OLAP – 1 Her
işin tek tuşa basılarak hazırlandığını sanan patronunuz, günlerce
uğraşarak hazırladığınız raporunuzda, “Bir de rapora, 3 ay öncesiyle
karşılaştırmalı bakalım” veya “Bir de tüm bu verileri, ürün
tipi kırılımında inceleyelim” derse ne yaparsınız? İşleriniz
devamlı bu şekilde güncellemeler, asla bitmeyen raporlarla mı geçiyor?
O zaman OLAP nedir mutlaka öğrenmelisiniz. OLAP
nedir ? İlişkisel
veri tabanlarının yaygınlığı ve sonrasında ortaya çıkan Veri
Ambarlarının gelişmesi ile beraber,
verilere daha hızlı şekilde erişme ve çok boyutlu analiz
ihtiyaçları, bilim adamlarını ve yazılım şirketlerini, daha farklı
yapılar geliştirmeye itmiştir. Bu
amaçla geliştirilen bir teknoloji olan OLAP (On-line Analytical
Processing), ilişkisel veri tabanları gibi, bilimsel temeller üzerine
değil, OLAP ürünleri üreten firmaların desteğinde çıkan bir
teknoloji olmuştur. Bu nedenle, veri tabanları, ilişkisel veri tabanları
ve hatta veri ambarları üzerine birçok akademik yazı bulunmasına rağmen,
OLAP üzerine genellikle, ürün dökumanları ve şirketlerin tanıtım
yazıları bulunabilmektedir. OLAP
terimini ilk olarak ortaya çıkışı ise, 1993 yılında, Dr. E.F.Codd
’un ortaya koyduğu kurallar çerçevesinde olmuştur. Bu yazı, OLAP için
bir temel oluştursa da, kimi çevrelere göre, o yıllarda Arbor Software
(Şimdiki Hyperion Solutions) için bir white paper olmaktan öteye
gidememiştir. Bu
yazıya göre, bir veri yapısının OLAP olarak nitelendirilebilmesi için
12 kural belirlenmiştir. Bu kurallar sırası ile: Çok
boyutlu inceleme özelliğine sahip olması, Şeffaflık, Erişilebilirlik, Her
seviyede sorgulama için aynı performansı gösterebilme özelliği, İstemci-Sunucu
yapısında olması, Sınırsız
şekilde çarpraz raporlama olanağının olması, En
alt seviyedeki verilerin otomatik olarak ayarlanması, Her
şarta uygun boyutlandırılabilirlik, Çok
kullanıcı desteğinin olması, Her
seviyede verilerin değiştirilebilir olması, Esnek
raporlama özelliği, Boyut
ve gruplamalarda sınır olmaması. şeklindedir.
Kullanılan
sektörler/alanlar nelerdir? OLAP,
yöneticiler ve analistlerin, verilere çok hızlı şekilde, farklı açılardan
bakabilmelerini sağlayan bir yapıdır. “Kim?” ve “Ne Zaman?”
sorularından başka, “Neden?” ve “Eğer şu olursa...” sorularının
da yanıtını verir. (Ör : Eğer şeker fiyatları 5% lira ve taşıma
maliyetleri 10% düşerse, yıllık ve çeyrekler bazında kârlılık ne
olur gibi.) Akıllı
raporlama araçları sayesinde, neden sorularının cevapları da kolaylıkla
alınabilmektedir. Genel eğilimden farklılık gösteren, uç değerler
yaratan elemanları birçok analiz aracı, sayısal detaylara girmeden,
sadece renklerle bile görüntüleyebilmektedir. OLAP’ı
sadece büyük özet tablolar gibi yorumlamak pek doğru değildir. Excel
kullanıcıların yakından tanıyacakları Pivot tabloların, çok gelişmiş
ve hızlı bir hali olarak gözönüne getirmek daha doğru olacaktır.
