OLAP-кубы: что это такое, сравнение российских BI-систем

OLAP-кубы: зачем они нужны бизнесу и при чем тут Alpha OLAP

Если компания вырастает до того уровня, когда Excel уже не тянет, а видеть отчеты и принимать решения нужно здесь и сейчас, приходит время задуматься о BI-системе.

В этой статье разберемся, что такое OLAP, зачем нужны кубы, какие бывают типы аналитических систем, и как на фоне этого выделяется российское BI-решение Alpha BI и его OLAP-сервер. Статья будет полезна аналитикам, руководителям и тем, кто хочет понять, как организовать в компании бизнес-анализ.

BI-система — это не один инструмент: а целая архитектурная конструкция, в которой каждый компонент играет заданную роль. Только четкое взаимодействие звеньев конструкции способно дать бизнесу то, ради чего вообще внедряется BI: достоверную аналитику. Давайте разбираться, что это за звенья-компоненты и для чего нужны.

Компоненты BI-системы

1. Источники данных.

   Внешние системы, из которых поступают первоначальные “сырые” цифры. Например, CRM, ERP, базы сайта, 1С, другие программы учета, где ежедневно накапливаются массивы информации в десятки тысяч строк: заказы, транзакции, обращения, перемещения, звонки.

2. ETL (Extract, Transform, Load).

   Модуль, который отвечает за единообразие, чистоту данных, удобство дальнейшего анализа. Работа ETL складывается из трех последовательных этапов:

   • Извлечение (Extract). Система бережно собирает данные из подключенных источников, чтобы не потерять важные детали, сохранить структуру.

   • Преобразование (Transform). Это этап “наведения порядка”. Полученные данные очищаются от ошибок, дубликатов, нормализуются, приводятся к единому формату. На этом шаге рассчитываются дополнительные поля (например, прибыль = выручка – себестоимость), выстраиваются связи между таблицами.

   • Загрузка (Load). Подготовленные, “причесанные” данные загружаются в хранилище, где становятся доступными для построения кубов и выполнения аналитических запросов. Процесс может работать автоматически по заранее составленному расписанию (например: каждые сутки в 23.00), запускаться вручную или выполняться в режиме реального времени — зависит от задач.

3. Хранилище данных (Data Warehouse).

   Это унифицированная database, куда стекаются уже очищенные и структурированные данные. Здесь они собраны в едином формате и “ждут очереди” попасть в кубы.

4. Аналитическая прослойка.

   Это центральный аналитический блок. Здесь может находиться OLAP-сервер, если система использует многомерный подход. Но не обязательно — в ряде решений аналитика строится напрямую по витринам данных.

   Если же используется OLAP, то именно тут выстраиваются кубы, хранятся агрегации, рассчитываются значения по измерениям, формируются ответы на аналитические запросы. По сути, OLAP-сервер — это мозг системы, который мгновенно выдает нужную аналитику на основе многомерной структуры данных.

5. Клиентский инструмент.

   Интерфейс, с которым работает конечный пользователь. Это может быть приложение, программа или модуль BI-системы, через которые сотрудники визуализируют, фильтруют, исследуют данные в кубе, чтобы получить ответы на управленчески вопросы.

Аббревиатура расшифровывается как Online Analytical Processing — аналитическая обработка данных в реальном времени. Это технология, которая помогает быстро, гибко анализировать данные в разрезе разных параметров: времени, регионов, продуктов, поставщиков и так далее.

Если база данных — это место, где хранятся данные, то OLAP — это инструмент, который помогает из этих данных получить информацию. Он принимает сложные запросы, формирует аналитические отчеты, дает возможность сравнить показатели, определить тенденции и принять решение на основании точных цифр.

OLAP оптимизирован под аналитику. Он не просто показывает таблицу значений, а как бы “разрезает” единицы данных (datum) по нужным измерениям. Например, рассчитывает объем продаж за каждый месяц, по каждому региону, для каждого продукта — за секунды даже при впечатляющих объемах данных. Благодаря такому подходу, аналитики могут оперативно реагировать на изменения, замечать скрытые детали, давать управленческие рекомендации.

