Τι είναι τα συστήματα OLAP;

Η ηλεκτρονική αναλυτική επεξεργασία, ή OLAP, είναι μια αποτελεσματική τεχνολογία επεξεργασίας δεδομένων, με αποτέλεσμα, βάσει τεράστιων συστοιχιών όλων των ειδών δεδομένων, να εμφανίζονται οι τελικές πληροφορίες. Αυτό είναι ένα ισχυρό προϊόν που βοηθά στην πρόσβαση, ανάκτηση και προβολή πληροφοριών σε έναν υπολογιστή, αναλύοντας το από διαφορετικές οπτικές γωνίες.

Το OLAP είναι ένα εργαλείο που παρέχει μια στρατηγική θέση για μακροπρόθεσμο προγραμματισμό και θεωρεί τις βασικές πληροφορίες των λειτουργικών δεδομένων για μια προοπτική 5, 10 ή περισσότερα χρόνια. Τα δεδομένα αποθηκεύονται στη βάση δεδομένων με τη διάσταση, η οποία είναι το χαρακτηριστικό τους. Οι χρήστες μπορούν να δουν το ίδιο σύνολο δεδομένων με διαφορετικά χαρακτηριστικά, ανάλογα με το σκοπό της ανάλυσης.

Ιστορικό OLAP

Το OLAP δεν είναι μια νέα ιδέα και έχει χρησιμοποιηθεί εδώ και δεκαετίες. Στην πραγματικότητα, η προέλευση της τεχνολογίας εντοπίστηκε από το 1962. Αλλά ο όρος δημιουργήθηκε μόνο το 1993 από τον συντάκτη της βάσης δεδομένων Ted Coddom, ο οποίος έθεσε επίσης 12 κανόνες για το προϊόν. Όπως σε πολλές άλλες εφαρμογές, η έννοια έχει υποβληθεί σε διάφορα στάδια εξέλιξης.

Το ιστορικό της τεχνολογίας OLAP χρονολογείται από το 1970, όταν απελευθερώθηκαν οι πόροι πληροφόρησης Express και ο πρώτος διακομιστής Olap. Αυτά αποκτήθηκαν από την Oracle το 1995 και στη συνέχεια αποτέλεσαν τη βάση της ηλεκτρονικής αναλυτικής επεξεργασίας του πολυδιάστατου μηχανισμού υπολογισμού που η γνωστή μάρκα υπολογιστών παρείχε στη βάση δεδομένων της. Το 1992, ένα άλλο γνωστό ηλεκτρονικό αναλυτικό προϊόν επεξεργασίας Essbase κυκλοφόρησε από την Arbor Software (που αποκτήθηκε από την Oracle το 2007).

Το 1998, η Microsoft κυκλοφόρησε τον ηλεκτρονικό διακομιστή επεξεργασίας δεδομένων, MS Analysis Services. Αυτό συνέβαλε στη δημοτικότητα της τεχνολογίας και προκάλεσε την ανάπτυξη άλλων προϊόντων. Σήμερα, υπάρχουν αρκετοί παγκοσμίου φήμης προμηθευτές που προσφέρουν εφαρμογές Olap, συμπεριλαμβανομένων των IBM, SAS, SAP, Essbase, Microsoft, Oracle, IcCube.

Online Αναλυτική Επεξεργασία

Το OLAP είναι ένα εργαλείο που σας επιτρέπει να λαμβάνετε αποφάσεις σχετικά με τα προγραμματισμένα γεγονότα. Ο υπολογισμός του Atypical Olap μπορεί να είναι πιο περίπλοκος από την συγκέντρωση δεδομένων. Τα αναλυτικά ερωτήματα ανά λεπτό (AQM) χρησιμοποιούνται ως πρότυπο αναφοράς για τη σύγκριση των επιδόσεων των διαφόρων μέσων. Αυτά τα συστήματα θα πρέπει να κρύβουν τους χρήστες όσο το δυνατόν περισσότερο από τη σύνταξη πολύπλοκων ερωτημάτων και να παρέχουν έναν συνεπή χρόνο ανταπόκρισης για όλους (ανεξάρτητα από το πόσο περίπλοκα είναι αυτά).

