18 juillet 2018 Acterys

Un meilleur OLAP: Comparatif Acterys avec TM1 et Jedox

Le "outil OLAP" le plus largement utilisé est probablement le tableau croisé dynamique Excel qui prend en charge tous les Règles 12 OLAP notamment lorsqu’il est utilisé avec un serveur OLAP (par exemple, Analysis Services). Au début, la fonctionnalité OLAP faisait partie intégrante de systèmes basés sur le client et le serveur tels qu'Express, TM1, Essbase, suivis de Microsoft Analysis Services et, plus tard, de Jedox (un projet à code source ouvert sous le nom de Palo).

Qu'est-ce que OLAP?

Traitement analytique en ligne (ou OLAP) est un concept important dans le domaine de l’analyse et de la planification.

Il n'y a pas vraiment de spécification technique concise, mais des technologies de base de données et d'analyse permettant aux utilisateurs métiers de créer des modèles de données multidimensionnels et de les utiliser pour analyser et naviguer efficacement dans toutes les dimensions et hiérarchies du modèle. Par exemple, analyser des données de vente sur des dimensions telles que le client, l'heure, le représentant des ventes et les hiérarchies telles que les regroupements de clients et de régions.

Le "outil OLAP" le plus largement utilisé est probablement le tableau croisé dynamique Excel qui prend en charge tous les Règles 12 OLAP notamment lorsqu'il est utilisé avec un serveur OLAP (par exemple Analysis Services). Au début, la fonctionnalité OLAP faisait partie intégrante des systèmes client-serveur comme Express, TM1, Essbase, puis Microsoft Analysis Services et plus tard Jedox (qui a débuté comme un projet open source sous le nom de Palo).

Quel est le point de OLAP?

Les solutions OLAP ont gagné en popularité auprès des utilisateurs professionnels car elles leur ont permis de construire leurs modèles analytiques (le plus souvent pour des cas d'utilisation financière) sans une expertise informatique approfondie.

Les solutions permettant de traiter les transactions d'écriture différée en temps réel ont particulièrement bien fonctionné, permettant ainsi à l'utilisateur de voir immédiatement les résultats d'un changement de données. Une exigence qui fait partie intégrante des processus de planification et de prévision.

L'évolution

Dans 2005, Microsoft a introduit le modèle dimensionnel unifié combinant les avantages de OLTP («Online Transactional Processing»), les systèmes de bases de données relationnelles et les bases de données OLAP. Par exemple, les utilisateurs peuvent créer leurs propres hiérarchies à la volée pendant l'analyse, au lieu de les définir de manière rigide dans le modèle.

Dans 2010 initialement avec Power Pivot et à partir de 2012 dans Analysis Services Tabular, le nouveau moteur Vertipaq a été lancé, qui incluait pour la première fois le stockage de données en colonnes et le traitement de la mémoire. Cette nouvelle technologie a permis - jusque-là - des performances de requête inégalées avec des temps de requête inférieurs à la seconde dans les modèles comportant des dizaines de millions d'enregistrements sur un ordinateur portable. Le seul inconvénient ici était que la réécriture n'est pas supportée.

Défis OLAP

L'un des problèmes rencontrés par tous les systèmes OLAP était qu'une couche de stockage de données distincte était requise. Cela signifiait qu'en plus d'un entrepôt de données d'entreprise, généralement basé sur une base de données relationnelle, les services informatiques devaient gérer une «base de données OLAP» distincte. La seule exception à cette règle concerne les systèmes ROLAP (OLAP relationnel), mais ceux-ci étaient généralement sous-optimaux du point de vue des performances et ne prenaient généralement pas en charge l'écriture en retour. Ce qui est pire que la gestion de deux bases de données est le fait que cela a généralement nécessité des processus de transformation et de chargement (ETL) d'extraction complexes et fastidieux, par exemple pour obtenir les données de planification dans le magasin de données et inversement les données réelles dans le système de planification.

Niveau suivant OLAP

Sur la base de ces défis, nous recherchions une approche qui combine:

  1. La avantages du cloud où les services nécessaires peuvent être fournis en quelques minutes sans avoir besoin d'une infrastructure interne coûteuse CAPEX et d'équipes de service
  2. Modélisation pilotée par l'utilisateur professionnel ainsi que la réécriture de haut en bas / bas vers le haut avec la possibilité de voir les résultats immédiatement sans nécessiter de traitement fastidieux
  3. La combinaison stockage de données dans un seul système éviter de maintenir une autre couche de base de données OLAP en plus de l'entrepôt de données relationnel existant.
  4. Intégration transparente avec les principales plateformes d'analyse (Power BI) normes de collaboration d'entreprise (Office, équipes MS, MS Flow, PowerApps)

Une approche backend unifiée

L'approche d'Acterys utilise un moteur qui gère la modélisation et réécrit sur une base de données relationnelle standard éprouvée sur disque ou en mémoire. Une plate-forme qui est souvent déjà sous licence et utilisée pour les entrepôts de données d'entreprise. Un environnement de conception basé sur le Web permet aux utilisateurs professionnels de gérer et de modifier les modèles et tous les aspects administratifs associés sans aucune connaissance des bases de données ou des bases de données relationnelles. Le système crée automatiquement le schéma en étoile optimal de l'entrepôt de données, optimisé pour l'analyse et la planification. L'utilisation de nouvelles technologies relationnelles, le multithreading et le déploiement en mémoire garantissent des temps de traitement extrêmement rapides. Dans les tests, nous avons pu traiter les transactions d'écriture 20m dans les secondes 20 sur une infrastructure de serveur standard.

