El procesamiento analítico en línea (u OLAP) es un concepto importante en el espacio de análisis y planificación que fue introducido por soluciones como Planning Analytics (TM1), Jedox, Infor Alea y otras. En este artículo cubrimos una comparación entre diferentes enfoques.

En realidad, no existe una especificación técnica concisa, pero se refiere a las tecnologías de análisis y bases de datos que permiten a los usuarios comerciales construir modelos de datos multidimensionales y utilizarlos para analizar y navegar de manera efectiva en todas las dimensiones y jerarquías del modelo. Por ejemplo, analizar datos de ventas en dimensiones como cliente, tiempo, representante de ventas y jerarquías como agrupaciones regionales y de clientes.

La “herramienta OLAP” más utilizada es probablemente la tabla dinámica de Excel que admite todas las 12 reglas OLAP, en particular cuando se usa junto con un servidor OLAP (por ejemplo, Analysis Services). Al principio, la funcionalidad OLAP era una parte integral de los sistemas basados ​​en cliente-servidor como Express, TM1, Essbase, seguido de Microsoft Analysis Services y más tarde Jedox (que comenzó como un proyecto de código abierto con el nombre de Palo).

¿Cuál es el punto de OLAP?

Las soluciones OLAP obtuvieron una gran popularidad entre los usuarios comerciales, ya que les permitieron construir sus modelos analíticos requeridos (la mayoría de las veces para casos de uso financiero) sin una profunda experiencia en TI.

Particularmente exitosas fueron las soluciones que podían procesar transacciones de reescritura en tiempo real, es decir, que permitían al usuario ver los resultados de un cambio en los datos inmediatamente. Un requisito que es parte integral de los procesos de planificación y previsión.

La evolución

En 2005, Microsoft introdujo el modelo dimensional unificado que combinaba los beneficios de OLTP (“Procesamiento transaccional en línea”), normalmente sistemas de bases de datos relacionales y bases de datos “OLAP”. Por ejemplo, los usuarios pueden construir sus propias jerarquías sobre la marcha durante el análisis en lugar de tener que definirlas rígidamente en el modelo de antemano.

En 2010 inicialmente con Power Pivot y desde 2012 en Analysis Services Tabular se lanzó el nuevo motor Vertipaq, que por primera vez incluía almacenamiento de datos en columnas y procesamiento de memoria. Esta nueva tecnología permitió, hasta entonces, un rendimiento de consulta incomparable con tiempos de consulta inferiores a un segundo en modelos con decenas de millones de registros en una computadora portátil. El único inconveniente aquí es que no se admite la reescritura.

Desafíos OLAP

Un desafío con todos los sistemas OLAP era que se requería una capa de almacenamiento de datos separada. Esto significó que además de un almacén de datos corporativo, típicamente basado en una base de datos relacional, los departamentos de TI tenían que administrar una “base de datos OLAP” separada. La única excepción aquí son los sistemas ROLAP (OLAP relacional); sin embargo, estos generalmente eran subóptimos desde una perspectiva de rendimiento y, en su mayoría, no admitían la reescritura. Peor que administrar dos bases de datos es el hecho de que esto típicamente requería procesos de carga y transformación de extracción (ETL) complejos y lentos para, por ejemplo, obtener los datos de planificación en el almacén de datos y viceversa en el sistema de planificación.

OLAP de siguiente nivel

Basándonos en estos desafíos con Acterys , buscábamos un enfoque que combinara:

  1. Los beneficios de la nube, donde los servicios necesarios se pueden aprovisionar en minutos sin la necesidad de costosos equipos de CAPEX y servicios internos de infraestructura.
  2. Modelado impulsado por el usuario empresarial , así como escritura de arriba hacia abajo / de abajo hacia arriba con la opción de ver los resultados de inmediato sin la necesidad de un procesamiento que consume mucho tiempo
  3. Combinar el almacenamiento de datos en un solo sistema evitando mantener otra capa de base de datos OLAP además del almacén de datos relacional existente.
  4. Integración perfecta con plataformas de análisis líderes (Power BI) y estándares de colaboración empresarial (Office, MS Teams, MS Flow, PowerApps)

Un enfoque de backend unificado

El enfoque de Acterys utiliza un motor que administra el modelado y la escritura en una base de datos relacional estándar probada en disco o en memoria. Una plataforma que a menudo ya tiene licencia y está en uso para almacenes de datos corporativos. Un entorno de diseño basado en la web permite a los usuarios comerciales gestionar y editar los modelos y todos los aspectos administrativos relacionados sin ningún conocimiento de almacenamiento de datos o bases de datos relacionales. El sistema crea automáticamente el esquema en estrella del almacén de datos óptimo necesario que está optimizado para análisis y planificación. El uso de nuevas tecnologías relacionales, múltiples subprocesos y la implementación en memoria garantizan tiempos de procesamiento extremadamente rápidos. En las pruebas, pudimos procesar 20 millones de transacciones de reescritura en 20 segundos en una infraestructura de servidor estándar.

Los usuarios pueden configurar la lógica requerida en DAX (ahora un estándar muy utilizado en Excel y Power BI), SQL o los nuevos componentes de Power Platform MS Flow y PowerApps. Todos los datos se almacenan en una base de datos SQL estándar en la nube o en las instalaciones con una conexión de “consulta directa” a las interfaces, lo que permite una respuesta súper rápida en tiempo real sin una capa de almacenamiento adicional. Todas las interacciones con el cliente desde cualquier frente admitido están restringidas por derechos de seguridad flexibles (¡lectura Y escritura!) Hasta el nivel de celda única y se registran en pistas de auditoría para garantizar un gobierno integral. Nuevamente, a diferencia de reinventar la rueda, los usuarios se administran con las cuentas existentes de Windows, Active Directory o Microsoft.

