Cos’è veramente OLAP?

L’elaborazione analitica online (o OLAP) è un concetto importante nello spazio di analisi e pianificazione introdotto da soluzioni come Planning Analytics (TM1), Jedox, Infor Alea e altri. In questo articolo trattiamo un confronto tra diversi approcci.

Non esiste una specifica tecnica concisa, ma si riferisce a database e tecnologie di analisi che consentono agli utenti aziendali di creare modelli di dati multidimensionali e di utilizzarli per analizzare e navigare in modo efficace tra tutte le dimensioni e le gerarchie del modello. Ad esempio, analizzando i dati di vendita su dimensioni come cliente, tempo, rappresentante di vendita e gerarchie come clienti e raggruppamenti regionali.

Lo “strumento OLAP” più utilizzato è probabilmente la tabella pivot di Excel che supporta tutte le 12 regole OLAP, in particolare quando viene utilizzata insieme a un server OLAP (ad esempio Analysis Services). All’inizio la funzionalità OLAP era parte integrante di sistemi basati su client-server come Express, TM1, Essbase seguiti da Microsoft Analysis Services e successivamente Jedox (che è iniziato come progetto open source con il nome di Palo).

Qual è il punto di OLAP?

Le soluzioni OLAP hanno acquisito grande popolarità tra gli utenti aziendali in quanto hanno consentito loro di creare i modelli analitici richiesti (il più delle volte per casi di utilizzo finanziario) senza competenze IT approfondite.

Particolarmente efficaci sono state le soluzioni in grado di elaborare le transazioni di riscrittura in tempo reale, ovvero consentendo all’utente di vedere immediatamente i risultati di una modifica dei dati. Un requisito che è parte integrante dei processi di pianificazione e previsione.

L’evoluzione

Nel 2005 Microsoft ha introdotto il modello dimensionale unificato che combinava i vantaggi di OLTP (“Online Transactional Processing”), sistemi di database tipicamente relazionali e database “OLAP”. Ad esempio, gli utenti potrebbero costruire le proprie gerarchie al volo durante l’analisi invece di doverle definire in modo rigido in anticipo nel modello.

Nel 2010 inizialmente con Power Pivot e dal 2012 in Analysis Services Tabular è stato rilasciato il nuovo motore Vertipaq, che per la prima volta includeva l’archiviazione dei dati colonnari e l’elaborazione in memoria. Questa nuova tecnologia ha consentito, fino ad allora, prestazioni di query senza precedenti con tempi di query inferiori al secondo in modelli con decine di milioni di record su un laptop. L’unico inconveniente qui era che la riscrittura non è supportata.

Sfide OLAP

Una sfida con tutti i sistemi OLAP era che era richiesto un livello di archiviazione dati separato. Ciò significava che oltre a un data warehouse aziendale, tipicamente basato su un database relazionale, i reparti IT dovevano gestire un “database OLAP” separato. L’unica eccezione in questo caso sono i sistemi ROLAP (OLAP relazionale), questi, tuttavia, erano in genere non ottimali dal punto di vista delle prestazioni e per lo più non supportavano la riscrittura. Peggio della gestione di due database è il fatto che ciò richiedeva in genere processi di trasformazione e caricamento (ETL) di estrazione complessi e dispendiosi in termini di tempo, ad esempio per ottenere i dati di pianificazione nel data warehouse e viceversa i dati effettivi nel sistema di pianificazione.

OLAP di livello successivo

Sulla base di queste sfide con Acterys stavamo cercando un approccio che combinasse:

  1. I vantaggi del cloud in cui i servizi necessari possono essere forniti in pochi minuti senza la necessità di una costosa infrastruttura interna CAPEX e team di assistenza
  2. Modellazione guidata dagli utenti aziendali e riscrittura top-down / bottom-up con la possibilità di vedere immediatamente i risultati senza la necessità di un’elaborazione che richiede tempo
  3. Combinando l’archiviazione dei dati in un unico sistema evitando di mantenere un altro livello di database OLAP oltre al data warehouse relazionale esistente.
  4. Perfetta integrazione con le principali piattaforme di analisi (Power BI) e standard di collaborazione aziendale (Office, MS Teams, MS Flow, PowerApps)
Architettura di consolidamento della pianificazione di Power BI
Architettura di consolidamento della pianificazione di Power BI

Un approccio backend unificato

L’approccio Acterys utilizza un motore che gestisce la modellazione e riscrive su un database relazionale standard collaudato su disco o in memoria. Una piattaforma spesso già concessa in licenza e utilizzata per i data warehouse aziendali. Un ambiente di progettazione basato sul Web consente agli utenti aziendali di gestire e modificare i modelli e tutti gli aspetti amministrativi correlati senza alcuna conoscenza del data warehousing o dei database relazionali. Il sistema crea automaticamente lo schema a stella del data warehouse ottimale necessario, ottimizzato per l’analisi e la pianificazione. L’utilizzo di nuove tecnologie relazionali, multi-threading e distribuzione in-memory garantisce tempi di elaborazione estremamente rapidi. Nei test siamo stati in grado di elaborare 20 milioni di transazioni di riscrittura in 20 secondi su un’infrastruttura server standard.

