¿Qué es el procesamiento analítico en línea (OLAP)? 

El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología informática mediante la cual los usuarios pueden extraer y consultar datos para analizarlos desde diferentes puntos de vista. 

Estas consultas típicamente complejas y de alta velocidad se realizan en volúmenes masivos de datos almacenados en un datos, almacenamiento de datosu otros repositorios a gran escala. Las aplicaciones OLAP típicas incluyen inteligencia empresarial (BI) y previsión e informes.

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Arquitectura OLAP

Los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) contienen datos multidimensionales. A diferencia de los datos bidimensionales (dispuestos simplemente en filas y columnas), los datos multidimensionales tienen numerosos atributos o características. Como resultado, está representado en más de dos dimensiones. 

Por ejemplo, un conjunto de datos de compras multidimensionales puede contener los siguientes atributos: 

• ID de transacción 
• Timestamp 
• Identificación del proveedor 
• Código de producto 
• Categorías de productos 
• Tipo de Membresía 
• Cantidad 

Para almacenar dicha información de manera efectiva y mantenerla lista para consultas, necesitará crear un sistema OLAP multidimensional que comprenda los siguientes componentes:

Almacenamiento de Datos 

Un almacén de datos es un depósito central de datos organizacionales de diferentes fuentes. Archivos, aplicaciones y bases de datos son algunas de las fuentes más importantes. Sin embargo, según su modelo de negocio, también puede recopilar datos de dispositivos ERP, CRM e IoT.

Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)

Los almacenes de datos utilizan el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) transformar y estandarizar datos recopilados de diferentes fuentes antes de que las herramientas OLAP puedan usarlos. Herramientas ETL modernas Acelere el proceso obteniendo, preparando, procesando y cargando automáticamente los datos para análisis.

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Servidor OLAP 

Un servidor de procesamiento analítico en línea (OLAP) es un sistema especializado que aprovecha la ejecución rápida para facilitar consultas complejas. Es el centro neurálgico que impulsa el sistema y generalmente es el nivel analítico medio en un solución de almacenamiento de datos. Transforma y organiza datos en cubos para garantizar respuestas rápidas a las consultas y permitir análisis avanzados.

Base de datos OLAP 

Puede conectar una base de datos independiente al almacén de datos para evitar que el análisis sobrecargue los recursos del almacén de datos. Estas bases de datos se denominan bases de datos OLAP. Una base de datos OLAP es un sistema informático que organiza y almacena grandes bases de datos empresariales para respaldar la inteligencia empresarial.

Cubo OLAP 

An OLAP o cubo de datos Ayuda en el procesamiento analítico al representar datos multidimensionalmente, lo que le permite realizar análisis desde distintas perspectivas. Estos cubos suelen describirse como "rígidos" porque tienen un esquema o estructura predefinidos que dictan cómo se organizan los datos dentro del cubo. Esta rigidez es una contrapartida: el esquema fijo implica un rendimiento de consulta más rápido y un análisis simplificado, pero, al mismo tiempo, también significa flexibilidad limitada y dificultad para manejar nuevos tipos de datos que no formaban parte del diseño del esquema original. Agregar una nueva dimensión casi siempre requiere remodelar el cubo.

Herramientas analíticas OLAP 

Las herramientas OLAP facilitan la interacción con el cubo OLAP, permitiéndole realizar operaciones analíticas avanzadas como: 

• Profundizar:Esta operación ayuda a aumentar el nivel de detalle en un conjunto de datos, ya sea moviéndose de una posición superior a una inferior en la jerarquía conceptual de una dimensión o simplemente agregando otra dimensión. Por ejemplo, puede comenzar con datos de compras anuales y profundizar en cifras trimestrales, mensuales y diarias.
• Enrollar: La acumulación es la inversa de la operación de profundización y permite a los usuarios pasar de niveles de granularidad más altos a más bajos. Por ejemplo, puede comenzar con compras diarias y acumularlas hasta totales mensuales, trimestrales o anuales para examinar tendencias más amplias. 

