En el mundo de la gestión de datos e información, las empresas se enfrentan a un simple, muy común pero gran obstáculo: la incapacidad de acceder a la información de manera flexible y poder explorar a mayor profundidad. Si consideramos que cada organización cuenta con parámetros únicos para medir su desempeño, la cosa se complica aún más… Pero afortunadamente, esto tiene solución.
Bienvenidos al mundo de OLAP, un arma poderosa en la inteligencia de negocios que permite realizar análisis multidimensionales de datos en un abrir y cerrar de ojos
OLAP, que significa Online Analytical Processing (o Procesamiento Analítico en Línea), es una herramienta de alta eficiencia para manejar grandes cantidades de información y consultas complejas, sin perder media vida en esta gestión.
El sistema de OLAP es un complemento para las empresas que ya cuentan con bases de datos para almacenar transacciones y registros. Estas tienen el nombre de OTAP (procesamiento de transacciones en línea, en español), pero no están creadas para analizar la información, sino para introducirla por lo que casi todo el esfuerzo de estos procesamientos se concentra en la escritura.
OLAP por el contrario se enfoca más en la lectura, pues cuenta con gran agilidad para encontrar la información que se le pida. Con una capacidad sorprendente para analizar en tiempo récord los datos importantes, hasta eso es bastante sencillo lograr comprender cómo se ejecuta en distintas áreas de la organización.
Los cubos OLAP son el corazón de esta tecnología. Son la representación lógica de múltiples parámetros de información en un espacio único. Cada dimensión del cubo corresponde a una categoría descriptiva y medida. ¿Un ejemplo? Imaginen un cubo OLAP que contiene información sobre las ventas de un modelo de auto durante un periodo del año en curso. Tres categorías unidas en un solo sitio.
Ahora, imagina que estos cubos pueden ser tanto pequeños como grandes. Todo depende de las necesidades y la cantidad de datos que una empresa manipule. Y mientras más detalles puedan extraerse de la información, más cubos se formarán, creando una monstruosidad aún más grande.
Pero eso no es todo. OLAP da origen a un sistema derivado. ¿Estás listo para conocerlos?
ROLAP: Es el que más se utiliza, y sus siglas corresponden al término en inglés de Procesamiento Analítico en Línea Relacional. Se considera que es el ideal para grandes cantidades de datos, pues es capaz de escalar esta cantidad de información. Sin embargo, su rendimiento deja algo que desear debido a su inestabilidad en comparación con el MOLAP, por ejemplo.
Entre sus ventajas destacan su rapidez y permite acceso a cualquier usuario que exista en la base de datos para el uso de herramientas SQL.
La mala noticia, es que no tiene capacidad para almacenar los resultados. Esto último quiere decir que cada vez que se quieran conocer esos datos, habrá que hacer la búsqueda.
MOLAP: El Procesamiento Analítico Multidimensional en Línea utiliza los cubos OLAP por antonomasia. Es bastante ágil, pues su trabajo es calcular previamente todos los cruces posibles de la información para restituir los datos lo más rápidamente posible.
La mala noticia, es que no tiene capacidad para escalar, así que cuando se trata de una base de datos grande o en crecimiento constante, se irá volviendo cada vez más leeeeeenta.
HOLAP: Es un sistema híbrido: mezcla el almacenamiento de datos en uno relacional y en uno multidimensional; sus siglas hacen referencia al Proceso Analítico Híbrido Online (en inglés, Hybrid Online Analytical Processing). Es decir, toma las ventajas de ambos mundos: ROLAP y el MOLAP, para que las empresas tengan un procesamiento rápido de datos con posibilidad de escalarlo sin perder el nivel de desempeño.
Y aquí hay una buena noticia: tiene un costo menor al MOLAP.
Pero no nos salvamos de la mala: no es tan bueno para los datos complejos (que necesitan varios vectores), por lo que resulta una buena opción para las empresas medianas y cuya operación no es complicada.
5 pautas a tener en cuenta al implementar el análisis OLAP
Los parámetros que te sugerimos considerar son:
- La velocidad de respuesta, la cual al ser multidimensional-analítica para todos los usuarios, indudablemente debe de ser rápida, fluida y con facilidad de uso, sin importar el nivel de conocimiento sobre código que tenga el consultante.
- No debe tener límites, pues es la complejidad del negocio o la empresa lo que marca la cantidad de dimensiones necesarias.
- Tendrá una visión multidimensional de los datos: no tablas ni campos, sino más bien dimensiones y métricas.
- Al ser un sistema multiusuario, la arquitectura cliente/servidor claramente es vital para que todos los usuarios colaboren e interactúen.
- Preferentemente, los cálculos y resultados deberían de almacenarse en lugares separados, en una ubicación distinta al sistema fuente de información.
Así es como OLAP y sus descendientes pueden revolucionar el análisis de datos. Y si hablamos con esta certeza, es porque somos conscientes que tanto la velocidad como la profundidad de exploración, es indispensable para facilitar verdaderamente la operación del usuario. Por esta razón, el desarrollo de nuestras plataformas consideran el CUBO en su estructura.
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