Che cos'è l'OLAP?

L'integrazione dell'OLAP con i data warehouse ha permesso agli analisti di dati di individuare schemi e relazioni nei dati con una velocità molto maggiore e a un livello di efficienza molto più alto. Ma il lavoro dell'OLAP, acronimo di Online Analytical Processing, avviene sotto il cofano, per così dire. Quindi potresti essere un'analista esperta che lavora con i dati in uno strumento di business intelligence e beneficiare dell'OLAP, senza però sapere necessariamente cos'è o quanto sia utile.

In questo articolo scopriremo meglio cos'è l'OLAP e come funziona, così da poterne apprezzare appieno il valore. Per un approfondimento su come l'OLAP si inserisce nei database, prova il nostro corso Database Design, che offre una visione completa e ti renderà esperta non solo del concetto di OLAP ma anche del suo ruolo nel più ampio contesto dei database. 

Che cos'è l'Online Analytical Processing?

Potresti essere una senior analyst e chiederti ancora: cos'è l'OLAP, ovvero l'online analytical processing? In breve, l'OLAP è una tecnica di elaborazione dei dati che ha cambiato il modo in cui analizziamo enormi quantità di dati. Poiché l'OLAP è diventato una parte importante dei nostri flussi di lavoro sui dati, è possibile che gli analisti lo utilizzino senza nemmeno rendersene conto.  

Con l'OLAP, gli analisti possono analizzare rapidamente query complesse per trasformare enormi dataset in insight azionabili che i nostri responsabili spesso richiedono. L'OLAP consente un'analisi multidimensionale: si osservano dimensioni come tempo, geografia e categorie gerarchiche per individuare pattern e tendenze che probabilmente sarebbero difficili da rilevare lavorando con tabelle e cercando associazioni senza OLAP.

OLAP. Fonte: CSUS coursework online

Vediamo come l'OLAP interviene nella manipolazione di grandi dataset. La parte migliore è che puoi eseguire queste operazioni in tempo reale. Penso a tre azioni specifiche:

1. Estrarre prospettive specifiche dal dataset.
2. Approfondire i dettagli granulari per un'analisi di dettaglio.
3. Aggregare per generare riepiloghi ad alto livello.

Per esempio, l'OLAP ci aiuta a estrarre i dati di vendita per regione, ad approfondire i dettagli per analizzare le performance di vendita di ogni singolo negozio e poi ad aggregare tutte le informazioni per fornire le tendenze di vendita complessive.

Cosa sono i cubi OLAP?

Qualsiasi discussione sull'OLAP sarebbe incompleta senza parlare dei cubi OLAP. Un cubo OLAP, noto anche come ipercubo, è un tipo di struttura dati che consente un'analisi veloce e multidimensionale di dati estesi, oltre ciò che è possibile ottenere con i database relazionali. Le sue caratteristiche chiave includono:

1. Dimensioni: rappresentano diverse categorie per l'analisi.
2. Misure: sono i valori numerici che vuoi analizzare.
3. Pre-aggregazione: i dati vengono pre-calcolati e archiviati per query rapide.
4. Gerarchie: consentono di approfondire all'interno delle dimensioni.
5. Prestazioni di query elevate: permettono analisi rapide di grandi dataset.

In poche parole, i cubi OLAP trasformano le nostre tabelle, che sono piatte e bidimensionali (come i fogli di calcolo), in qualcosa che ha tre (o molte più) dimensioni. I cubi OLAP aggiungono livelli e associazioni aggiuntive. Organizzano i dati in modo appropriato per supportare query analitiche complesse e reporting a una velocità molto più alta.  

Come funzionano i sistemi OLAP

L'analisi di grandi volumi di dati multidimensionali inizia con la raccolta dei dati da varie fonti e il loro salvataggio nei data warehouse, seguita dalla creazione di cubi OLAP per interrogazioni rapide ed efficienti.  Ecco un'immagine per vedere dove si colloca l'OLAP:

Processo di funzionamento dell'OLAP. Fonte: NetSuite

Raccolta e archiviazione dei dati

I dati vengono estratti da più fonti, come database transazionali e sistemi esterni. Quindi, i dati estratti vengono sottoposti a un processo di trasformazione per garantirne la qualità. Vengono poi caricati in un data warehouse centralizzato, ottimizzato per query analitiche e archiviazione storica.

Creazione dei cubi OLAP

I cubi OLAP sono strutture dati multidimensionali pre-calcolate costruite a partire dai dati archiviati nel data warehouse. Organizzano i dati lungo varie dimensioni e gerarchie predefinite (ad es. tempo, prodotto, località) e misure (ad es. vendite, quantità). Questo pre-calcolo delle aggregazioni è una parte fondamentale dell'OLAP ed è ciò che consente risposte rapidissime alle query. Poiché i cubi OLAP sono pre-aggregati a vari livelli, possiamo accedere a dati riepilogati senza dover scrivere ogni volta la stessa query SQL sui dati grezzi.

