On-Line Analytical Processing (OLAP)

Karena penasaran dengan istilah Geo Spatial yang sering diucapkan mas Zuly, akhirnya aku hari ini iseng-iseng membaca tentang apa itu geo spatial dari buku Spatial Data Management karya Nikos Mamoulis. Eh, tak disangka malah ketemu istilah OLAP yang sering disebut oleh mas Dhendra. Dan akhirnya, yang masuk ke memori otakku malah pengertian OLAP ini. Hahaha, tiba-tiba aku merasa telah gagal untuk menjadi seorang pembaca yang baik. smile

OLAP?

Kalau membaca di Wikipedia atau OLAP.com, OLAP itu sepertinya sesuatu yang rumit sekali, yaitu:

OLAP melakukan analisa data bisnis secara multidimensial dan menyediakan kemampuan untuk melakukan perhitungan yang kompleks, analisa kecenderungan (trends), dan pemodelan data yang canggih. (olap.com)

Geleng-geleng kepala dah. Namun, untunglah ada sedikit gambaran tentang OLAP di buku Nikos Mamoulis, berikut cuplikannya.

On-Line Analytical Processing (OLAP) refers to the online progressive computation and visualization of summarized information from the data warehouse by means of GROUP BY queries.

For example, a data analyst may be interested in viewing the total number of sales for each month in 2010 and for each product type. This information can be derived by joining the fact table with the time and product tables, selecting only tuples where the year is 2010, perform a group by (month, prod_type) and then display the sum (quantity) for each group.

Apart from group-by queries, analysts may also pose CUBE BY queries. This construct computes and presents multiple group-by queries, for each subset of the selected dimensions.

For example, a ‘cube by’ product and year query could produce the 2D data cube displayed in Figure 6.11; observe that for each of the four subsets of the (product, year) dimensions set, for all combinations of values the total number of sales are summarized and displayed. Each subset (and the values displayed) is called acuboid. A data cube can have as high dimensionality as the number of dimensions and each dimension can be viewed at different granularities (e.g., day, month, year, for time). It is also possible to include selection conditions (e.g., display only months of 2010).

OLAP Example

Jadi, apa itu OLAP?

Yai, ternyata OLAP itu bisa juga diartikan sebagai GROUP BY (bahkan multiple GROUP BY) dalam query SQL. Prakteknya sepertinya gak sesimpel itu sih, ada teknologi-teknologi yang mendukung OLAP, sehingga performa dalam melakukan pengolahan data bisa optimal dan kalau membaca di Wikipedia, query OLAP menggunakan bahasa MDX, bukan SQL.

Yah, berhubung belum terlalu penting untuk saat ini, sepertinya pengertian ini sudah cukup untukku, hehehe.

Semoga bermanfaat. Amin.

Tetap Sehat, Tetap Semangat, agar dapat Tetap dalam Perdjoeangan!!

Hartadi

I’m a Passionate Programmer ;)

Leave a Reply