Un mejor OLAP: Comparación de Acterys con IBM Planning Analytics (TM1) y Jedox

¿Qué es realmente OLAP?

El procesamiento analítico en línea (o OLAP) es un concepto importante en el espacio de análisis y planificación que fue introducido por soluciones como Planning Analytics (TM1), Jedox, Infor Alea y otras. En este artículo se hace una comparación entre los diferentes enfoques.

En realidad, no existe una especificación técnica concisa, sino que se refiere a las tecnologías de bases de datos y análisis que permiten a los usuarios empresariales construir modelos de datos multidimensionales y utilizarlos para analizar y navegar eficazmente por todas las dimensiones y jerarquías del modelo. Por ejemplo, el análisis de los datos de ventas a través de dimensiones como el cliente, el tiempo, el representante de ventas y las jerarquías como las agrupaciones de clientes y regionales.

La «herramienta OLAP» más utilizada es probablemente la tabla dinámica de Excel, que admite las 12 reglas OLAP, especialmente cuando se utiliza junto con un servidor OLAP (por ejemplo, Analysis Services). Al principio, la funcionalidad OLAP era una parte integral de los sistemas basados en cliente-servidor como Express, TM1, Essbase, seguidos por Microsoft Analysis Services y más tarde por Jedox (que comenzó como un proyecto de código abierto bajo el nombre de Palo).

¿Para qué sirve OLAP?

Las soluciones OLAP ganaron gran popularidad entre los usuarios de las empresas, ya que les permitían crear los modelos analíticos que necesitaban (la mayoría de las veces para casos de uso financiero) sin necesidad de contar con conocimientos informáticos profundos.

Las soluciones que pueden procesar las transacciones de escritura en tiempo real, es decir, que permiten al usuario ver inmediatamente los resultados de un cambio en los datos, han tenido un éxito especial. Un requisito que forma parte integral de los procesos de planificación y previsión.

La evolución

En 2005 Microsoft introdujo el modelo dimensional unificado que combinaba las ventajas de los sistemas de bases de datos típicamente relacionales OLTP («Online Transactional Processing») y las bases de datos «OLAP». Por ejemplo, los usuarios podrían construir sus propias jerarquías sobre la marcha durante el análisis, en lugar de tener que definirlas rígidamente en el modelo de antemano.

En 2010 inicialmente con Power Pivot y a partir de 2012 en Analysis Services Tabular se lanzó el nuevo motor Vertipaq, que por primera vez incluía almacenamiento de datos en columnas y procesamiento en memoria. Esta nueva tecnología permitía -hasta entonces- un rendimiento de consulta sin precedentes, con tiempos de consulta inferiores a un segundo en modelos con decenas de millones de registros en un ordenador portátil. El único inconveniente es que no se admite la retroescritura.

Desafíos de OLAP

Uno de los retos de todos los sistemas OLAP era que se necesitaba una capa de almacenamiento de datos independiente. Esto significaba que, además de un almacén de datos corporativo -normalmente basado en una base de datos relacional-, los departamentos de TI tenían que gestionar una «base de datos OLAP» independiente. La única excepción son los sistemas ROLAP (OLAP relacional) que, sin embargo, no suelen ser óptimos desde el punto de vista del rendimiento y, en la mayoría de los casos, no admiten la reescritura. Peor que la gestión de dos bases de datos es el hecho de que esto suele requerir complejos y largos procesos de extracción, transformación y carga (ETL) para, por ejemplo, obtener los datos de planificación en el almacén de datos y, a la inversa, los reales en el sistema de planificación.

OLAP de siguiente nivel

Basándonos en estos retos con Acterys, buscábamos un enfoque que combinara:

1. Las ventajas de la nube, donde los servicios necesarios se pueden suministrar en cuestión de minutos sin necesidad de costosos equipos de servicio e infraestructuras internas.
2. Modelización impulsada por el usuario de la empresa, así como escritura descendente/descendente con la opción de ver los resultados inmediatamente sin necesidad de un procesamiento que requiera mucho tiempo
3. Combinar el almacenamiento de datos en un único sistema evita mantener otra capa de base de datos OLAP además del almacén de datos relacional existente.
4. Integración perfecta con las principales plataformas de análisis (Power BI) y estándares de colaboración empresarial (Office, MS Teams, MS Flow, PowerApps)

