Un confronto dettagliato in DBMS

OLAP e OLTP, pur essendo entrambi sistemi di elaborazione dati online, presentano caratteristiche distinte. OLAP si concentra sull’analisi, mentre OLTP è orientato alla gestione delle transazioni.

Nel campo della data science, la corretta elaborazione delle informazioni è fondamentale prima che queste possano essere utilizzate in modo efficace.

OLAP e OLTP sono due approcci all’elaborazione dei dati, ampiamente impiegati sia da aziende che da singoli utenti.

Nonostante le differenze metodologiche e di scopo, entrambi i sistemi si rivelano strumenti preziosi per affrontare problematiche aziendali di diversa natura.

Nei sistemi di gestione di database (DBMS), queste due tipologie di elaborazione giocano un ruolo cruciale, supportando le aziende sia nelle attività analitiche che in quelle transazionali.

Analizziamo nel dettaglio OLAP e OLTP, considerando i loro vantaggi, i limiti e le differenze che li caratterizzano.

Che cos’è un DBMS?

Un sistema di gestione di database (DBMS) è uno strumento progettato per amministrare in modo completo i dati di un’organizzazione. Il motore di database permette di accedere ai dati, bloccarli e modificarli quando necessario. La struttura del database è definita da uno schema.

Un DBMS offre una visione centralizzata dei dati, consentendo a diversi utenti di accedervi da varie postazioni in modo preciso e controllato. È in grado di limitare l’accesso ai dati e la loro visualizzazione da parte degli utenti finali, proponendo diverse prospettive dello schema del database.

In aggiunta, il DBMS garantisce indipendenza fisica e logica, proteggendo le applicazioni e nascondendo agli utenti la locazione fisica dei dati. Si tratta di un sistema sofisticato composto da vari elementi integrati, che forniscono un ambiente gestito e uniforme per l’accesso, la creazione e la modifica dei dati all’interno dei database. Questi elementi includono:

Motore di archiviazione
Catalogo dei metadati
Linguaggio di accesso al database
Motore di ottimizzazione
Processore di query
Gestore di blocchi
Gestore di registri
Utilità dati

Tra i sistemi e modelli di gestione di database più diffusi si annoverano NoSQL DBMS, in-memory DBMS, cloud DBMS, multimodel DBMS, columnar DBMS, NewSQL DBMS e RDBMS. Il principale vantaggio offerto dai DBMS risiede nella capacità di permettere a programmatori di applicazioni e utenti di accedere ai dati mantenendone l’integrità.

OLAP vs OLTP: Definizioni

Cos’è OLAP?

L’Online Analytical Processing (OLAP) è un sistema di elaborazione online specializzato nell’analisi multidimensionale di grandi quantità di dati, eseguita ad alta velocità. Questi dati provengono da data mart, datastore centralizzati o data warehouse.

Un sistema OLAP è ideale per calcoli analitici complessi, business intelligence, data mining e funzioni di reporting aziendale come la definizione dei budget, le previsioni di vendita e le analisi finanziarie.

Il cubo OLAP, componente centrale dei database OLAP, permette la creazione rapida di report, interrogazioni e analisi di dati multidimensionali. La “dimensione” di un dato può essere definita come un elemento di un set di dati specifico.

Ad esempio, i dati relativi alle vendite possono essere analizzati secondo diverse dimensioni come il periodo dell’anno, l’area geografica o la tipologia di prodotto.

Il cubo OLAP amplia il formato tabellare di uno schema di database relazionale, aggiungendo livelli corrispondenti alle diverse dimensioni dei dati. I dati storici vengono archiviati in uno schema a fiocco di neve o a stella.

Esempi di utilizzo di OLAP includono: analisi delle tendenze di performance finanziaria e di marketing su base annuale, suggerimenti di film o serie su Netflix basati sulle ricerche precedenti e l’analisi dei brani da parte di Spotify per permettere agli utenti di creare le proprie playlist.

In sintesi, OLAP archivia i dati storici dai quali è possibile estrarre informazioni utili da un database di grandi dimensioni. Tali informazioni possono essere impiegate per supportare decisioni aziendali più efficaci.

Le transazioni in OLAP sono complesse e richiedono tempi di elaborazione più lunghi. Si distinguono tre tipi di sistemi OLAP:

OLAP multidimensionale, che indicizza direttamente nel database multidimensionale.
Relational OLAP, che esegue l’analisi multidimensionale di dati memorizzati dinamicamente nel database relazionale.
Hybrid OLAP, una combinazione di OLAP relazionale e multidimensionale, progettata per unire la capacità di elaborazione e di memorizzazione dei dati.

