OLAP en la nube en los almacenes de datos

Las decisiones dentro de una organización se toman de tres formas posibles. Una de ellas se basa en la experiencia de la persona que toma la decisión. La segunda se basa en el análisis de datos. La tercera se basa en una combinación de la primera y la segunda: la experiencia y el análisis de datos. Basándonos en la experiencia o los conocimientos especializados sobre un tema, a menudo podemos tomar decisiones muy bien fundamentadas y obtener los resultados deseados. Para mejorar nuestra pericia, podemos utilizar métricas basadas en datos objetivos. Los datos pueden revelar información que no se tenía en cuenta en nuestra opinión experta. Por supuesto, utilizar tanto la opinión experta como el análisis de datos es el mejor enfoque para resolver problemas o pensar estratégicamente para la empresa. El uso de almacenes de datos es una forma de recopilar análisis para mejorar la toma de decisiones dentro de una organización.

Uso del OLAP en la nube en los almacenes de datos

El procesamiento analítico en línea (OLAP) en los almacenes de datos permite calcular rápidamente información analítica empresarial utilizando métricas para la modelización, la planificación o la previsión. El OLAP es la base del análisis de datos que sustenta numerosas aplicaciones empresariales para la elaboración de informes, los modelos de simulación, la transformación de la información en conocimiento y la gestión de tendencias y del rendimiento.

Los datos contenidos en un almacén de datos suelen utilizarse para OLAP. Las soluciones OLAP mejoran el 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 almacenándolos en una base de datos lo más rápido posible. El OLAP, por su parte, se centra en leer los datos lo más rápido posible para dar servicio a los análisis empresariales. Los datos del OLTP se envían al almacén de datos del OLAP para su procesamiento, con el fin de no afectar a los usuarios en línea en tiempo real de la base de datos OLTP, cuyo número suele ascender a miles.

OLAP trabaja con grandes cantidades de datos almacenados en un almacén de datos. Estos datos no son en tiempo real, pero se sincronizan para que sean lo más relevantes posible para la decisión a la que van a servir de apoyo. Se utilizan técnicas como la minería de datos y el análisis de big data para extraer información de todos los datos almacenados en el almacén de datos. El procesamiento de los datos OLAP, como tal, exige un gran rendimiento. Un usuario en línea experimentaría una disminución en el tiempo de respuesta de la aplicación si accediera a datos en tiempo real. Cuándo utilizar OLAP: cuando se necesita ayuda para tomar decisiones relacionadas con el análisis del negocio. Los almacenes de datos suelen ser utilizados por cientos de personas al mismo tiempo.

¿Qué es un cubo OLAP en los almacenes de datos?

Un cubo OLAP es una estructura de datos del almacén de datos optimizada para mejorar el rendimiento del análisis de datos. A veces, a un cubo OLAP se le denomina «hipercubo». Los cubos OLAP contienen datos multidimensionales e información procedente de diferentes fuentes no relacionadas entre sí, con el fin de realizar un análisis lógico y ordenado. El cubo puede incorporar diferentes tipos de datos procedentes de múltiples fuentes que han sido transformados. Posteriormente, se llevan a cabo operaciones analíticas sobre los datos para crear relaciones con el resto de datos adquiridos, lo que incluye «desglosar y segmentar» los datos para ajustarlos a criterios específicos y así ofrecer perspectivas adicionales que faciliten la toma de decisiones.

Uno de los retos que plantea el OLAP es que requiere el uso de esquemas complejos para implementar y administrar la tecnología. La gestión y administración del cubo lleva mucho tiempo, pero, una vez realizada, aporta un gran valor a la organización.

Casos de uso de OLAP en un almacén de datos

El uso de OLAP se convierte en una capacidad que depende de la creatividad y la experiencia del usuario. Con todos los datos y la información disponibles en el almacén de datos, incluida la posibilidad de manipular y visualizar los datos desde múltiples perspectivas, OLAP puede convertirse en una capacidad fundamental para la empresa. El uso de OLAP en un almacén de datos puede ayudar a:

• Planificación.
• Elaboración de presupuestos.
• Informes.
• Diversos análisis.
• Hacer preguntas del tipo «¿y si…?».
• Modelización empresarial.
• Crear relaciones entre datos que no existían.

El OLAP se utiliza para facilitar el uso de los datos de la forma que los expertos consideren más adecuada para la toma de decisiones que debe llevarse a cabo en la organización. Muchas aplicaciones empresariales pueden aprovechar las capacidades del OLAP, incluyendo a los distintos puestos de la organización, que pueden visualizar los datos y la información desde perspectivas únicas para permitir una toma de decisiones dinámica.

Actian puede ayudar a los usuarios de OLAP que deseen simplificar el ciclo de vida de la inteligencia empresarial (BI).Actian Analytics Engine ofrece una alternativa viable a los cubos OLAP gracias a su tecnología innovadora, su rendimiento superior y sus capacidades analíticas integradas en la base de datos.

Acerca del autor

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es directora de marketing de producto en Actian, donde se encarga de dar a conocer las capacidades de integración, gestión y análisis de la plataforma de datos de Actian. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones de análisis, seguridad y nube en empresas líderes del sector, como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos gracias a los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en el análisis en múltiples sectores verticales. Echa un vistazo a sus entradas para conocer casos reales de transformación.