OLTP e OLAP: differenze e applicazioni
L’elaborazione analitica online (OLAP) e l’elaborazione transazionale online (OLTP) sono due sistemi di elaborazione dei dati ampiamente utilizzati in molte aziende e organizzazioni, ma presentano differenze fondamentali.
- Presentazione
- Differenze chiave tra OLAP e OLTP
- Quali sono le applicazioni di OLTP?
- Quali sono le applicazioni di OLAP?
- Risorse
Presentazione
Prima di poter utilizzare i dati, è necessario elaborarli. L’elaborazione analitica online (OLAP) e l’elaborazione transazionale online (OLTP) sono due sistemi di elaborazione iniziale dei dati utilizzati in aziende e organizzazioni di ogni tipo. Mentre OLAP è utilizzato per eseguire analisi dei dati complesse, OLTP viene impiegato per elaborare in tempo reale transazioni online su vasta scala. Benché lo scopo e il metodo di elaborazione dei dati dei due sistemi siano diversi, sia OLAP che OLTP sono strumenti preziosi per risolvere problemi aziendali complessi: il primo per comprendere meglio il business, e il secondo per gestirlo in modo più efficiente. Analizziamo quindi più a fondo le differenze tra OLAP e OLTP ed esploriamo le loro diverse applicazioni.
Differenze chiave tra OLAP e OLTP
OLAP e OLTP sono processi distinti, storicamente differenziati da esigenze diverse in fatto di elaborazione e storage dei dati. Tuttavia, molte organizzazioni non operano una scelta esclusiva: alcuni team richiedono uno solo di questi sistemi, mentre altri hanno bisogno di entrambi. Vediamo ora quali sono le principali differenze tra i due sistemi.
Scopo
La distinzione principale tra OLAP e OLTP è lo scopo centrale dei due sistemi. Un sistema OLAP è in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, consentendo analisi approfondite dei dati in più dimensioni per facilitare i processi decisionali e la risoluzione dei problemi.
Al contrario, i sistemi OLTP sono progettati per gestire grandi volumi di dati transazionali che coinvolgono più utenti. I database relazionali aggiornano, inseriscono o eliminano rapidamente piccole quantità di dati in tempo reale. La maggior parte dei sistemi OLTP è utilizzata per eseguire transazioni, come prenotazioni di hotel online, mobile banking, acquisti su siti di ecommerce o pagamenti nei punti vendita. Molti sistemi OLAP ricavano i propri dati da database OLTP tramite una pipeline ETL, e possono fornire insight come l’analisi delle attività e delle prestazioni degli sportelli automatici nel tempo.
In breve, le organizzazioni utilizzano i sistemi OLTP per gestire le proprie attività, mentre i sistemi OLAP le aiutano a comprenderle.
Sorgenti dati
Grazie al suo schema multidimensionale, OLAP è adatto per eseguire query complesse che attingono a più data set, come dati storici e attuali, che possono provenire anche da sorgenti OLTP, come accennato sopra. Un sistema OLTP memorizza i dati delle transazioni in un database relazionale, ottimizzato per gestire i grandi volumi di dati transazionali incanalati in tale sistema.
Aggiornamenti e backup
I sistemi OLAP sono progettati per elaborare query che includono migliaia o milioni di righe di dati. I dati possono essere aggiornati con cadenza oraria o giornaliera, a seconda delle esigenze dell’organizzazione. Al contrario, i sistemi OLTP tipicamente aggiornano poche righe di dati alla volta in tempo reale o quasi. Inoltre, la frequenza dei backup dei sistemi OLTP è molto maggiore rispetto ai sistemi OLAP: trattandosi di strumenti di elaborazione delle transazioni, i backup regolari sono indispensabili per mantenere le operazioni aziendali e la conformità ai requisiti legali e normativi applicabili. Le eventuali perdite di dati subite in un sistema OLAP possono essere rimediate semplicemente ricaricando i dati perduti dalla sorgente originale.
Velocità
Per definizione, i sistemi OLTP hanno tempi di risposta misurati in millisecondi. I database OLAP elaborano una quantità significativamente maggiore di dati, e i tempi di risposta sono più lenti. A seconda della tecnologia utilizzata e della quantità di dati elaborati, i tempi di risposta di un sistema OLAP possono variare da un secondo a diverse ore.
Capacità di storage
Se i dati storici delle transazioni vengono archiviati, i sistemi OLTP hanno requisiti di storage relativamente modesti. Al contrario, i sistemi OLAP richiedono enormi capacità di storage per funzionare. Le dimensioni dei dati aggregati necessari per le applicazioni OLAP richiedono l’uso di un moderno cloud data warehouse in grado di soddisfare enormi requisiti di storage.
