Kayıt Ol

Giriş

Şifremi Kaybettim

Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.

ÇANİ (Çevrimiçi Analitik İşlemler) Nedir ?

ÇANİ, işlemleri işlemek yerine sorgulama ve raporlama için en iyi duruma getirilmiş veritabanı teknolojisidir. Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) veritabanları karar destek sorgularını kolaylaştırır. 

Bir kuruluşun, operasyonel veriler üzerinden doğrudan sorgulamalar ve raporlamalar aracılığı ile veri analizi gereksinimlerini karşılayabilmesi durumunda, bir veri ambarına ihtiyacı olduğunu söyleyemeyiz. Ancak kuruluş, doğrudan operasyonel sisteme yönlendirilen sorgu ve raporlamanın ötesinde daha detaylı analiz imkanlarını sunacak bir teknolojiye ihtiyaç duyuyorsa, bu durumda veri ambarı yaklaşımlarından yararlanması kaçınılmaz olur. 

Çevrim-içi analitik işlemler (ÇANİ) veriyi, geleneksel veri modellerinin yerine çok boyutlu bir model kullanarak gösterir. Geleneksel veri modelleri veriyi zaman içinde sadece bir kere oluşan bir yapı olarak modellerken, çok boyutlu yaklaşıma göre, zaman içinde verinin sürekli olarak birbirinin ardısıra değişim gösteren bir seri değişimi takip edilir. Bu değişimin gözlemlenmesi, karar destek sistemlerinin ihtiyaç duyduğu ve detaylı analizler için temel oluşturan bir özelliktir.  Bu yaklaşım ile, gerçek yaşamdaki sabır küpüne benzer bir şekilde, her bir küp parçasını çevirdikçe veriye farklı bir açıdan bakmak mümkün olur.

ÇANİ sistemleri veriye bu açılardan farklı bir boyutsal tasarım ile bakılmasını sağlar. ÇANİ aynı zamanda, etkileşimli sorgulama olanağı tanıyarak, verinin farklı açılardan görüntülenmesini kolaylaştırır. 

ÇANİ'nin gerçekleştirilmesi amacıyla birçok eleman kullanılır. Bu elemanların merkezinde veri küpleri bulunmaktadır. Veri küpleri gerçekler (fact), ölçümler (measures) ve boyutlar (dimensions) ile ilgili verileri tutar.

1)   BOYUTSAL VERİ MODELİ

• Boyutsal veri modeli, ÇANİ için geliştirilmiş bir modeldir.

• Bu sistemler, operasyonel sistemlerde bulunan verilerin birer kopyasını tutarlar.

• Bu modelde veriler kolay raporlamaya ve analize yönelik olarak organize edilir.

2) VERİNİN PARÇALARA AYRILMASI

Genellikle verinin parçalanması, fiziksel yapısındaki parçalanmalar için kullanılır. Ancak bazen verinin daha iyi anlaşılabilmesi ve kullanılması amacıyla mantıksal yapısında da parçalanmalar söz konusu olabilir. Veri ambarlarında verinin parçalanması, birçok kritik hedefe ulaşmada önemli etkendir.

Örneğin;

•Veriye daha esnek bir erişimin sağlanması

•Veri yönetiminin daha kolay ve etkin olarak yapılmasının sağlanması

•Veri ambarının ölçeklenebilir olmasının sağlanması

•Veri ambarı elemanlarının taşınabilirliğinin arttırılması gibi birçok kolaylık böylece sağlanmış olur.

Verinin nasıl parçalara ayrılacağı konusunda bazı kriterler bulunmaktadır.

Verilerin parçalanması;

•Zaman aralığına ( gün, ay, dönem vb.) lokasyona

•Üretim ya da ürün farklılıklarına

•Kuruluş birimlerine veya bunların hepsine bağlı olarak gerçekleştirilebilir.

Bu kriterlerin seçimi, kuruluşun gereksinimlerine ve sahip olduğu veri kaynaklarının özelliklerine göre değerlendirilir.

•Veri ambarları tema yönlüdür.

•Bir tema ilgili tüm veriler tek bir küme olarak yararlı bir biçimde saklanır.

•Kuruluş içindeki temalar verinin parçalanması için gerekli özellikler belirler. Bu tema alanları, genel olarak kuruluşun ilgilendiği tüm başlıkları içerir.

•Tema alanlarının belirlenmesi için öncelikle kuruluşun hangi konularda ve nelerle ilgilendiğinin belirlenmesi gerekir.

•Örneğin müşteriler, karlılık durumu, satışlar, diğer kuruluşlar, şubeler ve ürünler birer tema alanı olabilir.

•Genelde bunların adreslenmesi için şu soruların sorulması gerekir: kim, nerede, ne zaman, ne, neden. Örneğin buradaki kim sorusunun cevabı bir organizasyondaki müşteriler, çalışanlar, yöneticiler, üreticiler, ortaklar gibi kişiler olabilir.

• Tema alanları belirlendikten sonra, daha açık olarak   tanımlanabilmeleri için yeniden organize edilirler.

Bu çalışmalardan sonra, belirlenen tema alanlarının birbirleri ile olan bağıntıları belirlenir. Bu bağıntılar, boyutların belirlenmesi için başlangıç noktası olur. Daha sonra belirlenen boyutların hangi gerçek etrafında oluşturulması gerektiğine karar verilir.



