OLAP分析

随着信息化技术的广泛应用，企业信息系统产生了大量的数据，如何从这些海量数据中提取对企业决策分析有用的信息成为企业决策管理人员所面临的重要难题。

联机分析处理（On-Line Analytical Processing，简称OLAP）,OLAP使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。

OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。

维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。

维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。

维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。

度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000）。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。
钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。

旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

OLAP系统按照其存储器的数据存储格式可以分为关系OLAP（RelationalOLAP，简称ROLAP）、多维OLAP（MultidimensionalOLAP，简称MOLAP）和混合型OLAP（HybridOLAP，简称HOLAP）三种类型。

中科永联的文档 http://www.itisedu.com/phrase/200604232107315.html

OLAP相关名词：

Data Warehouse
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。

Data mart
数据集市，或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。



OLAP
数据库和分析的概念，即OLAP。OLAP的12条准则：
准则1 OLAP模型必须提供概念视图
准则2 透明性准则
准则3 存取能力推测
准则4 稳定的报表能力
准则5 客户/服务器体系结构
准则6 维的等同性准则
准则7 动态的稀疏矩阵处理准则
准则8 多用户支持能力准则
准则9 非受限的跨维操作
准则10 直观的数据操纵
准则11 灵活的报表生成
准则12 不受限的维与聚集层次



ROLAP
基于关系型数据库的OLAP称为Relational OLAP，简称ROLAP。代表产品有Informix Metacube、MicroStrategy等。



MOLAP
就是数据存储。即Muiltdimension OLAP，简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原Arbor Software) Essbase、Cognos等。



Client OLAP
相对于Server OLAP而言，也有人称Destop OLAP。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的分析。代表产品有Brio、Business Object。

HOLAP

ROLAP和MOLAP的结合。把聚合数据存放在Cube中，而把大量的细节数据存放在RDB中。代表产品有Hyperion Essbase 6.5以上版本、Microsoft AS等。

DSS
决策支持系统（Decision Support System），相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。



ETL
数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleaning）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。代表产品有Informatica、Datastage等。



Ad hoc Query
即席查询，数据库应用最普遍的一种查询，利用数据仓库技术，可以让用户随时可以面对数据库，获取所希望的数据。



EIS
主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。



BPR
业务流程重整（Business Process Reengineering），指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作，数据仓库的重要作用之一。



BI
商业智能（Business Intelligence），指数据仓库相关技术与应用的通称。指利用各种智能技术，来提升企业的商业竞争力。



Data Mining
数据挖掘，Data Mining是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。代表产品有SAS EM、SPSS Climentine、IBM IM等。



CRM
客户关系管理（Customer Relationship Management），数据仓库是以数据库技术为基础但又与传统的数据库应用有着本质区别的新技术，CRM就是基于数据仓库技术的一种新应用。但是，从商业运作的角度来讲，CRM其实应该算是一个古老的"应用"了。

Meta Data
元数据，关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。