Julho 18, 2018 Acterys

Um melhor OLAP: Comparação Acterys com TM1 e Jedox

A “ferramenta OLAP” mais usada é provavelmente a Tabela Dinâmica do Excel que suporta todos os Regras 12 OLAP em particular quando é usado em conjunto com um servidor OLAP (por exemplo, o Analysis Services). No início, a funcionalidade OLAP era uma parte integrante dos sistemas baseados em cliente-servidor, como Express, TM1, Essbase, seguida pelo Microsoft Analysis Services e posteriormente pelo Jedox (que começou como um projeto de código aberto sob o nome de Palo).

O que realmente é o OLAP?

Processamento Analítico Online (ou OLAP) é um conceito importante no espaço de análise e planejamento.

Não há realmente uma especificação técnica concisa, mas refere-se a tecnologias de banco de dados e análise que permitem aos usuários corporativos construir modelos de dados multidimensionais e usá-los para analisar e navegar efetivamente em todas as dimensões e hierarquias do modelo. Por exemplo, analisar dados de vendas em dimensões como cliente, tempo, representante de vendas e hierarquias, como grupos de clientes e regionais.

A “ferramenta OLAP” mais usada é provavelmente a Tabela Dinâmica do Excel que suporta todos os Regras 12 OLAP em particular quando é usado em conjunto com um servidor OLAP (por exemplo, o Analysis Services). No início, a funcionalidade OLAP era parte integrante de sistemas baseados em cliente-servidor, como Express, TM1, Essbase, seguido pelo Microsoft Analysis Services e posteriormente pelo Jedox (que começou como um projeto de código aberto sob o nome de Palo).

Qual é o ponto do OLAP?

As soluções OLAP ganharam alta popularidade entre os usuários de negócios, pois permitiram que eles construíssem seus modelos analíticos exigidos (na maioria das vezes, para casos de uso financeiro) sem a experiência profunda em TI.

Particularmente bem-sucedidas foram soluções que poderiam processar transações de write-back em tempo real, ou seja, permitir que o usuário visse os resultados de uma mudança nos dados imediatamente. Um requisito que é parte integrante dos processos de planejamento e previsão.

A Evolução

No 2005, a Microsoft introduziu o modelo dimensional unificado que combinava benefícios do OLTP (“Online Transactional Processing”), em geral, sistemas de bancos de dados relacionais e bancos de dados OLAP. Por exemplo, os usuários poderiam construir suas próprias hierarquias durante a análise, em vez de precisar defini-las rigidamente no modelo de antemão.

No 2010 inicialmente com o Power Pivot e do 2012 no Analysis Services Tabular, foi lançado o novo mecanismo Vertipaq, que pela primeira vez incluía armazenamento de dados colunares e processamento de memória. Essa nova tecnologia permitiu - até então - um desempenho incomparável de consultas com tempos de consulta de sub-segundos em modelos com dezenas de milhões de registros em um laptop. A única desvantagem aqui foi que a gravação não é suportada.

Desafios OLAP

Um desafio com todos os sistemas OLAP foi que uma camada de armazenamento de dados separada era necessária. Isso significava que, além de um data warehouse corporativo - normalmente baseado em um banco de dados relacional - os departamentos de TI precisavam gerenciar um “banco de dados OLAP” separado. A única exceção aqui é que os sistemas ROLAP (OLAP relacional), entretanto, eram tipicamente sub-ótimos do ponto de vista do desempenho e, na maioria das vezes, não suportavam write-back. Pior do que gerenciar dois bancos de dados é o fato de que isso normalmente exigia processos complexos e demorados de transformação e carregamento de extração (ETL) para, por exemplo, obter os dados de planejamento no data warehouse e vice-versa os dados reais no sistema de planejamento.

Próximo nível OLAP

Com base nesses desafios, estávamos procurando uma abordagem que combinasse:

  1. O benefícios da nuvem onde os serviços necessários podem ser provisionados em minutos sem a necessidade de dispendiosas equipes internas de CAPEX e serviços
  2. Modelagem orientada pelo usuário de negócios bem como down down / bottom up com a opção de ver os resultados imediatamente sem a necessidade de processamento demorado
  3. Combinando armazenamento de dados em um único sistema evitando manter outra camada de banco de dados OLAP além do data warehouse relacional existente.
  4. Integração perfeita com as principais plataformas de análise (Power BI) e padrões de colaboração empresarial (Office, MS Times, MS Flow, PowerApps)

Uma abordagem de back-end unificada

A abordagem do Acterys utiliza um mecanismo que gerencia a modelagem e grava de volta em um banco de dados relacional padrão comprovado no disco ou na memória. Uma plataforma que geralmente já está licenciada e em uso para data warehouses corporativos. Um ambiente de design baseado na Web permite que os usuários de negócios gerenciem e editem os modelos e todos os aspectos de administração relacionados sem qualquer conhecimento de data warehousing ou bancos de dados relacionais. O sistema cria automaticamente o esquema estrela de armazém de dados ideal, otimizado para análise e planejamento. O uso de novas tecnologias relacionais, multi-threading e implantação na memória garantem tempos de processamento extremamente rápidos. Nos testes, conseguimos processar as transações de write back 20m em 20 segundos na infraestrutura de servidores padrão.

