ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओलाप) क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा

परिभाषा - ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) का क्या अर्थ है?

ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (ओएलएपी) एक उच्च-स्तरीय अवधारणा है जो उन उपकरणों की एक श्रेणी का वर्णन करती है जो विश्लेषण के बहु-विषयक प्रश्नों में सहायता करते हैं।

1970 के दशक के दौरान व्यापार डेटा से जुड़ी जबरदस्त जटिलता और सरासर वृद्धि के कारण OLAP के बारे में आया क्योंकि सरल संरचित क्वेरी भाषा (SQL) प्रश्नों के माध्यम से पर्याप्त विश्लेषण के लिए मात्रा और प्रकार की जानकारी बहुत भारी हो गई।

Techopedia ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (OLAP) की व्याख्या करता है

पारंपरिक एसक्यूएल की डेटा-तुलना की क्षमता सीमित है। उदाहरण के लिए, एसक्यूएल प्रश्नों का प्रबंधन कर सकता है, जैसे बिक्री एजेंटों की सूची, बनाम बिक्री की मात्रा इतिहास। हालांकि, बड़े डेटा वॉल्यूम के साथ, यह SQL का उपयोग करने के लिए भारी हो सकता है और डेटा को जानकारी में अनुवाद करने के लिए कठिन है जो आसानी से निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है। एसक्यूएल में कुछ सवालों के जवाब देना मुश्किल है, जैसे कि उत्पाद की बिक्री महीने के मध्य में क्यों होती है, या क्यों महिला बिक्री एजेंट गर्मियों के दौरान अपने पुरुष समकक्षों को लगातार बहिष्कृत करते हैं।

यह स्वीकार करते हुए कि संबंधपरक डेटाबेस में अंतर्निहित सीमाएँ हैं, निर्माताओं ने जटिल डेटा संबंधों का प्रतिनिधित्व करने और छिपे हुए और पहले के अज्ञात पैटर्न और रुझानों के परिणामों का विश्लेषण करने के लिए नए तरीके बनाए।

डेटा खनन के लिए OLAP उपकरणों के एक बड़े रिटेलर के उपयोग से OLAP की क्षमता के बारे में एक केस स्टडी बढ़ी। इस रिटेलर ने देखा कि देर रात के बेबी प्रोडक्ट की खरीद में लेट-नाइट बीयर की खरीदारी में बढ़ोतरी हुई है। प्रारंभ में, यह एक संयोग की तरह लग रहा था, लेकिन गहन ग्राहक विश्लेषण से पता चला कि देर रात के ग्राहक ज्यादातर युवा पिता थे जो अपने मध्य से लेकर बीस के दशक या शुरुआती तीस के दशक तक थे - एक जनसांख्यिकीय भी जो देर रात की डिस्पोजेबल आय से जुड़ा था। इस डेटा के आधार पर, खुदरा विक्रेताओं ने बेबी उत्पादों और बीयर की बिक्री करना शुरू कर दिया, और दोनों उत्पाद लाइनों के लिए संयुक्त बिक्री आसमान छू गई।

इस मामले के अध्ययन ने यह साबित कर दिया कि कैसे OLAP शोधकर्ताओं को प्रतीत होने वाली असंबंधित घटनाओं और रुझानों के बीच डेटा संबंधों को तल्लीन करने और उजागर करने के लिए सुसज्जित करता है, इस प्रकार व्यवसाय निर्माण को बढ़ाता है।