| Tipo di motore | MOLAP in-memory | Layer analitico multidimensionale in-memory |
| Filosofia architetturale | Motore OLAP centrato sui cubi | Data hub Finance + layer analitico |
| Storage dei dati | Storage proprietario a cubi (file + memoria) | Persistenza su DB relazionale/colonnare + calcoli in RAM |
| Uso della memoria | Dati e aggregazioni residenti in RAM | Ibrido: RAM per calcoli + DB per persistenza |
| Strategia di aggregazione | Prevalentemente dinamica (on-the-fly) | Aggregazioni controllate / gestite |
| Logica di calcolo | Motore rule-based flessibile | Regole orientate ai processi finance |
| Dimensionalità | Estremamente elevata | Elevata ma più rigida (finance-focused) |
| Scenario Modeling (What-if analysis) | Nativo, Sandbox personali, simulazioni granulari on-the-fly senza impatto sul modello principale | Sandbox/Versioni gestite tramite workflow, più strutturate ma meno dinamiche per simulazioni estemporanee |
| Flessibilità del modello | Altissima: consente modifiche rapide a gerarchie, regole e dimensioni | Modello più rigido, orientato ai processi finance (consolidamento, tax, leasing) |
| Use Case tipici | Pianificazione operativa complessa, sales, supply chain, simulazioni strategiche ad hoc | Consolidamento finanziario, Close & Disclosure, Regulatory Reporting, pianificazione integrata orientata al Finance |
| Simulazioni what-if | Estremamente flessibili | Scenari strutturati tramite workflow |
| Performance | Ultra-veloce per operazioni OLAP | Prevedibili nei processi finance |
| Planning & Budgeting | Eccellente | Discreto |
| Forecasting | Eccellente | Discreto |
| Consolidato | Discreto | Eccellente |
| Scalabilità | Estremamente elevata | Elevata per ambienti finance enterprise |
