OLAP en la nube en almacenes de datos

En una organización, las decisiones se toman de tres maneras posibles. Una se basa en la experiencia de la persona que toma la decisión. La segunda se basa en el análisis. La tercera forma se basa en una combinación de una y dos, experiencia y análisis. Basándonos en la experiencia o en los conocimientos sobre un tema, a menudo podemos tomar decisiones muydécisions éclairées y obtener los resultados deseados. Pour renforcer notre expertise, nous pouvons utiliser des méthodes basées sur des données factuelles. Los datos pueden revelar información que estaba ausente en nuestra opinión experta. Por supuesto, utilizar tanto la opinión experta como la analítica es el mejor enfoque para resolver problemas o pensar estratégicamente para la empresa. El uso de almacenes de datos es una forma de recopilar datos analíticos para mejorar prise de décision dentro de una organización.

Uso de OLAP en nube en almacenes de datos

traitement analytique en ligne en los almacenes de datos permite calcular rápidamente la información analítica de la empresa utilizando métricas para el modelado, la planificación o la previsión. OLAP es la base de la analítica que da soporte a muchas aplicaciones empresariales para la elaboración de informes, modelos de simulación, transiciones de información a conocimiento y gestión de tendencias y rendimiento.

Los datos contenidos en un almacén de datos se utilizan a menudo para OLAP. Las soluciones OLAP mejoran un almacén de datos con datos agregados y cálculos empresariales.

OLAP frente a OLTP

El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) está diseñado para gestionar transacciones organizando los datos y escribiéndolos en una base de datos lo más rápidamente posible. OLAP, por su parte, se centra en leer los datos lo más rápidamente posible para dar servicio a los análisis empresariales. Los datos OLTP se envían al almacén de datos OLAP para su cálculo, con el fin de no afectar a los usuarios en línea en tiempo real de la base de datos OLTP, que a menudo se cuentan por miles.

OLAP trabaja con grandes cantidades de datos almacenados en un almacén de datos. Estos datos no están en tiempo real, pero se sincronizan para que sean lo más relevantes posible para la decisión que van a respaldar. Se utilizan técnicas como la exploration de données y el analyse des données big data para recopilar información a partir de todos los datos almacenados en el almacén de datos. El procesamiento como tal de los datos OLAP es muy intensivo en rendimiento. Un usuario en línea experimentaría una degradación en el tiempo de respuesta de la aplicación si accediera a datos en tiempo real. Cuándo utilizar OLAP - cuando se necesita ayuda en la toma de decisiones para analizar el negocio. Los almacenes de datos suelen ser utilizados por cientos de personas al mismo tiempo.

Qué es cube OLAP en los almacenes de datos

Un cube OLAP es una estructura de datos en el almacén de datos que está optimizada para mejorar el rendimiento del análisis de datos. Un cube OLAP OLAP a veces se denomina hipercubo. Los cubos OLAP contienen datos multidimensionales e información de diferentes fuentes no relacionadas para un análisis lógico y ordenado. El cubo puede incorporar diferentes tipos de datos de múltiples fuentes de datos que han sido transformados. Las operaciones analíticas posteriores se realizan sobre los datos para crear relaciones con los demás datos adquiridos, incluido el "troceado" de los datos para ajustarlos a criterios específicos que permitan perspectivas adicionales para el apoyo a la toma de decisiones.

Uno de los retos de OLAP es que requiere el uso de esquemas complejos para implantar y administrar la tecnología. Gestionar y administrar el cubo lleva mucho tiempo, pero cuando se hace aporta un valor excelente a la organización.

Casos de uso de OLAP en un almacén de datos

La forma de utilizar OLAP se convierte en una capacidad basada en la creatividad y la experiencia del usuario. Con todos los datos y la información disponible en el almacén de datos, incluyendo la manipulación y visualización de los datos desde muchas perspectivas diferentes, OLAP puede convertirse en una capacidad crítica necesaria para el negocio. OLAP en un almacén de datos puede ayudar con:

• Planificación.
• Presupuestar.
• Informar.
• Varios análisis.
• Hacerse preguntas del tipo "qué pasaría si...".
• Modelización empresarial.
• Crear relaciones de datos que no existían.

OLAP se utiliza para apoyar el uso de los datos de cualquier manera que los expertos consideren adecuada para la decisión que debe tomarse para la organización. Muchas aplicaciones empresariales pueden aprovechar las capacidades de OLAP, incluyendo diferentes roles en la organización, viendo los datos y la información desde perspectivas únicas para permitir una toma de decisiones dinámica.

Actian puede ayudar a los usuarios de OLAP que buscan simplificar el ciclo de vida de BI. La base de datos analítica Actian Vector ofrece una alternativa viable a los cubos OLAP gracias a su tecnología innovadora, su rendimiento superior y sus capacidades analíticas en la base de datos.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, donde es responsable de comunicar el valor único que ofrece la Plataforma de Datos Actian, incluyendo la integración de datos probada, gestion des données y análisis de datos. Aporta una trayectoria de 20 años en el aumento de los ingresos y la concienciación sobre las soluciones de análisis, seguridad y nube. Antes de trabajar en Actian, Teresa dirigió el marketing de productos en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware.