Juli 18, 2018 Acterys

A better OLAP: Vergleiche Acterys mit TM1 und Jedox

Das am weitesten verbreitete "OLAP-Tool" ist wahrscheinlich die Excel-Pivot-Tabelle, die alle unterstützt 12-OLAP-Regeln insbesondere wenn es in Verbindung mit einem OLAP-Server (z. B. Analysis Services) verwendet wird. Zu Beginn war die OLAP-Funktionalität ein wesentlicher Bestandteil von Client-Server-basierten Systemen wie Express, TM1, Essbase, gefolgt von Microsoft Analysis Services und später Jedox (das als Open Source-Projekt unter dem Namen Palo begann).

Was ist eigentlich OLAP?

Online Analytical Processing (oder OLAP) ist ein wichtiges Konzept im Analyse- und Planungsraum.

Es gibt keine prägnanten technischen Spezifikationen, sondern bezieht sich auf Datenbank- und Analysetechnologien, die es Geschäftsbenutzern ermöglichen, mehrdimensionale Datenmodelle zu erstellen und diese für eine effektive Analyse und Navigation über alle Dimensionen und Hierarchien im Modell zu verwenden. Zum Beispiel die Analyse von Verkaufsdaten über Dimensionen wie Kunden, Zeit, Vertriebsmitarbeiter und Hierarchien wie Kunden und regionale Gruppierungen.

Das am weitesten verbreitete "OLAP-Tool" ist wahrscheinlich die Excel-Pivot-Tabelle, die alle unterstützt 12-OLAP-Regeln insbesondere wenn es in Verbindung mit einem OLAP-Server (z. B. Analysis Services) verwendet wird. Zu Beginn war die OLAP-Funktionalität ein wesentlicher Bestandteil von Client-Server-basierten Systemen wie Express, TM1, Essbase, gefolgt von Microsoft Analysis Services und später Jedox (das als Open-Source-Projekt unter dem Namen Palo startete).

Was ist der Sinn von OLAP?

OLAP-Lösungen erfreuten sich bei Geschäftsanwendern großer Beliebtheit, da sie ihre benötigten Analysemodelle (meist für finanzielle Anwendungsfälle) ohne eingehende IT-Kenntnisse selbst erstellen konnten.

Besonders erfolgreich waren Lösungen, die Writeback-Transaktionen in Echtzeit verarbeiten konnten, sodass der Benutzer die Ergebnisse einer Änderung der Daten sofort sehen kann. Eine Anforderung, die ein wesentlicher Bestandteil der Planungs- und Prognoseprozesse ist.

Die Evolution

In 2005 führte Microsoft das vereinheitlichte dimensionale Modell ein, das die Vorteile von OLTP ("Online Transactional Processing") - typischerweise relationalen Datenbanksystemen und OLAP-Datenbanken - kombiniert. Beispielsweise könnten Benutzer während der Analyse ihre eigenen Hierarchien erstellen, anstatt sie vorher im Modell fest definieren zu müssen.

In 2010 wurde zunächst mit Power Pivot und von 2012 im Analysis Services Tabular die neue Vertipaq-Engine veröffentlicht, die erstmals den spaltenweisen Datenspeicher und die Speicherverarbeitung umfasste. Diese neue Technologie ermöglichte bis dahin eine beispiellose Abfrageleistung mit Sub-Sekunden-Abfragezeiten in Modellen mit Dutzenden von Millionen Datensätzen auf einem Laptop. Der einzige Nachteil war, dass das Zurückschreiben nicht unterstützt wird.

OLAP-Herausforderungen

Eine Herausforderung bei allen OLAP-Systemen war, dass eine separate Datenspeicherschicht erforderlich war. Dies bedeutete, dass IT-Abteilungen zusätzlich zu einem Unternehmens-Data-Warehouse, das normalerweise auf einer relationalen Datenbank basiert, eine separate „OLAP-Datenbank“ verwalten musste. Die einzige Ausnahme bilden hier ROLAP-Systeme (relationales OLAP-System). Diese waren jedoch aus Performance-Sicht in der Regel suboptimal und unterstützten meist nicht das Zurückschreiben. Schlimmer als das Verwalten von zwei Datenbanken ist die Tatsache, dass dies in der Regel komplexe und zeitaufwändige Extraktionstransformations- und Ladeprozesse (ETL-Prozesse) erfordert, um z. B. die Planungsdaten im Data Warehouse und umgekehrt die Istwerte im Planungssystem zu erhalten.