Υπάρχουν τα ακόλουθα βασικά χαρακτηριστικά του OLAP:

1. Πολυδιάστατες αναπαραστάσεις δεδομένων.
2. Υποστήριξη πολύπλοκων υπολογιστών.
3. Προσωρινή νοημοσύνη.

Η πολυδιάστατη παρουσίαση παρέχει τη βάση για την αναλυτική επεξεργασία μέσω της ευέλικτης πρόσβασης στα εταιρικά δεδομένα. Επιτρέπει στους χρήστες να αναλύουν δεδομένα σε οποιαδήποτε διάσταση και σε οποιοδήποτε επίπεδο συσσωμάτωσης.

Η υποστήριξη για πολύπλοκες εφαρμογές πληροφορικής είναι η βάση του λογισμικού OLAP.

Η προσωρινή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας οποιασδήποτε αναλυτικής εφαρμογής για μια συγκεκριμένη χρονική περίοδο. Για παράδειγμα, αυτό το μήνα σε σύγκριση με τον προηγούμενο μήνα, αυτόν τον μήνα σε σύγκριση με τον ίδιο μήνα πέρυσι.

Πολυδιάστατη δομή δεδομένων

Ένα από τα κύρια χαρακτηριστικά της ηλεκτρονικής αναλυτικής επεξεργασίας είναι η πολυδιάστατη δομή δεδομένων. Ένας κύβος μπορεί να έχει πολλές διαστάσεις. Χάρη σε αυτό το μοντέλο, η όλη διαδικασία της έξυπνης ανάλυσης OLAP είναι απλή για τους διευθυντές και τα στελέχη, αφού τα αντικείμενα που αντιπροσωπεύονται στα κελιά είναι επιχειρηματικά αντικείμενα πραγματικού κόσμου. Επιπλέον, αυτό το μοντέλο δεδομένων επιτρέπει στους χρήστες να επεξεργάζονται όχι μόνο δομημένες συστοιχίες, αλλά και μη δομημένες και ημι-δομημένες.Όλα αυτά τα καθιστούν ιδιαίτερα δημοφιλή για την ανάλυση δεδομένων και τις εφαρμογές BI.

Βασικά χαρακτηριστικά των συστημάτων OLAP:

1. Χρησιμοποιήστε μεθόδους πολυδιάστατης ανάλυσης δεδομένων.
2. Παροχή προηγμένης υποστήριξης βάσης δεδομένων.
3. Δημιουργήστε εύχρηστες διασυνδέσεις τελικού χρήστη.
4. Υποστήριξη αρχιτεκτονικής πελάτη / διακομιστή.

Ένα από τα κύρια συστατικά των εννοιών OLAP είναι ένας διακομιστής πελάτη. Εκτός από τη συγκέντρωση και την προεπεξεργασία δεδομένων από μια σχεσιακή βάση δεδομένων, παρέχει προηγμένες παραμέτρους υπολογισμών και εγγραφής, πρόσθετες λειτουργίες, βασικές προηγμένες δυνατότητες ερωτήσεων και άλλες λειτουργίες.

Ανάλογα με την εφαρμογή δείγματος που έχει επιλέξει ο χρήστης, διατίθενται διάφορα μοντέλα δεδομένων και εργαλεία, συμπεριλαμβανομένων των ειδοποιήσεων σε πραγματικό χρόνο, μια λειτουργία για την εφαρμογή τυχαίων σεναρίων, βελτιστοποίησης και σύνθετων αναφορών OLAP.

Κυβικό σχήμα

Η ιδέα βασίζεται σε κυβικό σχήμα. Η θέση των δεδομένων σε αυτό δείχνει τον τρόπο με τον οποίο η OLAP ακολουθεί την αρχή της πολυμεταβλητής ανάλυσης, ως αποτέλεσμα της οποίας δημιουργείται δομή δεδομένων για γρήγορη και αποτελεσματική ανάλυση.

