Bagaimana Gambaran Umum Dari Proses OLAP dalam Analisis Data ?
Pengertian OLAP Dalam dunia analisis data, teknologi Online Analytical Processing (OLAP) memainkan peran penting. OLAP, singkatan dari Online Analytical Processing, adalah teknologi analisis multidimensional yang mengelola database bisnis berskala besar dan mendukung analitik kompleks. OLAP memungkinkan pengguna melakukan kueri analitis yang kompleks tanpa mengurangi kinerja sistem transaksional. Dirancang untuk mengekstrak informasi bisnis dari data dengan kinerja tinggi, OLAP memberikan wawasan mendalam. Proses kerja OLAP akan dijelaskan lebih lanjut dalam artikel ini. Pengertian Business Intelligence Sebelum membahas lebih lanjut, penting untuk memahami apa itu Business Intelligence (BI). BI adalah aplikasi dan teknologi yang digunakan untuk menggabungkan, menganalisis, dan memberikan akses ke jumlah besar data. Tujuannya adalah membantu pengguna membuat keputusan bisnis dan strategis yang lebih baik. Business Intelligence terkait erat dengan Big Data dalam prosesnya dan memiliki berbagai kegunaan, mulai dari integrasi data hingga analisis prediktif. Business Intelligence dan OLAP Apa Perbedaannya? BI (Business Intelligence) dan OLAP (Online Analytical Processing) adalah dua konsep yang saling terkait dan umumnya digunakan bersamaan dalam pemrosesan dan analisis data bisnis. OLAP adalah teknologi yang terfokus pada analisis data bisnis yang kompleks, menyimpan data dalam bentuk kubus multidimensional yang memungkinkan manipulasi dan analisis data yang fleksibel. Sementara itu, BI adalah konsep yang lebih luas, melibatkan seluruh proses mulai dari pengumpulan hingga presentasi informasi bisnis yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan. OLAP adalah salah satu teknologi utama dalam ranah BI, bekerja bersama teknologi lain seperti data warehousing, data mining, dan visualisasi data. Gambaran Umum Proses OLAP Proses OLAP (Online Analytical Processing) melibatkan beberapa tahapan yang membantu dalam analisis data bisnis real-time: Kesimpulan Proses OLAP secara keseluruhan melibatkan pengambilan, integrasi, analisis, dan presentasi data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan memahami langkah-langkahnya, pengguna dapat mengoptimalkan analisis data bisnis mereka. Semoga artikel ini bermanfaat. // Hazell [1][2]
Pengertian OLAP dalam Big Data Analytics dan Fitur-Fitur Di Dalamnya
OLAP merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk mengumpulkan sebuah data yang diperlukan untuk bisnis. Berikut pengertian OLAP dalam big data analytics. Apa itu OLAP dan apa saja fitur di dalamnya? Berikut penjelasan tentang pengertian OLAP dalam big data analytics. Pengertian OLAP dalam Big Data Analytics OLAP atau Online Analytical Processing merupakan sebuah tools online yang dipakai untuk melakukan analisis data. Secara umum pengertian OLAP dalam big data analytics adalah sebuah perangkat lunak yang digunakan untuk menampilkan analisis multidimensional dari data fisikal. Seperti dari data warehouse, data Mart dan data centralized store. Hanya dengan memakai online Analytical Processing, sudah bisa mengumpulkan data menjadi lebih simpel dan cepat. Sistem OLAP akan membagi data-data tersebut menjadi bentuk kubus, kemudian dirancang sedemikian rupa sampai membentuk suatu laporan. Selain itu, OLAP juga bisa memberikan jawaban pada suatu kondisi tertentu, bukan hanya menyediakan jawaban seperti apa atau siapa. Sistem ini banyak digunakan oleh berbagai perusahaan yang memiliki tujuan berbeda-beda. Pada dasarnya, OLAP atau online Analytical Processing memiliki tujuan untuk menganalisis data multidimensional secara interaktif dari berbagai sudut pandang. Fitur di Dalam OLAP Database Online Analytical Processing memiliki 4 fitur database yang menjadi pembeda di antara aplikasi sejenis. Adapun 4 fitur tersebut akan dijelaskan di bawah ini. Fitur fast Fitur yang satu ini bisa mengambil data kurang dari 5 detik. Selain itu fitur fast mendukung segala skenario bisnis dan semua jenis analisis. Struktur data yang disediakan juga sangat cepat. Fitur sharing Pada semua perangkat, OLAP sudah mendukung sharing dan support dan bisa dipakai dalam waktu yang bersamaan. Selain itu, fitur sharing juga bisa menjaga integritas data dan sistem keamanannya terjamin. Fitur multidimensional Selanjutnya ada fitur multidimensional di mana sistem akan memberikan pandangan konseptual multidimensi dengan dukungan penuh. OLAP tidak membatasi data maksimal, jadi pengguna bisa memaksimalkannya sesuai dengan kebutuhan. Selain itu, OLAP membebaskan penggunanya untuk memakai database tertentu. Sehingga pengguna bisa mendapatkan Insight yang maksimal dari sebuah data. Fitur information Fitur yang satu ini akan memberikan data dan informasi turunan yang dibutuhkan oleh penggunanya. Tentu saja informasi tersebut harus relevan terhadap OLAP. Fitur information akan menghitung segala kebutuhan yang diperlukan. Namun ada beberapa pertimbangan ketika memakai fitur ini. Seperti besarnya RAM, pemanfaatan ruang disk, integrasi dengan data Warehouse, dan sebagainya. Itulah pengertian OLAP dalam big data analytics dan fitur-fitur yang ada di dalamnya. Adanya OLAP untuk menganalisis sebuah data yang digunakan untuk berbisnis.