Cos’è OLTP?

L’Online Transactional Processing (OLTP) è un sistema di elaborazione online che abilita l’esecuzione di transazioni su database da parte di più utenti tramite internet. Dai prelievi agli sportelli automatici agli acquisti nei negozi e alle prenotazioni, i sistemi OLTP sono alla base di numerose transazioni quotidiane.

Oltre alle transazioni finanziarie, i sistemi OLTP gestiscono anche transazioni non finanziarie, come l’invio di messaggi di testo e le modifiche delle password. L’OLTP si basa su un database relazionale che offre:

Accessibilità multiutente per gli stessi dati.
Elaborazione di un elevato numero di transazioni semplici, quali aggiornamenti, eliminazioni e inserimenti di dati.
Fornitura di set di dati per recupero, interrogazioni e ricerche rapide.
Supporto per l’elaborazione rapida, con tempi di risposta misurati in millisecondi.
Disponibilità continua 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con backup incrementali costanti.

Molte organizzazioni utilizzano i sistemi software OLTP per fornire dati ai sistemi OLAP. La combinazione di entrambi è, quindi, vantaggiosa nell’odierno mondo basato sui dati.

Consideriamo l’esempio di uno sportello bancomat: una coppia possiede un conto cointestato in banca. Entrambi si recano contemporaneamente presso sportelli ATM diversi per prelevare l’intero ammontare presente sul conto.

In genere, la persona più veloce a completare la transazione preleva per prima il denaro. In questo caso, il sistema software OLTP assicura che l’importo prelevato sia inferiore all’ammontare effettivamente disponibile in banca. L’aspetto cruciale è che i sistemi OLTP sono progettati per garantire la priorità delle transazioni, piuttosto che l’analisi dei dati.

OLAP vs OLTP: Meccanismi Operativi

Come funziona OLAP?

OLAP consente di archiviare i dati provenienti da diverse fonti in data warehouse. Successivamente, i dati vengono puliti e organizzati in cubi. Ogni cubo OLAP include dati classificati secondo diverse dimensioni, come area geografica di vendita, periodo di tempo e tipologia di cliente, derivati da tabelle di riferimento.

I dati vengono ordinati in modo gerarchico per consentire agli utenti di trovare facilmente le informazioni richieste. I cubi di dati vengono pre-calcolati lungo le dimensioni per ottimizzare il tempo di risposta alle interrogazioni. Gli analisti eseguono cinque tipi di operazioni sui database multidimensionali:

Roll-up
Drill-down
Slice
Dice
Pivot

Il sistema OLAP identifica, quindi, le intersezioni delle dimensioni, come ad esempio i prodotti venduti in una determinata regione ad un certo prezzo e in uno specifico periodo, e visualizza i dati corrispondenti.

Come funziona OLTP?

I sistemi OLTP implicano l’acquisizione di informazioni transazionali, l’elaborazione dei dati e l’aggiornamento del database back-end per riflettere il nuovo input. Benché le applicazioni siano complesse, questi aggiornamenti interessano pochi record nel database.

Un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) controlla e amministra l’OLTP. L’OLTP richiede un database in grado di gestire simultaneamente molteplici aggiornamenti e query, garantendo al contempo tempi di risposta rapidi. RDBMS si rivela, pertanto, un’opzione idonea per i sistemi OLTP.

Inoltre, l’OLTP viene utilizzato per eseguire transazioni di database generate dal personale front-end, come cassieri di banca e addetti alle casse. Anche le app self-service per i clienti, come quelle per l’e-commerce, i viaggi e l’online banking, generano transazioni di database online.

Tipicamente, i sistemi di elaborazione transazionale online si basano su un’architettura a tre livelli, composta da livelli di applicazione, dati e presentazione.

OLAP vs OLTP: Caratteristiche Distintive

Caratteristiche di OLAP

Le principali caratteristiche di OLAP sono:

OLAP consente agli imprenditori di ottenere una visione logica e dimensionale dei dati.
Fornisce supporto multiutente.
Funziona come intermediario tra il front end e i data warehouse.
I risultati vengono archiviati separatamente rispetto alle fonti di dati originali.
Offre una performance di documentazione uniforme.
È in grado di distinguere tra valori mancanti e zero.
Ignora i valori mancanti e calcola i valori corretti.
Facilita l’esecuzione di analisi complesse e query interattive da parte degli utenti.
Consente di effettuare confronti e calcoli complessi.
Presenta i risultati tramite grafici e tabelle.