3) VERİ KÜMELEMESİ

Veri kümelemesi (data aggregation) karmaşık çevrim-içi analitik işlemlerde (ÇANİ) kullanılan bir yöntemdir. Yapılan araştırmalar, ÇANİ işlemlerinde zamanın büyük bir kısmının, daha önce yapılmış olan sorguların tekrar yanıtlanmasına harcandığını göstermiştir. Bu nedenle, ÇANİ sorgularında performansı artıran en önemli özellik veri kümeleri tasarımıdır. Veri kümelerinin sayısı, veri ambarı tasarımında bulunan boyutların dağılımına göre ayarlanır.

4)GERÇEK

Gerçek (fact), analizin konusunu ifade eder. İşlemlerin ve

hareketliliğin merkezini olışturan tema alanı gerçek olarak

belirlenmelidir. Örneğin “satış” bir gerçek olarak

belirlenebilir. Çünkü operasyonel işlemlerde hareketlilik

satışların yapılması üzerine kurulmuştur.

Gerçekler üç farklı grupta toplanır:

•Olay Gerçeği

•Anlık  Durum Gerçeği

•Birikimli Anlık Durum Gerçeği

Bu gerçeklerin herbirisi farklı sorulara cevap verirler.

•Olay gerçeği (eveni fact), iş ile ilgilidir. Örneğin satış gerçeklerdir.

•Anlık durum gerçekleri (snapshot fact) ise, verilen bir zaman dilimindeki anlık durumu gösterirler. Örneğin envanter bu tür bir gerçektir.

•Birikimli  anlık durum gerçeği (cumulative snapshot fact) ise, verilen bir zaman dilimindeki birikimli durum değişimlerini göstermek için kullanılır.

GERÇEK TANESELLİĞİ

Gerçek taneselliği ( granularity of fact), gerçekle ilgili detay seviyesini gösterir. Genellikle tanesellik tek bir iş hareketidir. 

Veri ambarı sistemlerinde detaylı verilere gerek duyulmaz. Veriler özetlenerek ve gruplanarak veri ambarlarına aktarılırlar. Verilerin özetlenme ve gruplanma seviyeleri, gerçek taneselliği oranını da düşürür. Kuruluşun analiz ihtiyaçları çerçevesinde bu seviye ayarlanmalıdır.

6)ÖLÇÜM

•Ölçüm (measure), veri kümelerine ait takip edilmesi gereken değerler için kullanılan niteliklerdir.

•Ölçümler, veri ambarlarının performansını artırmak ve veri ambarında analizler için gerekli olmayan detaydaki verileri özetleyerek ve gruplayarak tutmak amacıyla kullanılırlar.

•Sorgulama performansı artırılırken, veri yönetimi de kolaylaştırılmış olur.

•Bazı veri ambarları hem detaylı veriyi, hem de ölçümleri bir arada tutar.

  Ölçümler genelde, ölçüm değeri ve kümeleme formülü (aggregation formula) olmak üzere iki parçadan oluşur.

•Kümeleme formülü, yapısal sorgulama dilinde bulunan toplamları almak için SUM,

•Ortalamaları bulmak için AVG gibi fonksiyonları kullanır.

Genellikle veri ambarları gerçekleri bir ya da daha fazla ölçüm değerine sahiptir.

7) BOYUT

•Boyut (dimension), veri ambarlarının çekirdeğini oluşturur.

•Bir veri ambarı tasarımı yapılmadan önce, hangi boyutların kullanılacağı mutlaka tasarlanmalıdır.

•ÇANİ’nin dışında bulunan veritabanı modelleri, boyutları desteklemez.

•Boyutlar, gerçekleri açıklayan unsurlardır.

Boyut Sıradüzeni

Boyutlar genelde, 3-5 arasındaki sıradüzen seviyelerde tanımlanırlar. Bu sıradüzen seviyeler boyutların ağaç yapısını oluşturur. Örneğin, ürün boyutunun sıradüzeni aşağıdaki gibi tanımlanabilir:

•Ürün >Tip >Kategori

Buradaki sıradüzen seviyesi ve sıradüzen (hierarchy) içinde bulunması gereken elemanlar, veri ambarı gereksinimlerine göre

tasarlanırlar. Boyutlarındaki sıradüzen seviyelerinin kendi nitelikleri olabilir.

ÇANİ Araçları

•Veri tabanı çözümü sunan firmaların büyük bir kısmı ile veri ambarları ve veri madenciliği üzerinde uzmanlaşmış bir çok kuruluş çeşitli araçlar sunarak, veri ambarları konusunda yapılan çalışmaları kolaylaştırmakta ve desteklemektedir.

•ÇANİ araçları, kullanıcıların veri mimarisi yapısı konusundaki detaylar ile çok fazla uğraşmasına gerek kalmadan, veri ambarı sistemlerinin kolaylıkla kurulmasını amaçlar.

•Bu çözümlerin bir kısmı ticari çözümler iken bir kısmı da açık kaynak yazılımlardan oluşmaktadır.

•Örneğin Mondrian Java dilinde yazılmış açık kaynak bir çözümdür.

•Tipik ÇANİ Operasyonlarını gerçekleştirir.

•Bu aracın temel amacı, çok büyük veri tabloları ile çalışırken, bu tabloların toplanarak bir araya getirilmesi işlemini otomatik olarak gerçekleştirmek tasarımları kolaylaştırmaktır.

Yazar Hakkında

Leave a reply

Captcha Captcha güncellemek için resime tıkla

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">