Ένας κύβος OLAP ονομάζεται επίσης "hypercube". Περιγράφεται ότι αποτελείται από αριθμητικά γεγονότα (μέτρα), ταξινομημένα ανά πτυχές (διαστάσεις). Οι διαστάσεις σχετίζονται με χαρακτηριστικά που ορίζουν επιχειρηματικό πρόβλημα. Με απλά λόγια, μια διάσταση είναι μια ετικέτα που περιγράφει ένα μέτρο. Για παράδειγμα, στις αναφορές πωλήσεων, το μέτρο θα είναι ο όγκος των πωλήσεων και οι διαστάσεις θα περιλαμβάνουν την περίοδο πωλήσεων, πωλητών, προϊόντος ή υπηρεσίας και την περιοχή πωλήσεων. Κατά την αναφορά των παραγωγικών δραστηριοτήτων, το μέτρο μπορεί να είναι το συνολικό κόστος παραγωγής και οι μονάδες παραγωγής. Οι διαστάσεις θα είναι η ημερομηνία ή η ώρα παραγωγής, η φάση παραγωγής ή η φάση, ακόμη και οι εργαζόμενοι που συμμετέχουν στη διαδικασία παραγωγής.

Ο κύβος δεδομένων OLAP είναι ο ακρογωνιαίος λίθος του συστήματος. Τα δεδομένα στον κύβο οργανώνονται χρησιμοποιώντας ένα πρότυπο αστέρι ή νιφάδα χιονιού. Στο κέντρο υπάρχει ένας πίνακας γεγονότων που περιέχει αθροίσματα (μέτρα). Συνδέεται με μια σειρά πινάκων μέτρησης που περιέχουν πληροφορίες σχετικά με τα μέτρα. Οι διαστάσεις περιγράφουν τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να αναλυθούν αυτά τα μέτρα. Αν ένας κύβος περιέχει περισσότερες από τρεις διαστάσεις, ονομάζεται συχνά υπερκύβος.

Μία από τις κύριες λειτουργίες που ανήκουν στον κύβο είναι ο στατικός χαρακτήρας του, πράγμα που σημαίνει ότι ο κύβος δεν μπορεί να αλλάξει μετά την ανάπτυξή του. Επομένως, η διαδικασία οικοδόμησης ενός κύβου και η δημιουργία ενός μοντέλου δεδομένων είναι ένα σημαντικό βήμα προς την κατάλληλη επεξεργασία δεδομένων στην αρχιτεκτονική OLAP.

Συσσωμάτωση δεδομένων

Η χρήση συνόλων είναι ο κύριος λόγος για τον οποίο οι αιτήσεις επεξεργάζονται πολύ ταχύτερα σε εργαλεία OLAP (σε σύγκριση με το OLTP). Οι συνόψεις είναι περιλήψεις δεδομένων που είχαν υπολογιστεί προηγουμένως κατά τη διάρκεια της επεξεργασίας. Όλα τα μέλη που είναι αποθηκευμένα σε πίνακες διαστάσεων OLAP ορίζουν τα ερωτήματα που μπορεί να λάβει ο κύβος.

Σε έναν κύβο, οι συσσωρεύσεις πληροφοριών αποθηκεύονται σε κελιά, οι συντεταγμένες των οποίων καθορίζονται από συγκεκριμένα μεγέθη. Ο αριθμός των αδρανών που μπορεί να περιέχει ένας κύβος εξαρτάται από όλους τους δυνατούς συνδυασμούς στοιχείων διαστάσεων. Επομένως, ένας τυπικός κύβος σε μια εφαρμογή μπορεί να περιέχει έναν εξαιρετικά μεγάλο αριθμό αδρανών. Ο προκαταρκτικός υπολογισμός θα γίνει μόνο για τα βασικά μεγέθη που κατανέμονται σε ολόκληρο τον κύκλο ανάλυσης των online αναλύσεων. Αυτό θα μειώσει σημαντικά τον απαιτούμενο χρόνο για τον προσδιορισμό οποιωνδήποτε συνόλων κατά την εκτέλεση ενός ερωτήματος σε ένα μοντέλο δεδομένων.

Υπάρχουν επίσης δύο επιλογές που σχετίζονται με συσσωρεύσεις με τις οποίες μπορείτε να βελτιώσετε την απόδοση ενός τελικού κύβου: δημιουργήστε μια συσσωμάτωση της προσωρινής μνήμης δυνατοτήτων και τη χρήση συνάθροισης με βάση μια ανάλυση των αιτημάτων των χρηστών.