Nächste Ebene OLAP

Ausgehend von diesen Herausforderungen suchten wir nach einem Ansatz, der Folgendes kombiniert:

  1. Der Vorteile der Cloud wo die erforderlichen Dienste in Minuten bereitgestellt werden können, ohne dass teure Inhouse-Infrastruktur-CAPEX- und Service-Teams benötigt werden
  2. Business User-basierte Modellierung Sowie Top-Down / Bottom-Up-Write-Back mit der Option, Ergebnisse sofort zu sehen, ohne dass zeitaufwendige Verarbeitung erforderlich ist
  3. Vereinigung Datenspeicherung in einem einzigen System zu vermeiden, dass zusätzlich zum vorhandenen relationalen Data Warehouse eine weitere OLAP-Datenbankschicht gepflegt wird.
  4. Nahtlose Integration mit führenden Analyseplattformen (Power BI) und Standards für die Unternehmenszusammenarbeit (Büro, MS-Teams, MS Flow, PowerApps)

Ein vereinheitlichter Backend-Ansatz

Der Ansatz von Acterys verwendet eine Engine, die Modellierung verwaltet und auf eine bewährte relationale Standarddatenbank auf Festplatte oder In-Memory zurückschreibt. Eine Plattform, die oft bereits lizenziert ist und für Data Warehouses von Unternehmen verwendet wird. Eine webbasierte Designumgebung ermöglicht Geschäftsanwendern das Verwalten und Bearbeiten der Modelle und aller zugehörigen Verwaltungsaspekte ohne Kenntnisse von Data Warehousing oder relationalen Datenbanken. Das System erstellt automatisch das erforderliche optimale Data-Warehouse-Star-Schema, das für Analyse und Planung optimiert ist. Der Einsatz neuer relationaler Technologien, Multi-Threading und In-Memory-Deployment garantiert extrem kurze Verarbeitungszeiten. In Tests konnten wir 20m-Rückschreibe-Transaktionen in 20-Sekunden auf einer Standard-Server-Infrastruktur verarbeiten.

Benutzer können die erforderliche Logik in DAX (mittlerweile ein weit verbreiteter Standard, der in Excel und Power BI verwendet wird), SQL oder den neuen Power Platform-Komponenten MS Flow und PowerApps einrichten. Alle Daten werden in einer Standard-SQL-Datenbank in der Cloud oder vor Ort mit einer direkten Abfrage an die Frontends gespeichert. Dies ermöglicht eine sehr schnelle Reaktion in Echtzeit ohne zusätzliche Speicherschicht. Alle Kundeninteraktionen von jeder unterstützten Fronted werden durch flexible Sicherheitsrechte (Lesen und Schreiben!) Bis auf die Ebene einzelner Zellen eingeschränkt und in Prüfpfaden aufgezeichnet, um eine umfassende Steuerung sicherzustellen. Im Gegensatz zur Neuerfindung des Rads werden Benutzer mit den vorhandenen Windows-, Active Directory- oder Microsoft-Konten verwaltet.

Nutzen Sie bewährte Frontends und integrieren Sie Analytics nahtlos

Neben der unnötigen Duplizierung auf der Datenspeicherseite sahen wir auch auf der Frontend-Seite Raum für Verbesserungen.

In vielen Fällen verwenden Benutzer heutzutage eine Datenermittlungslösung und ein separates Planungssystem. Bei diesem Ansatz sind erneut viele Anstrengungen erforderlich, um die beiden Teile zu integrieren. Aus unserer Sicht vermeidbar durch die nahtlose Erweiterung der marktführenden Data-Discovery-Lösung um umfassende Planungsfunktionen. Aus diesem Grund enthält Acterys ein Add-On für Power BI.

Der bahnbrechende, auf den Geschäftsanwendern ausgerichtete "Self-Service" -Ansatz von Power BI ermöglicht dem Planungsmanager die Erstellung von Dateneingabeblättern mit allen erweiterten Visualisierungs- und Analysefunktionen. Außerdem profitieren Sie von nahtlosen Erkenntnissen und Simulationsoptionen mit AND-Planungsdaten. Ein Ansatz, der Organisationen ermöglicht, Planung und Prognose an weniger als einem Tag bereitzustellen: KMG

Die drastisch verkürzten Planungszyklen ermöglichen die Durchführung von Vorhersagen in kürzeren Zeitintervallen, wodurch wiederum die Qualität erhöht und aktuelle Informationen sichergestellt werden, die es Organisationen ermöglichen, wesentlich schneller auf relevante Änderungen der Bedingungen zu reagieren.

