Cos'è l'OLAP? Cubo, analitico Operazioni nel Data Warehouse

Cos'è l'OLAP?

Elaborazione analitica in linea (OLAP) è una categoria di software che consente agli utenti di analizzare informazioni provenienti da diversi sistemi di database contemporaneamente. È una tecnologia che permette agli analisti ditrace visualizzare i dati aziendali da diversi punti di vista, in contrasto con OLTP sistemi ottimizzati per transazioni quotidiane rapide.

Gli analisti hanno spesso bisogno di raggruppare, aggregare e unire i dati, e queste operazioni richiedono molte risorse. Con OLAP, i dati possono essere pre-calcolati e pre-aggregati in anticipo, il che rende l'analisi molto più veloce. All'interno di un data warehouseI database OLAP sono suddivisi in uno o più cubi, ciascuno progettato in modo da semplificare la creazione e la visualizzazione dei report.

Cubo OLAP

Al centro del concetto OLAP c'è il cubo OLAP. Il cubo OLAP è una struttura dati ottimizzata per un'elaborazione molto rapida. analisi dei dati.

Il cubo OLAP è costituito da fatti numerici, chiamati misure, che sono categorizzati per dimensioni. Per questo motivo, il cubo OLAP è anche noto come ipercubo.

Solitamente, le operazioni e le analisi dei dati vengono eseguite con un semplice foglio di calcolo, in cui i valori sono disposti in righe e colonne. Questo funziona bene per i dati bidimensionali. Tuttavia, OLAP gestisce dati multidimensionali che spesso provengono da fonti diverse e non correlate, quindi un foglio di calcolo non è la soluzione ottimale. Il cubo, al contrario, può archiviare e analizzare questi dati multidimensionali in modo logico e ordinato.

Come funziona OLAP?

Innanzitutto, un data warehouse extracraccoglie informazioni da più fonti e formati, come file di testo, fogli di calcolo e file multimediali. L'esempiotracI dati elaborati vengono quindi ripuliti e trasformati prima di essere caricati in un server OLAP, o cubo OLAP, dove le informazioni vengono pre-calcolate in anticipo per l'analisi successiva.

Operazioni analitiche di base di OLAP

Esistono quattro tipologie principali di operazioni OLAP analitiche che, insieme, consentono agli analisti di rimodellare un cubo per rispondere a nuove domande:

1. arrotolare
2. Scavare a fondo
3. Fare a pezzi
4. Perno (ruotare)

1) Roll-up

L'aggregazione, nota anche come consolidamento, riassume i dati lungo una dimensione. L'operazione di aggregazione può essere eseguita in due modi:

1. Riduzione delle dimensioni.
2. Salire su una gerarchia di concetti, che è un sistema di gruppiping cose in base al loro ordine o livello.

Considera il seguente diagramma:

• In questo esempio, le città del New Jersey e di Los Angeles sono incluse nel paese USA.
• Le cifre di vendita del New Jersey e di Los Angeles sono rispettivamente 440 e 1560, e dopo l'aggregazione diventano 2000.
• In questo processo di aggregazione, la gerarchia delle località si sposta dalla città alla campagna.
• Durante il processo di aggregazione, almeno una dimensione viene rimossa. In questo esempio, viene rimossa la dimensione Città.

2) Approfondimento

Nel drill-down, i dati vengono frammentati in parti più piccole. È l'opposto del processo di aggregazione e può essere eseguito in due modi:

• Scendendo lungo la gerarchia dei concetti.
• Aumentare una dimensione.

Osserva il diagramma qui sopra:

• Il primo trimestre (Q1) viene analizzato nel dettaglio, suddividendolo nei mesi di gennaio, febbraio e marzo, e vengono registrate le vendite corrispondenti.
• In questo esempio, viene aggiunta la dimensione del mese.

3) Affettare

In un'operazione di slice, viene selezionata una dimensione e viene creato un nuovo sottocubo. Il diagramma seguente mostra come viene eseguita l'operazione di slice:

• La dimensione temporale viene filtrata utilizzando Q1 come filtro.
• Viene creato completamente un nuovo cubo.

4) Dadi

Il dado è simile alla fetta. La differenza è che nel dado si selezionano due o più dimensioni, il che porta alla creazione di un sub-cubo più piccolo.

5) Perno

Nella funzione pivot, si ruotano gli assi dei dati per fornire una presentazione alternativa dei dati. Nell'esempio seguente, la funzione pivot si basa sui tipi di elemento.

Tipi di sistemi OLAP

I sistemi OLAP seguono una struttura gerarchica e ne esistono diverse varianti a seconda di dove vengono archiviati i dati e di come gli utenti vi accedono.