Ключевой элемент системы — это куб. Конечно не физический кубик, а многомерная модель хранения данных (cubes multidimensional models). Давайте попробуем разобраться с этим на упрощенном примере.
Представим привычную таблицу: строки — это товары, столбцы — месяцы.

Теперь добавим измерение “регионы” — и увидим, что таблица превратилась в трехмерный куб, грани которого содержат информацию, сколько чего продавалось, в каком месяце и в каком регионе.

Если углубиться, таких измерений, как правило, гораздо больше: каналы продаж, категории товаров, источники трафика, поставщики, клиенты… В таком случае куб становится вовсе не кубом, а неимоверно сложной фигурой. Но для простоты понимания и единства терминологии все же используют это название.

Таким образом, OLAP-куб (или multidimensional cube) — это гибкая структура, в которой данные из разных источников уже агрегированы, разложены по нужным аналитикам параметрам. Другими словами, это способ организовать большой объем информации так, чтобы пользователь мог быстро ее фильтровать, агрегировать, анализировать.

Система уже содержит предварительно рассчитанные (предрасчитанные) значения — это ускоряет извлечение данных и отображение результатов в BI-инструментах вроде Excel или Power BI. Благодаря этому при работе с кубом сотрудники не тратят время впустую на ожидание отчета, а получают ответ сразу.

Архитектура аналитических систем (analytics systems) представлена в нескольких вариантах. Разберемся, чем они отличаются и какая подойдет вашему бизнесу или проекту.

1. MOLAP (Multidimensional OLAP) — классический вариант. Данные обрабатываются заранее и хранятся в виде многомерных структур (кубов).

   Плюсы: мгновенный отклик, высокая скорость работы.

   Минусы: построение кубов требует времени, ресурсов, большого объема серверной памяти; созданные многомерные структуры статичны и требуют ручных исправлений при изменении аналитических потребностей бизнеса.

2. ROLAP (Relational OLAP) — работает напрямую с реляционной базой данных (relational databases). Вычисления происходят на лету с использованием SQL-запросов.

   Плюсы: гибкость; не требует хранения предрасчитанных значений; обрабатывает огромные объемы данных.

   Минусы: скорость обработки запросов медленнее; при высокой нагрузке на СУБД страдают другие системы, использующие ту же базу.

3. HOLAP (Hybrid OLAP) — гибридный подход, сочетание первых двух типов. Часть данных агрегируется и хранится, как в MOLAP, часть остается в реляционных таблицах.

   Плюсы: баланс скорости и гибкости.

   Минусы: сложная архитектура; сложность настройки, поддержки; необходимо заранее продумать, что пойдет в кубы, а что останется в БД.

Что же выбрать

Зависит от специфики проекта. Если важна быстрая аналитика по заранее фиксированным срезам — выбирайте MOLAP. Если нужно гибко работать с постоянно меняющимися данными — остановитесь на ROLAP. Если хотите компромисс и на это хватает ресурсов — HOLAP.

Технологии Online Analytical Processing находят применение в самых разных отраслях, проектах, задачах — везде, где важно быстро ориентироваться в больших объемах информации и принимать решения не “на глаз”, а на основе четких показателей.

• Финансы: построение отчетов о прибылях или убытках, контроль бюджета, план-факт сравнение, моделирование сценариев развития.
• Продажи, маркетинг: анализ покупательского поведения, рекламных кампаний, А/В-тестов.
• Логистика, управление запасами: отслеживание остатков на складах, оптимизация маршрутов, контроль поставок.
• HR, управление персоналом: оценка KPI сотрудников, текучести кадров, количества больничных, нагрузки по отделам, департаментам.
• Государственный сектор, банки: формирование финансовых отчетов для контролирующих органов, аудит.

