La capacità di analizzare e gestire le informazioni anche molto complesse è divenuta un requisito essenziale per le imprese di tutto il mondo. La trasformazione digitale, in atto e in continua evoluzione, impone alle aziende la necessità di mantenere il passo per poter rimanere costantemente competitive sul mercato.
In questo senso, OLAP diventa uno strumento estremamente vantaggioso, fondamentale e potente, in grado di aprire le porte all’analisi avanzata e multidimensionale dei dati. Ma cos’è il sistema OLAP? Quali sono le sue caratteristiche e le tipologie? Scopriamo tutto quel che dovresti conoscere riguardo questo importante strumento a supporto della Business Intelligence.
Indice dei contenuti
Cos’è l’analisi OLAP (Online Analytical Processing)
OLAP, acronimo di Online Analytical Processing, è una delle tecnologie software più impiegate al mondo, utile per l’esecuzione di analisi multidimensionali ad alta velocità. Tali analisi possono essere svolte, grazie a OLAP, su un enorme volume di dati provenienti da un data warehouse, da un data mart o da qualsiasi altro genere di archivio unificato in grado di contenere dati centralizzati.
Le imprese gestiscono dati che hanno dimensioni differenti, suddivisi in categorie a volte molto complesse. In un data warehouse, in genere, i dataset vengono archiviati in tabelle, ciascuna delle quali organizza i dati in due dimensioni per volta. Il software OLAP è in grado di estrarre i dati da più di un dataset relazionale, riorganizzando le informazioni in un formato multidimensionale. Ciò consente, quindi, di elaborare e analizzare i dati in modo molto più veloce, intuitivo e attento.
Un sistema OLAP si basa, essenzialmente, su un nucleo in particolare: il cosiddetto cubo OLAP. Questo database multidimensionale, basato su array, permette l’elaborazione e l’analisi di più di una dimensione di dati. In questo modo le operation risultano essere più efficienti e veloci rispetto a un database relazionale standard.
Il cubo OLAP permette di estendere la singola tabella del database relazionale, aggiungendo livelli extra che contengono ulteriori dimensioni (generalmente, i livelli successivi nella “gerarchia dei concetti” della dimensione). Un cubo OLAP può contenere infiniti livelli: i cubi con più di tre dimensioni vengono denominati “ipercubi”, mentre quelli più piccoli possono essere ospitati all’interno di uno o più livelli. Quest’ultima soluzione permette agli analisti dei dati di creare cubi OLAP contenenti i singoli livelli necessari, con la finalità di ottimizzare le prestazioni e le attività di analisi.
A cosa serve e come funziona
Il sistema OLAP viene impiegato per organizzare i database aziendali di ampie dimensioni, soddisfacendo così le esigenze di Business Intelligence. Un sistema di elaborazione analitica online, infatti, permette di raccogliere, organizzare, aggregare e analizzare i dati seguendo una serie di passaggi:
- raccogliere i dati provenienti da un’ampia varietà di fonti, tra cui data warehouse o database relazionali;
- utilizzare strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per pulire e aggregare i dati. Successivamente, sempre utilizzando strumenti ETL, vengono eseguiti i necessari calcoli preliminari e le informazioni vengono quindi memorizzate all’interno di un cubo OLAP (strutturato sulla base del numero di dimensioni utili);
- eseguire le query e generare report analizzando i dati multidimensionali presenti nel cubo OLAP.
Per l’interrogazione del cubo OLAP, vengono impiegate espressioni multidimensionali (MDX). Tale strumento, una query simile a SQL, viene integrato da istruzioni utili alla manipolazione dei database.
Caratteristiche di un OLAP
Il sistema di elaborazione analitica online viene specificatamente supportato per rendere più semplice e snello il processo di analisi multidimensionale e interattiva dei dati. Tale strumento vanta diverse caratteristiche, tra cui:
- possibilità di creare e impiegare diversi cubi OLAP, che rappresentano le strutture essenziali di tale sistema. Il cubo OLAP è una vera e propria collezione multidimensionale di dati in grado di offrire una vista strutturata delle informazioni, organizzate affinché sia possibile snellire e semplificare il processo di analisi. I vari attributi dei dati corrispondono alle dimensioni di ciascun cubo OLAP;
- multidimensionalità. OLAP organizza i dati in modo multidimensionale, utilizzando i cosiddetti cubi. Ogni singola dimensione rappresenta un aspetto del dato. In questo modo è possibile ottenere una visione dettagliata e completa di tutte le informazioni;
- accesso rapido alle informazioni. OLAP fornisce un accesso interattivo e veloce ai dati, permettendo all’utente di esplorare in modo semplificato le informazioni. Quando interrogato, OLAP offre risposte in tempo reale;
- aggregazione dei dati. OLAP permette di aggregare i dati in diverse modalità (medie, conteggi, somme) in base alle esigenze dell’utilizzatore. In questo modo, OLAP offre una visione molto ampia e dettagliata dei dati;
- flessibilità. I sistemi OLAP garantiscono massima flessibilità durante le operazioni di analisi dei dati, consentendo all’utente di selezionare, filtrare e visualizzare le informazioni sulla base delle singole esigenze;
- supporto alle operazioni di drill-down e roll-up. Il sistema OLAP consente di eseguire operazioni di drill-down (per il passaggio da un livello di dettaglio a un livello specifico) o di roll-up (per il passaggio a livelli più generali). Questo permette di rendere più semplice il processo di analisi dei dati, migliorandone il livello;
- sicurezza. Il sistema OLAP opera seguendo un solido meccanismo di sicurezza, utile a garantire l’accesso ai dati solo agli utenti autorizzati. Le politiche di sicurezza permettono l’esecuzione di determinate azioni esclusivamente agli utenti con autorizzazione;
- supporto alle analisi comparative. Con OLAP l’utente può effettuare analisi comparative, confrontando le prestazioni su diverse dimensioni. Una caratteristica molto utile quando occorre analizzare le tendenze o valutare le prestazioni;
- integrazione con strumenti di reportistica. È possibile integrare il sistema OLAP con strumenti di reportistica e visualizzazione dei dati, in modo da rendere più efficace la comunicazione tra le informazioni ottenute mediante l’analisi.
