डेटा माइनिंग में OLAP ऑपरेशन क्या हैं?

OLAP का अर्थ ऑन-लाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग है। OLAP एक सॉफ्टवेयर प्रौद्योगिकी तत्व है जो विश्लेषकों, प्रबंधकों, और अधिकारियों को डेटा में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए तेज, सुसंगत, इंटरैक्टिव एक्सेस को सक्षम करता है, जो कच्ची जानकारी से बदलकर उद्यम की वास्तविक आयामिता को दर्शाता है जैसा कि ग्राहक द्वारा सीखा गया है।

OLAP सर्वर व्यवसाय उपयोगकर्ताओं को डेटा वेयरहाउस या डेटा मार्ट से बहुआयामी जानकारी प्रस्तुत करते हैं, बिना इस चिंता के कि डेटा कैसे या कहाँ सहेजे गए हैं। OLAP सर्वर की भौतिक संरचना और निष्पादन को डेटा भंडारण मुद्दों पर विचार करना चाहिए।

कई OLAP डेटा क्यूब ऑपरेशन इन कई दृश्यों को भौतिक बनाना जारी रखते हैं, जिससे हाथ में डेटा की इंटरैक्टिव क्वेरीइंग और विश्लेषण सक्षम होता है। इसलिए, OLAP इंटरैक्टिव डेटा विश्लेषण के लिए एक सुविधाजनक वातावरण का समर्थन करता है।

OLAP ऑपरेशन

स्लाइस (Slice)

यह अधिक विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने के लिए उप-क्यूब का वर्णन करता है। यह एक आयाम का चयन करके किया जाता है।

डाइस (Dice)

यह दो या अधिक आयामों पर चयन करके उप-क्यूब का वर्णन करता है।

रोल-अप (Roll-up)

रोल-अप उपयोगकर्ता को पदानुक्रम में उच्च सामान्य स्तर पर जानकारी को सारांशित करने में सक्षम बनाता है। रोल-अप ऑपरेशन दिखाया गया है कि डेटा को शहर के स्तर से देश के स्तर तक क्षेत्र पदानुक्रम बढ़ाकर एकत्रित करता है। दूसरे शब्दों में, डेटा को शहर के अनुसार समूहित करने के बजाय, परिणामी क्यूब डेटा को देश के अनुसार समूहित करता है।

जब रोल-अप आयाम कमी द्वारा निष्पादित किया जाता है, तो दिए गए क्यूब से एक या अधिक आयाम हटा दिए जाते हैं। उदाहरण के लिए, केवल दो आयाम स्थान और समय वाले बिक्री डेटा क्यूब पर विचार करें। समय आयाम को हटाकर रोल-अप निष्पादित किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप स्थान और समय के अनुसार के बजाय स्थान के अनुसार कुल बिक्री का एकत्रीकरण होता है।

ड्रिल-डाउन (Drill-down)

ड्रिल-डाउन रोल-अप का उल्टा है। यह कम विस्तृत जानकारी से अधिक विस्तृत जानकारी पर काम करता है। ड्रिल-डाउन को या तो किसी आयाम के लिए अवधारणा पदानुक्रम में नीचे जाकर या अधिक आयाम प्रस्तुत करके पूरा किया जा सकता है। ड्रिल-डाउन तिमाही के स्तर से महीने के सटीक स्तर तक समय पदानुक्रम में उतरकर आता है। परिणामी डेटा क्यूब तिमाही के अनुसार उन्हें सारांशित करने के बजाय प्रति माह कुल बिक्री का विश्लेषण करता है।

विज़ुअलाइज़ेशन (Visualisation)

विज़ुअलाइज़ेशन व्यापक चार्ट, छवियों, सूचियों, चार्ट, और अन्य दृश्य वस्तुओं की मदद से डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व को संदर्भित करता है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा को समय के एक अंश में आसानी से समझने और उपयोगी डेटा, पैटर्न, और रुझान निकालने की अनुमति देता है। इसके अलावा, यह डेटा को समझना आसान बनाता है।

दूसरे शब्दों में, यह कहा जा सकता है कि डेटा को ग्राफिकल संरचना में प्रस्तुत करना ताकि उपयोगकर्ता डेटा में रुझानों की प्रक्रिया को आसानी से समझ सकें, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में जाना जाता है।