使用 OLAP 的动机

OLAP代表在线分析处理(OLAP) 可能是一种用于组织扩展业务数据库和支持商业智能的创新。 OLAP 数据库分为一个或多个多维数据集，每个多维数据集由多维数据集管理员组织和设计，以适应简单恢复和分析数据的方式，从而减少形成和利用您只需要的数据透视表和数据透视图报告的要求.

使用 OLAP 有五个主要优点：

以业务为中心的计算： OLAP 系统如此快速的原因之一是它们预先聚合了变量，否则这些变量必须在传统的关系数据库系统中动态生成。计算引擎负责数据聚合和业务计算。 OLAP 系统的分析能力与数据的描述方式无关。分析计算保存在系统的元数据中，而不是每个报告中。
以业务为中心的多维数据：为了组织和分析数据，OLAP 使用了多维技术。数据以多维方法排列成维度，每个维度反映业务的各个方面。维度可以定义为数据集的特征或属性。每个维度的元素都具有相同的共同特征。在维度内，元素通常是分层结构的。
值得信赖的数据和计算：数据和计算集中在 OLAP 系统中，保证所有最终用户都可以访问单一数据源。在某些 OLAP 系统中，所有数据都集中在一个多维数据库中。其他几个将一些数据集中在多维数据库中，并链接到以关系方式存储的数据。其他 OLAP 系统集成到数据仓库中，并在数据库中存储多个维度的数据。
灵活的自助报告：业务用户可以使用他们熟悉的工具查询数据并使用 OLAP 系统创建报告。
思维速度分析： OLAP 系统比不使用 OLAP 技术的关系数据库更快地回答最终用户查询。 OLAP 系统预先聚合数据，从而实现快速响应。

OLAP 查询通常在单独的系统（即数据仓库）中执行。

将数据传输到数据仓库：

数据仓库聚合来自各种来源的数据。
数据必须转换成系统格式。
在一个典型的数据仓库项目中，数据集成占据了 80% 的工作量。

数据仓库优化：

数据存储可以是关系型的，也可以是多维的。
其他数据结构包括排序、索引、汇总和多维数据集。
刷新数据结构。

查询多维数据：

SQL 扩展。
基于 Map-reduce 的语言。
多维表达式 (MDX)。

OLAP 的特点

多维数据分析技术：多维评估本质上是真实企业版本的顾问。 OLAP设备是他们进行多维评估的能力。在多维评估中，事实被处理并被视为多维结构的一部分。这种事实评估对企业选择者特别有吸引力，因为他们通常倾向于将企业事实视为可能与不同企业信息相关联的事实。
高级数据库支持：为了有效的决策支持，OLAP 工具应该具有访问功能的优越事实。访问许多特殊形式的 DBMS、平面文件以及内部和外部事实源。
- 访问聚合的信息仓库事实以及在操作数据库中观察到的元素事实。
- 高级事实导航功能以及向下钻取和汇总。
- 快速和定期的问题反应时间。
- 将最终用户请求（以企业或版本术语表示）映射到完美事实供应的能力，之后正确的事实获得语言（通常是 SQL）的使用权。
- 支持极其庞大的数据库。正如已经定义的那样，事实仓库可以轻松快速地发展到几 GB 甚至 TB。
易于使用的最终用户界面：高级 OLAP 功能非常有用，同时获得访问权限的操作也很简单。 OLAP 设备配备了最先进的事实提取和评估设备，具有易于使用的图形界面。许多界面功能是从前几代事实评估设备中“借用”的，这些设备可能已经熟悉以阻止用户。这种熟悉使得 OLAP 毫不费力地熟悉并且非常简单地使用。
客户端/服务器架构：确认设备符合客户端/服务器结构的原则，以提供一个框架，在该框架内可以设计、开发和实施新的结构。客户端/服务器环境允许将 OLAP 设备划分为勾勒出其结构的众多添加剂。然后可以将这些添加剂放置在相同的计算机上，或者它们可以分配给许多计算机。因此，OLAP 旨在满足易用性要求，同时保持设备灵活性。

使用 OLAP 的动机

了解和提高销售：对于拥有大量产品和多种营销渠道的组织，OLAP 可以协助确定最合适的产品和最知名的渠道。有可能通过一些策略找到最赚钱的用户。
了解和降低做生意的成本：改善公司的一种方法是增加销售额，另一种方法是分析成本并尽可能限制成本，而不影响销售。 OLAP 的使用可以提高对销售成本的分析。也有可能使用特定的方法来发现提供高投资回报 (ROI) 的支出。