OLAP e OLTP: quali sono le differenze?

Olap E Oltp Quali Sono Le Differenze 891x594

Per comprendere quali siano le differenze tra OLAP e OLTP è prima di tutto importante definire ciascuno dei due in modo chiaro.

Sia OLAP che OLTP possono essere considerati sistemi di elaborazione. Tuttavia, le differenze tra questi due strumenti sono sostanziali. Vediamole insieme e partendo da una breve e chiara descrizione di entrambe le tecnologie.

Che cos’è OLAP e a cosa serve

L’acronimo OLAP significa On-Line Analytical Processing (traducibile letteralmente come “processo di analisi online”) e identifica un software finalizzato all’analisi interattiva e rapida di informazioni. Si tratta quindi un sistema di un database orientato alle analisi, che permette di estrapolare insights in modo rapido da moli di dati aggregati.

OLAP è anche la componente tecnologica che idealmente si trova tra il Data Warehouse gli strumenti di reportistica e visualizzazione, e viene impiegato dalle organizzazioni per l’analisi dei risultati delle vendite e delle campagne di marketing, per la valutazione dell’andamento dei costi, per l’organizzazione di survey e altre operazioni essenziali alle attività quotidiane dell’impresa. È quindi uno strumento di Business Intelligence che ha lo scopo di utilizzare le informazioni estratte da database di grandi dimensioni a supporto delle decisioni aziendali strategiche.

Di conseguenza, la tipologia tipica di utente OLAP include il manager, il decision-maker aziendale e l’analista, gli stessi utenti che normalmente utilizzano la reportistica e gli strumenti di visualization.

Cos’è OLTP e a cosa serve

L’acronimo OLTP può essere tradotto invece come On-Line Transaction Processsing (traducibile come “elaborazione transazionale online”).

Nuovamente, ci troviamo di fronte a un software impiegato per gestire le applicazioni che si occupano di transazioni: il suo utilizzo è quindi particolarmente diffuso nelle transazioni finanziarie, nei CRM aziendali, nei gestionali ERP e impiegato nelle operazioni di vendita al dettaglio.

In termini pratici, i sistemi OLTP sono alla base di attività che ciascuno di noi svolge quotidianamente, come le prenotazioni di biglietti online, l’utilizzo dei canali home banking, il prelievo o il versamento a un tradizionale bancomat, ma anche l’acquisto di prodotti o servizi sulle comuni piattaforme di shopping digitale. Il ruolo di OLTP è quello di registrare l’inserimento, l’aggiornamento e successivamente l’eliminazione di dati (in linguaggio SQL: INSERT, UPDATE and DELETE) nel corso di una transazione attraverso query semplici e brevi, caratterizzate da processi di archiviazione ed elaborazione piuttosto snelli.

La tipologia di utente tipica di OLTP include l’IT manager e lo specialista di database.

In un certo senso, quindi, OLTP rappresenta una fonte di dati operazionali che potrebbe in seguito confluire nell’OLAP per fini analitici.

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Le differenze tra OLAP e OLTP

Quali sono quindi le principali differenze tra questi due sistemi?

La prima e la più importante consiste nel fatto che, come abbiamo indicato, OLAP è un database orientato al recupero e all’analisi dei dati mentre nell’OLTP è finalizzato alle transazioni online.

Allo stesso modo, se i dati transazionali online rappresentano una fonte di informazioni per OLTP, il database OLTP può diventare a sua volta una fonte di dati per OLAP. Sostanzialmente, quindi, OLAP nasce per eseguire analisi mentre OLTP serve ad eseguire le elaborazioni e a garantire la buona riuscita delle operazioni.

Frequenza e lunghezza delle transazioni sono anch’esse molto diverse per questi due sistemi: lunghe e poco frequenti per OLAP, molto rapide e frequenti per OLTP; di riflesso, le query sono generalmente più complesse per il primo e più semplici per il secondo.

Va inoltre ricordato che le tabelle nel database OLTP devono essere normalizzate alla terza forma normale (3NF) mentre, le tabelle nel database OLAP non presentano questo requisito, e sono invece spesso “de-normalizzate”.

Anche il rischio di danni all’integrità dei dati differenzia in modo sostanziale questi due strumenti: le frequenti transazioni nel database che sono tipiche di OLTP aumentano il rischio di fallimento durante la transazione stessa, e quindi la possibilità di danneggiamento all’integrità dei dati, mentre il problema quasi non interessa OLAP, in cui la transazione è per sua natura meno frequente, essendo un sistema orientato alle analisi.

Infine, e si tratta della differenza più degna di nota, è nella progettazione: OLTP è progettato per il controllo e l’esecuzione di operazioni e processi aziendali cruciali allo svolgimento dell’attività, mentre OLAP nasce con l’obiettivo di supportare la pianificazione e il processo decisionale.

Riassumiamo in modo più pratico le differenze principali tra OLTP e OLAP nella tabella a seguire.

OLAP OLTP
Finalità Analitica, supporto al Decision-Making Operativa, esecuzione di transazioni
Utenti operativi Specialisti di Business Intelligence, Data Analyst IT, specialisti di database
Utenti finali Management, Data Analyst, Business Analyst… Chiunque utilizzi il processo/applicazione finale (potenzialmente qualsiasi stakeholder)
Dati Alla massima aggregazione possibile Alla massima disaggregazione possibile
Modalità di utilizzo Interrogazione ad hoc Guidata (processi e stati successivi)
Dati per operazione elementare (quantità) Alta (fino a milioni di record per query) Bassa (centinaia di record per transazione)
Orientamento Per soggetto Per processo/applicazione
Aggiornamento (frequenza) Sporadico (near real-time) Continuo (real-time)
Copertura temporale Storica Su dati correnti
Ottimizzazione Per accessi in sola lettura su tutta la base di dati Per accessi in lettura e scrittura su una porzione di base di dati

 

In conclusione, OLTP è un sistema il cui focus è posto sull’efficienza operativa e sull’integrità delle transazioni mentre OLAP è un sistema volto a massimizzare la velocità di estrazione dei dati per finalità analitiche nell’ambito del decision-making.

Va da sé questi due strumenti hanno funzioni e obiettivi molto diversi, e che l’impiego dell’uno e dell’altro – sebbene possa avvenire anche in sinergia – presenta requisiti e finalità estremamente diverse.

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.