OLAP-куб — это структура, которая хранит большие данные в виде многомерной таблицы.
Технология OLAP (Online Analytical Processing) позволяет быстро анализировать большие объемы данных под разными углами. OLAP-куб — основной элемент этой технологии.
В отличие от обычной таблицы со столбцами и строками, куб имеет множество измерений. Например:
- измерение «Продукт»: категория, бренд, товар.
- измерение «Время»: день, неделя, месяц, год;
- измерение «Место»: город, страна, регион.
Каждое пересечение этих измерений — это ячейка с метрикой. Например, продажи ноутбуков в январе в Москве; метрика — общая выручка.
OLAP-куб помогает быстро получить ответ на сложные вопросы типа «Как изменилось количество продаж по категориям товаров в регионах за последние три месяца?»
В маркетинге часто приходится анализировать много переменных одновременно — по каналам, регионам, кампаниям, продуктам, аудиториям и т. д. OLAP-куб упрощает и ускоряет такую аналитику. Поскольку все возможные комбинации рассчитываются уже в момент создания OLAP-куба, специалистам не нужно запрашивать информацию через сложные SQL-запросы — система позволяет перейти сразу к нужному участку данных. Это делает аналитику практически мгновенной.
OLAP-куб выполняет роль своего рода фильтра, который позволяет сузить объем данных для более точечного анализа. С его помощью маркетолог может:
- Оценивать эффективность рекламных вложений с разбивкой по времени и платформам.
- Отслеживать воронку продаж по различным источникам трафика.
- Сравнивать результаты A/B тестов по целевым аудиториям.
Для создания OLAP-кубов можно воспользоваться как платными (IBM Cognos Analytics, Kyligence), так и бесплатными (Apache Kylin) сервисами. Все они включают следующие этапы: импорт данных, определение метрик, построение схемы и подключение BI-инструментов.
Интересный факт
Компания UnionPay раньше использовала 1200 OLAP-кубов для аналитики — каждый под разные отчёты, отделы и задачи. Это было дорого, медленно и неудобно. После внедрения платформы Kyligence они сократили число кубов до 2 универсальных, охватывающих все нужные измерения. Это не только ускорило аналитику, но и сделало данные доступными в реальном времени для маркетинга, продаж и управления — без лишних копий, задержек и затрат.
Главные мысли
- Это структура, которая хранит большие данные в виде многомерной таблицы и позволяет быстро их анализировать под разными углами.
- В отличие от обычной таблицы, куб имеет множество измерений. Каждое пересечение — ячейка с метрикой.
- OLAP-куб выполняет роль своего рода фильтра, который позволяет сузить объем данных для более точечного анализа.
