¿Qué es el procesamiento analítico en línea?
El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología de software que puede utilizar para analizar datos empresariales desde diferentes puntos de vista. Las organizaciones recopilan y almacenan datos de múltiples fuentes de datos, como sitios web, aplicaciones, medidores inteligentes y sistemas internos. OLAP combina y agrupa estos datos en categorías para proporcionar información procesable para la planificación estratégica. Por ejemplo, un minorista almacena datos sobre todos los productos que vende, como el color, el tamaño, el costo y la ubicación. El minorista también recopila datos de compra de los clientes, como el nombre de los artículos pedidos y el valor total de las ventas, en un sistema diferente. OLAP combina los conjuntos de datos para responder preguntas como qué productos de color son más populares o cómo la colocación de productos afecta a las ventas.
¿Por qué es importante OLAP?
El procesamiento analítico en línea (OLAP) ayuda a las organizaciones a procesar y beneficiarse de una cantidad cada vez mayor de información digital. Algunos de los beneficios de OLAP son los siguientes.
Toma de decisiones más rápida
Las empresas utilizan OLAP para tomar decisiones rápidas y precisas a fin de mantenerse competitivas en una economía acelerada. Hacer consultas analíticas en varias bases de datos relacionales lleva mucho tiempo porque el sistema de computación busca en varias tablas de datos. Por otro lado, los sistemas OLAP calculan previamente e integran los datos para que los analistas empresariales puedan generar informes más rápido y cuando sea necesario.
Asistencia al usuario sin conocimientos técnico
Los sistemas OLAP facilitan el análisis de datos complejos para los usuarios empresariales sin conocimientos técnicos. Los usuarios empresariales pueden crear cálculos analíticos complejos y generar informes en lugar de aprender a operar las bases de datos.
Vista de datos integrada
OLAP proporciona una plataforma unificada para las unidades empresariales de marketing, finanzas, producción y otras. Los administradores y tomadores de decisiones pueden ver el panorama general y resolver los problemas de manera efectiva. Pueden llevar a cabo análisis hipotéticos, que muestran el impacto de las decisiones tomadas por un departamento en otras áreas de la empresa.
¿Qué es la arquitectura OLAP?
Los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) almacenan datos multidimensionales al representar la información en más de dos dimensiones o categorías. Los datos bidimensionales incluyen columnas y filas, pero los multidimensionales tienen varias características. Por ejemplo, los datos multidimensionales para la venta de productos pueden tener las siguientes dimensiones:
- Tipo de producto
- Ubicación
- Duración
Los ingenieros de datos crean un sistema OLAP multidimensional que consta de los siguientes elementos.
Almacenamiento de datos
Un almacenamiento de datos recopila información desde distintos orígenes, incluidas las aplicaciones, los archivos y las bases de datos. Procesa la información mediante varias herramientas para que los datos estén listos con fines analíticos. Por ejemplo, el almacenamiento de datos puede recopilar información de una base de datos relacional que almacena datos en tablas de filas y columnas.
Herramientas ETL
Las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) son procesos de bases de datos que recuperan, modifican y preparan automáticamente los datos en un formato adecuado con fines analíticos. Los almacenamientos de datos utilizan los procesos ETL para convertir y estandarizar la información procedente de diferentes orígenes antes de ponerla a disposición de las herramientas OLAP.
Servidor OLAP
Un servidor OLAP es la máquina subyacente que alimenta el sistema OLAP. Utiliza herramientas ETL para transformar la información en las bases de datos relacionales y prepararlas para las operaciones de OLAP.
Base de datos OLAP
Una base de datos OLAP es una base de datos independiente que se conecta al almacenamiento de datos. Los ingenieros de datos a veces utilizan una base de datos OLAP para evitar que el almacenamiento de datos se vea sobrecargado por el análisis OLAP. También utilizan una base de datos OLAP para facilitar la creación de modelos de datos OLAP.
Cubos OLAP
Un cubo de datos es un modelo que representa una matriz multidimensional de información. Si bien es más fácil visualizarlo como un modelo de datos tridimensional, la mayoría de los cubos de datos tienen más de tres dimensiones. Un cubo OLAP, o hipercubo, es el término para los cubos de datos de un sistema OLAP. Los cubos OLAP son rígidos, ya que no se pueden cambiar las dimensiones ni los datos subyacentes una vez modelados. Por ejemplo, si se agrega la dimensión de almacenamiento a un cubo con las dimensiones de producto, ubicación y tiempo, tendrá que remodelarlo completamente.
