Le evoluzioni tecnologiche hanno favorito, negli ultimi anni, il processo di trasformazione digitale. A sua volta, tale processo ha spinto le imprese di tutto il mondo a prediligere un approccio data-driven, orientando strategie, processi e decisioni sulla base dell’analisi qualitativa e quantitativa di un’enorme mole di dati.
La gestione dei dati è divenuta, per le organizzazioni, un’attività essenziale: data warehouse, data lake, database e tante altre strutture rappresentano alleati indispensabili per qualsiasi business. Oltre a scegliere la soluzione più adatta per l’archiviazione dei dati, le imprese sono chiamate a individuare la migliore tecnologia per l’elaborazione delle informazioni: parliamo, quindi, del data processing.
Due i principali sistemi di data processing attualmente disponibili: OLAP (Online Analytical Processing) e OLTP (Online Transaction Processing). Quali sono le differenze tra OLTP e OLAP, come funzionano e quando usarli? Scopriamo di più in questo approfondimento.
Indice dei contenuti
Cos’è OLAP
OLAP presuppone un processo di analisi online eseguito mediante un software, in grado di analizzare in modo rapido e interattivo una grande quantità di informazioni. Questo sistema, orientato all’analisi, consente di estrapolare insights rapidamente, da pacchetti di dati aggregati.
Generalmente, OLAP si trova all’interno dei data warehouse in qualità di strumento per la visualizzazione e la reportistica. Viene utilizzato soprattutto per l’analisi dei risultati (vendite e campagne di marketing), per la valutazione dell’andamento dei costi, per l’organizzazione di survey e per altre attività legate alla business intelligence.
OLAP si distingue rispetto ad altri metodi di elaborazione dei dati, primo tra tutti il data mining. OLAP, infatti, è una tecnologia utile all’analisi del database che permette di interrogare, estrarre e studiare i dati di riepilogo, mentre il data mining comporta un’analisi accurata di informazioni non elaborate.
I processi OLAP richiedono dataset per lo svolgimento di analisi specifiche: a questi dataset corrisponderanno processi ETL allo stesso modo specifici.
L’obiettivo del software OLAP è quello di supportare la progettazione delle strategie di business mediante l’analisi di informazioni estratte da database dalle grandi capacità e dimensioni.
Cos’è OLTP
OLTP prevede, invece, un processo di elaborazione transazionale online. Questo software viene utilizzato per la gestione di applicazioni impegnate in attività di transazione (CRM aziendali, gestionali ERP, operazioni di vendita al dettaglio o transazioni finanziarie).
Un sistema OLTP permette di registrare, inserire, aggiornare ed eliminare dati durante una transazione, mediante query semplici che consentono di archiviare ed elaborare dati in modo agile. OLTP viene impiegato per l’elaborazione di dati afferenti ad attività quotidiane come l’utilizzo di canali di home banking, la prenotazione di ticket online, il prelievo/versamento bancomat, l’acquisto di prodotti/servizi su diverse piattaforme e-commerce.
Differenze principali tra OLAP e OLTP
OLTP e OLAP rappresentano soluzioni eccellenti che possono contribuire a rendere più snelli i processi di elaborazione dei dati, ma in modo dissimile. La prima differenza tra i due sistemi riguarda il loro obiettivo: mentre OLAP ha lo scopo di ricercare e raggiungere query molto articolare, OLTP deve garantire maggiore sicurezza e integrità alle transazioni. Scopriamo le principali differenze tra OLTP e OLAP nella tabella sottostante.
| Caratteristiche | OLAP | OLTP |
| Finalità | OLAP analizza grandi volumi di dati per supportare il processo decisionale e strategico. | OLTP permette di gestire ed elaborare real time un alto numero di transazioni. |
| Origine dei dati | Dati storici e aggregati, provenienti da fonti diverse ed eterogenee. | Dati transazionali e real time provenienti da un’unica fonte. |
| Modello dei dati | Schema a stella, schema a fiocco di neve o altre tipologie di modelli analitici. | Modelli normalizzati o denormalizzati. |
| Volume dei dati | Questo software vanta requisiti di archiviazione elevati a livello di petabyte (PB) e terabyte (TB). | Questo software ha requisiti di archiviazione inferiori a livello di gigabyte (GB). |
| Struttura dei dati | Impiego di database multidimensionali o relazionali. | Impiego di database relazionali. |
| Tempistiche di risposta | Tempo di risposta più lungo, conteggiabile in secondi o minuti. | Tempo di risposta molto breve, conteggiabile in millisecondi. |
| Applicazioni | Analisi delle tendenze, previsione dei comportamenti degli utenti, identificazione della redditività. | Elaborazione dei pagamenti e degli ordini, gestione dei dati relativi alla clientela. |
| Tipologia di utilizzatore | CEO, MD e GM. | Dipendenti ma anche dirigenti. |
| Pubblico | Processo incentrato sul cliente. | Processo incentrato sul mercato. |
| Design | Focalizzato sull’argomento. | Focalizzato sull’applicazione. |
| Produttività | Maggiore produttività per i business analysts. | Maggiore produttività per gli utenti. |
| Banche dati | Necessitano di banche dati separate. | Le analisi vengono svolte direttamente sui dati, pertanto OLTP non necessita di banche dati separate. |
Vantaggi e svantaggi
OLAP e OLTP, pur garantendo ottime performance, presentano sia dei vantaggi che degli svantaggi. Valutiamo pro e contro dei due strumenti utilizzando qualche esempio.
