OLAP: saber todo sobre esta potente organización de bases de datos

Este artículo trata de una forma de organización de bases de datos, llamada OLAP. Antes de empezar a leerlo y para asegurarte de que entiendes todo el contenido, puede resultarte interesante leer nuestro artículo relativo a las bases de datos. Este artículo te aclarará el funcionamiento de la arquitectura y los diferentes lenguajes de programación que los rigen.

Las bases de datos son cada vez más omnipresentes. Sin embargo, detrás de ese término se esconden diferentes categorías que no responden a las mismas reglas de organización. Ya sea una base de datos relacional o una base de datos adherida al principio OLAP, hay muchas diferencias. Descubre en este artículo todo lo que hay que saber sobre OLAP, una potente tecnología de análisis.

¿Qué es OLAP?

OLAP, siglas de online analytical processing, (procesamiento analítico en línea) es una tecnología de organización de grandes bases de datos comerciales que se encarga de realizar análisis multidimensionales. Se puede utilizar para efectuar consultas analíticas complejas sin afectar negativamente a los sistemas transaccionales. Por ejemplo, es posible obtener rápidamente el número de ventas y añadir otras dimensiones como fechas, regiones geográficas u otras características de la venta, lo que antes tomaba un tiempo considerable. Esta forma de preclasificación de los datos permite reducir en gran medida el tiempo entre una consulta de la base de datos y la obtención de sus resultados. Para comprender mejor qué es la tecnología OLAP y más concretamente de dónde procede la necesidad de crear una herramienta como esta, no te pierdas el siguiente vídeo:

¿Cómo funciona OLAP?

La primera etapa del funcionamiento de OLAP es la recogida de datos de una o varias fuentes, el juego de datos se almacena posteriormente en almacenes de datos. Después, OLAP reúne y organizar las bases de datos en forma de cubos OLAP para privilegiar la velocidad de análisis. Un cubo contiene datos que se clasifican en tablas llamadas dimensionales y cuyas dimensiones las determinan los usuarios.

Se pasa de una a varias tablas con dos dimensiones como una organización con varias dimensiones

¿Cuál es la diferencia respecto a OLTP?

OLTP y OLAP (online transaction processus) no efectúan las consultas de la misma manera. Una consulta OLTP solo implica a pocos registros. Un ejemplo corriente de consulta OLTP es una transferencia bancaria de una cuenta a otra. En un ejemplo como ese, solo las cuentas emisoras y receptoras ven cómo se modifica su contenido. Por el contrario, una consulta OLAP tiene tendencia a movilizar un gran número de datos para producir un análisis. Para retomar el ejemplo de las ventas de un empresa en 10 meses, para 8 productos y para 6 lugares se movilizan 480 datos, por lo tanto ese número aumenta rápidamente.

¿Cuáles son las ventajas de OLAP?

OLAP permite que un usuario tenga varias vistas sobre un juego de datos. Entre esas vistas diferentes podemos pensar en particular en la implementación de paneles, informes o análisis varios. Las técnicas de análisis más conocidas permitidas por OLAP son las siguientes:
  • Roll-up  : esta operación consiste en reunir datos alrededor de un cubo. Ya sea eliminando algunas dimensiones de un cubo o por el contrario reuniendo datos.
  • Drill-down : esta operación consiste en afinar el análisis dentro del sistema de datos. Por ejemplo, si el usuario desea afinar su búsqueda geográfica, va a pasar de la dimensión “continente” a la dimensión “país”. 
  • Slice : esta operación consiste en construir una nueva subdimensión a partir de una dimensión particular de otro cubo.

¿Cuáles son los usos concretos de OLAP?

OLAP se suele usar en numerosas tareas que necesitan análisis de datos como el Data Mining. Es decir que esta herramienta permite explorar y analizar ciertas bases de datos para extraer sus tendencias a partir de relaciones establecidas entre los datos. Esto es posible gracias a los datos multidimensionales de los sistemas OLAP.

Por tanto, OLAP es la parte central del funcionamiento de muchas herramientas de tipo almacén de datos. Este método permite recopilar efectivamente datos de diferentes fuentes para analizarlos y compararlos, lo que corresponde exactamente al concepto de datawarehousing o almacenamiento de datos. OLAP permite convertir el dato en el sentido bruto del término en información utilizable por un usuario.

Gracias a sus múltiples usos para la conversión de datos en información útil y para conocimientos, esta tecnología es una de la claves de la emergencia de la Business Intelligence. OLAP está en el centro de los softwares de BI ya que permite el análisis a partir de datos adquiridos y potenciales de la empresa. Por ejemplo, uno de nuestros colaboradores de DataScientest Microstrategy funciona gracias a ROLAP que es una de las declinaciones de la tecnología OLAP.

La gran ventaja de una base de datos configurada con OLAP es que permite realizar comparaciones entre diferentes datos que no tienen por qué proceder de las mismas bases de datos. En resumen, OLAP es particularmente útil en el marco de la toma de decisiones en concreto, porque este método de análisis permite obtener indicadores variados y fiables del rendimiento de una empresa, pero también, porque permite poner en marcha algunas herramientas de previsión sobre todo mediante la identificación de tendencias. 

¿Cómo aprender a controlar la gestión de bases de datos?

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