Di seguito vengono riassunte le principali tipologie di sistemi OLAP:

Tipo di OLAP	Spiegazione
OLAP relazionale (ROLAP)	ROLLAP è un RDBMS esteso con mappatura dati multidimensionaleping che esegue operazioni relazionali standard.
OLAP multidimensionale (MOLAP)	MOLAP esegue operazioni direttamente su dati multidimensionali.
OLAP ibrido (HOLAP)	Nell'approccio HOLAP, i totali aggregati vengono memorizzati in un database multidimensionale, mentre i dati dettagliati rimangono nel database relazionale. Questo offre sia l'efficienza dei dati del modello ROLAP sia le prestazioni del modello MOLAP.
Desktop OLAP (DOLAP)	Nel Desktop OLAP, l'utente scarica parte dei dati localmente sul proprio computer e li analizza. Il DOLAP è relativamente economico da implementare perché offre poche funzionalità rispetto ad altri sistemi OLAP.
WebOLAP (WOLAP)	Web OLAP è un sistema OLAP accessibile tramite un browser web. WOLAP è un'architettura a tre livelli composta da un client, un middleware e un server di database.
OLAP mobile	Mobile OLAP consente agli utenti di accedere e analizzare i dati OLAP dai propri dispositivi mobili.
OLAP spaziale (SOLAP)	SOLAP è progettato per gestire dati sia spaziali che non spaziali all'interno di un Sistema Informativo Geografico (GIS).

I tre modelli più diffusi — ROLAP, MOLAP e HOLAP — vengono esaminati più dettagliatamente nelle sezioni seguenti.

ROLA

ROLAP (Relational OLAP) funziona con dati già presenti in un database relazionale. Le tabelle dei fatti e delle dimensioni vengono memorizzate come tabelle relazionali, il che consente comunque l'analisi multidimensionale dei dati, ed è uno dei modelli OLAP in più rapida crescita.

Vantaggi del modello ROLAP

• Elevata efficienza dei dati: RALAP offre un'elevata efficienza dei dati poiché le prestazioni delle query e il linguaggio di accesso sono ottimizzati specificamente per l'analisi di dati multidimensionali.
• Scalabilità: Questo tipo di sistema OLAP si adatta bene alla gestione di grandi volumi di dati, anche quando tali dati sono in costante aumento.

Svantaggi del modello ROLAP

• Domanda di maggiori risorse: ROLAP richiede un utilizzo intensivo di risorse umane, software e hardware.
• Limitazioni relative ai dati aggregati: Gli strumenti ROLAP si basano su SQL per ogni calcolo di dati aggregati e presentano dei limiti pratici nella gestione di calcoli complessi.
• Prestazioni di query lente: Le prestazioni delle query in questo modello sono lente se confrontate con MOLAP.

MOLAPA

MOLAP (OLAP multidimensionale) utilizza motori di archiviazione multidimensionale basati su array per visualizzare viste multidimensionali dei dati. In sostanza, MOLAP si basa su un cubo OLAP preconfigurato.

Puoi saperne di più nella sezione dedicata Tutorial MOLAPche ne illustra in dettaglio l'architettura, i vantaggi e gli strumenti.

OLAP ibrido

L'OLAP ibrido (HOLAP) è una combinazione di ROLAP e MOLAP. Offre la velocità di calcolo del MOLAP unita alla maggiore scalabilità del ROLAP e utilizza due database:

1. I dati aggregati o elaborati vengono memorizzati in un cubo OLAP multidimensionale.
2. Le informazioni dettagliate sono archiviate in un database relazionale.

Vantaggi dell'OLAP ibrido

• Consente di risparmiare spazio su disco e rimane compatto, il che aiuta a evitare problemi relativi alla velocità di accesso e alla praticità.
• L'OLAP ibrido utilizza la tecnologia dei cubi, che consente prestazioni più veloci per tutti i tipi di dati.
• I dati ROLAP vengono aggiornati istantaneamente, consentendo agli utenti HOLAP di accedere a dati in tempo reale, mentre MOLAP migliora la pertinenza dei dati attraverso la pulizia e la conversione, offrendo il meglio di entrambi i mondi.

Svantaggi dell'OLAP ibrido

• Maggiore complessità: Il principale svantaggio di HOLAP è che deve supportare sia strumenti e applicazioni ROLAP che MOLAP, il che lo rende molto complesso.
• Possibili sovrapposizioni: ci sono maggiori probabilità di sovrapposizioneping funzionalità tra i due approcci.

Vantaggi dell'OLAP

OLAP offre numerosi vantaggi che lo rendono un elemento fondamentale per l'analisi aziendale:

• OLAP è un'unica piattaforma per la pianificazione, la definizione del budget, la reportistica e l'analisi a livello aziendale.
• All'interno di un cubo OLAP, le informazioni e i calcoli sono coerenti, il che rappresenta un vantaggio cruciale.
• Consente di creare e analizzare rapidamente scenari ipotetici.
• È possibile effettuare ricerche in un database OLAP utilizzando termini generici o specifici.
• OLAP fornisce gli elementi costitutivi per strumenti di modellazione aziendale, strumenti di data mining e strumenti di reporting delle prestazioni.
• Consente agli utenti di analizzare e scomporre i dati cubici in base a varie dimensioni, misure e filtri.
• È particolarmente adatto all'analisi delle serie temporali.
• Con OLAP è facile individuare cluster e valori anomali.
• Si tratta di un potente motore di visualizzazione che garantisce tempi di risposta costantemente rapidi.

Svantaggi dell'OLAP

Nonostante i suoi punti di forza, OLAP presenta alcune limitazioni da tenere presenti:

• OLAP richiede l'organizzazione dei dati in un schema a stella o a fiocco di nevee questi schemi sono complicati da implementare e amministrare.
• Non è possibile avere un numero elevato di dimensioni in un singolo cubo OLAP.
• I dati transazionali non sono accessibili tramite un sistema OLAP.
• Qualsiasi modifica a un cubo OLAP richiede la ricostruzione completa del cubo, un processo che richiede molto tempo.

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