Aproveche las interfaces probadas e integre sin problemas el análisis

Además de la duplicación innecesaria en el lado del almacenamiento de datos, también vimos margen de mejora en el lado de la interfaz.

En muchos casos, en la actualidad, los usuarios utilizan una solución de descubrimiento de datos y un sistema de planificación independiente. Con este enfoque nuevamente, se necesitan muchos esfuerzos para integrar las dos partes. En nuestra opinión, se puede evitar ampliando sin problemas la solución de descubrimiento de datos líder en el mercado con funciones de planificación integral. Por esa razón, Acterys incluye un complemento para Power BI .

El innovador enfoque de “autoservicio” orientado al usuario empresarial de Power BI permite al gerente de planificación crear hojas de entrada de datos en minutos con todas las funciones avanzadas de visualización y análisis disponibles y beneficiarse de las opciones de simulación y visión fluidas con datos de planificación Y reales. Un enfoque que permite a las organizaciones implementar la planificación y el pronóstico en menos de un día: KMG

Los ciclos de planificación dramáticamente acortados facilitan la ejecución de pronósticos en intervalos de tiempo más cortos, que a su vez aumentan la calidad y aseguran información actualizada que permite a las organizaciones responder mucho más a los cambios relevantes en las condiciones.

Dado que el proceso se vuelve mucho más efectivo y fácil de manejar, los participantes que contribuyen, que generalmente temen este proceso, no solo lo disfrutan más, sino que realmente ven los beneficios de los conocimientos adicionales que obtienen a través del poder analítico de vanguardia.

Power BI es excelente, pero algunos requisitos aún requerirán flexibilidad de hoja de cálculo. Por esa razón, Acterys también incluye un complemento de Excel que permite una lectura Y escritura integral directamente en las tablas del almacén de datos de origen. Esto elimina por completo los esfuerzos de mantenimiento de la hoja de cálculo, ya que los informes y los formularios de entrada de datos se actualizan automáticamente en función de la versión única del modelo de datos de verdad.

En la siguiente tabla, hemos enumerado las diferencias entre OLAP heredado y el enfoque de Acterys

Comparación de soluciones OLAP

OLAP heredado (por ejemplo, Alea (Infor BI), Jedox, TM1) Modelado dimensional unificado de Acterys 
Servidor
Almacenamiento Propiedad Base de datos relacional
Análisis multidimensional ü ü
Manejo directo de registros transaccionales ü ü
Integración de datos
Conectores de un clic para sistemas de contabilidad Algunos conectores están disponibles (por ejemplo, SAP), pero requieren una gran personalización y tienen un precio elevado> $ 20k ü

Conectores totalmente automatizados que generan el modelo completo con un clic

API ü ü
Enfoque de nube Variar. A menudo, no es compatible de forma nativa o con un “enfoque de pseudo nube” utilizando una máquina virtual que aún requiere esfuerzos innecesarios de mantenimiento de la máquina y el software que evita una solución de nube completa. Aplicación nativa en la nube, implementación de máquina virtual / local a pedido
Interfaz
Integración con interfaces de terceros
Sobresalir ü ü
Power BI: integración consciente del contexto de Power BI, por ejemplo, actualizaciones de formularios de planificación basadas en el clic en otras imágenes o segmentaciones en Power BI y viceversa ü
Idioma de cálculo Propiedad Microsoft Excel DAX, MDX estándar
Informes web de escalabilidad Limitado (Jedox: núcleo de un solo hilo) Power BI casi escalabilidad infinita
Gestión de modelos basada en web ü ü
Inteligencia de tiempo Limitado Toda la inteligencia de tiempo que ofrece DAX, MDX
Supresión cero Consulta intensiva en recursos en un espacio de datos multidimensional Consulta simple en registros existentes
Elementos del tablero interactivo que están interconectados y se actualizan al hacer clic en un objeto ü
Acceso SQL Y multidimensional ü
El usuario puede crear jerarquías sobre la marcha sin necesidad de predefinirlas en el modelo. ü
En las instalaciones / en la nube ü ü
Integración de cuentas de Microsoft. Los usuarios pueden usar cuentas de Active Directory / Microsoft existentes sin la necesidad de mantener una capa de seguridad separada ü
Flujos de trabajo Desarrollo personalizado que requiere codificación y conocimiento del lenguaje macro propietario Soluciones de Microsoft estándar integradas (en su mayoría sin conocimientos de codificación): Microsoft Flow, PowerApps
Seguridad basada en células ü ü
Procesamiento en memoria ü ü
IntelliSense (el sistema sugiere sintaxis y parámetros del modelo disponibles mientras escribe) para fórmulas de Excel ü
IntelliSense en lógica de cálculo ü
Licencia
Usuarios mínimos 5 (Jedox) 1
Costo promedio por usuario por mes > USD $ 200 <USD $ 100

Para obtener más información sobre cómo Acterys puede llevar sus procesos de planificación y análisis al siguiente nivel, contáctenos. Actualmente también ofrecemos incentivos de migración a los usuarios de OLAP heredados (TM1, Jedox, Alea (ahora parte de Infor), etc.) donde acreditamos a los usuarios con acuerdos de mantenimiento existentes y ofrecemos servicios con descuento para la migración.

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