Αρχή λειτουργίας

Τυπικά, η ανάλυση των λειτουργικών πληροφοριών που λαμβάνονται από τις συναλλαγές μπορεί να πραγματοποιηθεί χρησιμοποιώντας ένα απλό υπολογιστικό φύλλο (οι τιμές των δεδομένων παρουσιάζονται σε σειρές και στήλες). Αυτό είναι καλό, δεδομένης της δισδιάστατης φύσης των δεδομένων. Στην περίπτωση του OLAP, υπάρχουν διαφορές λόγω της πολυδιάστατης σειράς δεδομένων.Επειδή συχνά προέρχονται από διαφορετικές πηγές, ένα υπολογιστικό φύλλο μπορεί να μην είναι πάντοτε σε θέση να τα επεξεργάζεται αποτελεσματικά.

Ο κύβος επιλύει αυτό το πρόβλημα και διασφαλίζει επίσης ότι η αποθήκη δεδομένων OLAP λειτουργεί λογικά και με τακτικό τρόπο. Η επιχείρηση συλλέγει δεδομένα από πολλές πηγές και παρουσιάζεται σε διάφορες μορφές όπως αρχεία κειμένου, αρχεία πολυμέσων, υπολογιστικά φύλλα Excel, βάσεις δεδομένων Access και ακόμη και βάσεις δεδομένων OLTP.

Όλα τα δεδομένα συλλέγονται σε ένα αποθετήριο γεμάτο απευθείας από πηγές. Σε αυτό, οι ακατέργαστες πληροφορίες που λαμβάνονται από την OLTP και άλλες πηγές θα διαγραφούν από τυχόν λανθασμένες, ελλιπείς και ασυνεπείς συναλλαγές.

Μετά τον καθαρισμό και τη μετατροπή, οι πληροφορίες θα αποθηκευτούν σε μια σχεσιακή βάση δεδομένων. Στη συνέχεια θα μεταφορτωθεί στον πολυδιάστατο διακομιστή OLAP (ή Olap cube) για ανάλυση. Οι τελικοί χρήστες που είναι υπεύθυνοι για επιχειρηματικές εφαρμογές, εξόρυξη δεδομένων και άλλες επιχειρήσεις θα έχουν πρόσβαση στις πληροφορίες που χρειάζονται από τον κύβο Olap.

Πλεονεκτήματα μοντέλου πινάκων

Το OLAP είναι ένα εργαλείο που παρέχει γρήγορη απόδοση ερωτήματος, η οποία επιτυγχάνεται μέσω της βελτιστοποιημένης αποθήκευσης, της πολυδιάστατης ευρετηρίασης και της προσωρινής αποθήκευσης, τα οποία αποτελούν σημαντικά πλεονεκτήματα του συστήματος. Επιπλέον, τα πλεονεκτήματα είναι:

1. Μικρότερα δεδομένα στο δίσκο.
2. Αυτοματοποιημένος υπολογισμός των μεγεθών ενός υψηλότερου επιπέδου δεδομένων.
3. Τα μοντέλα σειράς παρέχουν φυσική ευρετηρίαση.
4. Η αποτελεσματική ανάκτηση δεδομένων επιτυγχάνεται μέσω της προκατασκευής.
5. Συμπαγής για σύνολα δεδομένων χαμηλών διαστάσεων.

Τα μειονεκτήματα του OLAP περιλαμβάνουν το γεγονός ότι ορισμένες λύσεις (βήμα επεξεργασίας) μπορεί να είναι αρκετά μεγάλες, ειδικά με μεγάλες ποσότητες πληροφοριών. Αυτό συνήθως διορθώνεται πραγματοποιώντας μόνο την επαυξητική επεξεργασία (δεδομένα που έχουν τροποποιηθεί μελετηθεί).

Βασικές αναλυτικές λειτουργίες

Συνένωση (roll-up / drill-up) είναι επίσης γνωστή ως "ενοποίηση". Η πήξη περιλαμβάνει τη συλλογή όλων των δεδομένων που μπορούν να ληφθούν και τον υπολογισμό όλων σε μία ή περισσότερες διαστάσεις. Τις περισσότερες φορές, αυτό μπορεί να απαιτήσει την εφαρμογή ενός μαθηματικού τύπου. Ως OLAP παράδειγμα, μπορούμε να εξετάσουμε ένα δίκτυο λιανικής πώλησης με καταστήματα σε διάφορες πόλεις. Για τον εντοπισμό μοντέλων και την πρόβλεψη των μελλοντικών τάσεων πωλήσεων, τα δεδομένα για τα προϊόντα από όλα τα σημεία "καταρρέουν" στο κύριο τμήμα πωλήσεων της εταιρείας για ενοποίηση και υπολογισμό.

