Cos'è l'OLAP? Comprensione dell'Online Analytical Processing per la Business Intelligence

Differenze tra OLAP e OLTP

I sistemi OLTP supportano le attività operative aziendali quotidiane: l'acquisizione di ordini, l'aggiornamento dell'inventario, la registrazione dei dati transazionali e la gestione delle attività dei clienti. L'elaborazione delle transazioni online è ottimizzata per aggiornamenti rapidi, accurati e di volume elevato su database relazionali.

I sistemi OLAP sono ottimizzati per l'elaborazione analitica anziché per le transazioni. Consolidano i dati storici dei sistemi operativi, li strutturano per l'esplorazione attraverso modelli di dati multidimensionali e supportano query complesse che coprono lunghi periodi di tempo e più dimensioni. L'OLAP aiuta i team a comprendere il business, mentre i sistemi OLTP aiutano a gestirlo.

Perché l'OLAP è importante per le analitiche moderne

Man mano che le organizzazioni crescono, i volumi di dati si espandono e le domande di analisi diventano più complesse. Le funzionalità OLAP supportano questa evoluzione fornendo:

• Esplorazione dei dati rapida e interattiva tramite strutture pre-aggregate
• Analisi ricca e multidimensionale da più prospettive
• Calcoli coerenti e governati su cui i team possono fare affidamento
• Un'esperienza self-service che riduce la dipendenza dai data engineer

Questi punti di forza rendono la tecnologia OLAP essenziale per il monitoraggio delle prestazioni, l'analisi delle tendenze e la pianificazione strategica.

OLAP nell'uso pratico aziendale

Un dirigente del settore retail che esamina i dati di vendita trimestrali può vedere questi vantaggi nella pratica. Invece di richiedere report separati per ogni regione, categoria di prodotto o periodo di tempo, gli strumenti OLAP consentono loro di eseguire il pivot su tutte le dimensioni in un'unica vista e di esplorare direttamente i modelli.

Con poche semplici modifiche utilizzando le attività operative OLAP di base, possono individuare dove le prestazioni sono cambiate, confrontare i segmenti interessati e scoprire i fattori che determinano tali cambiamenti. Questa capacità di passare senza problemi da una prospettiva all'altra aiuta i team a ottenere informazioni dettagliate in pochi minuti invece di attendere estrazioni personalizzate multiple o query SQL complesse.

Architettura e modelli di dati OLAP

Comprensione dei cubi OLAP

I sistemi OLAP si basano sull'idea che i dati analitici debbano riflettere il modo in cui gli utenti pensano al business. A tal fine, i database OLAP utilizzano i cubi OLAP, strutture di dati multidimensionali che organizzano i dati all'interno di un'architettura di dati governata e consentono agli utenti di analizzare i dati attraverso più viste contemporaneamente: tempo, area geografica, prodotto, segmenti di clienti e altro ancora.

Ogni cubo OLAP che rappresenta le metriche aziendali contiene:

• Misure: valori numerici come ricavi, costi, margine o numero di ordini
• Dimensioni: categorie che descrivono tali misure, come prodotto, area geografica, cliente o tempo

Questa struttura rende più intuitiva l'analisi multidimensionale. Invece di navigare in tabelle relazionali piatte con migliaia di colonne e milioni di righe, gli utenti aziendali interagiscono con i dati aziendali organizzati in base a concetti familiari. Le misure diventano il "cosa" e le dimensioni il "come" e il "dove" dell'analisi.

Anche se chiamati "cubi", questi modelli di dati OLAP non sono limitati a tre dimensioni. I cubi di dati possono contenere più di tre dimensioni, consentendo una ricca analisi trasversale per esplorare modelli e confronti tra dati multidimensionali.

Gerarchie e pre-aggregazione per query veloci

La maggior parte delle dimensioni nei database OLAP include gerarchie di concetti che rappresentano livelli di dettaglio naturali. Una dimensione temporale può includere anno → trimestre → mese → giorno. Una dimensione geografica potrebbe includere paese → regione → stato → città. Queste gerarchie di concetti semplificano il passaggio da dati riepilogati a viste di dati dettagliate.

I sistemi OLAP spesso calcolano riepiloghi pre-aggregati a ogni livello della gerarchia dei concetti. Poiché molte query analitiche richiedono totali o medie ricorrenti, la pre-aggregazione offre prestazioni rapide delle query e garantisce definizioni delle metriche coerenti tra utenti e team. Questo approccio aiuta i cubi OLAP a rispondere rapidamente anche durante l'analisi di grandi volumi di dati storici.