OLAP: pro, contro ed esempi
I servizi OLAP permettono di accedere a numerosi vantaggi:
- possibilità di mantenere la coerenza e il calcolo durante le operation;
- visione multidimensionale dei dati, utile all’applicazione delle informazioni per diverse operazioni;
- applicazione di policy e restrizioni per la sicurezza e la protezione dei dati;
- possibilità di memorizzare le attività di analisi, pianificazione e budget mediante un’unica piattaforma;
- gestione ed esplorazione di enormi volumi di dati, utile a un livello aziendale enterprise.
Per quanto riguarda i contro, invece, OLAP:
- necessita di professionisti in grado di occuparsi della gestione dei dati, essendo un software dalla complessa procedura di modellazione;
- richiede maggiore budget, essendo più costoso sia da implementare che da mantenere (soprattutto in caso di database di grandi dimensioni);
- non risulta efficiente per il decision making real time, in quanto il servizio viene aggiornato periodicamente;
- permette di analizzare i dati solo dopo le procedure di estrazione e trasformazione (ETL). Ciò potrebbe rallentare le attività.
Uno dei migliori esempi di sistema OLAP è il data warehouse: tale tecnologia, infatti, viene impiegata spesso all’interno di questo genere di architettura per l’elaborazione dei dati. Altri due esempi di utilizzo del sistema OLAP sono:
- Spotify ha impiegato tale tecnologia per poter analizzare le canzoni ascoltate dagli utenti, al fine di creare una homepage customizzata che presenta i brani preferiti e le playlist;
- Netflix ha utilizzato OLAP in qualità di sistema per il suggerimento dei film più interessanti per il singolo utente.
OLPT: pro, contro ed esempi
I servizi OLPT possono offrire i seguenti vantaggi alle aziende:
- possibilità di leggere, scrivere ed eliminare in modo rapido i dati;
- incremento di utenti e transazioni, favorendo l’accesso ai dati real time;
- ottimizzazione delle prestazioni relative alla sicurezza, mediante l’applicazione di diverse funzioni per la security;
- maggiore integrità, coerenza e disponibilità dei dati;
- supporto per le decisioni strategiche grazie alla predisposizione di dati costantemente aggiornati e accurati.
Tra gli svantaggi dei servizi OLTP annoveriamo:
- scarsa capacità di analisi, poiché non riescono ad effettuare analisi complesse o predisporre report strutturati;
- costi di manutenzione molto alti, a causa della necessità di operazioni frequenti di manutenzione, ripristino e backup;
- blocco del servizio in caso di guasto all’hardware, il quale provoca un’interruzione delle transizioni online;
- frequenti problematiche quali dati incoerenti o duplicazione dei dati.
Di seguito alcuni esempi di applicazione del sistema OLTP:
- online banking;
- prenotazione di biglietti aerei online;
- invio di messaggi di testo;
- inserimento di ordini online;
- aggiunta di prodotti nel carrello della spesa elettronico.
Quando si usano?
OLTP e OLAP sono stati progetti per offrire servizi differenti: il loro obiettivo e il loro funzionamento risulta più o meno adatto a determinati contesti e utilizzi. OLAP, ovvero l’elaborazione analitica online, è un sistema ottimizzato per l’analisi e per la reportistica di una mole di dati molto complessa. OLTP, invece, è un sistema impiegato per l’elaborazione transazionale e per l’aggiornamento dei dati real time.
Pertanto, OLAP fornisce un supporto efficace nel caso in cui occorra un sistema di data store multidimensionale e cronologico. OLAP permette di recuperare e analizzare una grande quantità di dati. OLTP, invece, rappresenta un’ottima soluzione per le imprese che necessitano di elaborare un processo di transazione online e modificare dati online. Spesso, OLTP e OLAP si incontrano poiché l’elaborazione analitica online propone processi di analisi di dati acquisiti da un sistema di elaborazione transazionale online (o da più di uno di questi sistemi).
La scelta tra OLTP e OLAP dipende dalle necessità aziendali e da fattori quali: il volume dei dati da elaborare, la complessità delle query, la scalabilità, i costi e i tempi di risposta desiderati.