Tipi di OLAP
Tre le principali modalità di funzionamento di un sistema OLAP:
- MOLAP. L’elaborazione analitica online multidimensionale, detta MOLAP, permette di creare un cubo di dati estrapolando dati dimensionali da un data warehouse. MOLAP memorizza i dati di calcolo preliminare all’interno di un ipercubo. Questa soluzione viene impiegata dai data engineer perché consente un processo rapido di analisi;
- ROLAP. L’elaborazione analitica online relazionale, detta ROLAP, piuttosto che impiegare un cubo di dati, permette di eseguire l’analisi di dati multidimensionale direttamente in un database relazionale. I data engineer, quindi, impiegano query SQL per cercare e recuperare le informazioni necessarie, in base alle dimensioni utili. ROLAP rappresenta il sistema più adeguato all’analisi di dati estesi e molto dettagliati. Nonostante ciò, tale sistema risulta essere, nell’esecuzione delle query, più lento rispetto a MOLAP;
- HOLAP. L’elaborazione analitica online ibrida, detta HOLAP, rappresenta la combinazione tra i sistemi MOLAP e ROLAP. HOLAP sfrutta le migliori caratteristiche e funzionalità delle due architetture, consentendo ai data engineer di recuperare i risultati dell’analisi in modo rapido e direttamente dal cubo, estraendo informazioni dettagliate dal database relazionale.
OLAP e OLTP
Nonostante OLTP vs OLAP vengano messa a confronto sono metodologie di elaborazione dei dati. La differenza tra i due è sostanziale: mentre OLAP ha una funzionalità analitica, OLTP è transazionale, in quanto il software è prettamente incentrato su dati/applicazioni orientate alle transazioni.
OLAP viene progettato per l’analisi multidimensionale dei dati in un data warehouse. Esso contiene sia dati cronologici che transazionali: OLAP, infatti, rappresenta il livello analitico intermedio per qualsiasi soluzione di data warehousing. OLAP viene impiegato per i processi di data mining, per le finalità di Business Intelligence, per il calcolo e l’analisi a livelli complessi, per la formulazione di scenari predittivi o con funzionalità di reportistica per il business (analisi finanziaria, determinazione del budget, pianificazione previsionale).
OLTP, invece, viene progettato per supportare le applicazioni orientate alle transazioni, elaborando i dati recenti in modo accurato e veloce. OLTP viene impiegato per l’elaborazione di pagamenti con carta di credito, bancomat, prenotazioni online, software di e-commerce, per strumenti di conservazione dei record o per altre tecnologie e sistemi di prenotazione.
Architettura cloud e OLAP
Le potenzialità di OLAP sono illimitate: questo sistema, infatti, permette all’azienda di valorizzare i dati aziendali trasformandoli nel formato più indicato per l’esecuzione di analisi multidimensionali. La possibilità di archiviare i dati in specifici modelli semantici trasforma OLAP in una soluzione essenziale, in grado di rendere più semplice il processo di analisi. Tuttavia, se il sistema OLAP non è basato su cloud, potrebbe risultare limitato in termini di scalabilità.
Quali sono, quindi, i vantaggi dei servizi OLAP su cloud? Innanzitutto, essi rappresentano una soluzione meno costosa e più semplice da configurare. Ciò li trasforma in servizi più appetibili per le PMI o per le startup o, in generale, per le organizzazioni a budget limitato. Le aziende possono impiegare OLAP usufruendo della velocità e della scalabilità che solo il cloud sa garantire, massimizzando i risultati di tale sistema. I servizi OLAP su cloud permettono alle imprese di utilizzare il software a velocità impareggiabili, usufruendo di un’importante scalabilità. È possibile, quindi, analizzare un’ampia quantità di dati senza doverli necessariamente spostare da un data warehouse in cloud. Il team di lavoro può impiegare il modello OLAP ai fini della Business Intelligence, una volta costruiti i cubi, traendo informazioni in tempo reale dai dati in cloud.
