Definizione e Caratteristiche di un OLAP (On-Line Analytical Processing) in informatica
Le funzionalità di analisi di un data warehouse si appoggiano su una tecnologia di tipo OLAP (On-Line Analytical Processing). Il termine OLAP designa un insieme di tecniche software per l’analisi interattiva e veloce di grandi quantità di dati, che è possibile esaminare in modalità piuttosto complesse. Questa è la componente tecnologica base del data warehouse e, ad esempio, serve alle aziende per analizzare i risultati delle vendite, l’andamento dei costi di acquisto merci, o per misurare il successo di una campagna pubblicitaria.
L’OLAP è essenzialmente un approccio ai processi decisionali che si focalizza sull’analisi dimensionale delle informazioni. Le sue caratteristiche principali sono:
2. è pensato per la risoluzione di problemi non strutturati: a differenza dei tradizionali strumenti di reporting che presentano già le risposte preconfezionate, gli strumenti OLAP stimolano le domande e consentono analisi di causaeffetto. Ciò avviene grazie alla loro struttura che permette la navigazione tra le informazioni, utilizzando le gerarchie e le relazioni tra le informazioni stesse come sentieri;
3. si focalizza sulle informazioni: i motori OLAP non sono di per sé strumenti di presentazione delle informazioni ma architetture ottimizzate di data storage e navigazione: ne segue che tutto ciò che un utente trova in questo ambiente sono solo le informazioni di cui ha bisogno, organizzate secondo la logica delle dimensioni di analisi di business;
4. crea efficienza: ovviamente il risultato netto di tutto ciò è l’efficienza creata da questi sistemi con la loro capacità di andare dal generale al particolare e di aiutare l’utente a trovare l’informazione necessaria in base a percorsi logici.
La creazione di un database OLAP consiste nell’effettuare una fotografia di informazioni (ad esempio quelle di un database relazionale) in un determinato momento e trasformare queste singole informazioni in dati multidimensionali. Eseguendo successivamente delle interrogazioni sui dati così strutturati è possibile ottenere risposte in tempi decisamente ridotti rispetto alle stesse operazioni effettuate su altre tipologie di database. Una struttura OLAP creata per questo scopo è chiamata “cubo” multidimensionale.
Ricapitolando dunque, un sistema OLAP permette di:
• studiare una grande quantità di dati;
• vedere i dati da prospettive diverse;
• supportare i processi decisionali.
Sono proprio questi tre aspetti che fanno della piattaforma Oracle RPAS e della soluzione di MFP un ottimo strumento analitico per la pianificazione finanziaria del merchandise (pratica di utilizzare un brand o l’immagine di un prodotto noto per venderne un altro).