Modellazione dimensionale con schemi a stella

La modellazione dimensionale è alla base della maggior parte dei sistemi OLAP e struttura i dati in modo che siano sia performanti che facili da comprendere. Lo schema più comune è lo schema a stella, che include:

• Una tabella dei fatti centrale contenente misure e chiavi
• Tabelle dimensionali che forniscono un contesto descrittivo

Gli schemi a stella sono popolari perché sono semplici ed efficienti. Gli utenti possono interpretare rapidamente le tabelle relazionali e gli strumenti OLAP generano query in modo affidabile con un numero inferiore di join. Questo schema di database supporta carichi di lavoro analitici prevedibili e ad alte prestazioni e consente ai database OLAP di organizzare i dati in modo efficace.

L'approccio riflette anche il modo in cui le aziende vedono le proprie attività operative: eventi misurabili, come la visualizzazione di dati di vendita, spedizioni o interazioni, collegati ad attributi descrittivi come prodotti, clienti o sedi. Questo allineamento con i processi del mondo reale, unito alla scalabilità man mano che le piattaforme si evolvono, rende gli schemi a stella una pietra miliare della progettazione dei modelli di dati OLAP.

Schemi Snowflake e a costellazione di fatti

Sebbene gli schemi a stella funzionino bene per la maggior parte dei carichi di lavoro analitici, alcuni ambienti richiedono approcci di modellazione aggiuntivi per gestire una maggiore complessità. Queste alternative gestiscono scenari con gerarchie concettuali più profonde, requisiti di governance più rigorosi o più processi aziendali che integrano dati da più sorgenti di dati.

Uno schema a snowflake normalizza le tabelle dimensionali in più tabelle correlate, ad esempio memorizzando separatamente i dettagli del prodotto, le sottocategorie e le categorie anziché in un'unica dimensione. Questa struttura riduce la ridondanza e può semplificare la manutenzione in ambienti di grandi dimensioni o regolamentati. Tuttavia, introduce più join, che possono rallentare le query OLAP o rendere i modelli di dati meno intuitivi per gli utenti non tecnici.

Una costellazione di fatti, talvolta chiamata schema a galassia, estende la modellazione dimensionale includendo più tabelle dei fatti che condividono una o più dimensioni. Questo design supporta l'analisi su diversi processi aziendali, ad esempio esaminando come la spesa di marketing influenzi l'analisi delle vendite o come i livelli di inventario influiscano sulle prestazioni di evasione degli ordini.

Sebbene più complessi di uno schema a stella, questi approcci forniscono flessibilità di modellazione quando le diverse esigenze analitiche lo richiedono. Offrono modi per rappresentare relazioni aziendali più ricche, mantenendo al contempo la coerenza tra le dimensioni condivise.

Bilanciamento dei compromessi di modellazione

La scelta della tecnica di modellazione giusta comporta la valutazione di diversi compromessi:

• Prestazioni: Gli schemi a stella in genere consentono query più veloci e una logica più semplice per le attività operative OLAP.
• Archiviazione: gli schemi Snowflake consentono di risparmiare spazio, ma possono ridurre le prestazioni delle query.
• Complessità aziendale: le costellazioni di fatti supportano più processi ma richiedono una governance attenta
• Facilità d'uso: i modelli di dati più piatti sono più intuitivi per gli analisti di dati e i team di BI
• Scalabilità: i modelli dovrebbero evolversi man mano che i volumi dei dati, le dimensioni e le esigenze aziendali crescono

Le organizzazioni spesso combinano questi pattern di modellazione. Uno schema a stella di base può supportare le analitiche primarie, mentre elementi a fiocco di neve o a costellazione gestiscono dimensioni complesse o report interfunzionali. L'obiettivo rimane lo stesso: modelli di dati OLAP che siano veloci, chiari e allineati con le esigenze aziendali.

Operazioni OLAP di base per l'analisi multidimensionale

Le attività operative OLAP offrono agli utenti modi flessibili per regolare i livelli di dettaglio ed esplorare i dati aziendali da diverse angolazioni. Costituiscono la base dell'analisi dei dati multidimensionale in stile OLAP, consentendo una navigazione rapida tra le dimensioni e aiutando gli analisti di dati a passare rapidamente da riepiloghi generali a informazioni dettagliate mirate.