Les utilisateurs peuvent configurer la logique requise dans DAX (désormais une norme très largement utilisée dans Excel et Power BI), SQL ou les nouveaux composants MS Flow et PowerApp de Power Platform. Toutes les données sont stockées dans une base de données SQL standard dans le cloud ou sur site avec une connexion «Direct Query» aux interfaces permettant une réponse ultra-rapide en temps réel sans couche de stockage supplémentaire. Toutes les interactions client, quelle que soit leur origine, sont limitées par des droits de sécurité flexibles (lecture ET écriture!) Jusqu'au niveau de la cellule unique et enregistrées dans des traces d'audit pour assurer une gouvernance complète. Là encore, contrairement à la réinvention de la roue, les utilisateurs sont gérés avec les comptes Windows, Active Directory ou Microsoft existants.

Tirer parti des interfaces éprouvées et intégrer de manière transparente les analyses

En plus de la duplication inutile sur le côté du stockage de données, nous avons également vu une marge d'amélioration sur le frontend.

Dans de nombreux cas, les utilisateurs utilisent aujourd'hui une solution de découverte de données et un système de planification distinct. Avec cette approche à nouveau, beaucoup d'efforts sont nécessaires pour intégrer les deux parties. À notre avis, évitable en étendant de manière transparente la principale solution de découverte de données du marché avec des fonctionnalités de planification complètes. Pour cette raison, Acterys inclut un add-on pour Power BI.

L'approche révolutionnaire «en libre service» orientée utilisateur de Power BI permet au responsable de la planification de créer des feuilles de saisie de données avec toutes les fonctionnalités avancées de visualisation et d'analyse disponibles, tout en bénéficiant d'options de vision et de simulation transparentes avec les données de planification AND réelles. Une approche qui permet aux organisations de déployer planification et prévision en moins d’une journée: KMG

Les cycles de planification considérablement raccourcis facilitent l'exécution des prévisions dans des intervalles de temps plus courts, ce qui améliore la qualité et garantit des informations actualisées qui permettent aux organisations d'être beaucoup plus réactives aux changements de conditions pertinents.

Le processus devenant tellement plus efficace et plus facile à gérer, les participants, qui ont généralement peur de ce processus, en profitent plus, mais voient les avantages qu'ils tirent de la puissance analytique de pointe.

Power BI est formidable, mais certaines exigences nécessiteront toujours une certaine souplesse dans les feuilles de calcul. Pour cette raison, Acterys inclut également un module complémentaire Excel qui permet une lecture et une écriture complètes directement sur les tables de l’entrepôt de données source. Cela supprime complètement les efforts de maintenance des feuilles de calcul, car les rapports et les formulaires de saisie de données sont automatiquement mis à jour sur la base de la version unique du modèle de données de vérité.

Dans le tableau suivant, nous avons répertorié les différences entre l'approche OLAP héritée et l'approche Acterys

Comparaison des solutions OLAP

OLAP existant (par exemple, Alea (Infor BI), Jedox, TM1) Modélisation dimensionnelle unifiée Acterys
Serveur
Stockage Propriétaire SQL
Analyse multidimensionnelle
Gestion directe des enregistrements transactionnels
Intégration Des Données
Connecteurs One Click pour les systèmes de comptabilité Certains connecteurs sont disponibles (p. Ex. SAP), mais ils nécessitent une personnalisation poussée et un prix élevé> $ 20k

Des connecteurs entièrement automatisés qui génèrent le modèle entier en un clic

API
Approche Cloud Varier Souvent non pris en charge de façon native ou avec une «pseudo-approche cloud» utilisant une machine virtuelle qui nécessite encore des efforts de maintenance machine et logiciel inutiles qu'une solution cloud complète évite. Application Cloud native, déploiement de machine virtuelle / sur site à la demande
L'extrémité avant
Intégration avec les interfaces 3rd
Excel
Power BI: Intégration sensible au contexte de Power BI, par exemple planification des mises à jour de formulaires basées sur des clics dans d'autres visuels ou des segments dans Power BI et inversement
Langage de calcul Propriétaire Microsoft Excel DAX standard, MDX
Rapports Web d'évolutivité Limited (Jedox: Noyau à un seul fil) Power BI proche de l'évolutivité infinie
Gestion de modèle Web
Intelligence temporelle limité L'intelligence de tous les temps offerte par DAX, MDX
Zéro suppression Requête intensive en ressources dans un espace de données multidimensionnel Requête simple sur les enregistrements existants
Eléments de tableau de bord interactifs interconnectés et actualisés au clic d'un objet
SQL et accès multidimensionnel
L'utilisateur peut créer des hiérarchies à la volée sans devoir les prédéfinir dans le modèle.
Sur site / Cloud
Intégration de compte Microsoft Les utilisateurs peuvent utiliser les comptes Active Directory / Microsoft existants sans avoir besoin de gérer une couche de sécurité distincte
Les flux de travail Développement personnalisé nécessitant un codage et une connaissance du langage macro propriétaire Construit en standard (la plupart du temps sans connaissances de codage) Solutions Microsoft: Microsoft Flow, PowerApps
Sécurité basée sur les cellules
Traitement en mémoire
IntelliSense (système suggère la syntaxe et les paramètres de modèle disponibles lors de la saisie) pour les formules Excel
IntelliSense dans la logique de calcul
Licensing
Utilisateurs minimum 5 (Jedox) 1
Coût moyen par utilisateur et par mois > USD $ 200 <USD $ 100

Pour plus d'informations sur la manière dont Acterys peut faire passer vos processus de planification et d'analyse à un niveau supérieur, veuillez nous contacter. Nous proposons également des incitations à la migration aux utilisateurs OLAP hérités (TM1, Jedox, Alea (désormais partie intégrante d'Infor), etc.) où nous créditons les utilisateurs avec les contrats de maintenance existants et proposons des services à prix réduit pour la migration.

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