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शनिवार, 6 मई 2023

Online Analytical Processing

 OLAP (Online Analytical Processing)

OLAP (Online Analytical Processing) is a technology that allows users to analyze large volumes of multidimensional data from different perspectives. OLAP technology enables users to perform complex analytical operations on data in real-time, with the ability to drill-down and roll-up data to various levels of detail. It is used in business intelligence and data warehousing systems to support decision-making processes.

 OLAP (ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण) एक ऐसी तकनीक है जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न दृष्टिकोणों से बड़ी मात्रा में बहुआयामी डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देती है। OLAP तकनीक उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में डेटा पर जटिल विश्लेषणात्मक संचालन करने में सक्षम बनाती है, जिसमें डेटा को विस्तार के विभिन्न स्तरों पर ड्रिल-डाउन और रोल-अप करने की क्षमता होती है। निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए इसका उपयोग बिजनेस इंटेलिजेंस और डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम में किया जाता है।

OLAP technology works by storing data in a multidimensional cube structure, rather than a traditional two-dimensional table structure. The cube structure consists of dimensions and measures, where dimensions represent different attributes of the data, such as time, geography, or product, and measures represent the numerical values being analyzed, such as sales or revenue.

OLAP तकनीक एक पारंपरिक द्वि-आयामी तालिका संरचना के बजाय एक बहुआयामी घन संरचना में डेटा संग्रहीत करके काम करती है। घन संरचना में आयाम और माप होते हैं, जहाँ आयाम डेटा के विभिन्न गुणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे समय, भूगोल, या उत्पाद, और माप संख्यात्मक मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जैसे कि बिक्री या राजस्व।

OLAP technology enables users to perform various analytical operations on the cube, such as slicing and dicing, drilling down and rolling up, pivoting, and ranking. Slicing and dicing involves selecting a specific subset of data from the cube based on one or more dimensions. Drilling down and rolling up involves navigating through different levels of detail in the cube. Pivoting involves rotating the cube to view it from a different perspective, while ranking involves identifying top-performing or under-performing data based on specified measures.

 OLAP तकनीक उपयोगकर्ताओं को क्यूब पर विभिन्न विश्लेषणात्मक संचालन करने में सक्षम बनाती है, जैसे स्लाइसिंग और डाइसिंग, ड्रिलिंग डाउन और रोलिंग अप, पिवोटिंग और रैंकिंग। स्लाइसिंग और डाइसिंग में एक या अधिक आयामों के आधार पर क्यूब से डेटा का एक विशिष्ट उपसमुच्चय चुनना शामिल है। ड्रिलिंग डाउन और रोलिंग अप में क्यूब में विवरण के विभिन्न स्तरों के माध्यम से नेविगेट करना शामिल है। पिवोटिंग में घन को एक अलग दृष्टिकोण से देखने के लिए घुमाना शामिल है, जबकि रैंकिंग में निर्दिष्ट उपायों के आधार पर शीर्ष-प्रदर्शन या कम-प्रदर्शन वाले डेटा की पहचान करना शामिल है।

There are two main types of OLAP technology: multidimensional OLAP (MOLAP) and relational OLAP (ROLAP). MOLAP stores data in a multidimensional cube format, while ROLAP stores data in a traditional relational database format and uses SQL to perform OLAP operations. Hybrid OLAP (HOLAP) combines the strengths of both MOLAP and ROLAP, by storing summary data in a cube structure and detailed data in a relational database.

 OLAP तकनीक के दो मुख्य प्रकार हैं: बहुआयामी OLAP (MOLAP) और रिलेशनल OLAP (ROLAP) MOLAP एक बहुआयामी घन प्रारूप में डेटा संग्रहीत करता है, जबकि ROLAP एक पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस प्रारूप में डेटा संग्रहीत करता है और OLAP संचालन करने के लिए SQL का उपयोग करता है। हाइब्रिड OLAP (HOLAP) घन संरचना में सारांश डेटा और संबंधपरक डेटाबेस में विस्तृत डेटा संग्रहीत करके, MOLAP और ROLAP दोनों की शक्तियों को जोड़ती है।

OLAP technology is used in a variety of industries and applications, including finance, sales and marketing, customer relationship management, and supply chain management. Its ability to quickly analyze large volumes of multidimensional data from different perspectives makes it a valuable tool for decision-making and strategic planning.

OLAP तकनीक का उपयोग विभिन्न प्रकार के उद्योगों और अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें वित्त, बिक्री और विपणन, ग्राहक संबंध प्रबंधन और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन शामिल हैं। विभिन्न दृष्टिकोणों से बड़ी मात्रा में बहुआयामी डेटा का त्वरित विश्लेषण करने की इसकी क्षमता इसे निर्णय लेने और रणनीतिक योजना के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है।

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