Che cos'è l'elaborazione analitica online?
L'elaborazione analitica online (OLAP) è un metodo di utilizzo di database multidimensionali per supportare report rapidi, che spesso coinvolgono l'analisi delle tendenze. Il linguaggio di query principale per OLAP è chiamato Multidimensional Expressions (MDX). Il suo nome deriva dalla classe di programma nota come elaborazione transazionale online (OLTP). L'elaborazione analitica online è una tecnica di analisi dei dati utilizzata nel campo della business intelligence (BI).
La BI implica l'utilizzo della tecnologia per analizzare i processi interni e i dati di un'organizzazione a supporto del suo processo decisionale. Quando si utilizza l'elaborazione analitica online per la BI, i dati storici sono spesso oggetto di analisi, ma la BI può anche comprendere l'analisi degli stati attuali e futuri. Insieme a OLAP, altre tecniche di gestione dei dati che rientrano nel campo della BI includono il data mining, il reporting, la gestione delle prestazioni operative e l'analisi predittiva.
L'elaborazione analitica online viene spesso utilizzata per la creazione di report ad hoc e in genere genera report in formato pivot o matrice. I dipartimenti che possono utilizzare OLAP includono finanza, operazioni, vendite e marketing. I tipi di utilizzo possono includere budget e previsioni.
Una delle caratteristiche distintive dell'elaborazione analitica online è il cubo OLAP. Il concetto di cubo correla gli elementi noti come misure e dimensioni, che descrivono i metadati delle varie misure. Il fiocco di neve di un database relazionale o le tabelle dello schema a stella possono essere la fonte dei metadati. Un esempio di cubo consiste nell'utilizzare il valore del credito individuale di un'azienda come misura, con una data di scadenza come dimensione.
OLAP utilizza database progettati con più dimensioni. Questi database possono essere più piccoli di quelli necessari per le funzionalità di data warehousing che vengono spesso utilizzate per la business intelligence. Rispetto ad altri tipi di analisi, in genere sono necessari meno dettagli della transazione nell'elaborazione analitica online. Non solo i database OLAP sono spesso più piccoli dei data warehouse, ma l'accesso ai database OLAP è spesso più veloce dell'accesso ai database relazionali.
Esistono varie specialità di elaborazione delle transazioni online. Molte delle specialità usate più frequentemente includono multidimensionale, relazionale e ibrida. OLAP multidimensionale archivia i dati in array multidimensionali, OLAP relazionale utilizza database relazionali e OLAP ibrido utilizza una combinazione di tabelle relazionali e specializzate.
Sebbene l'elaborazione transazionale online sia una tecnica importante nella BI, potrebbero essere necessari strumenti o miglioramenti più sofisticati di OLAP per le organizzazioni interessate all'analisi predittiva e all'analisi aziendale. L'analisi predittiva viene spesso utilizzata per prevedere eventi come il comportamento di acquisto dei clienti. I dati sulle prestazioni aziendali sono generalmente l'obiettivo dell'analisi aziendale.