Was ist OLAP?

Durch die enge Verzahnung von OLAP und Data Warehouses können Data Analysts Muster und Zusammenhänge in Daten deutlich schneller und effizienter erkennen. Die Arbeit von OLAP (Online Analytical Processing) passiert dabei gewissermaßen unter der Haube. Du kannst also als Analyst in einem Business-Intelligence-Tool arbeiten und von OLAP profitieren, ohne genau zu wissen, was OLAP ist und wie hilfreich es eigentlich ist.

In diesem Artikel schauen wir uns OLAP und seine Funktionsweise genauer an, damit du den Nutzen voll einschätzen kannst. Für einen tiefen Einblick in die Rolle von OLAP in Datenbanken empfehlen wir unseren Kurs Database Design. Er gibt dir das komplette Bild und macht dich nicht nur mit dem Konzept von OLAP, sondern auch mit seinem Platz im größeren Datenbankkontext vertraut. 

Was ist Online Analytical Processing?

Vielleicht bist du Senior Analyst und fragst dich trotzdem: Was ist OLAP genau? Kurz gesagt ist OLAP eine Datenverarbeitungstechnik, die unsere Analyse großer Datenmengen grundlegend verändert hat. Weil OLAP heute ein zentraler Bestandteil vieler Daten-Workflows ist, arbeiten Analysten oft mit OLAP-Weiterentwicklungen, ohne es zu merken.  

Mit OLAP lassen sich komplexe Abfragen blitzschnell analysieren und riesige Datensätze in umsetzbare Insights übersetzen, die Vorgesetzte häufig einfordern. OLAP ermöglicht multidimensionale Analysen – also Auswertungen entlang von Dimensionen wie Zeit, Region oder Hierarchien –, um Muster und Trends zu erkennen, die in flachen Tabellen ohne OLAP nur schwer sichtbar wären.

OLAP. Quelle: CSUS coursework online

Schauen wir uns an, wie OLAP beim Umgang mit großen Datensätzen hilft. Das Beste daran: Diese Operationen lassen sich in Echtzeit ausführen. Im Kern geht es um drei Dinge:

1. Spezifische Blickwinkel aus dem Datensatz herausziehen.
2. Für Tiefenanalysen in granulare Details hineinzoomen.
3. Aggregieren, um Überblicksauswertungen zu erzeugen.

Beispiel: OLAP hilft uns, Verkaufsdaten nach Region zu extrahieren, anschließend die Performance einzelner Filialen im Detail zu analysieren und danach alles zu aggregieren, um übergeordnete Verkaufstrends darzustellen.

Was sind OLAP-Cubes?

Eine OLAP-Einführung kommt ohne OLAP-Cubes nicht aus. Ein OLAP-Cube, auch Hypercube genannt, ist eine Datenstruktur, die extrem schnelle, multidimensionale Analysen umfangreicher Daten erlaubt – weit über das hinaus, was relationale Datenbanken leisten. Zentrale Merkmale sind:

1. Dimensionen: Kategorien für die Analyse.
2. Measures: Die numerischen Kennzahlen, die analysiert werden.
3. Voraggregationen: Vorkalkulierte und gespeicherte Werte für schnelle Abfragen.
4. Hierarchien: Erlauben Drill-downs innerhalb von Dimensionen.
5. Schnelle Abfrageperformance: Rasche Analysen großer Datenmengen.

Einfach gesagt: OLAP-Cubes heben unsere flachen, zweidimensionalen Tabellen (wie in Spreadsheets) in drei oder mehr Dimensionen. Sie fügen weitere Ebenen und Beziehungen hinzu und organisieren Daten so, dass komplexe Analysen und Reports mit deutlich höherer Geschwindigkeit möglich werden.  

So funktionieren OLAP-Systeme

Die Analyse großer, multidimensionaler Datenmengen startet mit dem Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Speicherung im Data Warehouse. Darauf aufbauend werden OLAP-Cubes erstellt, die schnelle und effiziente Abfragen erlauben.  Die folgende Grafik zeigt, wo OLAP hier greift:

OLAP-Prozess. Quelle: NetSuite

Datensammlung und -speicherung

Daten werden aus mehreren Quellen wie Transaktionsdatenbanken und externen Systemen extrahiert. Anschließend werden sie transformiert, um die Datenqualität zu sichern, und in ein zentrales Data Warehouse geladen, das für analytische Abfragen und historische Speicherung optimiert ist.

Erstellung von OLAP-Cubes

OLAP-Cubes sind vorkalkulierte, multidimensionale Datenstrukturen, die auf den Daten im Data Warehouse basieren. Sie organisieren Daten entlang vordefinierter Dimensionen und Hierarchien (z. B. Zeit, Produkt, Standort) sowie Measures (z. B. Umsatz, Menge). Diese Voraggregation ist ein Kernprinzip von OLAP und sorgt für extrem schnelle Antworten auf Abfragen. Weil OLAP-Cubes auf verschiedenen Ebenen voraggregiert sind, können wir auf zusammengefasste Daten zugreifen, ohne immer wieder dieselbe SQL-Abfrage auf Rohdaten schreiben zu müssen.