Caratteristiche di OLTP

Le app basate su OLTP presentano una vasta gamma di funzionalità e caratteristiche. Alcune tra le più importanti sono:

Modifica frequente dei dati.
Set di dati indicizzati per query, recuperi e ricerche rapide.
Tempi di risposta rapidissimi, misurati in millisecondi.
Le transazioni coinvolgono pochi record di database, con quantità limitate di dati.
Capacità di gestire un elevato numero di utenti simultanei che accedono ai dati.
Le transazioni di dati avvengono secondo un ordine specifico e gli utenti non possono modificare i dati in esso contenuti.
Transazioni semplici, quali inserimenti, eliminazioni, query semplici e aggiornamenti dei dati.
Alta disponibilità dei dati.

OLAP vs OLTP: Campi di Utilizzo

Utilizzi di OLAP

Molte aziende possono beneficiare dell’utilizzo di sistemi OLAP per ottenere informazioni dettagliate su dati relativi a vari ambiti, come il coinvolgimento dei clienti, le finanze, i mercati e le vendite. Alcune applicazioni dei sistemi OLAP includono:

Reportistica sulle vendite.
Previsioni.
Bilanci.
Reportistica di gestione.
Marketing.
Gestione dei processi.

Utilizzi di OLTP

I sistemi software OLTP trovano impiego in una vasta gamma di settori. Tra i principali:

Online banking.
Invio di messaggi di testo.
Acquisti online.
Inserimento di ordini.
Visualizzazione da parte del personale dei call center.
Aggiornamento dei dettagli del cliente.
Operatori di telemarketing che registrano i risultati dei sondaggi.
Prenotazione di biglietti aerei.

OLAP vs OLTP: Vantaggi

Vantaggi di OLAP

OLAP è uno strumento utile per le aziende per approfondire la conoscenza delle proprie vendite, delle attività di marketing, dei processi e del livello di coinvolgimento dei clienti. Una maggiore disponibilità di dati permette alle aziende di prendere decisioni più informate. Esaminiamo alcuni dei principali vantaggi offerti dai sistemi OLAP:

Maggiori approfondimenti.
Dati affidabili.
Reportistica ad hoc.
Accesso veloce.
Dati multidimensionali.
Elaborazione dei dati ad alta velocità.
Informazioni aggregate e dettagliate.
Espressioni aziendali familiari.
Scenari “what if”.
Curva di apprendimento quasi piatta.
Calcoli incentrati sul business.
Reportistica self-service.
Flessibilità.
Calcoli affidabili.

Vantaggi di OLTP

Tra i vantaggi dell’OLTP si annoverano:

Atomicità.
Concorrenza.
Maggiore usabilità.
Alta velocità.
Approfondimento aziendale completo.
Piattaforma unica.
Supporto per database di grandi dimensioni.
Base clienti ampliata.
Restrizioni di sicurezza.
Consistenza.
Facile manipolazione dei dati attraverso il partizionamento.
Funge da alimentatore per altri database, come OLAP.
Consente processi decisionali di livello superiore.
Transazioni facili da usare e convenienti.
Amplia la base clienti attirando nuovi clienti.

OLAP vs OLTP: Limitazioni

Limitazioni di OLAP

Nonostante i numerosi vantaggi, anche i sistemi OLAP presentano delle limitazioni. La principale è che appaiono meno accessibili a molti utenti. Altre limitazioni includono:

Costo elevato.
Potenziali rischi.
Scarsa capacità di calcolo.
OLAP è relazionale.
Necessità di pre-modellazione.
Modello astratto.
Analisi interattiva superficiale.
Forte dipendenza dall’IT.
Potenziale lentezza.

Limitazioni di OLTP

Analogamente a OLAP, anche i sistemi OLTP presentano alcune sfide o carenze legate alla gestione e alla progettazione. Queste limitazioni includono:

Silos di dati e sovraccarico.
Analisi limitata.
Difficoltà per le piccole e medie imprese.
Carenze relative all’hardware.
Le transazioni in linea sono influenzate da guasti hardware.
Basso numero di query e aggiornamenti.
Necessità di dipendenti che lavorino in team per mantenere l’elenco.
Maggiore vulnerabilità a intrusi e hacker.
In caso di guasto del server, è possibile la perdita definitiva di una grande quantità di dati, con conseguenze significative per l’azienda.

