Online Analytical Processing (OLAP)
Unter dem Begriff "Online Analytical Processing" versteht man vor allem die Auswertung und Analyse von Daten mit Hilfe von Programmen bzw. IT-Systemen. Da es sich hierbei in der Regel um mehrdimensionale Daten handelt, kommen spezielle OLAP-Systeme zum Einsatz, die solche komplexen Analysen durchführen können. Die Daten für das OLAP-System kommen in den meisten Fällen direkt aus dem Data-Warehouse (Datenlager) des entsprechenden Unternehmens.
OLAP Würfel
Mehrdimensionale Daten findet man vor allem im betriebswirtschafltichen Kontext vor. Gängige Dimensionen sind beispielsweise Umsätze, Regionen, Kosten, Kundengruppen, Zeit usw. Um nun Anfragen wie, "Welcher Verkäufer hat den größten Umsatz in der Region Berlin in der Kundengruppe X erwirtschaftet" einfach beantworten zu können, greift man auf den sogenannten OLAP-Würfel (auch Hyper-Würfel genannt) zurück, der die für OLAP zugrunde liegende Struktur abbildet. Die Anzahl der Dimensionen in diesem Würfel sind beliebig, wobei die Dimensionen aber othogonal zueinander sind. Über verschiedene Operationen kann man mit aus dem Würfel Daten abfragen.Grundoperationen
Folgende Grundoperationen gibt es dabei in OLAP:- Roll-Up
- Drill-Down
- Slice
- Dice
- Pivotierung
Roll-Up
Bei der Roll-Up Operation (auch Drill-Up genannt) wird der Detailgrad einer Dimension verringert. Es findet eine Zusammenfassung von mehreren Ausprägungen einer Dimension zu einer höheren Hierarchiestufe statt. Ein Beispiel eines Roll-Ups wäre die Zusammenfassung der Ausprägungen Januar 2016, Februar 2016, März 2016 zu 1. Quartal 2016.Drill-Down
Beim Drill-Down wird der Detaillierungsgrad einer Dimension erhöht. Es findet eine Aufspaltung einer Dimensionsausprägung in mehreren niedrigeren Hierarchiestufen statt. So wurde im nachfolgenden Beispiel die Dimension "Outdoor-Schutzausrüstung" in die Ausprägungen "Insektenschutz", "Sonnenschutz" und "Erste Hilfe" aufgespalten.
Dice
Unter der Operation "Dicing" versteht man die Filterung von Daten anhand mehrerer Dimensionen. Es wird also ein Teilwürfel aus dem Gesamtwürfel "herausgeschnitten". Im nachfolgenden Beispiel fehlen deshalb die Dimensionen "Campingausrüstung" und "Bergsteigausrüstung".
Slice
Beim Slicing wird ein Scheibe aus dem Datenwürfel herausgeschnitten. Man erkennt das im nachfolgenden Beispiel sehr gut, in der man nach der Slice-Operation nun nur noch das Jahr 2004 betrachtet.
Pivotierung
Bei der Pivotisierung findet im Gegensatz zu den anderen Operationen keine Änderung der Daten statt, viel mehr ändert sich lediglich die Perspektive. Der Würfel "rotiert", sodass sich die Dimensionen in neuer Anordnung und Kombination präsentieren. Im nachfolgenden Beispiel haben die Jahreszahlen beispielsweise mit den Produktkategorien ihren Platz "getauscht".
Quellen
Artikel vom 15.04.2016