OLAM का मतलब ऑनलाइन विश्लेषणात्मक खनन है। इसे OLAP माइनिंग के नाम से भी जाना जाता है। यह बहु-आयामी डेटाबेस में डेटा माइनिंग और माइनिंग ज्ञान के साथ ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण को एकीकृत करता है। डेटा माइनिंग सिस्टम के कई प्रतिमान और संरचनाएं हैं।
विभिन्न डेटा माइनिंग टूल्स को एकीकृत, सुसंगत और साफ किए गए डेटा पर काम करना चाहिए। इसके लिए डेटा की सफाई, डेटा परिवर्तन और डेटा एकीकरण के लिए महंगा प्री-प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, इस तरह के प्री-प्रोसेसिंग द्वारा निर्मित डेटा वेयरहाउस OLAP और डेटा माइनिंग दोनों के लिए उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी का एक मूल्यवान स्रोत है। डेटा माइनिंग डेटा की सफाई और डेटा एकीकरण के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में काम कर सकता है।
OLAM निम्नलिखित कारणों से विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो इस प्रकार हैं -
डेटा वेयरहाउस में डेटा की उच्च गुणवत्ता - अधिकांश डेटा माइनिंग टूल्स को एकीकृत, सुसंगत और साफ-सुथरी जानकारी पर काम करने की आवश्यकता होती है, जिसके लिए प्री-प्रोसेसिंग चरण के रूप में महंगा डेटा सफाई, डेटा एकीकरण और डेटा परिवर्तन की आवश्यकता होती है। इस तरह के प्री-प्रोसेसिंग द्वारा निर्मित डेटा वेयरहाउस OLAP और डेटा माइनिंग के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के मूल्यवान स्रोत के रूप में कार्य करता है। डेटा माइनिंग डेटा की सफाई और डेटा एकीकरण के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में भी काम कर सकता है।
डेटा वेयरहाउस के आस-पास उपलब्ध सूचना संसाधन अवसंरचना - व्यापक डेटा प्रोसेसिंग और डेटा विश्लेषण इन्फ्रास्ट्रक्चर को डेटा वेयरहाउस के आसपास व्यवस्थित रूप से बनाया गया है या बनाया जाएगा, जिसमें विभिन्न विषम डेटाबेस, ओडीबीसी / ओएलई डीबी कनेक्शन, वेब-एक्सेसिंग और सेवा सुविधाएं, और दस्तावेज़ीकरण और एक्सेसिंग, एकीकरण, समेकन और परिवर्तन शामिल है। OLAP विश्लेषण उपकरण। शुरुआत से सब कुछ बनाने के बजाय उपलब्ध बुनियादी ढांचे का सबसे अच्छा उपयोग करने के लिए सावधान रहना चाहिए।
OLAP-आधारित खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण - प्रभावी डेटा माइनिंग के लिए खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है। एक उपयोगकर्ता को एक डेटाबेस के माध्यम से पार करना होगा, प्रासंगिक जानकारी के क्षेत्रों का चयन करना होगा, उनका विश्लेषण करना होगा और कई रूपों में ज्ञान/परिणाम प्रदर्शित करना होगा।
ऑनलाइन एनालिटिकल माइनिंग डेटा क्यूब और कुछ इंटरमीडिएट डेटा माइनिंग परिणामों पर ड्रिलिंग, पिवोटिंग, फ़िल्टरिंग, डाइसिंग और स्लाइसिंग द्वारा डेटा के कई सबसेट और एब्स्ट्रैक्शन के कई स्तरों पर डेटा माइनिंग के लिए सुविधाओं का समर्थन करता है।
डेटा खनन कार्यों का ऑनलाइन चयन - यह एक ऐसे उपयोगकर्ता का समर्थन करता है जो यह नहीं समझ सकता कि वे किस प्रकार का ज्ञान प्राप्त करना चाहते हैं। OLAP को विभिन्न डेटा माइनिंग फ़ंक्शंस के साथ एकीकृत करके, ऑनलाइन एनालिटिकल माइनिंग उपयोगकर्ताओं को वांछित डेटा माइनिंग फ़ंक्शंस चुनने और डेटा माइनिंग कार्यों को गतिशील रूप से स्वैप करने की सुविधा प्रदान करता है।