Utenti previsti
I sistemi OLTP sono customer‑facing e progettati per essere utilizzati da operatori a contatto diretto con la clientela, come il personale dei negozi e gli specialisti delle prenotazioni alberghiere, e dagli acquirenti online. I sistemi OLAP sono business‑facing e sono utilizzati da data scientist, data analyst e utenti aziendali come team leader o dirigenti. Questi responsabili delle decisioni accedono ai dati utilizzando dashboard analitiche.
Quali sono le applicazioni di OLTP?
I database OLTP hanno un ruolo cruciale nel supportare un’ampia gamma di applicazioni aziendali e consumer critiche, facilitando l’elaborazione trasparente delle transazioni in tempo reale. Negli scenari aziendali, questi database garantiscono lo svolgimento di numerose attività essenziali, come l’accesso istantaneo alle informazioni del cliente da parte del personale dei call center durante una chiamata, l’inserimento e la gestione efficienti degli ordini nei magazzini, l’elaborazione sicura delle transazioni finanziarie online e la gestione di altre operazioni sensibili all’elemento tempo.
La portata dei sistemi OLTP si estende anche alle applicazioni consumer, nelle quali le loro capacità di elaborazione rapida dei dati consentono di fornire user experience fluide. Le applicazioni basate su OLTP offrono ai consumatori numerosi vantaggi, come la possibilità di inviare istantaneamente messaggi di testo, prenotare case vacanza verificando le disponibilità in tempo reale o effettuare acquisti rapidi e semplici dai servizi di consegna pasti online.
Sfruttando i database OLTP, le aziende possono garantire tempi di risposta rapidi e una gestione dei dati affidabile per le proprie esigenze operative quotidiane, mentre i consumatori possono contare su interazioni semplici e transazioni fluide nelle proprie esperienze online. Questi database costituiscono l’asse portante di molti sistemi critici e contribuiscono a soddisfare in modo efficace ed efficiente le richieste di dati in tempo reale in vari ambiti di interazione tra aziende e consumatori.
Quali sono le applicazioni di OLAP?
A differenza di OLTP, OLAP si concentra sull’esecuzione di query sui dati a scopo di analisi, e viene utilizzato per potenziare le attività aziendali da organizzazioni di vari settori, tra cui sanità, produzione industriale e pubblicità.
Settore sanitario. La capacità di OLAP di analizzare i data set in profondità consente alle strutture sanitarie di condurre analisi approfondite degli esiti di salute per i pazienti utilizzando una varietà di dimensioni dei dati. Possono esplorare fattori cruciali come la durata delle degenze ospedaliere, le strutture sanitarie coinvolte, le diagnosi mediche e i dati demografici dei pazienti. Questo consente loro di ottenere insight preziosi, migliorare l’assistenza sanitaria e prendere decisioni informate per migliorare gli esiti di salute per i pazienti.
Settore manifatturiero. Le funzionalità versatili di OLAP forniscono insight avanzati su vari aspetti delle operazioni. Le aziende manifatturiere possono analizzare la redditività dei singoli clienti e prodotti per migliorare la pianificazione strategica e l’allocazione delle risorse. Inoltre, OLAP facilita la previsione della domanda e dell’offerta, consentendo alle aziende manifatturiere di ottimizzare i processi di produzione e la gestione dell’inventario. L’analisi della varianza fornita da OLAP aiuta a identificare le opportunità di miglioramento, consentendo di semplificare le operazioni e migliorare l’efficienza complessiva.
Settore pubblicitario. OLAP svolge un ruolo fondamentale nell’elaborazione dei dati dei clienti e nell’esecuzione di analisi dettagliate. Gli inserzionisti sfruttano le funzionalità di OLAP per comprendere meglio i comportamenti, gli schemi di abbandono e i livelli di coinvolgimento dei clienti. Con queste informazioni possono perfezionare le proprie strategie pubblicitarie, personalizzare le campagne per un pubblico target specifico e coltivare il lifetime value dei clienti, producendo in ultima analisi un maggiore ritorno sugli investimenti di marketing.
La versatilità e le capacità analitiche di OLAP sono preziose per le organizzazioni in molti campi, fornendo insight utili e un vantaggio competitivo in un panorama aziendale in continua evoluzione. La sua ampia adozione in tutti i settori testimonia la sua efficacia nel trasformare i dati grezzi in conoscenze preziose che migliorano i processi decisionali e promuovono il successo aziendale.