• Rebanada: La división selecciona un subconjunto de datos utilizando una o más dimensiones, lo que le ayuda a centrarse en aspectos particulares. Puede dividir datos para evaluar cualquier dimensión que le interese, como región, hora o categoría de producto. 
• Dado: Dicing crea un cubo de datos más pequeño al proporcionar simultáneamente valores para múltiples dimensiones. Le ayuda a analizar datos en varias combinaciones dimensionales. 
• Pivote También llamado rotación, el pivote cambia la orientación de un cubo de datos para permitir verlo desde diferentes perspectivas. Al girar un cubo, puede reorganizar medidas y dimensiones para facilitar la comparación y el análisis. 

¿Cómo funcionan los sistemas OLAP? 

Los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) funcionan en un proceso de tres pasos:

Cuándo utilizar soluciones OLAP 

Generalmente, las soluciones de procesamiento analítico en línea son ideales cuando grandes volúmenes de datos se someten a análisis complejos para obtener información que pueda impulsar la toma de decisiones.

A continuación se muestran algunos casos en los que utilizar sistemas OLAP es la decisión correcta:

1. Requisitos analíticos complejos

Estos sistemas son útiles cuando necesita realizar análisis multidimensionales con numerosas dimensiones y medidas.

2. Grandes volúmenes de datos

Cuando existen volúmenes de datos importantes, analizarlos mediante métodos tradicionales sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) no es factible debido a limitaciones de rendimiento. Dado que los datos se agregan y resumen previamente antes de que los usuarios consulten el sistema, los cubos OLAP garantizan tiempos de respuesta rápidos, incluso para big data.

3. Análisis ad hoc e interactivo

Al explorar datos de forma interactiva, examine los detalles y realice análisis ad hoc para identificar patrones, tendencias y anomalías. Los cubos OLAP ofrecen una interfaz fácil de usar para que los analistas y gerentes de negocios exploren grandes conjuntos de datos sin escribir consultas complejas.

4. Informes agregados

Cuando necesite informes y resúmenes agregados con diferentes granularidades, como resúmenes semanales, mensuales o trimestrales.

5. Análisis de series temporales

Al analizar datos durante períodos de tiempo, puede profundizar y acumular fácilmente a través de diferentes períodos para determinar tendencias y patrones históricos.

6. Análisis de datos jerárquicos

Cuando analiza estructuras de datos jerárquicas, como jerarquías de productos, geográficas y organizativas, porque OLAP destaca en el manejo de datos con estructuras jerárquicas.

7. Análisis predictivo y pronóstico

Cuando necesita análisis predictivos, pronósticos y análisis hipotéticos para guiar el desarrollo de estrategias y la toma de decisiones.

8. Inteligencia de Negocios y Gestión del Desempeño

Cuando necesita una solución de BI integral para evaluar indicadores clave de rendimiento y obtener información sobre las operaciones comerciales.

Tipos de sistemas OLAP (MOLAP vs.. ROLAP vs.. HOLA) 

Hay tres tipos de sistemas OLAP: 

OLAP comparado con otras técnicas de análisis de datos 

Así es una mirada a cómo se compara OLAP con otros técnicas de análisis de datos. 

1. OLAP frente a OLTP

Seguir Leyendo Acerca de OLTP frente a OLAP. 

2. OLAP versus minería de datos

3. OLAP versus almacenamiento de datos

Ventajas de OLAP 

Estas son las ventajas más significativas de utilizar un sistema OLAP:

• Análisis multidimensional: Le brinda una visión más holística del desempeño organizacional al permitir el análisis multidimensional, proporcionando información más profunda sobre los patrones, tendencias y relaciones de los datos que el análisis unidimensional.
• Respuesta acelerada a consultas: Estos sistemas aceleran las respuestas a las consultas incluso cuando se trabaja con conjuntos de datos masivos al agregarlos previamente y almacenarlos multidimensionalmente. Puede explorar datos y realizar análisis complejos utilizando estos sistemas sin sufrir retrasos.
• Ad–Análisis hoc: Gracias a su soporte para análisis ad-hoc, puede preguntar y obtener respuestas a preguntas analíticas complejas sin consultas predefinidas, mejorando la flexibilidad y agilidad analítica.
• Visualización de datos: Cuando combina estos sistemas con herramientas y plataformas de visualización de datos, puede crear cómodamente informes, paneles y gráficos para visualizar datos y comunicar conocimientos de forma eficaz. Las representaciones visuales de los datos facilitan la comprensión para las partes interesadas no técnicas y ayudan en la toma de decisiones.
• Apoyo a las decisiones: OLAP puede ayudar en la toma de decisiones, ya que simplifica el análisis, lo que le permite evaluar alternativas y, en última instancia, tomar decisiones informadas basadas en conocimientos significativos. Esta capacidad le ayuda a optimizar la asignación de recursos, la planificación estratégica y la gestión del rendimiento.