OLAP vs OLTP: Differenze Fondamentali

La principale differenza tra i due sistemi di elaborazione online risiede nel loro scopo: analitico per OLAP e transazionale per OLTP. Ciascun sistema è ottimizzato per operare in modo corrispondente, supportando le decisioni aziendali in tempo reale.

OLAP è progettato per l’analisi di dati complessi ed è utilizzato da data scientist, professionisti del knowledge management e analisti aziendali. OLTP, invece, è progettato per gestire un elevato numero di transazioni ed è utilizzato da lavoratori front-line, come cassieri di banca, addetti alle casse e receptionist di hotel.

Di seguito, una tabella che riassume le principali differenze tra OLAP e OLTP.

Parametri	OLAP	OLTP
Origine Dati	Costituito da dati storici provenienti da diversi database. In alternativa, si può dire che utilizza diversi database OLTP come origini dati.	Costituito da dati operativi correnti.
Focus	Consente di estrarre informazioni per analisi complesse. Le query spesso coinvolgono un numero elevato di record per guidare le decisioni aziendali.	Ideale per semplici aggiornamenti, eliminazioni e inserimenti nei database. Le query coinvolgono uno o pochi record.
Caratteristiche	Permette agli utenti di creare una visualizzazione utilizzando un foglio di calcolo. È caratterizzato da un enorme volume di dati.	Semplice da creare e mantenere. Caratterizzato da un elevato numero di transazioni online.
Transazioni	Transazioni meno frequenti ma più lunghe.	Transazioni molto frequenti, veloci e brevi.
Query	Relativamente lento a causa dell’elevato volume di dati. Le query possono richiedere ore.	Le query funzionano molto velocemente.
Integrità	L’integrità dei dati è un problema poiché il database non viene modificato frequentemente.	Necessità di mantenere i vincoli di integrità dei dati.
Tempo	Il tempo di elaborazione per le query complesse è lungo.	Veloce rispetto a OLAP a causa delle query semplici.
Tabelle	Tabelle non normalizzate.	Tabelle normalizzate.
Operazioni	Massime operazioni di lettura e rare di scrittura.	Operazioni sia di scrittura che di lettura.
Design	Progettato con un focus su un argomento.	Progettato con un focus sull’applicazione.
Requisiti di Spazio	Generalmente grande a causa delle grandi dimensioni dei set di dati.	In genere piccoli se i dati storici vengono archiviati.
Produttività	Può aumentare la produttività di analisti di dati, dirigenti e responsabili aziendali.	Può aumentare la produttività degli utenti finali.
Backup e Recovery	I dati persi possono essere recuperati dal database OLTP.	Per soddisfare i requisiti legali e garantire la continuità aziendale, sono necessari backup regolari.
Processo	Offre risultati rapidi per i dati utilizzati regolarmente.	Garantisce una risposta rapida alle query.
Numero di Utenti	Permette a migliaia di utenti.	Permette a centinaia di utenti.
Tipologie di Utenti	Utenti ideali sono data scientist, CEO, manager, top management e chiunque necessiti di informazioni dettagliate sull’intero dato.	Impiegati, DBA, persone del database e chiunque abbia bisogno di informazioni essenziali.
Applicazione	Orientata all’argomento e utilizzata per analisi, data mining, ecc.	Orientata alle applicazioni e utilizzata per le attività aziendali.

Conclusione

La scelta del giusto sistema software di elaborazione dati dipende in definitiva dai tuoi obiettivi.

OLAP può aiutarti a estrarre valore da grandi quantità di dati, mentre OLTP può supportarti nella rapida elaborazione di un elevato numero di transazioni. Gli strumenti OLAP tradizionali richiedono competenze di modellazione dei dati e la collaborazione di diverse unità aziendali. I sistemi OLTP, al contrario, sono business-critical.

In molti casi, le organizzazioni utilizzano sistemi OLAP e OLTP congiuntamente. Ciò significa che i sistemi OLAP vengono impiegati per analizzare i dati che possono contribuire a migliorare i processi aziendali nei sistemi OLTP.

Pertanto, è possibile scegliere il sistema più adatto in base alle esigenze specifiche di analisi dei dati o di gestione delle transazioni. Tuttavia, se si necessita di entrambe le funzionalità, la combinazione di OLAP e OLTP sarà la scelta migliore.