Verilənlərin operativ analitik emalı sistemlərinin üzərində duran əsas məsələ VX-də yığılmış informasiyaya (verilənlərə) kompleks baxışı, bu verilənlərin ümumiləşdirilməsi, aqreqatlaşdırılması, verilənlərin hiperkub təsvirini və çoxölçülü analizini təmin etməkdir. Bu əməliyyat ya xüsusi çoxölçülü VBİS-də və ya relyasiya texnologiyalar çərçivəsində yerinə yetirilir. İkinci halda əvvəlcədən aqreqatlaşdırılmış verilənlər ulduzvari VB-da yığılır və ya informasiyanın aqreqatlaşdırılması relasiya VB-nın detal verilənlərinin skaneri zamanı baş verir. OLAP, onlayn rejimində verilənlərin çoxölçülü, operativ, analitik emalı deməkdir. OLAP, ilkin verilənləri idarəedici qərarların qəbul edilməsi üçün istifadə olunan informasiyaya çevirir.

OLAP məhsulları vasitəsilə aparılan analizin ən maraqlı və mürəkkəb imkanlarından biri proqnozlaşdırma və gizli tendensiyaların üzə çıxarılmasıdır. Proqnozlaşdırma predmet sahəsinin xüsusiyyətlərindən asılı olduğuna görə, bu sahədə universal alqoritmlər yoxdur. Analitik əlavələrin yaradılmasında istifadə olunan müxtəlif alətlərə bir-neçə alqoritm daxildir ki, onlar xətti, eksponensial trend və movsüm dəyişmələrindən asılıdırlar. Bir çox sistemlərdə () güclü riyazi aparat təklif olunur ki, o məlum qanunlar əsasında öz alqoritmlərini qurur. Proqnozun dəqiqliyi sistemin yaradıcısı tərəfindən real təyin olunur. Praktikada proqnozlaşma belə aparılır: İstifadəçi hesabatın yerinə yetirilməsinin zaman intervalını göstərir. Məlum zaman intervalına görə analiz olunan göstəricinin qiyməti cədvəl və ya dioqram şəklində işıqlanır. Menyuda göstərilən uyğun funksiyanı yerinə yetirməklə həmin göstəricinin qiyməti gələcək üçün hesablanır.

OLAP-sistemin digər imkanı, arzu olunan nəticəni əldə etmək üçün ilkin şərtlərin təyin edilməsidir. Məsələn, belə bir sorğu verilir: Satış həcminin 15% artırılması üçün reklama çəkilən xərclər nə qədər olmalıdır? Digər ən çox yayılmış analitik sorğu növü "əgər…onda" prinsipi üzrə aparılan analizdir. Bu zaman analitik nəticələrin ölçülərdən asılılıqlarına baxmaq üçün göstəricilərin qiymət və ölçülərinin dəyişmək imkanı əldə edir.

Müasir OLAP-sistemlər çoxistifadəçi rejimi dəstəkləyirlər. Bu sistemlərin işlədiyi vaxt ilkin verilənlər dəyişmirlər. Verilənlərin dəyişdirilməsi istifadəçinin əlavəsində baş verir ki, real halda verilənləri dəyişdirmək üçün, istifadəçi eksklyuziv hüquqa malik olmalıdır. Bu da analitik sistemin arxitekturasından və onun informasiya ilə əlaqəsindən asılıdır.

OLAP məhsullarının çoxlu sayda istifadəçilərə eyni zamanda analiz aparmaq imkanı verir. Bu zaman informasiyanın bütün aspektləri üzrə analiz bütün istifadəçilər üçün eyni sürətlə aparılmalıdır (analizin cavabı orta qiymətlə 5 saniyə müddətində alınmalıdır). Analiz zamanı VB-nın strukturunun mürəkkəbliyi və ölçüsü nəzərə alınmamalıdır. Verilənlər çoxölçülü kublar şəklində göstərilməklə onların anlamlı modeli əldə edilir. Bu da analitiklərə göstəricilərin müqaisəli analizini, təşkilatın proqnoz və statistik verilənləri üzərində qurulmuş, əgər…onda… prinsipi üzrə müxtəlif ssenarilərin analizini aparmağa imkan verir. VBİS-ni yaratmış Oracle, IBM, , Microsoft və kimi böyük kompaniyaların hamısı OLAP məhsulları ilə işləyirlər.

