OLAP là gì?

Việc OLAP tích hợp với kho dữ liệu đã giúp các nhà phân tích dữ liệu phát hiện mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu nhanh hơn nhiều và hiệu quả hơn hẳn. Nhưng công việc của OLAP (Online Analytical Processing – Xử lý Phân tích Trực tuyến) diễn ra “đằng sau hậu trường”. Vì vậy, bạn có thể là một nhà phân tích dày dạn, làm việc với dữ liệu trong công cụ BI và được OLAP hỗ trợ, nhưng chưa chắc bạn đã biết OLAP là gì hoặc nó hữu ích đến mức nào.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về OLAP và cách nó vận hành để bạn có thể đánh giá đúng giá trị của nó. Nếu muốn tìm hiểu thật sâu cách OLAP gắn với cơ sở dữ liệu, hãy thử học khóa Thiết kế Cơ sở dữ liệu của chúng tôi, khóa học sẽ đem đến bức tranh toàn diện và chắc chắn giúp bạn trở thành chuyên gia không chỉ về khái niệm OLAP mà còn về vị trí của nó trong bối cảnh rộng hơn của cơ sở dữ liệu. 

OLAP là gì?

Bạn có thể là một nhà phân tích cấp cao, nhưng vẫn tự hỏi: OLAP, hay online analytical processing, là gì? Nói ngắn gọn, OLAP là một kỹ thuật xử lý dữ liệu đã thay đổi cách chúng ta phân tích những khối dữ liệu khổng lồ. Do OLAP đã trở thành một phần quan trọng trong quy trình dữ liệu, các nhà phân tích có thể đang làm việc với những tiến bộ của OLAP mà thậm chí không nhận ra.  

Với OLAP, nhà phân tích dữ liệu có thể nhanh chóng xử lý các truy vấn phức tạp để biến các tập dữ liệu khổng lồ thành những thông tin chi tiết có thể hành động mà cấp quản lý thường yêu cầu. OLAP cho phép phân tích đa chiều, tức là xem xét các chiều như thời gian, địa lý và phân cấp danh mục để nhìn ra các mẫu và xu hướng mà nếu chỉ làm việc với bảng biểu và phải tự tìm mối liên kết thì có lẽ rất khó phát hiện.

OLAP. Nguồn: CSUS coursework online

Hãy xem OLAP tham gia như thế nào vào việc thao tác các tập dữ liệu lớn. Điểm hay là bạn có thể thực hiện những thao tác này theo thời gian thực. Có ba hành động cụ thể sau đây:

1. Trích xuất các góc nhìn cụ thể từ tập dữ liệu.
2. Đi sâu vào chi tiết ở mức hạt mịn để phân tích chuyên sâu.
3. Tổng hợp để tạo ra các bản tóm tắt ở cấp độ cao.

Chẳng hạn, OLAP giúp chúng ta trích xuất dữ liệu doanh số theo khu vực, đi sâu vào chi tiết để phân tích hiệu suất bán hàng của từng cửa hàng, rồi tổng hợp tất cả thông tin để cung cấp xu hướng doanh số tổng thể.

OLAP Cubes là gì?

Bàn về OLAP thì không thể bỏ qua OLAP cube. Một OLAP cube, còn gọi là hypercube, là một kiểu cấu trúc dữ liệu cho phép phân tích nhanh và đa chiều đối với dữ liệu lớn, vượt xa khả năng của cơ sở dữ liệu quan hệ. Các đặc điểm chính gồm:

1. Chiều (Dimensions): Đại diện cho các danh mục khác nhau dùng để phân tích.
2. Thước đo (Measures): Là các giá trị số mà bạn muốn phân tích.
3. Tiền tổng hợp (Pre-Aggregation): Dữ liệu được tính sẵn và lưu trữ để truy vấn nhanh.
4. Phân cấp (Hierarchies): Cho phép drill-down trong từng chiều.
5. Hiệu năng truy vấn nhanh: Cho phép phân tích nhanh các tập dữ liệu lớn.

Nói đơn giản, OLAP cube đưa các bảng của chúng ta, vốn phẳng và hai chiều (như bảng tính), lên thành cấu trúc có ba (hoặc nhiều hơn) chiều. OLAP cube bổ sung các lớp và mối liên kết bổ trợ. Chúng tổ chức dữ liệu một cách phù hợp để hỗ trợ các truy vấn phân tích phức tạp và lập báo cáo với tốc độ cao hơn nhiều.  

Cách hệ thống OLAP hoạt động

Phân tích khối lượng lớn dữ liệu đa chiều bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và lưu trữ vào kho dữ liệu, sau đó tạo các OLAP cube để truy vấn nhanh và hiệu quả. Dưới đây là hình minh họa vị trí của OLAP trong quy trình này:

Quy trình hoạt động OLAP. Nguồn: NetSuite

Thu thập và lưu trữ dữ liệu

Dữ liệu được trích xuất từ nhiều nguồn, như cơ sở dữ liệu giao dịch và các hệ thống bên ngoài. Sau đó, dữ liệu trích xuất được biến đổi để đảm bảo chất lượng. Tiếp theo, dữ liệu được nạp vào một kho dữ liệu tập trung, tối ưu cho truy vấn phân tích và lưu trữ dữ liệu lịch sử.

Tạo OLAP cube

OLAP cube là các cấu trúc dữ liệu đa chiều được tính sẵn, xây dựng từ dữ liệu lưu trong kho dữ liệu. Chúng tổ chức dữ liệu theo các chiều và phân cấp được xác định trước (ví dụ: thời gian, sản phẩm, địa điểm) và các thước đo (ví dụ: doanh số, số lượng). Việc tính sẵn các phép tổng hợp là phần cốt lõi của OLAP, và chính điều này đem lại phản hồi truy vấn cực nhanh. Vì OLAP cube được tiền tổng hợp ở nhiều cấp độ, chúng ta có thể truy cập dữ liệu đã được tóm tắt mà không cần lặp đi lặp lại cùng một câu lệnh SQL trên dữ liệu thô.

Truy vấn dữ liệu nhanh và hiệu quả

OLAP cube giúp truy cập nhanh dữ liệu tóm tắt ở các mức độ chi tiết khác nhau. Bạn có thể thực hiện các truy vấn phân tích phức tạp mà không ảnh hưởng đến hệ thống nguồn và tận hưởng khả năng khám phá dữ liệu linh hoạt hơn. Dưới đây là một số thao tác OLAP chính mà nhà phân tích dữ liệu có thể thực hiện:

Các thao tác OLAP cơ bản. Nguồn: Wikimedia

• Roll up: Thao tác roll-up tóm tắt dữ liệu để cung cấp một góc nhìn ít chi tiết hơn. Ví dụ, thay vì xem doanh số theo từng thành phố cụ thể như Paris, Berlin, Madrid và Rome, roll-up sẽ tổng hợp để hiển thị doanh số theo khu vực như Tây Âu và Nam Âu. 
• Drill down: Ngược lại với roll-up là drill-down. Tại đây, nhà phân tích có thể đi sâu vào phân cấp dữ liệu để lấy thông tin ở mức thấp hơn. Ví dụ, khi đang xem dữ liệu doanh số theo năm, có thể drill-down xuống doanh số theo tháng.
• Slice: Thao tác slice trích xuất một tập con dữ liệu dựa trên một chiều. Ví dụ, slice có thể dùng để phân tích dữ liệu doanh số của một danh mục sản phẩm cụ thể.
• Dice: Thao tác dice cho phép chọn và phân tích đồng thời dữ liệu từ nhiều chiều. Ví dụ, có thể xem dữ liệu doanh số cho các sản phẩm cụ thể ở một số khu vực nhất định trong một khoảng thời gian cho trước.
• Pivot: Thao tác pivot xoay OLAP cube theo một trong các chiều. Vì vậy, một nhà phân tích dữ liệu muốn khám phá biểu đồ với cấu hình khác có thể pivot dữ liệu bằng thao tác kéo-thả trong giao diện đồ họa.

Các loại hệ thống OLAP

Có nhiều loại hệ thống OLAP khác nhau, mỗi loại có cách dùng và lợi ích riêng. Hãy tóm tắt các loại trong bảng sau.

OLAP và OLTP

Bây giờ chúng ta đã xem các loại hệ thống OLAP khác nhau, hãy so sánh OLAP với OLTP. Khác với OLAP, OTLP, viết tắt của online transaction processing, được thiết kế cho xử lý giao dịch hơn là xử lý phân tích. OLAP tập trung vào phân tích dữ liệu và truy vấn, còn OLTP tập trung vào xử lý giao dịch thời gian thực và tính toàn vẹn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu vận hành.

Nói chung, OLAP xử lý các truy vấn phức tạp hơn để doanh nghiệp có thể ra quyết định tốt hơn. Hệ thống OLTP xử lý các giao dịch hằng ngày để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu và phục vụ nhiều ứng dụng như nhập đơn hàng và kiểm soát tồn kho.

Cụ thể hơn, theo ngôn ngữ của kỹ thuật và kiến trúc dữ liệu, chúng ta có thể nói OLAP sử dụng mô hình dữ liệu đa chiều với lược đồ phi chuẩn hóa, phù hợp nhất cho truy vấn nhanh và các tác vụ đọc nhiều. Ngược lại, OLTP sử dụng mô hình dữ liệu quan hệ đã chuẩn hóa, được tối ưu cho các tác vụ ghi nhiều nhằm đảm bảo tính nhất quán trong giao dịch thời gian thực. Hãy tổng hợp các khác biệt trong một bảng:

Lợi ích của OLAP

Giờ hãy tổng hợp những lợi ích chính của OLAP, một số đã được đề cập ở trên. 

• Phân tích dữ liệu nhanh hơn: OLAP tăng tốc truy vấn và phân tích lượng dữ liệu lớn bằng cách rút ngắn thời gian tạo báo cáo và insight. Điều này giúp doanh nghiệp ra quyết định kịp thời dựa trên dữ liệu hiện có.
• Hỗ trợ người dùng không chuyên: OLAP giúp việc phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn ngay cả với người không chuyên kỹ thuật. Nhờ đó, những người mới theo đuổi phân tích dữ liệu có thể thực hiện các phép tính và báo cáo phân tích phức tạp mà không cần học chuyên sâu về cách dùng cơ sở dữ liệu nâng cao.
• Góc nhìn dữ liệu thống nhất: OLAP cho phép doanh nghiệp quản lý nhiều chức năng như marketing, tài chính và sản xuất trên một nền tảng. Góc nhìn tích hợp này giúp nhà quản lý và người ra quyết định hiểu bối cảnh tổng thể và xử lý vấn đề hiệu quả hơn.
• Xử lý truy vấn phức tạp: Hệ thống OLAP xử lý các truy vấn phức tạp liên quan đến nhiều chiều và khối lượng dữ liệu lớn. Tính năng này giúp người dùng phân tích dữ liệu chi tiết—điều vốn rất khó hoặc không thể thực hiện bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống.

Triển khai giải pháp OLAP

Dưới đây là các yếu tố quan trọng cần xem xét khi triển khai giải pháp OLAP trong tổ chức của bạn:

1. Yêu cầu nghiệp vụ: Xác định rõ nhu cầu và mục tiêu phân tích.
2. Nguồn dữ liệu: Xác định và tích hợp các nguồn dữ liệu liên quan.
3. Khả năng mở rộng: Đảm bảo giải pháp có thể phát triển theo quy mô dữ liệu tăng lên.
4. Thân thiện với người dùng: Chọn công cụ phù hợp với kỹ năng kỹ thuật của người dùng.
5. Tích hợp: Cân nhắc khả năng tương thích với hệ thống hiện có.
6. Chi phí: Đánh giá tổng chi phí sở hữu, bao gồm giấy phép và bảo trì.

Một số công cụ phổ biến có khả năng OLAP bao gồm IBM Cognos và Oracle OLAP. Những công cụ này đi kèm nhiều khả năng phân tích nâng cao để đáp ứng các nhu cầu khác nhau. 

Kết luận

Như đã thấy, OLAP chuyển đổi dữ liệu thô thành insight có thể hành động nhờ hỗ trợ phân tích đa chiều và truy vấn nhanh. Để làm quen sâu hơn với xử lý và phân tích dữ liệu, hãy xem khóa học Thiết kế Cơ sở dữ liệu, khóa học Khái niệm Kho dữ liệu, và khóa học Nhập môn Kỹ thuật Dữ liệu. 

Ngoài ra, nếu bạn đang học về OLAP, nhiều khả năng bạn cũng đang làm việc với SQL. DataCamp cung cấp nhiều khóa học và lộ trình kỹ năng về SQL để giúp bạn nâng cao năng lực, bao gồm lộ trình kỹ năng SQL cho Quản trị viên Cơ sở dữ liệu, khóa học Nhập môn Cơ sở dữ liệu Quan hệ bằng SQL, và dự án Ra quyết định dựa trên dữ liệu trong SQL.