Modifica del livello di dettaglio con drill-down e roll-up

Due delle attività operative OLAP più importanti sono il drill-down e il roll-up, che consentono agli utenti di spostarsi tra riepiloghi di alto livello e viste dettagliate dei dati.

L'analisi drill-down parte da una visione d'insieme e rivela maggiori dettagli. Un analista potrebbe iniziare con il fatturato annuo, per poi eseguire il drill-down su trimestri, mesi o giorni. Ogni passaggio mostra più contesto, come picchi stagionali o cali anomali non visibili a livelli di aggregazione superiori. Questa operazione analitica di base aiuta i team a trasformare i dati da viste aggregate in informazioni dettagliate granulari.

Il roll-up fa il contrario. Aggrega i dati dettagliati in riepiloghi di livello superiore, ad esempio combinando i risultati a livello di negozio in viste regionali o nazionali. Il roll-up aiuta i leader ad avere una visione d'insieme, a confrontare le prestazioni tra regioni o segmenti e a comprendere l'impatto complessivo lavorando con dati meno dettagliati.

Insieme, drill-down e roll-up supportano sia l'analisi esplorativa che il reporting a livello dirigenziale, consentendo un movimento fluido tra i livelli della gerarchia di concetti all'interno dei cubi OLAP.

Focalizzazione delle viste con slice and dice

Mentre il drill-down e il roll-up gestiscono i livelli di dettaglio, le operazioni di slice and dice definiscono quale parte del cubo di dati studiare. Queste operazioni OLAP agiscono come filtri, consentendo agli analisti di concentrarsi rapidamente su sottoinsiemi pertinenti.

Un'operazione di slice seleziona un singolo valore all'interno di una dimensione, ad esempio esaminando solo il Q3 in tutte le regioni e i prodotti. Lo slicing è utile per isolare un periodo, un canale o una categoria, mantenendo le altre dimensioni disponibili per il confronto sui dati multidimensionali.

Un'attività operativa seleziona più valori su una o più dimensioni, ad esempio confrontando categorie di prodotti selezionate in un sottoinsieme di aree geografiche e mesi. Il dicing è utile quando i team vogliono confrontare combinazioni specifiche, come segmenti target o gruppi di prodotti chiave, senza l'ingombro di dati aziendali non correlati.

Le attività operative di slice and dice sono fondamentali per le analitiche self-service. Invece di chiedere report occasionali ai data engineer, gli utenti aziendali possono esplorare i dati direttamente, restringendo o ampliando la visualizzazione in base alle mutevoli esigenze. Questo riduce la dipendenza da report personalizzati e rende le piattaforme di business intelligence più reattive alle esigenze in evoluzione.

Riorientamento delle dimensioni con il pivoting

Il pivoting modifica la disposizione delle dimensioni in un report o in una visualizzazione. In una tabella, il pivoting potrebbe spostare una dimensione dalle colonne alle righe. Nei cubi OLAP, il pivoting ruota le dimensioni per mostrare una diversa combinazione di attributi nel modello di dati multidimensionale.

Ad esempio, un analista può iniziare visualizzando i dati di vendita con le regioni come colonne e le categorie di prodotti come righe. Eseguendo il pivot, possono invece confrontare le categorie di prodotti tra i segmenti di clienti. I dati aziendali rimangono gli stessi, ma la prospettiva cambia, rivelando spesso modelli come segmenti con prestazioni inferiori o mercati anomali.

Il pivoting supporta l'analisi esplorativa consentendo agli utenti di testare viste alternative (per cliente, canale o finestra temporale) senza riscrivere le query OLAP.

Come OLAP supporta l'analisi del mondo reale

Per vedere come queste attività operative OLAP funzionano insieme, immagina un dirigente del settore retail che analizza il calo delle vendite del terzo trimestre:

1. Il dirigente inizia con una vista nazionale aggregata e rileva un calo dell'8% rispetto al trimestre precedente
2. Analizzano in dettaglio per regione e scoprono che la regione Ovest è in calo del 22%, mentre le altre regioni rimangono stabili.
3. Eseguono lo slice dei dati per isolare la regione Ovest, quindi eseguono il dice sulle tre principali categorie di prodotti nel periodo luglio-settembre, rivelando cali più marcati concentrati in linee specifiche.
4. Eseguono il pivot della vista sui gruppi di negozi, identificando che le prestazioni inferiori sono concentrate in California.
5. Collegando questi risultati, il dirigente nota che a luglio un nuovo concorrente è entrato in California, influenzando in modo sproporzionato quelle linee di prodotti.