Tasarlanan bir OLAP yapısının, hiyerarşilerini
ve boyutlarını görmek mümkün olsa da, verileri nasıl tuttuğunu, 2
veya grafikler olarak göstermek mümkün değildir, ancak iç içe geçmiş
küpler olarak yorumlanabilir. Bu nedenler OLAP yapılarına, “küp”
adı verilmektedir. Bir
veri ambarınızın olması, OLAP’a ihtiyacınız olmadığı anlamına
gelmez. Veri Ambarları ve OLAP birbirlerinin tamamlarlar. Veri Ambarı
verileri uygun şekilde tutmaya ve kontrol etmeye yarar. OLAP ise, DW
verilerini stratejik bilgilere dönüştürmeye yarar. Bir
şirket yapısı içerisinde, departmanlar bazında inceleyecek olursak; Pazarlama
departmanlarında OLAP’ın en yaygın kullanım alanları, pazar araştırmalarında,
satış tahminleri, promosyon ve kampanya analizleri, müşteri analizleri
ve Pazar/Müşteri segmentasyonlarıdır. Data Mining sonuçlarının değerlendirilmesi
ve demografikler bazında incelenmesi seviyesinde de olmazsa-olmaz araçlardan
biri olarak yer almaktadır. Üretim
ile ilgili uygulamaları ise en yoğun olarak üretim planlama ve hata
analizleridir. Özellikle senaryogeliştirmekte ve farklı ürün tipleri
ile çalışılan yapılarda, çok boyutlu düşünme imkanı sayesinde
maliyetler ve fiyatlamalar, kolaylıkla çıkarılabilmektedir. Finans
Departmanları ise OLAP’ı bütçeleme, Activity-Based Costing, finansal
performans analizleri ve finansal modelleme amaçları ile kullanabilir.
Özellikle konsolidasyon konusunda yaratılacak modeller, çok büyük
kolaylıklar sağlamaktadırlar. Strateji belirleme, Satış analizleri ve
gelecek tahminleri ise, satış departmanlarındaki OLAP uygulamadır. OLAP’ın
özellikleri Zaman
kazancının dışında, OLAP 3 çok önemli özelliği de beraberinde
getirmektedir : ·
Verilere çok boyutlu bakabilme özelliği : Analizler sırasında
kullanmış olduğumuz, her türlü kırılıma boyut adını verebiliriz.
Örneğin demografik veriler (yaş, cinsiyet, eğitim durumu), sayısal
veriler, adetler, işlem miktarları, gerçekleşen ve bütçelenen değerler,
ürün tüpleri, ürün özellikleri ve zaman. Yöneticiler ve analistler,
çalışmaları sırasında, tüm bu tanımlanan verileri yatay veya düşey
eksenlerde çakıştırarak görmek isteyebilirler. İlişkisel
veri tabanları, bu şekilde raporlara izin vermezler, fakat raporlama araçlarının
yetenekleri ile, belirli bir noktaya kadar tolere edilebilir. Fakat daha
karmaşık analizler işin içine girdiğinde, bir olap yapısı kurmadan
bu raporları almak imkansız hale gelebilir. İlişkisel
veri tabaları üzerinde karmaşık SQL kodları yazmak, ya da raporlama
aracının sahip olduğu programlama dili üzerinde uğraşmak
gerekebilir. Bu da, analizi yapan kişilerin, işin özünden çıkarak,
analiz gerektirebilecek verilere değil, teknik olanaklara, daha kolay şekilde
alabilecekleri verilere kanalize olmaları sonucunu doğurur. Bu nedenle,
iş zekası programlarının pratik olmasının yanında, fazla teknik
bilgi kullanmadan raporların alınabilir olması, farklı kaynakları bir
arada kullanabilecek, konsolide edebilecek yapıda olmaları gerekir. Boyutların başka bir özelliği de hiyerarşiler tanımlanabilmesidir. Hiyerarşiler sayesinde, hem toplamlara ulaşmak kolaylaşmakta, hem de farklı gruplar için, farklı senaryolar hazırlayabilme şansı doğmaktadır. ·
