OLAP(聯機分析處理)工具就是商業智能(BI)嗎？一文理清關係

OLAP(聯機分析處理)和商業智能(BI)經常在一塊兒出現，但事實上OLAP工具僅僅是BI的一部分，是一項十分關鍵的分析技術。本文就來仔細解釋這一個問題，幫你們理清關係。

一、什麼是OLAP

OLAP也被稱爲多維分析，它的目標是知足決策支持或者知足在多維環境下特定的查詢和報表需求，它的技術核心是維這個概念，「維」通常包含着層次關係。所以OLAP也能夠說是多維數據分析工具的集合。

二、發展歷程

當今的數據處理大體能夠分紅兩大類：聯機事務處理OLTP（On-Line Transaction Processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

起初是OLTP，它是傳統的關係型數據庫的主要應用，主要是基本的、平常的事務處理，例如銀行交易。

1993年，關係數據庫之父E.F.Codd提出了OLAP概念，認爲OLTP已不能知足終端用戶對數據庫查詢分析的須要，由於用戶的決策分析須要對數據進行大量計算才行，僅僅是查詢的結果並不能知足用戶需求。所以，多維數據庫和多維分析的概念被提出，即OLAP。

OLAP提供多維數據管理環境，其典型的應用是對商業問題的建模與商業數據分析。

三、應用場景

它的應用場景有不少：市場和銷售分析、電子商務分析、基於歷史數據的營銷

、預算、財務報告等等。

舉個例子，更便於理解。一個企業在考慮產品的銷售狀況時，一般從時間、地區和產品的不一樣角度來深刻觀察產品的銷售狀況。這裏的時間、地區和產品就是維。而這些維的不一樣組合和所考察的度量指標構成的多維數組則是OLAP分析的基礎，可形式化表示爲（維1，維2，……，維n，度量指標）。好比按地區分類，按時間排序，比較不一樣產品間的異同，觀察銷售額的變化等等。

四、OLAP的結構與功能

OLAP的多數據結構通常有：超立方結構(Hypercube) ，多立方結構(Multicube)。

OLAP多維分析功能包括了對數據採起切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill-down和Roll-up）、旋轉（Pivot）等各類分析動做，以求剖析數據，使用戶能從多個角度、多側面地觀察數據庫中的數據，從而深刻理解包含在數據中的信息。

五、OLAP的優點

一、多維性：它面向分析，分析驅動，支持多維分析。「維」是人們觀察數據的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性集合構成一個維(時間維、地理維等)。

二、信息性：它能夠支持管理須要，面向決策人員；能夠導出綜合性和提煉性數據信息。

三、強處理性：OLAP一次處理的數據量比OLTP大得多。

四、快速性:用戶對OLAP的快速反應能力有很高的要求。系統應能在5秒內對用戶的大部分分析要求作出反應。

而商業智能不單單是OLAP工具，它還包含數據挖掘工具、統計分析工具等等，加強決策分析功能。