Сферы применения OLAP

Метод OLAP помогает выявлять скрытые закономерности, находить узкие места, точки роста, а главное — быстро получать ответы на вопросы, с которыми не разобраться с помощью стандартных таблиц Excel. Подход можно применять везде, где есть данные и хочется понять, что происходит.

Долгое время стандартом для построения многомерной аналитики в отечественных компаниях де-факто был MS SSAS (Microsoft SQL Server Analysis Services) — и не просто так. Это был один из самых понятных, удобных вариантов: работает быстро, дружит с Excel и Power BI, позволяет строить кубы, писать сложные запросы на MDX, запускается на привычных Windows-серверах.

MS SSAS полюбился многим за то что делал свою работу, не требуя вокруг “танцев с бубном”. Его использовали все — от банков до ритейлеров-миллионников.Но когда санкционные риски стали текущей реальностью, а тема импортозамещения вышла на первый план, компании начали активно смотреть в сторону локальных решений.

На отечественном рынке BI-систем OLAP используют пока немногие. Среди них — “Форсайт.Аналитика”, Alpha BI и некоторые другие. Особенно выделяется Alpha BI, так как предлагает собственный OLAP-сервер, который может не просто заменить прежние решения, а оказаться даже удобнее.

Каждая из система по-своему хороша — выбор зависит от задач, масштаба, специфики компании.

Крупной организации с особыми требованиями к аналитике, которая готова к внедрению, поддержке сложной комплексной системы, стоит присмотреться к Форсайт.Аналитика.

Если компании нужно универсальное решение: гибкое, производительное, без привязки к зарубежным платформам, с понятными условиями лицензирования — обратите внимание на Alpha OLAP. Мы свой выбор сделали именно в его пользу.

Alpha OLAP — это быстрый сервер для многомерного анализа данных. Можно использовать как часть платформы Alpha BI или отдельно — встроить в уже существующую аналитическую систему.

Alpha-сервер использует многомерные модели (кубы) как основу для аналитики и при этом предлагает дополнительные возможности:

• Поддержка MDX, XMLA — создавайте сложные запросы, подключайтесь из Excel, Power BI, Tableau и других клиентов.
• Совместимость с популярными СУБД — PostgreSQL, ClickHouse, Oracle, Greenplum, MS SQL и другими (независимо от того, относятся они к реляционным, колоночным или массивно-параллельным базам данных).
• Горизонтальное масштабирование — кубы хранятся и обрабатываются параллельно сразу на нескольких серверах, ускоряя систему, повышая отказоустойчивость.
• Низкий порог вхождения — работа с привычными сводными таблицами (pivot tables), пользователю не нужно обучаться взаимодействию с новыми интерфейсами.
• Работа с live-данными — не ждите загрузки или агрегации для последующего формирования отчетов, все отображается в реальном времени.
• Настройка под конкретный бизнес-процесс — адаптируйте архитектуру под нужды отдела или компании.

Поддержка отечественного оборудования — процессоры (Байкал); СУБД: ADQM, ADB, ADPG; среда исполнения Axiom; операционные системы Astra Linux, РЕД ОС.

Alpha OLAP позволяет оперировать данными, а не ждать, пока кто-то подготовит отчет. Это живая бизнес-аналитика, условия для которой формируете вы сами.

Когда дело доходит до выбора, хорошо понимать, чем отличаются доступные на рынке системы. У каждой — свои сильные и слабые стороны, особенности архитектуры, лицензирования и интеграции. Попробуем сравнить по ключевым параметрам системы для решения OLAP-задач.

OLAP — это не модное слово, а проверенная технология анализа данных. Кубы помогают структурировать информацию, видеть связи, принимать обоснованные решения.

Если вы ищете BI-систему, которая действительно работает, Alpha OLAP стоит того, чтобы, как минимум, ее протестировать. В этот продукт вложены экспертиза, архитектурная продуманность, удобство для пользователя.

Alpha OLAP — помогает оптимизировать процессы, организовать работу с данными, увидеть картину целиком. И да, кубы тут — в центре всего.