Karmaşık Hesaplamalar: Bir OLAP sisteminin gerçek performansı, karmaşık hesaplamaları yapma gücü ile ölçülebilir. OLAP sistemleri, sadece toplama işleminden başka işlemler de yapabilecek güçte olmalıdırlar. Gerçek hayat, her zaman daha karışıktır. Analiz yapanlar için, asıl rakamlardan çok, yüzde sel dağılımlar çok daha önemlidir. Birkaç yıllık satış içerisinde, binlerce ürün türü için günlük bazda satışları yüzdesel olarak analiz edip, sıraya dizebilmek bir RDBMS ile saatler sürecek bir raporun çalışmasını gerektirebilir. Oysa uygun bir OLAP sistem ile, bir günlük satışlar ve birkaç yıllık satış rakamı arasında bir fark olmamalıdır. Satış tahminlerinde, genellikle “moving average” ve “yüzde artış” gibi trend analizleri kullanılır. Finansal analizlerde, envanter hesaplarında ve portföy performans hesaplarında, zamana göre ürünlerin toplanma sırası, sonucu tamamen değiştirebilir. (yukarıdan aşağıya, ya da aşağıdan yukarıya, LIFO-FIFO) Kullanılacak OLAP yapısında, bu şekilde hesaplamalara da izin verir bir yapısının olması gerekir. ·
Zaman kavramları: Zaman
boyutu, neredeyse her analizin temel bileşenidir. Zaman, diğer
boyutlardan farklı olarak, kendine has bir sıralama içersinde gider.
Alfabetik (Ocak her zaman Şubat’tan önce gelmelidir) veya nümerik sıralamalardan
(12/31, 01/01’den önce gelmelidir) her zaman farklıdır. Gerçek OLAP
sistemleri, zamanın bu şekilde sıralanmasını sağlarlar. OLAP’ın
yararları Analiz
yapan kişiler, daha kendine yeterli, IT’den bağımsız hale
gelebilmektedirler. Düşük
kapasiteli sistemlerde yaşanan, zaman sıkıntısı problemleri ortadan
kalkmaktadır. Üretim sistemini rapor için hızlandıracak büyük yatırımlar
yerine, çok daha düşük maliyetli bir rapor sistemi kurmak bir çözüm
olabilir. Yeni dönemde çıkan, tümleşik OLAP yapılarında, ilişkisel
veri tabanı ve OLAP iç içe bir yapıda olduklarından, üretim
sistemeleri ya da veri ambarları üzerinde, toplamlar gerektiğinde,
ilgili sorgulama OLAP küplerine yönlendirilerek, çok yüksek ölçüde
performans getirisi sağlanabilmektedir. Ayrıca
bu yapılar sayesinde, OLAP sistemi için, hem yazılım hem de güncelleme
anlamında, ikinci kez masraf yapmak zorluğu da ortadan kalkmaktadır. Bu
şekilde bir yatırımla, var olan IT sistemi de rahatlamakta, üretim
sistemi üzerinde yer alan raporlar ortadan kalkmaktadır. Farklı
kaynaklardan alınan kaynaklar konsolide edilmekte ve veri güvenliği sağlanmaktadır. Veriler
toplamları alınmış şekilde bulunduklarından, toplam verilerin
bulunması için gerekli raw-data, analistin makinesine aktarılması
gerekmediğinden, network üzerinde büyük ölçüde bir trafik kazancı
sağlanmaktadır. Zaman
kazancı, aynı zamanda kaynakların etkin kullanımı ve para kazancı
anlamına da gelmektedir. Emir
Türkmen (Yazar hakkında: İTÜ Matematik Mühendisliği mezunu olan Türkmen, MBA eğitimini İstanbul Bilgi Üniversitesinde tamamlamıştır. 6 yıldır çeşitli tanınmış firmalarda programlama, Veri Tabanları, Data Warehousing ve OLAP üzerine çalışan Emir Türkmen, şu anda Benkar-Advantage’da Veritabanı Pazarlama Departmanında, Veri Madenciliği konusunda çalışmaktadır)
|