Database OLAP e multidimensionali

Le viste multidimensionali dei data set consentono l'analisi delle relazioni tra le categorie di dati, con applicazioni illimitate in finance, vendite e retail, marketing, produzione, CRM, risorse umane, operazioni aziendali, IT e altro ancora. Le funzioni di calcolo e time intelligence di Essbase lo rendono una scelta eccellente per la modellazione e l'analisi dei dati flessibili.

I dipartimenti finanziari utilizzano OLAP per applicazioni quali la definizione del budget, la determinazione dei costi basata sulle attività (allocazioni), l'analisi delle prestazioni finanziarie e la modellazione finanziaria. I reparti vendite utilizzano OLAP per l'analisi e la previsione delle vendite. I dipartimenti di marketing utilizzano OLAP per l'analisi delle ricerche di mercato, le previsioni di vendita, l'analisi delle promozioni, l'analisi dei clienti e la segmentazione di mercato/clienti. Le tipiche applicazioni OLAP di produzione includono la pianificazione della produzione e l'analisi dei difetti.

Importante per tutte queste applicazioni è la capacità di fornire ai manager le informazioni di cui hanno bisogno per prendere decisioni efficaci sulle direzioni strategiche di un'organizzazione. Un'applicazione OLAP di successo fornisce le informazioni necessarie, ovvero fornisce informazioni "just-in-time" per un processo decisionale efficace.

Fornire tali informazioni richiede più di un livello base di dati dettagliati. Le informazioni just-in-time sono dati calcolati che di solito riflettono relazioni complesse e sono spesso calcolati al volo. L'analisi e la modellazione di relazioni complesse sono pratiche solo se i tempi di risposta sono costantemente brevi. Inoltre, poiché la natura delle relazioni tra dati potrebbe non essere nota in anticipo, il modello di dati deve essere flessibile. Un modello di dati davvero flessibile garantisce che i sistemi OLAP possano rispondere ai mutevoli requisiti aziendali in base alle esigenze di un processo decisionale efficace.

Sebbene le applicazioni OLAP si trovino in aree funzionali ampiamente divergenti, tutte richiedono le seguenti funzioni chiave:

  • Viste multidimensionali dei dati

  • Funzionalità a uso intensivo di calcoli

  • Intelligence temporale

La chiave dei sistemi OLAP sono i database multidimensionali, che non solo consolidano e calcolano i dati, ma forniscono anche il recupero e il calcolo di una varietà di sottoinsiemi di dati. Un database multidimensionale supporta più viste dei set di dati per gli utenti che devono analizzare le relazioni tra le categorie di dati. Ad esempio, un analista di marketing potrebbe porre le seguenti domande:

  • Come è stato venduto il prodotto A il mese precedente? Come si confronta questa cifra con le vendite nello stesso mese negli ultimi cinque anni? In che modo il prodotto è stato venduto per filiale, regione e territorio?

  • Questo prodotto è stato venduto meglio in determinate regioni? Esistono tendenze regionali?

  • I clienti hanno restituito il Prodotto A l'anno scorso? I resi erano dovuti a difetti del prodotto? L'azienda ha fabbricato i prodotti in un impianto specifico?

  • Le commissioni e la determinazione prezzi hanno influito sulla modalità di vendita del prodotto da parte dei funzionari commerciali? Alcuni venditori hanno venduto di più?

Nei database multidimensionali, il numero di viste dati è limitato solo dal profilo del database, la struttura che definisce tutti gli elementi del database. Gli utenti possono eseguire il pivot dei dati per visualizzare le informazioni da un'angolazione vista diversa, eseguire il drill-down per trovare informazioni più dettagliate o eseguire il drill-up per visualizzare una panoramica.