¿Qué es OLAP?
OLAP es el procesamiento analítico en línea como el nombre en sí mismo que indica que el OLAP es para fines analíticos de datos, por lo tanto, nos permite analizar información de múltiples sistemas de bases de datos al mismo tiempo. En otras palabras, podemos decir que es un método informático que permite a los usuarios extraer fácilmente los datos necesarios y consultar los datos para analizarlos desde diferentes puntos de vista. Básicamente se basa en la gran cantidad de datos que se llama almacén de datos; recopila los datos requeridos del almacén de datos y realiza el análisis requerido del negocio para tomar alguna decisión en el negocio para mejorar las ganancias, mejorar la venta, mejorar la marca, mejorar el marketing y todo eso. Por lo tanto, el OLAP utiliza inteligencia empresarial para consultas que ayudan en el análisis de tendencias, pronósticos de ventas, informes financieros, propósitos de planificación, presupuestos y otras cosas más.
Definición
El OLAP es OLAP (procesamiento analítico en línea) es una tecnología poderosa detrás de muchas aplicaciones de Business Intelligence (BI) que descubre datos, capacidades de visualización de informes, cálculos analíticos complejos y escenario predictivo "qué pasaría si", planificación presupuestaria, planificación de pronósticos.
Por ejemplo, un usuario puede solicitar que se analicen los datos para mostrar una hoja de cálculo que muestre todo el lanzamiento de la película en Mumbai en el mes de agosto, compare las cifras de ingresos con las de la misma película en diciembre y luego vea una comparación de otra película para verificar si logrado un mayor éxito y convertirse en rentable o no, en el mismo período de tiempo. Entonces, mediante este análisis, podrá tomar la decisión de dónde se lanzará la película y de qué manera obtendrán más ganancias e incluso este tipo de análisis de datos ayudará a planificar la estrategia de marketing, como dónde hacer marketing, cómo hacerlo, a través de qué canal para hacer y así sucesivamente.
Ahora veremos cómo funciona OLAP: los datos se recopilan primero de múltiples fuentes de datos (como una hoja de cálculo, video, XML, etc.) y se almacenan en almacenes de datos que luego se limpian y organizan en cubos de datos. El término cubo está usando cubo porque está categorizado por tres dimensiones que incluso pueden clasificarse por varias dimensiones. Por lo tanto, cada cubo OLAP contiene datos categorizados por algunas dimensiones (como clientes, período de tiempo, región geográfica de ventas y producto) derivadas por tablas multidimensionales en los almacenes de datos. Las dimensiones pueden ser pobladas por miembros o por dimensiones que pueden tomar el valor, como nombres de clientes, países y meses que están organizados jerárquicamente y desean realizar el análisis de los valores específicos. Los cubos OLAP se resumen previamente en las consultas frecuentes a través de dimensiones que mejoran el tiempo de ejecución de consultas en bases de datos relacionales. Así, funciona para facilitar un tipo diferente de análisis dentro de un tiempo.
Al igual que OLAP, el otro término que tenemos es OLTP, que es el procesamiento transaccional en línea, ambos son sistemas de procesamiento en línea, el OLTP es el procesamiento transaccional que se ocupa principalmente de la tarea de la transacción, mientras que OLAP es un sistema de procesamiento analítico que se preocupa principalmente por el análisis y la presentación de informes y da la valiosa información para mejorar el negocio.
El OLAP facilita el trabajo en la presentación de informes comerciales para ventas, informes de gestión, marketing, gestión de procesos comerciales, informes financieros, presupuestos y pronósticos, y más.
El OLAP se puede usar para realizar cinco tipos de operaciones analíticas contra las bases de datos multidimensionales:
- Roll-up : también conocido como profundización o consolidación, se utiliza para resumir los datos de operación junto con la dimensión.
- Desglose : para realizar el análisis en profundidad entre las dimensiones de los datos. Por ejemplo, profundizar de "período de tiempo" a "años" y "meses" y a "días" y así sucesivamente para trazar el crecimiento de las ventas de un producto.
- Rebanada : para realizar el análisis para tomar un nivel de información para mostrar, como "ventas en 2019".
- Dados : para realizar el análisis para seleccionar datos de múltiples dimensiones para analizar, como "ventas de manzana verde en Bangalore en 2019".
- Pivote : para realizar el análisis que puede obtener una nueva vista de datos girando los ejes de datos del cubo.
A medida que OLAP le da al cubo que tiene dimensiones, encuentre la intersección de dimensiones, por ejemplo, toda película es rentable en Mumbai durante un período de tiempo particular y muestra el resultado. Cada cubo OLAP cubre cientos de medidas que tienen al menos una posible, que en realidad se derivan de la información almacenada en las tablas de hechos del almacén de datos.
Arquitectura
Como en la figura, comienza a funcionar mediante la recopilación de datos de múltiples fuentes y se almacena en un almacén de datos. Además, los cubos OLAP se crean en datos limpios del almacén, contra los cuales los usuarios pueden ejecutar las consultas.
Básicamente hay tres tipos de OLAP (procesamiento de análisis en línea):
MOLAP (OLAP multidimensional) : MOLAP es un OLAP para índices de bases de datos multidimensionales basados.
ROLAP (OLAP relacional) : ROLAP es un OLAP que realiza un análisis multidimensional dinámico en una base de datos relacional almacenada.
HOLAP (OLAP híbrido) : HOLAP es una integración variada de ROLAP y MOLAP. Se utiliza para desarrollar la capacidad de datos ROLAP con MOLAP, la capacidad de procesamiento superior para cumplir con los requisitos de procesamiento.
Usos y ventajas de OLAP
OLAP se puede utilizar para la extracción o extracción de datos, análisis de datos, informes, para encontrar las relaciones entre los elementos de datos. Para importar datos de una relación existente, podemos usar ODBC (Open Database Connectivity) para crear una base de datos multidimensional OLAP. No se requieren todos los datos transaccionales para el análisis de tendencias, por lo que una base de datos OLAP no necesita ser tan grande como un almacén de datos.
Desventajas de OLAP
Algunas de las desventajas de OLAP son el modelado previo que, como es obligatorio, gran dependencia de TI, capacidad de computación deficiente, reacción lenta, falta de capacidad de análisis interactivo, modelo abstracto, gran riesgo potencial.
Algunas de las herramientas analíticas (OLAP) son IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
Conclusión
- OLAP (procesamiento analítico en línea) es una tecnología poderosa detrás de muchas aplicaciones de Business Intelligence (BI) que descubre datos, capacidades de visualización de informes, cálculos analíticos complejos y escenarios predictivos, planificación presupuestaria, planificación de pronósticos.
- Funciona ya que primero recopiló los datos de múltiples fuentes de datos (como una hoja de cálculo, video, XML, etc.) y se almacenó en almacenes de datos que luego se limpiaron y organizaron en cubos de datos en los que se pueden ejecutar las consultas de los usuarios.
- Los cinco tipos de operaciones analíticas contra las bases de datos multidimensionales que pueden realizar son Roll-up, Drill-down, Slice, Dice y Pivot.
- Hay tres tipos de OLAP que son MOLAP, ROLAP, HOLAP.
- Algunas de las herramientas analíticas (OLAP) son IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
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