Interrogazione dati rapida ed efficiente

I cubi OLAP facilitano l'accesso rapido a dati riepilogati a diversi livelli di granularità. Puoi eseguire query analitiche complesse senza impattare sui sistemi sorgente e godere di un'esplorazione dei dati più flessibile. Ecco alcune delle principali operazioni OLAP che gli analisti possono eseguire:

Operazioni OLAP di base. Fonte: Wikimedia

• Roll-up: l'operazione di roll-up riassume i dati per offrire una vista meno dettagliata. Ad esempio, invece di visualizzare le vendite per città specifiche come Parigi, Berlino, Madrid e Roma, un roll-up aggrega questi dati per mostrare le vendite per regioni come Europa occidentale ed Europa meridionale. 
• Drill-down: l'opposto del roll-up è il drill-down. Qui l'analista può scendere più in profondità nella gerarchia dei dati per recuperare informazioni di livello inferiore. Ad esempio, osservando i dati delle vendite annuali, si può effettuare il drill-down fino alle vendite mensili.
• Slice: l'operazione di slice estrae un sottoinsieme specifico di dati basato su una dimensione. Ad esempio, uno slice può analizzare i dati di vendita di una particolare categoria di prodotti.
• Dice: l'operazione di dice consente agli analisti di selezionare e analizzare simultaneamente dati da più dimensioni. Ad esempio, possono esaminare i dati di vendita di prodotti specifici in determinate regioni durante un dato periodo.
• Pivot: l'operazione di pivot ruota il cubo OLAP lungo una delle dimensioni. Quindi un analista, interessato a esplorare un grafico con una configurazione diversa, potrebbe effettuare il pivot dei dati tramite azioni di drag-and-drop in un'interfaccia grafica.

Tipi di sistemi OLAP

Esistono diversi tipi di sistemi OLAP, ciascuno con usi e vantaggi differenti. Riassumiamo i tipi in una tabella.

OLAP vs. OLTP

Ora che abbiamo visto i diversi tipi di sistemi OLAP, possiamo confrontare OLAP e OLTP. A differenza dell'OLAP, l'OTLP, acronimo di online transaction processing, è progettato per l'elaborazione delle transazioni piuttosto che per l'elaborazione analitica. L'OLAP è incentrato su analisi dei dati e interrogazioni, mentre l'OLTP è focalizzato sull'elaborazione in tempo reale delle transazioni e sull'integrità dei dati nei database operativi.

In generale, l'OLAP gestisce query più complesse per consentire alle aziende di prendere decisioni migliori. Un sistema OLTP gestisce le transazioni quotidiane per mantenere l'integrità dei dati e servire varie applicazioni, come l'inserimento ordini e il controllo dell'inventario.

Più nello specifico, e con il linguaggio dell'ingegneria e dell'architettura dei dati, possiamo dire che l'OLAP utilizza un modello di dati multidimensionale con uno schema denormalizzato, ideale per interrogazioni veloci e operazioni prevalentemente di lettura. L'OLTP, invece, utilizza un modello di dati relazionale normalizzato, ottimizzato per operazioni prevalentemente di scrittura per garantire la coerenza nelle transazioni in tempo reale. Riassumiamo le differenze in una tabella:

Vantaggi dell'OLAP

Documentiamo ora i principali vantaggi dell'OLAP, alcuni dei quali abbiamo già toccato sopra. 

• Analisi dei dati più veloce: l'OLAP accelera l'interrogazione e l'analisi di grandi quantità di dati riducendo il tempo necessario per generare report e insight. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni tempestive basate sui dati disponibili.
• Supporto per utenti non tecnici: rende l'analisi dei dati più accessibile anche agli utenti non tecnici. Di conseguenza, gli aspiranti data analyst possono eseguire calcoli e report analitici complessi senza dover imparare un uso avanzato dei database.
• Prospettiva unificata dei dati: l'OLAP consente alle aziende di gestire più funzioni, come marketing, finanza e produzione, su un'unica piattaforma. Questa visione integrata aiuta manager e decision-maker a comprendere il contesto più ampio e a risolvere i problemi in modo più efficace.
• Elaborazione di query complesse: i sistemi OLAP gestiscono query complesse che coinvolgono molte dimensioni e grandi volumi di dati. Questa funzionalità aiuta gli utenti ad analizzare i dati in dettaglio, cosa che sarebbe molto difficile o impossibile con gli strumenti tradizionali di elaborazione dati.

Implementare soluzioni OLAP

Ecco i fattori chiave da considerare quando implementi soluzioni OLAP nella tua organizzazione:

1. Requisiti di business: definisci chiaramente le esigenze e gli obiettivi analitici.
2. Fonti dati: identifica e integra le fonti dati rilevanti.
3. Scalabilità: assicurati che la soluzione possa crescere con l'aumentare dei volumi di dati.
4. Usabilità: scegli strumenti in linea con le competenze tecniche degli utenti.
5. Integrazione: valuta la compatibilità con i sistemi esistenti.
6. Costo: considera il costo totale di proprietà, incluse licenze e manutenzione.

Alcuni degli strumenti più comuni con funzionalità OLAP includono IBM Cognos e Oracle OLAP. Questi strumenti offrono varie funzionalità avanzate di analytics per soddisfare esigenze diverse. 

Considerazioni finali

Come abbiamo visto, l'OLAP trasforma i dati grezzi in insight azionabili consentendo analisi multidimensionali e interrogazioni rapide. Per prendere maggiore confidenza con l'elaborazione e l'analisi dei dati, dai un'occhiata ai nostri corsi Database Design, Data Warehousing Concepts e Introduction to Data Engineering. 

Inoltre, se stai studiando l'OLAP, è probabile che tu stia lavorando con SQL. DataCamp offre molti corsi e percorsi di competenze su SQL per aiutarti a migliorare, tra cui il nostro skill track SQL for Database Administrators, il corso Introduction to Relational Databases in SQL e il progetto Data-Driven Decision Making in SQL.