Herramientas analíticas OLAP
Los analistas empresariales utilizan las herramientas OLAP para interactuar con el cubo OLAP. Llevan a cabo operaciones como slicing (dividir), dicing (cortar) y pivoting (rotar) para obtener una visión más profunda de la información específica dentro del cubo OLAP.
¿Cómo funciona OLAP?
¿Cómo funciona OLAP?
Un sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP) funciona recopilando, organizando, agregando y analizando datos mediante los siguientes pasos:
- El servidor OLAP recopila datos de varios orígenes, incluidas las bases de datos relacionales y los almacenamientos de datos.
- A continuación, las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) limpian, agregan, calculan previamente y almacenan datos en un cubo OLAP según el número de dimensiones especificadas.
- Los analistas empresariales utilizan herramientas OLAP para consultar y generar informes a partir de los datos multidimensionales del cubo OLAP.
OLAP utiliza expresiones multidimensionales (MDX) para consultar el cubo OLAP. MDX es una consulta, como SQL, que proporciona un conjunto de instrucciones para manipular bases de datos.
¿Cuáles son los tipos de OLAP?
Los sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP) funcionan de tres formas principales.
MOLAP
El procesamiento analítico multidimensional en línea (MOLAP) implica la creación de un cubo que representa datos multidimensionales de un almacenamiento de datos. El sistema MOLAP almacena en el hipercubo los datos calculados previamente. Los ingenieros de datos utilizan MOLAP porque este tipo de tecnología OLAP proporciona un análisis rápido.
ROLAP
En lugar de utilizar un cubo de datos, el procesamiento analítico relacional en línea (ROLAP) permite a los ingenieros hacer análisis de datos multidimensionales en una base de datos relacional. En otras palabras, los ingenieros de datos utilizan consultas SQL para buscar y recuperar información específica según las dimensiones requeridas. ROLAP es adecuado para analizar datos extensos y detallados. Sin embargo, ROLAP tiene un rendimiento de consultas lento en comparación con MOLAP.
HOLAP
El procesamiento analítico híbrido en línea (HOLAP) combina MOLAP y ROLAP para ofrecer lo mejor de ambas arquitecturas. HOLAP permite a los ingenieros recuperar rápidamente los resultados analíticos de un cubo de datos y extraer información detallada de las bases de datos relacionales.
¿Qué es el modelado de datos en OLAP?
El modelado de datos es la representación de estos en almacenamientos o bases de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP). El modelado de datos es esencial en el procesamiento analítico relacional en línea (ROLAP) porque los analiza directamente desde la base de datos relacional. Almacena datos multidimensionales como un esquema en estrella o de copo de nieve.
Esquema en estrella
El esquema en estrella consta de una tabla de hechos y de varias tablas de dimensiones. La tabla de hechos es una tabla de datos que contiene valores numéricos relacionados con un proceso empresarial y la tabla de dimensiones contiene valores que describen cada atributo de la tabla de hechos. La tabla de hechos se refiere a tablas de dimensiones con claves externas: identificadores únicos que se correlacionan con la información correspondiente de la tabla de dimensiones.
En un esquema de estrella, una tabla de hechos se conecta a varias tablas de dimensiones para que el modelo de datos parezca una estrella. El siguiente es un ejemplo de una tabla de datos para la venta de productos:
- ID de producto
- ID de ubicación
- ID del vendedor
- Cantidad de ventas
El ID del producto indica al sistema de base de datos que recupere información de la tabla de dimensiones del producto, que puede tener el siguiente aspecto:
- ID de producto
- Nombre del producto
- Tipo de producto
- Costo del producto
Del mismo modo, el ID de ubicación apunta a una tabla de dimensiones de ubicación, que puede consistir en lo siguiente:
- ID de ubicación
- País
- Ciudad
La tabla del vendedor puede tener el siguiente aspecto:
- ID del vendedor
- Nombre
- Apellido
- Correo electrónico
Esquema de copo de nieve
El esquema de copo de nieve es una extensión del esquema en estrella. Algunas tablas de dimensiones pueden conducir a una o más tablas secundarias. Esto da como resultado que, cuando se juntan las tablas de dimensiones, se forme algo parecido a un copo de nieve.
Por ejemplo, la tabla de dimensiones del producto puede contener los siguientes campos:
- ID de producto
- Nombre del producto
- ID del tipo de producto
- Costo del producto
El ID del tipo de producto se conecta a otra tabla de dimensiones, como se muestra en el siguiente ejemplo:
- ID del tipo de producto
- Nombre del tipo
- Versión
- Variante
¿Qué son las operaciones OLAP?
