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Qué es el proceso analítico en línea (OLAP) y para qué sirve

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Cada vez son más los datos que inundan la vida de los negocios, que tienen que lidiar con la mejora del rendimiento empresarial, la planificación o la elaboración de presupuestos. Para resolver estas cuestiones de forma eficiente, surge la tecnología OLAP, un proceso analítico online que ayuda a mejorar los pronósticos de las empresas. En este post te contamos qué es OLAP y para qué sirve.¡No te lo pierdas!

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Definición de OLAP

OLAP son las siglas de Online Analytical Processing (proceso analítico en línea). Se trata de la tecnología que existe detrás de muchas aplicaciones de Business Intelligence (BI).

Es una tecnología muy potente para el descubrimiento de datos, que incluye capacidades para visualización ilimitada de informes, cálculos analíticos complejos y planificación de escenarios predictivos como presupuestos o pronósticos.

¿Cómo se utiliza la tecnología OLAP?

Este proceso realiza análisis multidimensionales de datos comerciales y proporciona la capacidad para cálculos complejos, análisis de tendencias y modelado de datos proporcionando así la información y la comprensión necesaria para una mejor toma de decisiones.

Es la base de muchos tipos de aplicaciones empresariales para la gestión del rendimiento empresarial, la planificación, la elaboración de presupuestos, la previsión, la generación de informes financieros, el análisis, los modelos de simulación, el descubrimiento de conocimientos y la generación de informes de almacenamiento de datos.

Las empresas utilizan las bases de datos para el almacenamiento de todas las transacciones y registros (de ahí su nombre «proceso analítico en línea»). Suelen estar llenos de información y por eso se han diseñado los sistemas OLAP: para entender y extraer esta información y optimizar el trabajo.

se han diseñado para ayudar a extraer de los datos esta información de inteligencia empresarial con un alto rendimiento. Esto se debe a que las bases de datos OLAP se optimizan para cargas de trabajo grandes en lecturas y pequeñas en escrituras.

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Qué es OLAP Cube

Es núcleo de la mayoría de los sistemas OLAP. Se trata de una base de datos multidimensional basada en matrices que permite procesar y analizar múltiples dimensiones de datos de manera mucho más rápida y eficiente que una base de datos relacional tradicional.

Una tabla de base de datos relacional está estructurada como una hoja de cálculo y almacena registros individuales en un formato bidimensional de fila por columna.

Cada conjunto de datos en la base de datos se encuentra en la intersección de dos dimensiones, una fila y una columna, como la región y las ventas totales.

Las herramientas de informes de bases de datos relacionales y SQL pueden consultar, informar y analizar datos multidimensionales almacenados en tablas, pero el rendimiento se ralentiza a medida que aumentan los volúmenes de datos, pero requiere mucho trabajo reorganizar los resultados para enfocarlos en diferentes dimensiones. Aquí es donde entra en juego OLAP Cube.

En este sentido, lo que hace OLAP Cube es ampliar la tabla única con capas adicionales.

Por ejemplo, la capa superior del cubo podría organizar ventas por región por lo que las capas adicionales pueden ser país, estado / provincia, ciudad e incluso una tienda específica.

En teoría, un «cubo» puede contener un número infinito de capas. (Un cubo OLAP que representa más de tres dimensiones a veces se denomina hipercubo).

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También pueden existir cubos más pequeños dentro de las capas; por ejemplo, cada capa de «tienda» podría contener cubos que ordenen las ventas por vendedor y producto. En la práctica, los analistas de datos son los encargados de crear los cubos OLAP que contienen solo las capas necesarias para un análisis y un rendimiento óptimos.

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Los cubos OLAP permiten cuatro tipos básicos de análisis de datos multidimensionales:

Análisis profundo

La operación de desglose convierte los datos menos detallados en datos más específicos a través del movimiento hacia abajo en la jerarquía de conceptos o la agregación de una nueva dimensión al cubo.

Por ejemplo, con los datos de ventas para el calendario o trimestre fiscal de una organización, se puede desglosar para ver las ventas de cada mes a la vez que se realiza un movimiento hacia abajo en la jerarquía de conceptos de la dimensión «tiempo».

Roll Up

Es lo opuesto a la función anterior. La función de Roll Up agrega datos en el «cubo» a la vez que se sube en la jerarquía de conceptos o se reduce el número de dimensiones.

Por ejemplo, se podría ascender en la jerarquía de conceptos de la dimensión de «ubicación» al ver los datos de cada país, en lugar de cada ciudad.

Operación de corte

Con esta función se crea un subcubo seleccionando una única dimensión del cubo OLAP principal.

Por ejemplo, se puede realizar un corte resaltando todos los datos del primer trimestre fiscal o del calendario de la organización (lo que sería una dimensión de tiempo).

La operación de dados aísla un subcubo seleccionando varias dimensiones dentro del cubo OLAP principal. Por ejemplo, se puede realizar una operación de dados resaltando todos los datos por el calendario o los trimestres fiscales de una organización (dimensión de tiempo) y dentro de dos países diferentes (dimensión de ubicación).

Rotación

Esta función rota la vista del cubo para mostrar una nueva representación de los datos, lo que permite vistas dinámicas multidimensionales de datos.

Esto es comparable a la función de tabla dinámica en software de hoja de cálculo, como Microsoft Excel, pero mientras que las tablas dinámicas en Excel pueden ser un desafío, la función de rotar en OLAP es relativamente más fácil de usar (se requiere menos experiencia) y tienen un tiempo de respuesta más rápido y rendimiento de la consulta.

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Patricia Galiana

Content Manager y Redactora en IEBS School. Periodista por vocación especializada en el mundo digital. Leer más

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