Αποκάλυψη (διάτρηση). Αυτό είναι το αντίθετο της πήξης. Η διαδικασία ξεκινάει με ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια χωρίζεται σε μικρότερα τμήματα, επιτρέποντας έτσι στους χρήστες να δουν λεπτομέρειες. Στο παράδειγμα του δικτύου λιανικής πώλησης, ο αναλυτής θα αναλύσει τα στοιχεία πωλήσεων και θα εξετάσει μεμονωμένα εμπορικά σήματα ή προϊόντα που θεωρούνται καλύτεροι πωλητές σε καθένα από τα καταστήματα σε διαφορετικές πόλεις.

Τμήμα (Φέτα και ζάρια). Αυτή είναι μια διαδικασία κατά την οποία οι αναλυτικές λειτουργίες περιλαμβάνουν δύο δράσεις: εξαγωγή ενός συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων από τον κύβο OLAP ("κοπή" της ανάλυσης) και προβολή από διαφορετικές οπτικές γωνίες. Αυτό μπορεί να συμβεί όταν όλα τα δεδομένα των καταστημάτων λήψης και εισαχθούν στο hypercube. Ο αναλυτής διακόπτει το σύνολο δεδομένων πωλήσεων από το OLAP Cube. Στη συνέχεια, θα εξεταστεί κατά την ανάλυση των πωλήσεων μεμονωμένων μονάδων σε κάθε περιοχή. Αυτή τη στιγμή, άλλοι χρήστες μπορούν να επικεντρωθούν στην αξιολόγηση της σχέσης κόστους-αποτελεσματικότητας των πωλήσεων ή στην αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας μίας εκστρατείας μάρκετινγκ και διαφήμισης.

Γυρίστε (Pivot). Οι άξονες δεδομένων περιστρέφονται σε αυτό για να παρέχουν αντικατάσταση για την παρουσίαση των πληροφοριών.

Ποικιλίες των βάσεων δεδομένων

Κατ 'αρχήν, πρόκειται για έναν τυπικό κύκλο OLAP που υλοποιεί την αναλυτική επεξεργασία πολυδιάστατων δεδομένων χρησιμοποιώντας τον OLAP Cube ή οποιοδήποτε κύβο δεδομένων, έτσι ώστε η αναλυτική διαδικασία να μπορεί να προσθέσει διαστάσεις ανάλογα με τις ανάγκες. Οι πληροφορίες που μεταφορτώνονται σε μια πολυδιάστατη βάση δεδομένων θα αποθηκευτούν ή θα αρχειοθετηθούν και θα μπορούν να καλούνται όταν χρειαστεί.

Λιγότερο γνωστά συστήματα ή τεχνολογίες OLAP υπάρχουν, αλλά αυτά είναι τα βασικά που χρησιμοποιούνται σήμερα από μεγάλες εταιρείες, επιχειρηματικές δομές και ακόμη και από την κυβέρνηση.

Εργαλεία OLAP

Τα εργαλεία για την online αναλυτική επεξεργασία παρουσιάζονται πολύ καλά στο Διαδίκτυο με τη μορφή πληρωμένων και δωρεάν εκδόσεων.

Τα πιο δημοφιλή από αυτά:

1. Το Dundas BI από την απεικόνιση δεδομένων Dundas είναι μια πλατφόρμα βασισμένη στον περιηγητή για την επιχειρησιακή ευφυΐα και την οπτικοποίηση δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει ενσωματωμένους πίνακες ελέγχου, εργαλεία αναφοράς OLAP και αναλυτικά στοιχεία.
2. Η Yellowfin είναι μια πλατφόρμα επιχειρηματικών πληροφοριών, η οποία είναι μια ενιαία ολοκληρωμένη λύση που σχεδιάστηκε για επιχειρήσεις διαφόρων βιομηχανιών και μεγεθών. Το σύστημα αυτό έχει διαμορφωθεί για επιχειρήσεις στον τομέα της λογιστικής, της διαφήμισης, της γεωργίας.
3. Το ClicData είναι μια λύση Business Intelligence (BI) σχεδιασμένη κυρίως για μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις. Το εργαλείο επιτρέπει στους τελικούς χρήστες να δημιουργούν αναφορές και πίνακες ελέγχου. Το συμβούλιο δημιουργήθηκε για να συνδυάσει την επιχειρησιακή νοημοσύνη, τη διαχείριση των εταιρικών επιδόσεων και είναι ένα πλήρως λειτουργικό σύστημα που εξυπηρετεί μεσαίες επιχειρήσεις και εταιρείες.
4. Το Domo είναι ένα πακέτο διαχείρισης επιχειρήσεων που βασίζεται σε σύννεφο, το οποίο ενσωματώνεται σε πολλαπλές πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των υπολογιστικών φύλλων, των βάσεων δεδομένων, των κοινωνικών δικτύων και κάθε υπάρχουσας λύσης λογισμικού νέφους ή εσωτερικού χώρου.
5. Το InetSoft Style Intelligence είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιχειρηματικής ευφυΐας που επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν πίνακες ελέγχου, οπτική τεχνολογία ανάλυσης OLAP και αναφορές χρησιμοποιώντας τον μηχανισμό mashup.
6. Η Birst από την Infor Company είναι μια δικτυακή λύση για επιχειρηματικούς αναλυτές και αναλύσεις, η οποία συνδυάζει τις ιδέες των διαφόρων ομάδων και συμβάλλει στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Το εργαλείο επιτρέπει στους αποκεντρωμένους χρήστες να αυξήσουν το μοντέλο των εταιρικών ομάδων.
7. Το Halo είναι ένα ολοκληρωμένο σύστημα διαχείρισης αλυσίδας εφοδιασμού και επιχειρηματικής πληροφόρησης που βοηθά στον επιχειρηματικό σχεδιασμό και την πρόβλεψη αποθεμάτων για τη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού. Το σύστημα χρησιμοποιεί δεδομένα από όλες τις πηγές - μεγάλα, μικρά και ενδιάμεσα.
8. Το Chartio είναι μια λύση επιχειρηματικής ευφυΐας βασισμένη σε σύννεφα που παρέχει ιδρυτές, επιχειρηματικές ομάδες, αναλυτές δεδομένων και ομάδες προϊόντων με οργανωτικά εργαλεία για καθημερινή εργασία.
9. Το Exago BI είναι μια web-based λύση σχεδιασμένη για εφαρμογή σε εφαρμογές ιστού. Η εφαρμογή του Exago BI επιτρέπει σε εταιρείες όλων των μεγεθών να παρέχουν στους πελάτες τους ειδικές, έγκαιρες και διαδραστικές αναφορές.

Επιχειρηματικές επιπτώσεις

Ο χρήστης θα βρει το OLAP στις περισσότερες επιχειρηματικές εφαρμογές σε διάφορες βιομηχανίες.Η ανάλυση χρησιμοποιείται όχι μόνο από τις επιχειρήσεις, αλλά και από άλλα ενδιαφερόμενα μέρη.

Ορισμένες από τις πιο κοινές εφαρμογές του περιλαμβάνουν:

1. Ανάλυση OLAP δεδομένων μάρκετινγκ.
2. Οικονομικές καταστάσεις που καλύπτουν τις πωλήσεις και τα έξοδα, τον προϋπολογισμό και τον οικονομικό προγραμματισμό.
3. Διαχείριση επιχειρηματικών διαδικασιών.
4. Ανάλυση πωλήσεων.
5. Μάρκετινγκ βάσεων δεδομένων.

Οι βιομηχανίες συνεχίζουν να αναπτύσσονται, πράγμα που σημαίνει ότι οι χρήστες θα δουν σύντομα περισσότερες εφαρμογές OLAP. Η πολυδιάστατη προσαρμοσμένη επεξεργασία παρέχει πιο δυναμική ανάλυση. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα συστήματα και οι τεχνολογίες OLAP χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση σεναρίων και εναλλακτικών επιχειρηματικών σεναρίων.