OLAP, o Online Analytical Processing, è una tecnologia informatica multidimensionale basata su database progettata per elaborare e analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati, supportando operazioni analitiche avanzate su set di dati complessi ed estesi. La visione principale di OLAP è aiutare gli utenti finali a prendere decisioni più informate fornendo dati pertinenti, accurati e comprensibili in un formato facilmente digeribile. Si concentra principalmente sulla generazione di insight dai dati aziendali estratti e trasformati per guidare le attività di business intelligence, come data mining, reporting, query, visualizzazione e analisi delle tendenze.
Nato negli anni '70 e formulato dall'esperto di database EF Codd, OLAP è diventato da allora un componente fondamentale dell'analisi aziendale, del data warehousing e dei sistemi di reporting. Poiché i volumi di dati aumentano in modo esponenziale, i sistemi OLAP forniscono la scalabilità, la velocità e la flessibilità necessarie per supportare la crescita organizzativa, giustificando la sua popolarità e l'adozione diffusa in vari settori.
I sistemi OLAP si differenziano in due categorie principali: OLAP multidimensionale (MOLAP) e OLAP relazionale (ROLAP). MOLAP è il classico sottotipo OLAP, che memorizza i dati precalcolati e riepilogati in cubi di dati ottimizzati. Questi cubi di dati forniscono tempi di risposta costanti e ad alta velocità per le query analitiche, in particolare per set di dati preaggregati di grandi dimensioni. D'altra parte, ROLAP utilizza una struttura RDBMS (relational database management system) con il linguaggio SQL per generare query analitiche dinamiche al volo, rendendolo più adatto per l'analisi in tempo reale ma soggetto a tempi di risposta più lenti.
Un aspetto cruciale dei sistemi OLAP è la loro capacità di organizzare e modellare i dati multidimensionali, per cui le relazioni tra i dati sono rappresentate tramite assi in una struttura simile a un cubo. Questa struttura consente ai sistemi OLAP di eseguire rapide operazioni "slice and dice", scavando in alto o in basso attraverso vari livelli di aggregazione dei dati e fornendo agli utenti approfondimenti granulari e fruibili.
I sistemi OLAP utilizzano in genere le seguenti operazioni per estrarre tendenze approfondite dai dati:
- Roll-up : l'aggregazione dei dati su una o più dimensioni comporta un livello di astrazione e riepilogo più elevato.
- Drill-down : Fornisce la funzionalità inversa al roll-up, in quanto disaggrega i dati e li presenta in un formato più dettagliato e granulare.
- Slice and Dice : consente agli utenti di analizzare i dati da diverse prospettive scambiando, tagliando e ruotando le dimensioni all'interno del cubo di dati.
- Pivot : ruota gli assi dei dati all'interno del cubo, generando essenzialmente una nuova vista dati riorganizzando le dimensioni.
Un sistema OLAP ben implementato può migliorare notevolmente l'efficienza e la produttività dei processi di analisi dei dati di un'organizzazione. Con la crescente importanza del processo decisionale basato sui dati, le aziende non possono permettersi di ignorare i potenziali vantaggi della tecnologia OLAP e, pertanto, incorporare la funzionalità OLAP nelle piattaforme di sviluppo software è fondamentale per garantire il successo a lungo termine. Un ottimo esempio di questa integrazione è la piattaforma senza codice AppMaster.
La piattaforma no-code AppMaster consente agli utenti di sviluppare applicazioni back-end, web e mobili personalizzate con capacità avanzate di analisi dei dati. Incorporando la funzionalità OLAP nella piattaforma, gli utenti beneficiano della capacità di analizzare, visualizzare e comprendere set di dati complessi all'interno delle applicazioni che creano. Lo stack tecnologico avanzato della piattaforma, tra cui Go, Vue3, Kotlin e Jetpack Compose, garantisce che le applicazioni generate da AppMaster non solo siano performanti, affidabili e scalabili, ma aderiscano anche ai più recenti standard del settore, rendendola una soluzione ideale per l'azienda e casi d'uso ad alto carico.
Utilizzando la piattaforma AppMaster, le organizzazioni possono sfruttare la potenza delle tecnologie OLAP per creare applicazioni personalizzate e visivamente accattivanti per le aziende basate sui dati. Ciò migliora la comprensione e la produttività dell'utente finale e consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate sulla base di approfondimenti accurati e in tempo reale forniti dalla loro applicazione supportata da OLAP. Inoltre, l'agilità e l'adattabilità della piattaforma AppMaster garantisce che le aziende possano eseguire rapidamente iterazioni sui propri requisiti senza accumulare debiti tecnici, rendendola una vera soluzione del 21° secolo per le moderne organizzazioni basate sui dati.