¿Cómo implementar una solución OLAP? 

La implementación de una solución de procesamiento analítico en línea (OLAP) es un proceso de varias partes. Aquí hay una descripción general:

1. Definición de los requisitos

• Antes de diseñar un sistema OLAP, debe determinar los objetivos comerciales y los requisitos analíticos que cumplirá.
• Enumere las fuentes de datos, medidas, dimensiones y KPI que incluirá en el sistema.

2. Modelado de datos

• Empieza por Diseño del modelo dimensional para su sistema OLAP, incluidas tablas de dimensiones, tablas de hechos y jerarquías.
• Recuerde seleccionar el adecuado técnicas de modelado de datos depende de tu Requisitos del esquema de base de datos.
• Puede elegir entre esquema de estrella, esquema de copo de nieve u otro Enfoques de modelado dimensional.

3. Integración de Datos

• Obtenga datos de diferentes sistemas de origen, como bases de datos transaccionales, sistemas ERP y CRM, y fuentes externas.
• Transformar y limpiar los datos para garantizar la calidad, precisión y consistencia.
• Una vez que la Los datos se transforman, puedes cargarlo en el sistema de destino.

4. Diseño de cubo OLAP

• Identifique las medidas, jerarquías y dimensiones que presentará cada cubo en función de los requisitos de análisis establecidos anteriormente.
• Calcule previamente y almacene datos agregados en distintos niveles de granularidad dentro de los cubos OLAP para optimizar las consultas.

5. Implementación del servidor OLAP

• Elija e implemente un servidor o plataforma OLAP que cumpla con los requisitos del proyecto.
• Configure el servidor para conectarse al almacén de datos y acceder a los cubos OLAP.
• Configure los ajustes de seguridad, los controles de acceso y las autorizaciones necesarias para mantener la integridad de los datos y confidencialidad.

6. Herramientas e interfaces del cliente

• Seleccione e implemente herramientas o interfaces de cliente para que los usuarios puedan interactuar con el sistema.
• Proporcionar interfaces fáciles de usar que simplifiquen las consultas, el análisis, la generación de informes y Visualización de datos.

7. Pruebas y Optimización

• Realizar pruebas para validar la funcionalidad, precisión y rendimiento del sistema OLAP.
• Optimice el sistema en cuanto a usabilidad, rendimiento de consultas y escalabilidad en función de los comentarios y los patrones de uso.

8. Despliegue y Mantenimiento

• Implemente el sistema OLAP en producción y evalúe su rendimiento.
• Cree protocolos de mantenimiento de actualizaciones del sistema, procesamiento de cubos y actualización de datos periódica.
• Evaluar y mejorar periódicamente el sistema para atender los requisitos organizacionales en evolución.

Estos requisitos en evolución pueden incluir refinar su modelo de datos, ajustar la estructura del cubo OLAP o actualizar sus procesos ETL. Generalmente son necesarios debido a la adición de nuevas fuentes de datos, la modificación del esquema de las fuentes existentes y los requisitos analíticos. Alternativamente, es posible que necesite optimizar el rendimiento de la base de datos.

Resumiendo 

Con su funcionalidad única centrada en el análisis, los sistemas OLAP desempeñan un papel fundamental en la inteligencia empresarial. Proporcionan a los analistas de datos, propietarios de empresas y partes interesadas la información que necesitan para tomar las decisiones correctas en el momento adecuado. 

AsteraLa plataforma de integración de datos sin código admite sistemas OLAP. Además, Astera Generador de almacenamiento de datos automatiza el almacenamiento de datos y está optimizado para su uso con OLAP. La plataforma también cuenta con un diseñador de modelos de datos que puede utilizar para crear una arquitectura OLAP a partir de un sistema OLTP existente.

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