Da der Prozess so viel effektiver und einfacher zu handhaben ist, genießen die Teilnehmer, die diesen Prozess typischerweise fürchten, nicht nur mehr, sondern sehen auch die Vorteile der zusätzlichen Erkenntnisse, die sie durch die hochmoderne Analytik-Power gewinnen.

Power BI ist großartig, aber einige Anforderungen erfordern immer noch Flexibilität für die Kalkulationstabelle. Aus diesem Grund enthält Acterys auch ein Excel-Add-On, das ein umfassendes Lesen und Schreiben direkt in die Quell-Data-Warehouse-Tabellen ermöglicht. Dadurch entfällt der Aufwand für die Tabellenkalkulation, da Berichte und Dateneingabeformulare automatisch basierend auf der einzelnen Version des Wahrheitsdatenmodells aktualisiert werden.

In der folgenden Tabelle haben wir die Unterschiede zwischen Legacy-OLAP und dem Acterys-Ansatz aufgelistet

Vergleich von OLAP-Lösungen

Altes OLAP (zB Alea (Infor BI), Jedox, TM1)Acterys Unified Dimensional Modeling
Server
Material LagerungProprietäreSQL
Mehrdimensionale Analyse
Direkte Behandlung von Transaktionsdatensätzen
Datenintegration
Ein Klick auf Connectors zu Accounting-SystemenEinige verfügbare Anschlüsse (z. B. SAP), aber diese erfordern umfangreiche Anpassungen und haben einen hohen Preis> $ 20k

Vollautomatische Konnektoren, die das gesamte Modell mit einem Klick generieren

API
Cloud-AnsatzVariieren. Oft nicht nativ unterstützt oder mit einem "Pseudo-Cloud-Ansatz", der eine virtuelle Maschine verwendet, die immer noch unnötige Maschinen- und Softwarewartungsarbeiten erfordert, die eine vollständige Cloud-Lösung vermeidet.Native Cloud App, Bereitstellung virtueller Maschinen / On Premise auf Anfrage
Frontend
Integration mit 3rd Party-Frontends
Excel
Power BI: Kontextbezogene Integration mit Power BI, z. B. die Planung von Formularaktualisierungen basierend auf dem Klicken in anderen Visuals oder Slicern in Power BI und umgekehrt
BerechnungsspracheProprietäreStandard Microsoft Excel DAX, MDX
Skalierbarkeit Web ReportingLimited (Jedox: Einzelfadenkern)Power BI nahe der unendlichen Skalierbarkeit
Web-basierte Modellverwaltung
Zeit-IntelligenzbegrenztAll Time Intelligence, die DAX, MDX anbieten
Null UnterdrückungRessourcenintensive Abfrage in einem mehrdimensionalen DatenraumEinfache Abfrage vorhandener Datensätze
Interaktive Dashboard-Elemente, die miteinander verbunden sind und beim Klicken auf ein Objekt aktualisiert werden
SQL UND multidimensionaler Zugriff
Benutzer können Hierarchien im laufenden Betrieb erstellen, ohne sie im Modell vordefinieren zu müssen.
Vor Ort / Cloud
Microsoft-Kontointegration Benutzer können vorhandene Active Directory / Microsoft-Konten verwenden, ohne dass separate Sicherheitsebenen verwaltet werden müssen
WorkflowsKundenspezifische Entwicklung, die Kodierung und proprietäre Makrosprachkenntnisse erfordertEingebauter Standard (meist ohne Programmierkenntnisse) Microsoft-Lösungen: Microsoft Flow, PowerApps
Zellenbasierte Sicherheit
In-Memory-Verarbeitung
IntelliSense (System schlägt Syntax und verfügbare Modellparameter während der Eingabe vor) für Excel-Formeln
IntelliSense in der Berechnungslogik
Zulassung
Mindestbenutzer5 (Jedox)1
Durchschnittliche Kosten pro Benutzer pro Monat> USD $ 200<USD $ 100

Für weitere Informationen, wie Acterys Ihre Planungs- und Analyseprozesse auf die nächste Stufe bringen kann, kontaktieren Sie uns bitte. Derzeit bieten wir auch Migrationsanreize für ältere OLAP-Benutzer (TM1, Jedox, Alea (jetzt Teil von Infor) usw.) an, bei denen wir Benutzer mit bestehenden Wartungsverträgen kreditieren und ermäßigte Dienste für die Migration anbieten.

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