L’elaborazione analitica in linea (OLAP) è un metodo di utilizzo di database multidimensionali per supportare report rapidi, che spesso comportano l’analisi delle tendenze. Il linguaggio di query principale per OLAP è chiamato Multidimensional Expressions (MDX). Il suo nome deriva dalla classe di programma nota come elaborazione transazionale online (OLTP). L’elaborazione analitica online è una tecnica di analisi dei dati utilizzata nel campo della business intelligence (BI).
La BI implica l’utilizzo della tecnologia per analizzare i processi ei dati interni di un’organizzazione a supporto del processo decisionale. Quando si utilizza l’elaborazione analitica online per la BI, i dati storici sono spesso oggetto di analisi, ma la BI può anche comprendere l’analisi degli stati attuali e futuri. Insieme a OLAP, altre tecniche di gestione dei dati che rientrano nel regno della BI includono data mining, reporting, gestione delle prestazioni operative e analisi predittiva.
L’elaborazione analitica in linea viene spesso utilizzata per report ad hoc e in genere genera report in formato pivot o matrice. I reparti che possono utilizzare OLAP includono finanza, operazioni, vendite e marketing. I tipi di utilizzo possono includere budgeting e forecasting.
Una delle caratteristiche distintive dell’elaborazione analitica online è il cubo OLAP. Il concetto di cubo mette in correlazione gli elementi noti come misure e dimensioni, che descrivono i metadati delle varie misure. Le tabelle dello schema a stella oa fiocco di neve di un database relazionale possono essere l’origine dei metadati. Un esempio di cubo è l’utilizzo dell’importo della contabilità clienti di un’azienda come misura, con una data di scadenza come dimensione.
OLAP utilizza database progettati con più dimensioni. Questi database possono essere più piccoli di quelli necessari per le funzionalità di data warehousing spesso utilizzate per la business intelligence. Rispetto ad altri tipi di analisi, nell’elaborazione analitica online sono generalmente necessari meno dettagli della transazione. Non solo i database OLAP sono spesso più piccoli dei data warehouse, ma l’accesso ai database OLAP è spesso più veloce dell’accesso ai database relazionali.
Esistono varie specialità dell’elaborazione delle transazioni online. Molte delle specialità più frequentemente utilizzate includono multidimensionale, relazionale e ibrida. L’OLAP multidimensionale archivia i dati in array multidimensionali, l’OLAP relazionale utilizza database relazionali e l’OLAP ibrido utilizza una combinazione delle tabelle relazionali e specializzate.
Sebbene l’elaborazione transazionale online sia una tecnica importante nella BI, potrebbero essere necessari strumenti più sofisticati o miglioramenti all’OLAP per le organizzazioni interessate all’analisi predittiva e all’analisi aziendale. L’analisi predittiva viene spesso utilizzata per prevedere eventi come il comportamento di acquisto dei clienti. I dati sulle prestazioni aziendali sono solitamente l’obiettivo dell’analisi aziendale.