Los analistas de negocios llevan a cabo varias operaciones analíticas básicas con un cubo multidimensional de procesamiento analítico en línea (MOLAP).
Consolidación
En la consolidación, el sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP) resume los datos de atributos específicos. En otras palabras, muestra datos menos detallados. Por ejemplo, puede ver las ventas de productos según Nueva York, California, Londres y Tokio. Una operación de consolidación proporcionaría una vista de los datos de ventas en función de países, como EE. UU., Reino Unido y Japón.
Profundización
La profundización es lo opuesto a la operación de resumen. Los analistas empresariales bajan en la jerarquía de conceptos y extraen los detalles que necesitan. Por ejemplo, pueden pasar de ver los datos de ventas por años a visualizarlos por meses.
División
Los ingenieros de datos usan la operación de división para crear una vista bidimensional a partir del cubo OLAP. Por ejemplo, un cubo MOLAP ordena los datos según los productos, las ciudades y los meses. Al dividir el cubo, los ingenieros de datos pueden crear una tabla similar a una hoja de cálculo compuesta de productos y ciudades para un mes específico.
Corte
Los ingenieros de datos utilizan la operación de corte para crear un subcubo más pequeño a partir de un cubo OLAP. Determinan las dimensiones necesarias y construyen un cubo más pequeño a partir del hipercubo original.
Rotación
La operación de rotación implica girar el cubo OLAP a lo largo de una de sus dimensiones para obtener una perspectiva diferente del modelo de datos multidimensional. Por ejemplo, un cubo OLAP tridimensional tiene las siguientes dimensiones en los ejes respectivos:
- Eje X: producto
- Eje Y: ubicación
- Eje Z: tiempo
Luego de rotarlo, el cubo OLAP tiene la siguiente configuración:
- Eje X: ubicación
- Eje Y: tiempo
- Eje Z: producto
¿Cómo se compara OLAP con otros métodos de análisis de datos?
Minería de datos
La minería de datos es una tecnología de análisis que procesa grandes volúmenes de datos históricos para encontrar patrones e información. Los analistas empresariales utilizan herramientas de minería de datos para descubrir relaciones en ellos y hacer predicciones precisas de las tendencias futuras.
OLAP y la minería de datos
El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología de análisis de bases de datos que implica consultar, extraer y estudiar datos resumidos. Por otro lado, la minería de datos implica analizar en profundidad la información no procesada. Por ejemplo, los especialistas en marketing podrían usar herramientas de minería de datos para analizar el comportamiento de los usuarios a partir de los registros de cada visita que hagan al sitio. A continuación, podrían utilizar el software OLAP para inspeccionar esos comportamientos desde varios ángulos, como la duración, el dispositivo, el país, el idioma y el tipo de navegador.
OLTP
El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) es una tecnología de datos que almacena información de forma rápida y confiable en una base de datos. Los ingenieros de datos utilizan herramientas OLTP para almacenar datos transaccionales, como registros financieros, suscripciones a servicios y comentarios de los clientes, en una base de datos relacional. Los sistemas OLTP implican la creación, actualización y eliminación de registros en tablas relacionales.
OLAP y OLTP
OLTP es ideal para gestionar y almacenar varios flujos de transacciones en bases de datos. Sin embargo, no puede hacer consultas complejas desde la base de datos. Por lo tanto, los analistas empresariales utilizan un sistema OLAP para analizar datos multidimensionales. Por ejemplo, los científicos de datos conectan una base de datos OLTP a un cubo OLAP basado en la nube para hacer consultas de computación intensivas en los datos históricos.
¿Cómo ayuda AWS con las operaciones OLAP?
Las bases de datos de AWS proporcionan varias bases de datos administradas en la nube para ayudar a las organizaciones a almacenar y hacer operaciones de procesamiento analítico en línea. Los analistas de datos utilizan bases de datos de AWS para crear bases de datos seguras que se ajusten a los requisitos de la organización. Las organizaciones migran sus datos empresariales a las bases de datos de AWS debido a su asequibilidad y escalabilidad.
- Amazon Redshift es un almacenamiento de datos en la nube diseñado específicamente para el procesamiento analítico en línea.
- Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es una base de datos relacional con funcionalidad OLAP. Los ingenieros de datos utilizan Amazon RDS con Oracle OLAP para hacer consultas complejas en cubos dimensionales.
- Amazon Aurora es una base de datos relacional en la nube compatible con MySQL y PostgreSQL. Está optimizada para ejecutar cargas de trabajo OLAP complejas.
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