In calcolando , e più in particolare nel campo delle basi di dati , l' elaborazione analitica in linea (inglese elaborazione analitica online , OLAP) è un tipo di analisi orientati all'applicazione informatica delle informazioni posto lungo più assi, al fine di ottenere sintesi rapporti come quelli utilizzato nell'analisi finanziaria . Le applicazioni di tipo OLAP sono comunemente utilizzate nella business intelligence , al fine di aiutare il management ad avere una visione trasversale dell'attività di un'azienda.
Questo tipo di applicazione si oppone all'elaborazione delle transazioni online (inglese online Transaction Processing abr. OLTP ) che fa parte di un sistema operativo , vale a dire destinato alle attività dell'azienda per assisterle nelle loro attività di gestione.
Questo termine è stato definito da Edgar Frank Codd nel 1993 attraverso dodici regole che un database deve rispettare se vuole aderire al concetto OLAP:
Questo concetto è stato applicato a un modello di rappresentazione virtuale dei dati chiamato cubo OLAP o ipercubo che può essere implementato in diversi modi.
L'ipercubo OLAP dà accesso alle funzioni di estrazione delle informazioni (per la visualizzazione, l'analisi o l'elaborazione) e alle funzioni di interrogazione in linguaggio MDX (paragonabile a SQL per un database relazionale ). I risultati di una query vengono letti principalmente in massimo 2 dimensioni (array).
Esistono diverse varianti simili ai pilota che consentono di adattare l'archiviazione dei dati a diversi tipi di database per implementare il concetto OLAP.
Il M OLAP è un OLAP ottimizzato per l'analisi multidimensionale in quanto basato su un magazzino multidimensionale.
È una forma di ipercubo multidimensionale che permette di rappresentare i dati sotto forma di un incrocio di n dimensioni, dimensioni che possono essere più o meno dense, caratterizzando così la densità o la scarsità del cubo.
Board International , Essbase , IBM TM1 , Jedox Palo , server icCube , Infor Alea , Microsoft Analysis Services , Oracle OLAP , QUANTRIX sono alcuni esempi di prodotti che utilizzano database MOLAP.
Nel mondo della business intelligence , R OLAP è una tecnica di modellazione e archiviazione dei dati basata su una struttura relazionale . Sfrutta risorse già esistenti (licenze, risorse materiali, ecc.) e, come tale, non richiede l'investimento aggiuntivo di una base multidimensionale.
Esempi di motori R-OLAP: Microsoft Analysis Services, Oracle 10g, MetaCube di Informix, Mondrian di Pentaho e DSS Agent di MicroStrategy.
L' H OLAP è un ibrido tra MOLAP e ROLAP .
La struttura multidimensionale di un ipercubo viene utilizzata per i dati aggregati. Quando è necessario l'accesso a un livello elementare più fine di dettaglio, vengono utilizzate le classiche tabelle relazionali: questo è il meccanismo di drill through .
Esempio di motore HOLAP: Oracle OLAP, Microsoft Analysis Services.
Piattaforma visiva che supporta l'esplorazione e l'analisi spazio-temporali facili e veloci dei dati utilizzando un approccio multidimensionale con più livelli di aggregazione tramite visualizzazione cartografica tabellare o diagramma statistico.
L'idea alla base di questo è che la rappresentazione dei dati non dovrebbe più essere tabulare come nel caso dei database relazionali . Devi essere in grado di presentare i dati nella forma che desideri.
Il Laval tiene una sedia S-OLAP . Esiste anche un sito appositamente dedicato alle tecnologie SOLAP : spacebi . Diversi riferimenti sullo stato dell'arte in SOLAP sono pubblicati in Le origini del termine "SOLAP" o la piccola storia di una grande idea!
Diverse soluzioni combinano business intelligence e GIS per comporre una piattaforma SOLAP, ad esempio Oracle OBIEE, IBM-Cognos ed ESRI, SAP ed ESRI, ecc. Un orologio su queste tecnologie è pubblicato sul blog Intelli3 Il mercato del software di geodecisione
DOLAP è una modalità operativa che consiste nel recuperare localmente parte di un database multidimensionale. Questo utilizzo è interessante per continuare a fare analisi sui dati in modo nomade e disconnesso.
Originariamente utilizzati per un'analisi istintiva delle informazioni, gli ipercubi OLAP possono essere abbinati a sistemi di data mining e quindi analizzare, prevedere e simulare informazioni più "strettamente".
Le aziende generano questo tipo di struttura mediante sincronizzazione massiva delle informazioni ( ETL ) da sistemi di gestione di database relazionali come datamart , datawarehouse o talvolta anche transazionali a seconda dell'architettura che hanno scelto per il loro sistema .
Le informazioni vengono recuperate utilizzando semplici richieste in MDX ( Espressioni multidimensionali ), Executive Information System (EIS), applicazioni specializzate (software aziendale) o in un foglio di calcolo (dotato di un plug-in di navigazione).
A titolo esemplificativo, è possibile analizzare il fatturato di un'azienda nelle seguenti quattro dimensioni:
La gerarchia fornita come esempio per ogni dimensione è suddivisa in livelli. "Europa" sarebbe un membro del livello "Continente" della dimensione "Geografia".