Con un quadro chiaro di cosa è cambiato e perché, il team di marketing sviluppa rapidamente una risposta competitiva mirata per le categorie e i mercati interessati. Ciò che avrebbe richiesto più giorni di query SQL personalizzate e calcoli analitici complessi viene completato in pochi minuti utilizzando l'esplorazione interattiva e multidimensionale dei dati di OLAP.

Tipi di sistemi OLAP

Diverse architetture OLAP supportano obiettivi analitici simili, ma variano in termini di prestazioni, scalabilità e flessibilità. Comprendere queste differenze aiuta le organizzazioni a scegliere un approccio che si adatti ai loro volumi di dati, alle esigenze di modellazione e ai pattern di query.

MOLAP: OLAP multidimensionale che utilizza cubi multidimensionali

I sistemi OLAP multidimensionali memorizzano i dati in database multidimensionali proprietari che organizzano fisicamente le informazioni in strutture a cubo. I riepiloghi pre-aggregati e l'indicizzazione ottimizzata consentono di ottenere risposte rapide e prevedibili per query complesse.

Punti di forza

• Tempi di risposta molto rapidi, anche per query analitiche multidimensionali o altamente aggregate
• Prestazioni prevedibili delle query grazie agli aggregati precalcolati
• Forte supporto per la navigazione gerarchica e i calcoli complessi

Limitazioni

• Richiede spazio di archiviazione aggiuntivo per le strutture a cubo in cui archiviare i dati
• I cicli di refresh dei cubi possono ritardare l'accesso ai nuovi dati storici
• Meno flessibile quando le dimensioni o le gerarchie di concetti cambiano frequentemente

Dove l'OLAP multidimensionale funziona al meglio

Team con modelli di dati OLAP stabili, come pianificazione finanziaria, analisi della redditività e reporting operativo, in cui le prestazioni costanti sono più importanti dei rapidi cambiamenti dello schema.

ROLAP: OLAP relazionale per le analitiche di warehouse relazionali e cloud

I sistemi OLAP relazionali eseguono operazioni OLAP direttamente su tabelle relazionali archiviate in database relazionali o data warehouse in cloud. Invece di archiviare cubi OLAP, i motori ROLAP generano report in modo dinamico e si affidano all'ottimizzatore di query del database per il calcolo.

Punti di forza

• Gestisce volumi molto grandi di dati aziendali, limitati solo dal data warehouse sottostante.
• Si adatta facilmente a nuove dimensioni o attributi provenienti da sorgenti di dati relazionali
• Utilizza SQL ampiamente diffuso e l'infrastruttura esistente.

Limitazioni

• Le prestazioni delle query variano in base a progettazione del database, indicizzazione e pattern del carico di lavoro
• Le aggregazioni complesse possono essere più lente senza riepiloghi precalcolati
• Maggiore dipendenza dalle pratiche di modellazione relazionale

Dove l'OLAP relazionale funziona meglio

Organizzazioni con set di dati di grandi dimensioni o che cambiano di frequente, come le analitiche e-commerce, l'analisi del comportamento dei clienti o il reporting aziendale, in cui la flessibilità e l'evoluzione di uno schema sono più importanti della velocità di pre-aggregazione. Questo approccio funziona bene quando i team devono integrare i dati provenienti da più sorgenti di dati.

HOLAP: OLAP ibrido per l'archiviazione analitica ibrida

L'OLAP ibrido combina l'aggregazione multidimensionale in stile OLAP con l'archiviazione relazionale dei dettagli. I riepiloghi risiedono in forma di cubo per una maggiore velocità, mentre i dati granulari dettagliati rimangono nelle tabelle relazionali.

Punti di forza

• Prestazioni elevate per l'analisi a livello di riepilogo tramite la funzionalità OLAP.
• Flessibilità di approfondire i dati nel dettaglio quando necessario.
• Requisiti di archiviazione bilanciati rispetto al MOLAP completo.

Limitazioni

• Architettura più complessa da progettare e gestire
• Richiede la sincronizzazione tra le strutture dei cubi OLAP e i dati relazionali
• Le prestazioni delle query possono variare a seconda di come vengono partizionati i dati

Dove l'OLAP ibrido funziona meglio

Organizzazioni che necessitano di un accesso rapido a metriche di riepilogo ma che richiedono anche un drill-down occasionale a livello di dettaglio, cosa comune nella gestione della catena di approvvigionamento, nell'analisi delle prestazioni di marketing e nelle dashboard operative.

