ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण - Online Analytical Processing (OLAP) का क्या अर्थ है?

ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (OLAP) एक उच्च-स्तरीय अवधारणा है जो उपकरणों की एक श्रेणी का वर्णन करती है जो विश्लेषण बहु-आयामी प्रश्नों में सहायता करती है।

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

पारंपरिक SQL की डेटा-तुलना क्षमता सीमित है। उदाहरण के लिए, SQL क्वेरी को प्रबंधित कर सकता है, जैसे बिक्री एजेंटों की सूची, बनाम बिक्री मात्रा इतिहास। हालाँकि, बड़े डेटा वॉल्यूम के साथ, केवल SQL का उपयोग करना भारी पड़ सकता है और डेटा को ऐसी जानकारी में अनुवाद करना कठिन हो सकता है जो आसानी से निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करती है। SQL में कुछ सवालों का जवाब देना मुश्किल है, जैसे कि महीने के मध्य में उत्पाद की बिक्री अधिक क्यों होती है, या गर्मियों के दौरान महिला बिक्री एजेंट अपने पुरुष समकक्षों को लगातार क्यों बेचती हैं।

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

OLAP की क्षमता के बारे में एक केस स्टडी एक बड़े रिटेलर द्वारा डेटा माइनिंग के लिए OLAP टूल के उपयोग से बढ़ी है। इस खुदरा विक्रेता ने देखा कि देर रात शिशु उत्पादों की खरीदारी देर रात बीयर की बढ़ी हुई खरीदारी से संबंधित 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 उनके मध्य से बीसवीं या शुरुआती तीसवां दशक में थे - एक जनसांख्यिकीय भी देर रात डिस्पोजेबल आय से जुड़ा हुआ था। इस डेटा के आधार पर, खुदरा विक्रेताओं ने शिशु उत्पादों और बीयर का क्रॉस मर्चेंडाइजिंग शुरू किया, और दोनों उत्पाद लाइनों की संयुक्त बिक्री आसमान छू गई।

इस केस स्टडी ने साबित किया कि कैसे OLAP शोधकर्ताओं को प्रतीत होता है कि असंबंधित घटनाओं और प्रवृत्तियों के बीच डेटा संबंधों को उजागर करने और उजागर करने के लिए तैयार करता है, इस प्रकार व्यापार निर्णय लेने में वृद्धि करता है।

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