Cubos OLAP
El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología que permite el análisis rápido e interactivo de datos multidimensionales. Los cubos OLAP o hipercubos son matrices de datos que abarcan muchas dimensiones, como el tiempo, la ubicación y el producto, lo que facilita su consulta y análisis en comparación con las tablas de las bases de datos tradicionales.
¿Por qué son importantes los cubos OLAP?
La necesidad de los cubos OLAP surge de los retos a los que se enfrentan los analistas y científicos de datos cuando intentan realizar consultas analíticas en bases de datos transaccionales. Para responder a preguntas complejas sobre datos relacionales es necesario realizar amplias uniones, complejos diseños de esquemas y preagregación, lo que hace que las consultas resulten caras, ineficaces y lentas. Al tener los resultados de la consulta estructurados en un cubo, los usuarios pueden rebanar y cortar los datos precalculados de forma más eficiente.
¿Cuál es el inconveniente de los cubos OLAP?
En los primeros tiempos del almacenamiento de datos, los cubos OLAP eran populares porque resolvían muchos problemas asociados a las bases de datos relacionales que no se habían creado para el procesamiento analítico. Sin embargo, los cubos OLAP tienen dos defectos principales:
- Tiempo de inactividad: Los datos del cubo OLAP sólo son válidos durante el tiempo en que se rellena el cubo; si los datos de origen subyacentes cambian, el cubo no puede actualizarse sin el tiempo de inactividad necesario. Esto funciona para aplicaciones que sólo se basan en datos históricos, pero es insuficiente para el análisis en tiempo real.
- Inflexibilidad: Los cubos OLAP deben solicitar de antemano las dimensiones que desean, lo que dificulta la exploración de nuevas variables sobre la marcha.
En la actualidad, el uso de cubos OLAP ha quedado eclipsado en gran medida por nuevos atributos de almacenamiento de datos, como los modelos de datos en columnas, los esquemas en estrella, los conjuntos de resultados persistentes y las vistas materializadas.
Funciones del cubo OLAP
Las siguientes capacidades definen lo que puede hacer con un cubo OLAP.
Rebanar
El corte permite a los usuarios analizar un subconjunto de la matriz multidimensional especificando un único valor para una de sus dimensiones. Por ejemplo, con un cubo OLAP con dimensiones de categorías de productos y ventas a través de las tiendas, a lo largo del tiempo, podría cortar el cubo por una dimensión de tiempo, como un trimestre específico.
Dados
El corte en dados, similar al corte en rodajas, permite al usuario analizar una subselección a través de dimensiones especificando valores para varias dimensiones y múltiples criterios. Por ejemplo, si se analizan las ventas totales de un producto específico con las dimensiones de producto, tiempo y región, se podría optar por dividir el cubo en dados por un trimestre concreto y un producto específico.
Perforación
El desglose de un resultado permite examinarlo a un nivel más detallado mediante la navegación por jerarquías.
Enrollable
Un roll-up agrega datos a niveles superiores y se utiliza para proporcionar una visión de conjunto. Un usuario puede ver los ingresos de un producto en una tienda individual y, a continuación, realizar un roll-up para ampliar el zoom a todas las tiendas, lo que sitúa el rendimiento de la tienda en particular en el contexto de todas las tiendas durante un período determinado.
Pivotante
La pivotante permite al usuario ver los datos desde múltiples perspectivas visualizándolos desde diferentes dimensiones.
Casos de uso de cubos OLAP
Venta al por menor
Los responsables de tienda necesitan saber qué productos se venden bien para determinar si necesitan pedir más existencias o retirar un producto por completo. A nivel regional, los usuarios quieren ver las ventas totales por tienda. Sus cubos OLAP pueden tener dimensiones como tienda, ventas totales, tiempo o producto.
Logística
Los profesionales de la cadena de suministro necesitan conocer la cantidad de mercancías que necesita cada centro de distribución para optimizar los plazos de entrega y la capacidad de los almacenes. Las dimensiones de este cubo incluyen la región, las ventas de productos, la cantidad disponible y la capacidad disponible.
Finanzas
Un director financiero de una multinacional necesita analizar el rendimiento de su empresa en múltiples dimensiones. El director financiero (CFO) debe ser capaz de desglosar ventanas temporales específicas a nivel regional y nacional. En este caso, el nivel más alto podría ser el de los ingresos globales, que pueden compararse con un calendario y desglosarse por precio de venta y rentabilidad.
Ventajas de los cubos OLAP
A continuación se exponen las principales razones por las que las empresas utilizan los cubos OLAP:
- Los cubos OLAP son rápidos porque todos los datos están preagregados.
- Los cubos OLAP son fáciles de navegar mediante operaciones sencillas como roll-ups, drill-downs, pivotes, slicing y dicing.
- Son más interactivos que los informes tabulares y resultan útiles para funciones sencillas de inteligencia empresarial.
Actian y OLAP
Para los usuarios de OLAP que desean simplificar el ciclo de vida de la inteligencia empresarial (BI), Actian Analytics Engine ofrece una alternativa viable a los cubos OLAP. Proporciona un rendimiento superior y ofrece datos en tiempo real sin necesidad de preagregarlos. Al combinar una solución moderna de BI con Actian Analytics Engine, los analistas pueden realizar análisis, exploraciones y visualizaciones en tiempo real mediante una interfaz de usuario potente e intuitiva.
Preguntas frecuentes
Un cubo OLAP es una matriz de datos organizada en múltiples dimensiones, como el tiempo, la ubicación y el producto, que permite realizar análisis rápidos e interactivos de datos multidimensionales.
Los cubos OLAP son rápidos porque todos los datos están preagregados, lo que elimina la necesidad de realizar numerosas uniones y consultas complejas, como ocurre con las bases de datos relacionales tradicionales.
Los cubos OLAP requieren un tiempo de inactividad para actualizarse cuando cambian los datos de origen, lo que los hace inadecuados para el análisis en tiempo real, y carecen de flexibilidad, ya que las dimensiones deben solicitarse con antelación.
Puedes segmentar, desglosar, profundizar, agrupar y pivotar los datos para analizarlos desde diferentes perspectivas y niveles de detalle.
El «slicing» analiza los datos especificando un único valor para una dimensión, mientras que el «dicing» analiza los datos especificando valores para varias dimensiones y criterios al mismo tiempo.
Los cubos OLAP se utilizan en el sector minorista para el análisis de productos y ventas, en logística para la optimización de la cadena de suministro y en el ámbito financiero para el análisis multidimensional del rendimiento empresarial.
Los atributos modernos del almacenamiento de datos, como los modelos de datos en columnas, los esquemas en estrella, los conjuntos de resultados persistentes y las vistas materializadas, han desplazado en gran medida el uso de los cubos OLAP.
Actian Analytics Engine, anteriormente conocido como Actian Vector, ofrece un rendimiento superior en el análisis de datos en tiempo real sin necesidad de datos preagregados, lo que lo convierte en una alternativa más flexible a los cubos OLAP tradicionales.
