Приклади використання OLAP-систем

Торгівля характеризується великим обсягом операцій (при незначному розмірі одиничної транзакції), великою кількістю клієнтів, широкою продуктовою лінійкою й часто розподіленим зберіганням даних.

· Консолідація даних. За допомогою СД можна зібрати інформацію з територіально розподілених підрозділів і множини джерел даних, як внутрішніх, так і зовнішніх.

· Прогнозування й оптимізація запасів.OLAP-системи дозволяють знаходити сезонність і тренди, ураховувати складний вплив множини зовнішніх факторів. Маючи якісний прогноз, можна вирішувати задачу оптимізації запасів і збільшення оборотності.

· Програми лояльності.За допомогою методів глибокого аналізу даних можна зрозуміти особливості споживання клієнтів і відношення покупців до маркетингових програм, виявити цільові групи. Це дасть можливість будувати ефективні програми лояльності, що не зводяться просто до надання знижок, а враховують особливості кожної групи покупців і пропонують їм саме те, що їх зацікавить.

· Стимулювання попиту.Аналіз споживчого кошика дозволяє знаходити самі ходові сполучення товарів і пропонувати саме ті продукти, які викличуть найбільший інтерес, правильно розмістити товари на полках, організувати системи знижок.

· Аналіз залежностей. Порівняння обсягів продажів різних товарів у часі для виявлення необхідних асортиментів – «кошика».

· Зіставлення (порівняльний аналіз). Порівняння результатів продажів у часі, або за заданий період, або для заданої групи товарів.

· Закупівлі. Можливих завдань при аналізі закупівель множина, від планування коштів на основі минулого досвіду, до контролю за менеджерами, що вибирають постачальників.

· Склад. Аналіз структури залишків на складі в розрізі видів товарів, складів, аналіз строків зберігання товарів, аналіз відвантаження по одержувачах і багато інші важливі для підприємства види аналізів можливі при наявності в організації складського обліку.

За допомогою OLAP-систем можна вирішити й інші завдання, актуальні для компаній роздрібної торгівлі: розрахунок показників ефективності, бюджетування, оцінка ефективності маркетингових дій і т.д.

Телекомунікації – розв'язувані завдання, насамперед, пов'язані із програмами лояльності й утриманням існуючої клієнтської бази, а також із залученням нових споживачів.

· Побудова профілів клієнтів.Технології OLAP-систем дозволяють розділити абонентів на групи, виявляючи їхнє схоже поводження в частоті, тривалості й часі дзвінків, а також щомісячних витрат. Це дозволить вирішити задачу розробки маркетингових акцій, спрямованих на певні групи клієнтів, оцінки найбільше й найменш дохідних сегментів.

· Адресне розсилання абонентам.У компаній регулярно з'являються додаткові послуги, змінюються тарифи, проводяться сезонні акції. Методи OLAP-систем допомагають вирішувати задачу виділення тих існуючих клієнтських сегментів, кому в першу чергу можуть бути цікаві нові пропозиції.

· Запобігання відходу клієнтів.Актуальні завдання, метою яких є виявити причини відходу й оцінити ймовірність відходу клієнта із заданими показниками. На основі результатів таких досліджень можна розробити методи роботи із клієнтами, щоб підвищити їхня лояльність до компанії.

Медицина

· Консолідація даних.За допомогою СД можна консолідувати всю інформацію, що має відношення до розв'язуваних задач: дані з медичних карт, результати аналізів і проб, вихідні показники діагностуючих тест-систем. Механізми інтеграції дають можливість одержати дані практично з будь-якого джерела: від офісних застосувнь до спеціалізованих медичних систем.

· Діагностика захворювань.На базі OLAP-технологій легко створювати системи для діагностики захворювань, що радять, які використовують накопичені дані клінічних досліджень, автоматично виявляють значимі ознаки й моделюють складні залежності між симптомами й захворюваннями.

· Виявлення побічних ефектів.Виявлення зв'язків між прийомом препаратів і побічних ефектів.

· Дослідження ефективності нових методівлікування.

Багатомірність в OLAP-застосуваннях може бути розділена на три рівні.

· Багатомірне представлення даних