Schnelle und effiziente Abfragen

Mit OLAP-Cubes greifst du zügig auf aggregierte Daten unterschiedlicher Granularität zu. Du führst komplexe analytische Abfragen aus, ohne Quellsysteme zu belasten, und kannst Daten flexibler explorieren. Zu den wichtigsten OLAP-Operationen für Data Analysts zählen:

Grundlegende OLAP-Operationen. Quelle: Wikimedia

• Roll-up: Verdichtet Daten für eine weniger detaillierte Sicht. Anstatt Umsätze nach Städten wie Paris, Berlin, Madrid oder Rom anzuzeigen, aggregiert ein Roll-up z. B. nach Regionen wie Westeuropa und Südeuropa. 
• Drill-down: Das Gegenstück zu Roll-up. Hier gehst du tiefer in die Datenhierarchie, um Informationen auf niedrigeren Ebenen zu erhalten. Ausgehend von Jahresumsätzen kannst du etwa bis auf Monatsebene herunterbrechen.
• Slice: Schneidet entlang einer Dimension einen konkreten Datenausschnitt heraus. Beispiel: Analyse der Umsätze für eine bestimmte Produktkategorie.
• Dice: Wählt gleichzeitig entlang mehrerer Dimensionen. Beispiel: Untersuchung der Umsätze für bestimmte Produkte in ausgewählten Regionen innerhalb eines festgelegten Zeitraums.
• Pivot: Rotiert den OLAP-Cube entlang einer Dimension. Eine Analystin, die ein Diagramm in anderer Anordnung betrachten möchte, kann die Daten etwa per Drag-and-drop in einer grafischen Benutzeroberfläche pivotieren.

Arten von OLAP-Systemen

Es gibt verschiedene OLAP-Typen mit jeweils eigenen Einsatzfeldern und Vorteilen. Die wichtigsten im Überblick:

OLAP vs. OLTP

Nachdem wir die OLAP-Typen betrachtet haben, lohnt der Vergleich mit OLTP. Im Gegensatz zu OLAP ist OLTP (online transaction processing) für Transaktionsverarbeitung statt für Analytik ausgelegt. Während OLAP auf Analyse und Abfragen fokussiert, steht bei OLTP die Echtzeit-Transaktionsverarbeitung und Datenintegrität in operativen Datenbanken im Mittelpunkt.

Grob gesagt beantwortet OLAP komplexe Abfragen, damit Unternehmen bessere Entscheidungen treffen. OLTP verarbeitet die täglichen Transaktionen, sichert die Datenintegrität und unterstützt Anwendungen wie Auftragserfassung oder Bestandsverwaltung.

Präziser in der Sprache von Data Engineering und -Architektur: OLAP nutzt ein multidimensionales Datenmodell mit denormalisiertem Schema, ideal für schnelle Abfragen und leseintensive Workloads. OLTP verwendet ein normalisiertes relationales Datenmodell, optimiert für schreibintensive Vorgänge, um Konsistenz bei Echtzeit-Transaktionen zu gewährleisten. Die Unterschiede im Überblick:

Vorteile von OLAP

Die wichtigsten Vorteile von OLAP, teils oben bereits angedeutet:

• Schnellere Analysen: OLAP beschleunigt Abfragen und Auswertungen großer Datenmengen und verkürzt die Zeit bis zu Reports und Insights. So treffen Unternehmen rechtzeitig Entscheidungen auf Basis aktueller Daten.
• Unterstützung für Nicht-Techniker: OLAP macht Analysen auch für weniger technische Nutzer zugänglich. So können angehende Data Analysts komplexe Berechnungen und Berichte erstellen, ohne tief in Datenbanktechnik einzusteigen.
• Einheitliche Sicht auf Daten: OLAP führt Funktionen wie Marketing, Finance und Produktion auf einer Plattform zusammen. Dieser integrierte Blick schafft Kontext und hilft, Probleme wirksamer anzugehen.
• Komplexe Abfragen: OLAP-Systeme bewältigen komplexe Abfragen über viele Dimensionen und große Datenvolumina. So werden Detailanalysen möglich, die mit klassischen Tools kaum oder gar nicht zu schaffen wären.

OLAP-Lösungen implementieren

Darauf solltest du bei der Einführung von OLAP in deinem Unternehmen achten:

1. Business-Anforderungen: Analytische Bedarfe und Ziele klar definieren.
2. Datenquellen: Relevante Quellen identifizieren und integrieren.
3. Skalierbarkeit: Sicherstellen, dass die Lösung mit wachsenden Datenmengen mitwächst.
4. Benutzerfreundlichkeit: Tools wählen, die zu den technischen Fähigkeiten der Nutzenden passen.
5. Integration: Kompatibilität mit bestehenden Systemen prüfen.
6. Kosten: Total Cost of Ownership bewerten, inkl. Lizenzen und Wartung.

Zu den gängigen Tools mit OLAP-Fähigkeiten zählen IBM Cognos und Oracle OLAP. Beide bieten erweiterte Analytics-Funktionen für unterschiedliche Bedarfe. 

Fazit

Wie gesehen verwandelt OLAP Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse – durch multidimensionale Analysen und schnelle Abfragen. Wenn du dich mit Datenverarbeitung und -analyse vertrauter machen willst, schau dir unseren Kurs Database Design, den Kurs Data Warehousing Concepts und Introduction to Data Engineering an. 

Wenn du dich mit OLAP befasst, arbeitest du sehr wahrscheinlich auch mit SQL. DataCamp bietet zahlreiche SQL-Kurse und Lernpfade, um deine Fähigkeiten auszubauen – darunter der Skill Track SQL for Database Administrators, der Kurs Introduction to Relational Databases in SQL und das Projekt Data-Driven Decision Making in SQL.