OLAP: differenze tra le versioni

Versione delle 14:33, 5 giu 2008

Versione delle 13:12, 12 giu 2008

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{{W|informatica|novembre 2007}}

'''OLAP''', [[acronimo]] che sta per l'espressione ''On-Line Analytical Processing'', designa un insieme di tecniche software per l'analisi interattiva e veloce di grandi quantità di dati, che è possibile esaminare in modalità piuttosto complesse. Questa è la componente tecnologica base del [[data warehouse]] e, ad esempio, serve alle aziende per analizzare i risultati delle vendite, l'andamento dei costi di acquisto merci, al marketing per misurare il successo di una campagna pubblicitaria, ad una università i dati di un sondaggio ed altri casi simili. Gli strumenti OLAP si differenziano dagli OLTP per il fatto che i primi hanno come obiettivo la performance nella ricerca e il raggiungimento di un 'ampiezza di interrogazione quanto più grande possibile; i secondi, invece, hanno come obiettivo la garanzia di integrità e sicurezza delle transazioni.

== Funzionalità ==

La creazione di un database OLAP consiste nell'effettuare una fotografia di informazioni (ad esempio quelle di un [[database relazionale]]) in un determinato momento e trasformare queste singole informazioni in dati multidimensionali.

Eseguendo successivamente delle interrogazioni sui dati così strutturati è possibile ottenere risposte in tempi decisamente ridotti rispetto alle stesse operazioni effettuate su altre tipologie di database, anche perché il DB di un sistema [[OLTP]] non è stato studiato per consentire analisi articolate.

Una struttura OLAP creata per questo scopo è chiamata "cubo" multidimensionale. Ci sono diversi modi per creare un cubo, ma il più conosciuto è quello che utilizza uno schema "a stella"; al centro c'è la tabella dei "fatti" che elenca i principali elementi su cui sarà costruita l'interrogazione, e collegate a questa tabella ci sono varie tabelle delle "dimensioni" che specificano come i dati saranno aggregati.

Per esempio un archivio di clienti può essere raggruppato per città, provincia, regione; questi clienti possono essere relazionati con i prodotti ed ogni prodotto può essere raggruppato per categoria.

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* studiare una grande quantità di dati

* vedere i dati da prospettive diverse

* supportare i processi decisionali.

== Tipi di sistemi OLAP ==