Os usuários podem configurar a lógica necessária no DAX (agora um padrão muito usado no Excel e no Power BI), no SQL ou nos novos componentes do Power Platform MS Flow e PowerApps. Todos os dados são armazenados em um banco de dados SQL padrão na nuvem ou localmente com uma conexão “Direct Query” para os frontends, permitindo uma resposta super rápida em tempo real, sem uma camada de armazenamento adicional. Todas as interações de clientes de qualquer fachada suportada são restritas por direitos de segurança flexíveis (leia e grave!) Até o nível de célula única e registradas em trilhas de auditoria para garantir uma governança abrangente. Novamente, ao contrário de reinventar a roda, os usuários são gerenciados com as contas existentes do Windows, Active Directory ou Microsoft.

Aproveite os frontends comprovados e integre o Analytics

Além da duplicação desnecessária no lado do armazenamento de dados, também tivemos espaço para melhorias no frontend.

Em muitos casos, atualmente, os usuários usam uma solução de descoberta de dados e um sistema de planejamento separado. Com essa abordagem novamente, são necessários muitos esforços para integrar as duas partes. Em nossa opinião evitáveis, estendendo continuamente a solução de descoberta de dados líder de mercado com recursos abrangentes de planejamento. Por esse motivo, a Acterys inclui um add-on para BI poder.

A inovadora abordagem de “autoatendimento” orientada ao usuário da Power BI permite que o gerente de planejamento crie planilhas de entrada de dados em minutos com todos os recursos avançados de visualização e análise disponíveis e aproveite as opções de simulação e insight com dados reais de planejamento AND. Uma abordagem que permite que as organizações implementem planejamento e previsão em menos de um dia: KMG

Os ciclos de planejamento drasticamente curtos facilitam a execução da previsão em intervalos de tempo mais curtos, que, por sua vez, aumentam a qualidade e garantem informações atualizadas que permitem que as organizações sejam muito mais responsivas às mudanças relevantes nas condições.

Com o processo tornando-se muito mais eficaz e fácil de lidar, os participantes contribuintes - que geralmente temem esse processo - não apenas estão aproveitando mais, mas realmente vêem os benefícios das percepções adicionais que adquirem através do poder da análise de ponta.

O Power BI é excelente, mas alguns requisitos ainda exigem flexibilidade na planilha. Por essa razão, o Acterys também inclui o Excel Add-on, que permite leitura e gravação abrangentes diretamente nas tabelas de data warehouse de origem. Isso remove completamente os esforços de manutenção da planilha, pois os relatórios e os formulários de entrada de dados são atualizados automaticamente com base na versão única do modelo de dados verdade.

Na tabela a seguir, listamos as diferenças entre o OLAP herdado e a abordagem do Acterys

Comparação de soluções OLAP

OLAP legado (por exemplo, Alea (Infor BI), Jedox, TM1) Modelagem Dimensional Unificada da Acterys
servidor
armazenamento Proprietário SQL
Análise Multidimensional
Manipulação direta de registros transacionais
Integração de Dados
Conectores de um clique para sistemas de contabilidade Alguns conectores disponíveis (por exemplo, SAP), mas eles exigem uma personalização extensa e têm um preço alto> $ 20k

Conectores totalmente automatizados que geram modelos inteiros com um clique

API
Abordagem da Nuvem Variando Freqüentemente não é suportado nativamente ou com uma “abordagem de pseudo-nuvem” usando uma máquina virtual que ainda requer esforços desnecessários de manutenção de máquina e software que uma solução de nuvem completa evita. Native Cloud App, máquina virtual / implantação local sob solicitação
Frontend
Integração com frontends partidários 3rd
sobressair
Power BI: integração ciente do contexto do Power BI, por exemplo, o planejamento de atualizações de formulários com base no clique em outros visuais ou segmentadores de dados no Power BI e vice-versa
Linguagem de Cálculo Proprietário Microsoft Excel DAX padrão, MDX
Relatórios da Web de escalabilidade Limitado (Jedox: núcleo de rosca única) Power BI perto de escalabilidade infinita
Gerenciamento de Modelos Baseados na Web
Inteligência Temporal Limitado Toda inteligência de tempo que o DAX, MDX oferece
Supressão Zero Consulta intensiva de recursos em um espaço de dados multidimensional Consulta simples em registros existentes
Elementos do painel interativo interconectados e atualizados ao clicar em um objeto
Acesso SQL e Multidimensional
O usuário pode construir hierarquias em tempo real sem a necessidade de pré-defini-las no modelo.
Na premissa / nuvem
Integração de contas da Microsoft. Os usuários podem usar o Active Directory / Microsoft Accounts existente sem a necessidade de manter uma camada de segurança separada
Fluxos de trabalho Desenvolvimento personalizado que requer conhecimentos de codificação e linguagem macro proprietária Desenvolvido em padrão (principalmente sem conhecimento de codificação) Soluções Microsoft: Microsoft Flow, PowerApps
Segurança baseada em células
Processamento na memória
IntelliSense (sistema sugere sintaxe e parâmetros de modelo disponíveis durante a digitação) para fórmulas do Excel
IntelliSense na lógica de cálculo
licenciamento
Usuários Mínimos 5 (Jedox) 1
Custo médio por usuário por mês > USD $ 200 <USD $ 100

Para mais informações sobre como a Acterys pode levar seus processos de planejamento e análise para o próximo nível, entre em contato conosco. Atualmente também oferecemos incentivos de migração para usuários OLAP legados (TM1, Jedox, Alea (agora parte da Infor), etc.) onde creditamos usuários com contratos de manutenção existentes e oferecemos serviços com desconto para migração.

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