Confronto tra i tipi di OLAP

Ogni architettura OLAP offre diversi compromessi in termini di prestazioni, scalabilità e flessibilità:

L'OLAP moderno nei flussi di lavoro analitici odierni

Le piattaforme cloud hanno rimodellato il modo in cui le organizzazioni progettano e gestiscono i sistemi OLAP. Gli strumenti OLAP tradizionali dipendevano da dati storici caricati in batch, strutture di cubi statiche e capacità hardware fissa, il che limitava la scalabilità con la crescita dei volumi di dati e delle esigenze di analisi. Le architetture native per il cloud rimuovono questi vincoli consentendo l'esecuzione dei carichi di lavoro OLAP su un'infrastruttura distribuita ed elastica.

OLAP nell'era del cloud

I moderni sistemi OLAP utilizzano l'elaborazione massivamente parallela (MPP) e il calcolo distribuito per eseguire query complesse su più nodi in parallelo. Anziché basarsi su un singolo server OLAP, questo approccio offre l'elasticità di cui le organizzazioni hanno bisogno per supportare carichi di lavoro analitici diversificati.

Un vantaggio chiave dell'OLAP su cloud è la separazione tra archiviazione e compute, che consente a ciascun livello di scalare in modo indipendente. I cluster compute possono espandersi temporaneamente per carichi di lavoro impegnativi e ridursi quando non sono necessari, aiutando le organizzazioni a controllare i costi e a pagare solo per le risorse utilizzate durante l'elaborazione analitica.

Funzionalità OLAP in tempo reale

I progressi nell'infrastruttura cloud ora supportano l'OLAP quasi in tempo reale, colmando il divario tra l'analisi batch tradizionale e l'analisi in tempo reale. Invece di attendere i refresh notturni dei cubi, gli analisti di dati possono lavorare con dati aziendali aggiornati di frequente provenienti da origini dati di streaming. Questo consente risposte più rapide ai segnali operativi come la variazione dei modelli di domanda, le interazioni con i clienti o le fluttuazioni della catena di approvvigionamento.

OLAP su data lake e architettura lakehouse

I database OLAP nativi per il cloud operano sempre più direttamente sui dati archiviati nei data lake cloud. In un'architettura lakehouse, tecnologie come Delta Lake forniscono le funzionalità di affidabilità, governance e prestazioni, come l'indicizzazione, la memorizzazione nella cache e il data skipping, richieste dall'analisi in stile OLAP. Poiché i carichi di lavoro OLAP possono essere eseguiti sugli stessi dati aziendali utilizzati per il machine learning, i dati di streaming e l'ingegneria dei dati, i team non devono più gestire motori OLAP separati o spostare i dati tra sistemi.

I vantaggi principali di questo approccio includono:

• Archiviazione dei dati unificata con un minor numero di silos
• Formati aperti che integrano i dati con strumenti di BI, ML e di AI
• Query analitiche più veloci senza duplicare i dati aziendali
• Architettura e governance semplificate

Applicazioni aziendali attuali per OLAP

I moderni sistemi OLAP supportano diversi flussi di lavoro analitici in vari settori industriali, tra cui:

• Pianificazione e analisi finanziaria: reporting di budget e consuntivo, previsione, analisi finanziaria e modellazione della redditività tramite il reporting finanziario
• Analitiche delle prestazioni di vendita: analisi del territorio, valutazione del mix di prodotti e monitoraggio dell'analisi delle tendenze dei ricavi utilizzando strumenti di analisi delle vendite
• Analisi del comportamento dei clienti: segmentazione, modelli di acquisto e valore del ciclo di vita del cliente su dati multidimensionali.
• Ottimizzazione della supply chain: analisi dell'inventario, prestazioni dei fornitori e previsione della domanda
• Analitica sanitaria: esiti per i pazienti, utilizzo delle risorse ed efficacia dei trattamenti in diverse popolazioni

Queste applicazioni di Business Intelligence sfruttano la capacità di OLAP di valutare più dimensioni in modo efficiente e coerente, consentendo ai team di generare report che trasformano i dati in informazioni strategiche.

