OLAM का अर्थ ऑनलाइन एनालिटिकल माइनिंग है। इसे OLAP माइनिंग के रूप में भी जाना जाता है। यह ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग को डेटा माइनिंग और बहुआयामी डेटाबेस में ज्ञान खनन के साथ एकीकृत करता है। डेटा माइनिंग सिस्टम के कई प्रतिमान और संरचनाएं हैं।
विभिन्न डेटा माइनिंग टूल्स को एकीकृत, सुसंगत, और साफ डेटा पर काम करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए डेटा सफाई, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन, और डेटा इंटीग्रेशन के लिए महंगी प्री-प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, ऐसी प्री-प्रोसेसिंग द्वारा निर्मित एक डेटा वेयरहाउस OLAP और डेटा माइनिंग दोनों के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली जानकारी का एक मूल्यवान स्रोत है। डेटा माइनिंग डेटा सफाई और डेटा इंटीग्रेशन के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में भी काम कर सकता है।
OLAM का महत्व
डेटा वेयरहाउस में डेटा की उच्च गुणवत्ता
अधिकांश डेटा माइनिंग टूल्स को एकीकृत, सुसंगत, और साफ जानकारी पर काम करने की आवश्यकता होती है, जिसके लिए महंगी डेटा सफाई, डेटा इंटीग्रेशन, और डेटा ट्रांसफॉर्मेशन की आवश्यकता होती है प्री-प्रोसेसिंग चरण के रूप में। ऐसी प्री-प्रोसेसिंग द्वारा निर्मित एक डेटा वेयरहाउस OLAP और डेटा माइनिंग के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के एक मूल्यवान स्रोत के रूप में कार्य करता है। डेटा माइनिंग डेटा सफाई और डेटा इंटीग्रेशन के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में भी काम कर सकता है।
डेटा वेयरहाउस के आसपास उपलब्ध सूचना प्रसंस्करण बुनियादी ढांचा
व्यापक डेटा प्रसंस्करण और डेटा विश्लेषण बुनियादी ढांचे को व्यवस्थित रूप से डेटा वेयरहाउस के आसपास बनाया गया है या बनाया जाएगा, जिसमें विभिन्न विषम डेटाबेस तक पहुंच, एकीकरण, समेकन, और ट्रांसफॉर्मेशन, ODBC/OLE DB कनेक्शन, वेब-एक्सेसिंग और सेवा सुविधाएं, और रिपोर्टिंग और OLAP विश्लेषण टूल शामिल हैं। उपलब्ध बुनियादी ढांचे का सर्वोत्तम उपयोग करना खरोंच से सब कुछ बनाने के बजाय विवेकपूर्ण है।
OLAP-आधारित खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण
प्रभावी डेटा माइनिंग के लिए खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है। एक उपयोगकर्ता को डेटाबेस के माध्यम से पार करने, प्रासंगिक जानकारी के क्षेत्रों का चयन करने, उन्हें कई ग्रैन्युलैरिटी पर विश्लेषण करने, और ज्ञान/परिणामों को कई रूपों में प्रदर्शित करने की आवश्यकता होगी।
ऑनलाइन एनालिटिकल माइनिंग डेटा के कई उपसमुच्चयों पर और कई अमूर्तता स्तरों पर डेटा माइनिंग के लिए सुविधाएं प्रदान करता है, डेटा क्यूब और कुछ मध्यवर्ती डेटा माइनिंग परिणामों पर ड्रिलिंग, पिवटिंग, फ़िल्टरिंग, डाइसिंग, और स्लाइसिंग द्वारा।
डेटा माइनिंग फ़ंक्शन का ऑन-लाइन चयन
यह एक उपयोगकर्ता का समर्थन करता है जो यह नहीं समझ सकता कि वे किस प्रकार का ज्ञान खनन करना चाहेंगे। OLAP को विभिन्न डेटा माइनिंग फ़ंक्शन के साथ एकीकृत करके, ऑनलाइन एनालिटिकल माइनिंग उपयोगकर्ताओं को वांछित डेटा माइनिंग फ़ंक्शन चुनने और डेटा माइनिंग कार्यों को गतिशील रूप से स्वैप करने की लचीलापन प्रदान करता है।