Gli utenti possono impostare la logica richiesta in DAX (ormai uno standard molto diffuso utilizzato in Excel e Power BI), SQL o nei nuovi componenti di Power Platform MS Flow e PowerApps. Tutti i dati vengono archiviati in un database SQL standard nel cloud o in locale con una connessione “Direct Query” ai frontend che consente una risposta super veloce e in tempo reale senza un livello di archiviazione aggiuntivo. Tutte le interazioni con i clienti da qualsiasi fronted supportato sono limitate da diritti di sicurezza flessibili (lettura E scrittura!) Fino al livello di singola cella e registrate negli audit trail per garantire una governance completa. Anche in questo caso, invece di reinventare il volante, gli utenti vengono gestiti con gli account Windows, Active Directory o Microsoft esistenti.

Sfrutta i frontend comprovati e integra perfettamente le analisi

Oltre alla duplicazione non necessaria sul lato dell’archiviazione dei dati, abbiamo visto margini di miglioramento anche sul lato frontend.

In molti casi oggigiorno gli utenti utilizzano una soluzione di rilevamento dei dati e un sistema di pianificazione separato. Anche con questo approccio, sono necessari molti sforzi per integrare le due parti. A nostro avviso evitabile estendendo senza soluzione di continuità la soluzione di rilevamento dei dati leader di mercato con funzionalità di pianificazione complete. Per questo motivo, Acterys include un componente aggiuntivo per Power BI .

L’innovativo approccio “self-service” orientato agli utenti aziendali di Power BI consente al responsabile della pianificazione di creare fogli di inserimento dati in pochi minuti con tutte le funzionalità avanzate di visualizzazione e analisi disponibili insieme e trarre vantaggio da opzioni di analisi e simulazione senza interruzioni con dati di pianificazione AND effettivi. Un approccio che consente alle organizzazioni di implementare la pianificazione e la previsione in meno di un giorno: KMG

I cicli di pianificazione notevolmente ridotti facilitano l’esecuzione di previsioni in intervalli di tempo più brevi, che a loro volta aumentano la qualità e garantiscono informazioni aggiornate che consentono alle organizzazioni di essere molto più reattive ai cambiamenti rilevanti delle condizioni.

Con il processo che diventa molto più efficace e facile da gestire, i partecipanti che contribuiscono, che in genere temono questo processo, non solo si divertono di più, ma vedono davvero i vantaggi delle informazioni aggiuntive che ottengono attraverso il potere analitico all’avanguardia.

Power BI è ottimo, ma alcuni requisiti richiederanno comunque la flessibilità del foglio di calcolo. Per questo motivo Acterys include anche un componente aggiuntivo di Excel che consente la lettura e la scrittura complete direttamente sulle tabelle del data warehouse di origine. Ciò elimina completamente gli sforzi di manutenzione del foglio di calcolo poiché i rapporti ei moduli di immissione dei dati vengono aggiornati automaticamente in base alla singola versione del modello di dati della verità.

Nella tabella seguente abbiamo elencato le differenze tra OLAP legacy e l’approccio Acterys

Confronto di soluzioni OLAP

Legacy OLAP (e.g. Alea (Infor BI), Jedox,  TM1 ) Acterys Unified Dimensional Modelling 
Server
Storage Proprietary Relational Database
Multidimensional Analysis ü ü
Direct Handling of transactional records ü ü
Data Integration
One Click Connectors to Accounting Systems Some connectors available (e.g. SAP) but these require extensive customization and have a heavy price tag >$20k ü

Fully automated connectors that generate entire model with a click

API ü ü
Cloud Approach Varying. Often not natively supported or with a “pseudo cloud approach” using a virtual machine that still requires unnecessary machine and software maintenance efforts that a full cloud solution avoids. Native Cloud App, virtual machine / on premise deployment on request
Frontend
Integration with 3rd party frontends
Excel ü ü
Power BI: Power BI context aware integration e.g. planning form updates based on click in  other visuals or slicers in Power BI and vice versa ü
Calculation Language Proprietary Standard Microsoft Excel DAX, MDX
Scalability Web Reporting Limited (Jedox: Single thread core) Power BI near infinite scalability
Web Based Model Management ü ü
Time Intelligence Limited All Time Intelligence that DAX, MDX offer
Zero Suppression Resource intensive query in a multidimensional data space Simple query on existing records
Interactive dashboard elements that are interconnected and refresh on click of an object ü
SQL AND Multidimensional Access ü
User can build hierarchies on the fly without the need to predefine them in model. ü
On Premise/Cloud ü ü
Microsoft Account Integration. Users can use existing Active Directory/Microsoft Accounts without the need to maintain separate security layer ü
Workflows Custom development requiring coding and proprietary macro language knowledge Built in standard (mostly without coding knowledge) Microsoft solutions: Microsoft Flow, PowerApps
Cell based security ü ü
In-memory processing ü ü
IntelliSense (system suggests syntax and available model parameters while typing) for Excel Formulas ü
IntelliSense in calculation logic ü
Licensing
Minimum Users 5 (Jedox) 1
Average Cost Per User Per Month > USD $200 <USD $100

Per ulteriori informazioni su come Acterys può portare i tuoi processi di pianificazione e analisi al livello successivo, contattaci. Attualmente offriamo incentivi alla migrazione anche agli utenti OLAP legacy (TM1, Jedox, Alea (ora parte di Infor), ecc.) In cui accreditiamo agli utenti contratti di manutenzione esistenti e offriamo servizi scontati per la migrazione.

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