Bases de datos OLAP OLAP - On-Line Analytical Processing Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc. Este sistema es típico de los datamarts. El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones. Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización. El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años. Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Persistencia ROLAP, MOLAP, HOLAP Funciones Las herramientas OLAP proporcionan a las compañías un sistema confiable para procesar datos que luego serán utilizados para llevar a cabo análisis e informes que permitan mejorar las operaciones productivas, tomar decisiones inteligentes y optimizar la competitividad en el mercado. Para funcionar, las aplicaciones OLAP utilizan un tipo de base de datos que posee la peculiaridad de ser multidimensional, denominada comúnmente Cubo OLAP. Básicamente, el Cubo OLAP, es una base de datos que posee diversas dimensiones, ampliando las posibilidades que hasta el momento ofrecían las conocidas hojas de cálculo. Mediante la incorporación de estos vectores o cubos, se han ampliado las posibilidades de las bases de datos relacionales, permitiendo el procesamiento de importantes volúmenes de información, que de lo contrario sería imposible realizar. Cada una de las dimensiones que posee la base de datos incorpora un campo determinado para un tipo de dato específico, que luego podrá ser comparado con la información contenida en el resto de dimensiones, para hacer posible la evaluación y posteriores informes de la información realmente relevante para una compañía. Una base de datos multidimensional puede contener varios cubos o vectores que extenderán las posibilidades del sistema OLAP con el cual se trabaja. Por ello, si bien en general los sistemas OLAP suelen estar compuestos por tres dimensiones, lo cierto es que existe la posibilidad de que el sistema OLAP albergue más de tres dimensiones mediante la utilización de estos Cubos OLAP. Para tener una idea más simple de la función de los Cubos OLAP dentro de una base de datos multidimensional, cabe destacar que cada una de las dimensiones o escalas del cubo corresponde básicamente a una jerarquía de datos.[3] Características En este modelo los datos son vistos como cubos los cuales consisten en categoría descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas). Es un modelo multidimensional de datos, que simplifica a los usuarios realizar consultas complejas, arreglar datos en un reporte, cambiar de datos resumidos a datos detallados, etc. Los Cubos OLAP son vectores en los cuales se dispone la información, y gracias a esta ordenada jerarquía es posible llevar a cabo un análisis rápido de los datos. Cubos OLAP Operaciones Analíticas Básicas Consolidación: este comprende el conjunto de datos. Esto puede involucrar acumulaciones simples o agrupaciones complejas que incluyen datos interrelacionados. Drill-Down: OLAP puede moverse en dirección contraria y presentar automáticamente datos detallados que abarcan datos consolidados. Slicing-Dicing: se refiere a la capacidad de visualizar a la base de datos desde diferentes puntos de vistas. Modelos de Datos Existen tres tipos de modelos OLAP ellos son: MOLAP: en estos sistemas se encuentran almacenados los datos en una estructura de datos multidimensional (OLAP Multidimensional) ROLAP: son sistemas en los cuales los datos se encuentran almacenados en una base de datos relacional (OLAP Relacional) HOLAP: estos sistemas mantienen los registros detallados en la base de datos relacional, mientras que los datos resumidos o agregados se almacenan en una base de datos multidimensional separada. Beneficios 1. Es de fácil uso y acceso flexibles para los usuarios. 2. Los datos están organizados en diferentes dimensiones lo que permite un mejor análisis. 3. Ahorro generado por productividad de personas altamente profesionales. 4. Permite encontrar la historia en los datos. 5. Genera cierta ventaja competitiva.[4] Ventajas Tiene acceso a grandes cantidades de información. Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos empresariales. Involucra datos agregados. Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos. Presentan los datos en diferentes perspectivas. Involucran cálculos complejos entre elementos de datos. Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios Desventajas A pesar de las grandes ventajas que presenta este tipo de base de datos multidimensional que incluye Cubos OLAP, la cual permite obtener mayor rapidez en las consultas y en el procesamiento de la información, lo cierto es que su gran falla reside en la imposibilidad de realizar cambios en su estructura. Debido a su forma de funcionamiento y almacenamiento de la información, cuando los usuarios requieren realizar modificaciones en la estructura de este tipo de base de datos, deben rediseñar el Cubo OLAP, sin posibilidades de poder utilizar la estructura en la que se trabajó hasta el momento.