Un enfoque de backend unificado

El enfoque de Acterys utiliza un motor que gestiona el modelado y la reescritura en una base de datos relacional estándar probada en disco o en memoria. Una plataforma que a menudo ya tiene licencia y está en uso para los almacenes de datos corporativos. Un entorno de diseño basado en la web permite a los usuarios empresariales gestionar y editar los modelos y todos los aspectos administrativos relacionados sin necesidad de tener conocimientos de almacenamiento de datos o bases de datos relacionales. El sistema crea automáticamente el esquema en estrella del almacén de datos óptimo necesario y optimizado para el análisis y la planificación. El uso de las nuevas tecnologías relacionales, el multihilo y la implantación en memoria garantizan tiempos de procesamiento extremadamente rápidos. En las pruebas hemos podido procesar 20 millones de transacciones de escritura en 20 segundos en una infraestructura de servidor estándar.

Los usuarios pueden configurar la lógica requerida en DAX (por ahora un estándar muy utilizado en Excel y Power BI), SQL o los nuevos componentes de Power Platform MS Flow y PowerApps. Todos los datos se almacenan en una base de datos SQL estándar en la nube o en las instalaciones, con una conexión de «consulta directa» a los frontales que permite una respuesta súper rápida y en tiempo real sin una capa de almacenamiento adicional. Todas las interacciones de los clientes desde cualquier frente soportado están restringidas por derechos de seguridad flexibles (¡lectura y escritura!) hasta el nivel de una sola celda y se registran en pistas de auditoría para garantizar una gobernanza completa. De nuevo, en lugar de reinventar la rueda, los usuarios se gestionan con las cuentas existentes de Windows, Active Directory o Microsoft.

Aproveche los frontales probados e integre sin problemas los análisis

Además de la duplicación innecesaria en el lado del almacenamiento de datos, también vimos margen de mejora en el lado del frontend.

En muchos casos, hoy en día los usuarios utilizan una solución de descubrimiento de datos y un sistema de planificación independiente. De nuevo, con este enfoque, es necesario realizar muchos esfuerzos para integrar las dos partes. En nuestra opinión, se puede evitar ampliando sin problemas la solución de descubrimiento de datos líder en el mercado con funciones de planificación completas. Por ello, Acterys incluye un complemento para Power BI.

El innovador enfoque de «autoservicio» orientado al usuario empresarial de Power BI permite al gestor de planificación crear hojas de entrada de datos en cuestión de minutos con todas las funciones avanzadas de visualización y análisis disponibles y beneficiarse de las opciones de visión y simulación sin fisuras con datos reales Y de planificación. Un enfoque que permite a las organizaciones desplegar la planificación y la previsión en menos de un día: KMG

La drástica reducción de los ciclos de planificación facilita la realización de previsiones en intervalos de tiempo más cortos, que a su vez aumentan la calidad y garantizan una información actualizada que permite a las organizaciones ser mucho más receptivas a los cambios relevantes en las condiciones.

Al ser el proceso mucho más eficaz y fácil de manejar, los participantes que contribuyen -que normalmente temen este proceso- no sólo lo disfrutan más, sino que realmente ven los beneficios de los conocimientos adicionales que obtienen gracias a la potencia analítica de última generación que lo acompaña.

Power BI es genial, pero algunos requisitos seguirán requiriendo la flexibilidad de la hoja de cálculo. Por esta razón, Acterys también incluye un complemento de Excel que permite leer y escribir directamente en las tablas del almacén de datos de origen. Esto elimina por completo los esfuerzos de mantenimiento de las hojas de cálculo, ya que los informes y los formularios de entrada de datos se actualizan automáticamente basándose en la versión única del modelo de datos de la verdad.

En la siguiente tabla hemos enumerado las diferencias entre el OLAP heredado y el enfoque de Acterys

Comparación de soluciones OLAP

Para más información sobre cómo Acterys puede llevar sus procesos de planificación y análisis al siguiente nivel, póngase en contacto con nosotros. Actualmente también ofrecemos incentivos de migración a los usuarios de OLAP heredados (TM1, Jedox, Alea (ahora parte de Infor), etc.) donde acreditamos a los usuarios con acuerdos de mantenimiento existentes y ofrecemos servicios con descuento para la migración.