OLAP negli ecosistemi analitici emergenti

I principi OLAP rimangono fondamentali anche con l'evolversi degli ecosistemi analitici. Le moderne piattaforme di visualizzazione dei dati e gli strumenti di BI basati su SQL integrano interazioni in stile OLAP come slicing, pivoting e drilling per fornire modi rapidi e multidimensionali per esplorare i dati, indipendentemente dal fatto che il sistema sottostante utilizzi le tradizionali strutture a cubo OLAP.

In un'architettura lakehouse, i concetti OLAP si integrano con formati di dati aperti e il compute su scale cloud. Invece di operare come uno stack separato, le query in stile OLAP vengono eseguite direttamente sui dati aziendali condivisi utilizzati per lo streaming di dati, l'AI e l'ingegneria dei dati. Questa integrazione migliora le prestazioni e la coerenza delle query, riducendo al contempo la necessità di dati duplicati o di server OLAP specializzati.

L'OLAP integra anche il machine learning. Gli analisti di dati utilizzano l'esplorazione in stile OLAP per identificare pattern, segmenti e ipotesi tramite il data mining, mentre i modelli di ML si basano su queste informazioni dettagliate con l'analisi predittiva per effettuare previsioni e automatizzare le decisioni. L'OLAP rimane rilevante non come tecnologia autonoma, ma come un insieme di funzionalità di analisi integrate che consentono un'esplorazione dei dati più rapida e interattiva sulle piattaforme moderne.

Valutare l'idoneità dell'OLAP per la tua organizzazione

Quando si valuta l'OLAP per il proprio ambiente, considerare fattori quali i volumi di dati, la complessità delle query, le esigenze di interattività, l'infrastruttura esistente e la strategia cloud più ampia. L'OLAP è una soluzione ottimale quando le query analitiche si ripetono di frequente, coinvolgono più gerarchie di concetti o richiedono tempi di risposta rapidi e costanti.

Potrebbe essere meno adatto per carichi di lavoro dominati da query complesse altamente imprevedibili, sperimentazione di machine learning esplorativa o analitiche basate principalmente sullo streaming. Capire come i tuoi team esplorano i dati aziendali, e la velocità e la struttura richieste dai loro flussi di lavoro, aiuta a determinare se l'OLAP debba svolgere un ruolo centrale nella tua architettura di analisi.

Come sfruttare OLAP per la tua azienda

L'OLAP (online analytical processing) trasforma dati complessi e multidimensionali in conoscenza chiara e strategica. Organizzando misure e dimensioni in modi intuitivi e supportando query analitiche veloci e interattive, l'OLAP aiuta i team a capire cosa è cambiato, perché è cambiato e come le prestazioni variano tra aree geografiche, prodotti o segmenti di clienti. Questi punti di forza rendono la tecnologia OLAP una base affidabile per esplorare le tendenze aziendali e supportare le decisioni.

Una solida comprensione delle attività operative OLAP di base (drill-down, roll-up, slice e dice) supporta un migliore pensiero analitico. Queste attività operative analitiche di base aiutano gli analista di dati a esaminare le ipotesi, confrontare i segmenti e identificare pattern significativi. Anche la scelta della giusta architettura OLAP è importante: OLAP multidimensionale (MOLAP), OLAP relazionale (ROLAP) e OLAP ibrido (HOLAP) offrono ciascuna diversi compromessi in termini di prestazioni delle query, scalabilità e flessibilità, e la scelta migliore dipende dai volumi di dati, dalla complessità delle query e dal livello di interattività richiesto dagli utenti aziendali.

Anche con l'evolversi delle architetture dei dati, i principi OLAP rimangono centrali per le moderne applicazioni di business intelligence. Le piattaforme contemporanee integrano l'accelerazione in stile OLAP nei motori SQL, nei livelli semantici e nell'architettura lakehouse, consentendo ai data engineer di analizzare i dati condivisi senza dover gestire sistemi cube separati.

Nel valutare come OLAP si adatta al tuo ambiente, considera la struttura dei tuoi carichi di lavoro analitici, i tuoi requisiti di aggiornamento dei dati e la frequenza con cui gli utenti esplorano i dati in modo interattivo. Le moderne piattaforme di analitiche estendono le funzionalità OLAP con la flessibilità su Scale cloud, aiutando la tua organizzazione a ottenere informazioni dettagliate in modo più rapido e coerente.

Scopri come le moderne soluzioni di analitiche su Scale cloud offrono prestazioni in stile OLAP, supportando al contempo strategie più ampie per dati e AI.