¿Qué es traitement analytique en ligne?

traitement analytique en ligne (OLAP), a diferencia del procesamiento de transacciones en línea (OLTP), admite el análisis de datos mediante una conexión en directo a datos estructurados para revelar perspectivas analíticas. Los sistemas OLTP crean datos, y los sistemas OLAP analizan datos empresariales.

¿Por qué es importante traitement analytique en ligne ?

Las empresas deben actuar con rapidez para seguir siendo competitivas, responder a las amenazas y oportunidades y atender las necesidades de los clientes. traitement analytique en ligne proporciona visibilidad de estos cambios en el entorno empresarial.

Evolución del traitement analytique en ligne

Los sistemas de procesamiento de transacciones se diseñan para un alto rendimiento, grandes poblaciones de usuarios y creación de datos a alta velocidad. Por ejemplo, los sistemas bancarios, como los cajeros automáticos (ATM) y los sistemas de punto de venta (POS) de los supermercados, deben tener una gran capacidad de respuesta. Los primeros sistemas de información recopilaban los datos de las transacciones por la noche, cuando los sistemas de transacciones proporcionaban informes por lotes que se consumían al día siguiente.

Los sistemas de elaboración de informes evolucionaron hasta convertirse en almacenes de datos y sistemas cube OLAP que agrupaban los datos para permitir el análisis multidimensional de los datos de las transacciones. El problema de los primeros sistemas OLAP era que los cubos o hipercubos de datos que creaban carecían de acceso a los datos subyacentes más actuales.

Los sistemas actuales de almacenamiento de datos pueden conectarse a fuentes de datos en streaming basadas en mensajes para recopilar datos de los sistemas transaccionales en fracciones de segundo tras su creación. Los sistemas de aprendizaje automático (ML) pueden detectar tendencias y correlaciones sutiles en los flujos de datos sin procesar, que pueden mostrarse en visualizaciones dinámicas. Los paneles de control en tiempo real de los sistemas de inteligencia empresarial permiten a las organizaciones responder a los cambios en el momento.

Sistemas OLTP y OLAP híbridos

Para minimizar la latencia entre los datos del sistema transaccional y el análisis de datos, han surgido productos como Actian Ingres para dar respuesta a esta necesidad. En este sistema híbrido, el motor de base de datos Ingres OLTP se centra en las cargas de trabajo transaccionales junto con la base de datos analítica Vector, que almacena los datos analíticos. Se trata de una única instancia de base de datos que utiliza almacenamiento en filas para las tablas OLTP y almacenamiento en columnas para las tablas de apoyo a la toma de decisiones. Una palabra clave en CREATE TABLE indica a la base de datos Actian el uso previsto de la tabla para que pueda ser optimizada para datos OLTP u OLAP.

Cubos OLAP

Una clase de bases de datos que precarga datos en un cubo multidimensional con datos preagregados para facilitar el análisis de datos en diferentes dimensiones. Estas bases de datos utilizan un lenguaje de consulta no estándar denominado expresiones multidimensionales (MDX). Los cubos OLAP han sido sustituidos en gran medida por la tecnología de bases de datos columnares, que utiliza consultas SQL estándar y puede actualizar los datos en tiempo real.

Ventajas del traitement analytique en ligne

Los usuarios de aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones exigen cada vez más datos más recientes para sus análisis. A continuación se enumeran muchas de las ventajas de utilizar los últimos datos analíticos disponibles:

• Cuando una empresa se da cuenta de cambios en su entorno, a menudo necesita responder rápidamente para minimizar los daños a su reputación. Supervisar las opiniones de los clientes sobre nuevos productos y servicios exige adaptarse a los comentarios negativos o a los cambios en el sentimiento de los comentarios en las redes sociales sobre la empresa o el producto antes de que vayan a más.
• Los sistemas de détection des fraudes necesitan la información más reciente antes de que una empresa tome una decisión sobre un préstamo o fije el precio del riesgo en una prima de seguro.
• Cuando se crean oportunidades de mercado, como una ola de calor en una región concreta, un ferretero necesita abastecerse de ventiladores y sistemas de aire acondicionado mientras dure el calor.
• Los cambios en los precios de los proveedores determinan el precio que un fabricante cobra a sus clientes. Cuanto antes respondan, más probabilidades tendrán de evitar una caída de los márgenes de beneficio.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.