Report
View in EDS

ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ

Bibliographic Details
Title: ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
Publisher Information: Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2024.
Publication Year: 2024
Subject Terms: оптимизация данных, OLAP, data optimization, aggregation, business analytics, бизнес-аналитика, индексация, кэширование, ETL, caching, partitioning, многомерный анализ данных, партиционирование, агрегация, multidimensional data analysis, indexing
Description: Статья посвящена вопросам построения и оптимизации OLAP-кубов (Online Analytical Processing) для аналитической обработки данных. OLAP-кубы представляют собой мощный инструмент для многомерного анализа, позволяя эффективно обрабатывать большие объемы данных и получать аналитическую информацию для принятия управленческих решений. Рассматриваются ключевые этапы создания OLAP-кубов, включая определение требований, проектирование схем данных, процесс ETL (извлечение, трансформация, загрузка), а также настройка и тестирование. Особое внимание уделяется методам оптимизации, таким как индексация, партиционирование, кэширование и предварительная агрегация данных. Обсуждаются современные технологии и инструменты для реализации OLAP-решений, такие как PostgreSQL, Apache Kylin и ClickHouse. Статья подчеркивает важность OLAP-кубов в различных отраслях, включая финансы, логистику и здравоохранение, где аналитика данных играет ключевую роль в повышении эффективности и конкурентоспособности организаций.
The article is devoted to the construction and optimization of OLAP cubes (Online Analytical Processing) for analytical data processing. OLAP cubes are a powerful tool for multidimensional analysis, allowing you to efficiently process large amounts of data and obtain analytical information for making management decisions. The key stages of creating OLAP cubes are considered, including defining requirements, designing data schemas, the ETL process (extraction, transformation, loading), as well as configuration and testing. Special attention is paid to optimization methods such as indexing, partitioning, caching and pre-aggregation of data. Modern technologies and tools for implementing OLAP solutions such as PostgreSQL, Apache Kylin and ClickHouse are discussed. The article highlights the importance of OLAP cubes in various industries, including finance, logistics and healthcare, where data analytics plays a key role in improving the efficiency and competitiveness of organizations.
Document Type: Research
DOI: 10.24412/2500-1000-2024-12-3-146-150
Rights: CC BY
Accession Number: edsair.doi...........d74f90f86dddaa7d8de02424e23db8a5
Database: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........d74f90f86dddaa7d8de02424e23db8a5
RelevancyScore: 836
AccessLevel: 3
PubType: Report
PubTypeId: report
PreciseRelevancyScore: 836.415405273438
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2024.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2024
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22оптимизация+данных%22">оптимизация данных</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22OLAP%22">OLAP</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22data+optimization%22">data optimization</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22aggregation%22">aggregation</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22business+analytics%22">business analytics</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22бизнес-аналитика%22">бизнес-аналитика</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22индексация%22">индексация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22кэширование%22">кэширование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ETL%22">ETL</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22caching%22">caching</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22partitioning%22">partitioning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22многомерный+анализ+данных%22">многомерный анализ данных</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22партиционирование%22">партиционирование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22агрегация%22">агрегация</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22multidimensional+data+analysis%22">multidimensional data analysis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22indexing%22">indexing</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Статья посвящена вопросам построения и оптимизации OLAP-кубов (Online Analytical Processing) для аналитической обработки данных. OLAP-кубы представляют собой мощный инструмент для многомерного анализа, позволяя эффективно обрабатывать большие объемы данных и получать аналитическую информацию для принятия управленческих решений. Рассматриваются ключевые этапы создания OLAP-кубов, включая определение требований, проектирование схем данных, процесс ETL (извлечение, трансформация, загрузка), а также настройка и тестирование. Особое внимание уделяется методам оптимизации, таким как индексация, партиционирование, кэширование и предварительная агрегация данных. Обсуждаются современные технологии и инструменты для реализации OLAP-решений, такие как PostgreSQL, Apache Kylin и ClickHouse. Статья подчеркивает важность OLAP-кубов в различных отраслях, включая финансы, логистику и здравоохранение, где аналитика данных играет ключевую роль в повышении эффективности и конкурентоспособности организаций.<br />The article is devoted to the construction and optimization of OLAP cubes (Online Analytical Processing) for analytical data processing. OLAP cubes are a powerful tool for multidimensional analysis, allowing you to efficiently process large amounts of data and obtain analytical information for making management decisions. The key stages of creating OLAP cubes are considered, including defining requirements, designing data schemas, the ETL process (extraction, transformation, loading), as well as configuration and testing. Special attention is paid to optimization methods such as indexing, partitioning, caching and pre-aggregation of data. Modern technologies and tools for implementing OLAP solutions such as PostgreSQL, Apache Kylin and ClickHouse are discussed. The article highlights the importance of OLAP cubes in various industries, including finance, logistics and healthcare, where data analytics plays a key role in improving the efficiency and competitiveness of organizations.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Research
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.24412/2500-1000-2024-12-3-146-150
– Name: Copyright
  Label: Rights
  Group: Cpyrght
  Data: CC BY
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........d74f90f86dddaa7d8de02424e23db8a5
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........d74f90f86dddaa7d8de02424e23db8a5
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.24412/2500-1000-2024-12-3-146-150
    Languages:
      – Text: Undetermined
    Subjects:
      – SubjectFull: оптимизация данных
        Type: general
      – SubjectFull: OLAP
        Type: general
      – SubjectFull: data optimization
        Type: general
      – SubjectFull: aggregation
        Type: general
      – SubjectFull: business analytics
        Type: general
      – SubjectFull: бизнес-аналитика
        Type: general
      – SubjectFull: индексация
        Type: general
      – SubjectFull: кэширование
        Type: general
      – SubjectFull: ETL
        Type: general
      – SubjectFull: caching
        Type: general
      – SubjectFull: partitioning
        Type: general
      – SubjectFull: многомерный анализ данных
        Type: general
      – SubjectFull: партиционирование
        Type: general
      – SubjectFull: агрегация
        Type: general
      – SubjectFull: multidimensional data analysis
        Type: general
      – SubjectFull: indexing
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: ПОСТРОЕНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ OLAP КУБОВ ДЛЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2024
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1