз данных становились всё более явными.

С началом нового тысячелетия мы вступили в эпоху больших данных. Специалисты разработали передовые инструменты для обработки огромных массивов разнообразных данных, которые генерируются с невероятной скоростью.

Для работы с данными и их структурой используются технологии, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать большие объёмы информации.

Тем не менее, при внедрении таких аналитических инструментов компании всё ещё сталкивались с определёнными трудностями.

Архитектура сохраняла свою целостность, и одна команда специалистов занималась созданием платформы и интеграцией данных.

В крупных компаниях такой метод сразу же вызывал формирование значительных очередей за услугами по интеграции и аналитическими инструментами.

В данном контексте централизация оказалась ахиллесовой пятой крупных корпораций.

В крупных организациях попытка сосредоточить все усилия по интеграции данных в одной группе может оказаться неэффективной. Зачастую источники информации находятся в разных местах, не имея единого центра управления, что затрудняет поиск ответственных лиц. Такой подход не приводит к нужным результатам.