Introducción a OLAP

Básicamente, OLAP significa procesamiento analítico en línea, lo que significa que se puede usar para extraer o recuperar datos de manera selectiva para que se pueda analizar desde diferentes puntos de vista. Es de gran valor en Business Intelligence y puede usarse en el análisis de pronósticos de ventas, informes financieros.

Ejemplo:

Un ejemplo de esto puede ser que se le puede pedir al usuario datos y análisis de esa cantidad de pelotas de fútbol vendidas en una región en particular, por ejemplo, Jharkhand en el mes de septiembre y comparar la misma cantidad de pelotas de fútbol vendidas en el mes de mayo y Es posible que vean una comparación de otros artículos deportivos vendidos en Jharkhand durante el mismo mes.

¿Cómo funciona OLAP?

OLAP funciona extrayendo datos de múltiples fuentes y almacenándolos en almacenes de datos desde donde se limpian los datos y luego se almacenan en cubos OLAP y el usuario obtiene los datos de los cubos OLAP contra las consultas que ejecuta. El nuevo término aquí es cubos OLAP. En cubos, los datos se clasifican en dimensiones (región geográfica, período de tiempo) derivadas de las dimensiones en los almacenes de datos que se llenan por miembros (nombre, id), etc.

Clasificación de herramientas OLAP

Por lo tanto, las herramientas OLAP nos ayudan a analizar datos multidimensionales en la minería de datos. Las herramientas OLAP se pueden clasificar de la siguiente manera:

1. MOLAP

Es sinónimo de procesamiento analítico en línea multidimensional. Almacena datos en matrices multidimensionales y requiere cálculo previo y almacenamiento de información en el cubo.

Algunas de las herramientas para eso son:

  • IBM Cognos: proporciona herramientas para informes, análisis, monitoreo de eventos y métricas.
  • SAP NetWeaver BW: se conoce como SAP NetWeaver Business Warehouse. Al igual que IBM Cognos, también ofrece informes, análisis e interpretación de datos comerciales. Se ejecuta en RDBMS estándar de la industria y DBMS en memoria HANA de SAP.
  • Microsoft Analysis Services: las organizaciones utilizan Microsoft Analysis Services para dar sentido a los datos que se distribuyen en varias bases de datos o se distribuyen de forma discreta.
  • MicroStrategy Intelligence Server : MicroStrategy Intelligence Server ayuda a la empresa a estandarizarse en una única plataforma abierta que, a cambio, reducirá sus costos operativos y de mantenimiento.
  • Servidor OLAP Mondrian: es una herramienta OLAP de código abierto y es USP si está escrita en Java. Otra característica de esta herramienta es que admite lenguaje XML, SQL y otras fuentes de datos.
  • Ic Cube: al igual que la herramienta OLAP anterior, también está escrita en Java y también es una herramienta OLAP multidimensional en memoria.
  • Servidor OLAP de Infor BI: es una base de datos OLAP en tiempo real en memoria para análisis, planificación y modelado multidimensionales. También se utiliza para la planificación financiera, operativa y de informes.
  • Servidor OLAP Jedox : es un servidor OLAP en memoria orientado a la célula, multidimensional y más importante.
  • Opción OLAP de Oracle Database: como su nombre indica, esta herramienta OLAP se utiliza para introducir OLAP en el entorno de base de datos de Oracle. El objetivo principal que sirve es que puede dirigir las consultas SQL a cubos OLAP, lo que a su vez acelerará el proceso.
  • Servidor OLAP SAS: al igual que el servidor OLAP IcCube, proporciona una instalación de almacenamiento de datos multidimensional. Este servidor también se puede utilizar para obtener acceso rápido a datos resumidos previamente.
  • IBM T1: este servidor OLAP también proporciona almacenamiento de datos multidimensional que se representa en cubos OLAP y los cálculos se realizan en tiempo real.

2. ROLAP

La 'R' en ROLAP significa Relacional. Entonces, la forma completa de ROLAP se convierte en procesamiento analítico relacional en línea. La característica más destacada de ROLAP es que los datos se almacenan en bases de datos relacionales. Algunos de los principales ROLAP son los siguientes:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Servicios de análisis de Microsoft
  4. Essbase
  5. Servidor OLAP Jedox
  6. Servidor OLAP SAS
  7. Servidor de inteligencia MicroStrategy
  8. Opción OLAP de Oracle Database

3. HOLAP

Es sinónimo de procesamiento analítico en línea híbrido. Entonces, HOLAP une las deficiencias de MOLAP y ROLAP al combinar sus capacidades. Ahora, ¿cómo se combina? Combina datos dividiendo los datos de la base de datos entre almacenamiento relacional y especializado. Algunos de los principales HOLAP son los siguientes:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Servidor OLAP Mondrian
  4. Servicios de análisis de Microsoft
  5. Essbase
  6. Servidor OLAP Jedox
  7. Servidor OLAP SAS
  8. Servidor de inteligencia MicroStrategy
  9. Opción OLAP de Oracle Database

Ahora veamos las ventajas que tienen las herramientas OLAP en el dominio de Business Intelligence.

Ventajas de las herramientas OLAP

  • Nos ayuda a analizar y modificar informes a un ritmo mucho más rápido, ya que los datos se utilizan desde la memoria de los cubos de datos en lugar del almacén de datos.
  • Las herramientas OLAP como MicroStrategy tienen un compartimiento de datos Cube seguro e inteligente que permite que los datos se compartan de manera segura.
  • Otro beneficio es la consistencia de la información y los cálculos. Significa que la velocidad con la que se comparten los datos en los servidores OLAP no interfiere con los informes y los informes siempre permanecen consistentes.
  • La presentación multidimensional utilizando herramientas OLAP ayuda a comprender mejor las relaciones que no estaban presentes anteriormente.
  • Otro escenario popular es el escenario "Qué pasaría si" del software OLAP. Se hacen eminentemente más posibles mediante el procesamiento multidimensional de herramientas OLAP.
  • Podemos aplicar restricciones de seguridad a usuarios y objetos utilizando herramientas OLAP.
  • Crea una plataforma única para la planificación, previsión, informes y análisis.

Inconvenientes de OLAP tradicional

El OLAP tradicional tenía sus inconvenientes. Un par de ellos es el siguiente. Desventajas de OLAP tradicional:

  • El modelado previo es imprescindible en las herramientas OLAP tradicionales, que es un proceso lento.
  • Gran dependencia de TI: en este caso, un usuario es una persona de negocios pero debe tener un buen conocimiento de TI. Las herramientas OLAP tradicionales requieren una gran participación de los técnicos de TI y las personas que tienen una buena experiencia comercial junto con TI.

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Esta ha sido una guía de las herramientas OLAP. Aquí hemos discutido la Clasificación, Cómo funciona, Ventaja y Desventaja de las Herramientas OLAP. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:

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Big Data