OLAP sistemi çoxlu komponentlərdən təşkil olunmuşdur. Sistemin yuxarı səviyyəsində verilənlər mənbəyi, OLAP-server və OLAP-klient dayanır. Verilənlər mənbəyi dedikdə analiz üçün istifadə olunan verilənlərin haradan gətirilməsi başa düşülür. Verilənlər mənbədən OLAP-serverə köçürülür ki, burada onlar sistemləşdirilir və göndərilən sorğuya cavab verən hesabat üçün hazırlanır. Klient, OLAP-serverə müraciət edən istifadəçinin interfeysidir. OLAP sistemlərində mənbə kimi analiz üçün verilənləri təqdim edən server ola bilər. OLAP məhsulun istifadə dairəsindən asılı olaraq mənbə kimi verilənlər xəzinəsi də ola bilər. OLAP məhsulun müxtəlif mənbələrdə yerləşmiş verilənlərlə işləyə bilməsi çox vacibdir. Verilənlərin bir bazada saxlanılması OLAP-ın qıvraqlığını azaldır. Müxtəlif və eyni zamanda bir-neçə mənbədən verilənləri gətirmək imkanına malik OLAP məhsullar administratorların və istifadəçilərin fikrincə daha məhsuldardırlar.

OLAP məhsullarında hansı informasiyanı və nə şəkildə əldə etmək istəyi əvvəlcədən planlaşdırılır. Bu baxımdan verilənlərin əvvəlcədən tədqiq olunması 3 mərhələdən ibarət olur:

• İnformasiya kəsiyinin əldə edilməsi;
• İnformasiyanın təqdim edilməsi;
• İnformasiyanın detallaşdırılması.

OLAP-analiz üçün istifadə olunan verilənlərin saxlanmasından asılı olaraq OLAP məhsulları aşağıdakı növlərə bölünürlər:

• MOLAP – çoxölçülü OLAP (Multidimensional OLAP). Həm detal verilənlər, həm də aqreqatlar coxölçülü VB-da saxlanılır. Məhsuldarlığın yüksək olmasına baxmayaraq OLAP VB-nın həcmi həddindən artıq böyük olur. İlk OLAP sistemləri ( kompaniyasına aid Essbase, Oracle kompaniyasına aid Oracle Express Server) MOLAP sinfinə aiddirlər, yəni onlar yalnız öz çoxölçülü VB ilə işləyirlər. Onlar çoxölçülü VBİS üçün nəzərdə tutulmuş potentləşdirilmiş texnologiyalar əsasında qurulur və baha başa gəlirlər. Bu sistemlər OLAP əməliyyatlarını tam təmin edir. Server komponentindən əlavə bu sistemlərə ya öz xüsusi klient interfeysi daxil edilir, ya da sistemlər istifadəçilərlə əlaqə yaratmaq məqsədilə elektron cədvəllərlə işləyən xarici proqramlardan istifadə edirlər. Bu sistemlərə xidmət etmək üçün xüsusi əməkdaşlar ayrılır ki, onlar sistemin qurulmasında və istifadəçiyə təqdim ediləcək verilənlərin formalaşdırılmasında iştirak edirlər.
• ROLAP – relyasiya OLAP (Relational OLAP). Detal verilənlər öz əvvəlki RVB-da saxlanılır, aqreqatlar isə həmin VB-da yaradılmış xüsusi işçi cədvəllərdə yığılır. Analitik tədqiqat zamanı ROLAP RVB-da saxlanılan verilənləri çoxölçülü şəkildə təqdim edir. Bu sinfə kompaniyasının DSS Suite, kompaniyasının MetaCube, ]]Information Advantage]] kompaniyasının DecisionSuite məhsulları və s. aiddir. ROLAP sistemlərindən çox böyük həcmə malik VB-da istifadə edilir. MOLAP sistemləri kimi onlar da informasiya texnologiyaları mütəxəssisləri tərəfindən xidmət tələb edirlər və çoxistifadəçi rejimdə işləyirlər.
• HOLAP – hibrid OLAP (Hybrid OLAP, Qibridnıy OLAP). Detal verilənlər relyasiya, aqreqatlar isə çoxölçülü VB-da saxlanılır. Bu sistem yuxarıda göstərilmiş sistemlərin müsbət cəhətlərini özündə cəmləməklə mənfi cəhətlərini minimuma endirmişdir. Bu sinfə kompaniyasının Media/MR məhsulu aiddir. HOLAP məhsullarında MOLAP-ın analitik qıvraqlığı və sürətliliyi, ROLAP-ın real verilənlərə daim müraciət imkanları birləşmişdir.
• DOLAP – masaüstü OLAP (Desktop OLAP). Çoxistifadəçi rejimini dəstəkləməyən lokal, çoxölçülü analiz üçün nəzərdə tutulmuş məhsul olub, kiçik həcmli verilənlərin işlənməsində istifadə edilir. Məsələn, kompaniyasının eyni adlı məhsulu, kompaniyasının BrioQuery, kompaniyasının PowerPlay və Brio Software, proqram məhsulları bu sinfə aiddirlər. Bu sistemlər ilkin mənbələrdən verilənləri seçir, onları lazımı formaya çevirir və istifadəçinin klient interfeysində fəaliyyət göstərən dinamik çoxölçülü VB-na yerləşdirir.

1. Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. – E. F. Codd & Associates, 1993.
2. Demarest M. Building the Data Mart // DBMS. – 1994. – № 7. – P. 44–50.
3. Gray J., Chaudhuri S., Bosworth A., etc. Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals // Data Mining and Knowledge Discovery. – 1997. – № 1. – P. 29–53.
4. Han J. OLAP Mining: An Integration of OLAP with Data Mining. – IFIP, 1997. – 18 p.
5. Harinarayan V., Rajaraman A., Ullman J. D. Implementing Data Cubes Efficiently // SIGMOD Conference. – Montreal, CA. −1996.
6. Inmon W. H. Building The Data Warehouse (Second Edition). – NY, NY: John Wiley, 1993.
7. Mumick I. S., Quass D., Mumick B. S. Maintenance of Data Cubes and Summary Tables in a Warehouse. – Stanford University, Database Group, 1996 ().
8. Newquist H. P. Data Mining: The AI Metamorphosis // Database Programming and Design. – 1996. – № 9.
9. OLAP for the Masses. – Business Objects S. A., 1996 ( /product/olap/olap.htm).
10. Parsaye K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes // The Journal of Data Warehousing. −1998.-№ 1.
11. Parsaye K. OLAP and Data Mining: Bridging the Gap // Database Programming and Design. – 1997. – № 2.
12. Parsaye K. Surveying Decision Support: New Realms of Analysis // Database Programming and Design. – 1996. – № 4.
13. Raden N. Star Schema. – Santa Barbara, CA: Archer Decision Sciences, Inc., 1995–1996 ( 2003-06-28 at the Wayback Machine).
14. Tukey J. Exploratory Data Analysis. – NY: McMillan, 1973.

• İnformatika
• Verilənlər bazası
• Kompüter proqramları

• ^{[ölü keçid]}.
• .
• 2007-02-12 at the Wayback Machine.
• ^{[ölü keçid]}.
• .
• 2006-06-18 at the Wayback Machine