OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea. Es una solución utilizada en el campo de la inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.

Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen información resumida de grandes bases de datos. Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares.

Estructura de Olap

La herramienta utiliza estructuras de datos multidimensionales o cubos OLAP, que son bases multidimensionales en la cual el almacenamiento físico de la información se realiza en un vector multidimensional. Los cubos OLAP se pueden considerar como una ampliación de las 2 dimensiones de una hoja de cálculo, estos contienen información resumida de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales.

Clasificación y comparación de sistemas olap

De acuerdo al funcionamiento y estructura, los sistemas OLAP han sido clasificados en distintas categorías, como ROLAP, MOLAP, HOLAP. El sistema OLAP más utilizado hoy en día es el llamado ROLAP. A continuación se describen los distintos Sistemas OLAP.

Rolap

Significa Procesamiento Analítico en Línea Relacional, Es una herramienta OLAP construida sobre una base de datos relacional. En este sistema tiene importancia la tabla de hechos, donde se almacena la historia de la información relevante para la empresa que requiere ser estudiada.

En la industria del OLAP, el sistema ROLAP es conocido por ser capaz de escalar grandes volúmenes de información, pero su rendimiento a la hora de ejecutar consultas es inestable comparado con otro procedimiento de la industria OLAP, MOLAP.

Sin embargo, después de haberse realizado un estudio se llegó a la siguiente conclusión: que una compañía que utiliza ROLAP tiene menor rendimiento que aquellas que utilizan el sistema MOLAP.

Molap

Significa Procesamiento Analítico Multidimensional en Línea, cuyo sistema guarda los datos en una matriz multidimensional de almacenamiento y requiere que el procesamiento y la acumulación de información estén contenidos en el cubo OLAP.

Holap

Significa Procesamiento Analítico en Línea Híbrido. Es una combinación de los sistemas ROLAP y MOLAP permitiendo ordenar una parte de los datos en un MOLAP mientras que el resto lo hace como un ROLAP.

Vistas Molap y Rolap

Comparación de sistemas ROLAP y MOLAP

Cuando se comparan las dos arquitecturas se pueden realizar las siguientes observaciones:

  • El ROLAP delega la negociación entre el tiempo de respuesta y el proceso batch al diseño del sistema, mientras que el MOLAP suele requerir que sus bases de datos se pre compilen para conseguir un rendimiento aceptable en las consultas, incrementando los requerimientos batch.
  • Los sistemas con alta volatilidad de los datos (aquellos en los que cambian las reglas de agregación y consolidación), requieren una arquitectura que pueda realizar esta consolidación ad-hoc.
  • Los sistemas ROLAP soportan bien esta consolidación dinámica, mientras que los MOLAP están orientados hacia consolidaciones batch.
  • Los ROLAP soportan análisis OLAP contra grandes volúmenes de datos elementales, mientras que los MOLAP se comportan razonablemente en volúmenes de datos controlados. El volumen de información con los que se trabaja son los que están implementados en el cubo de análisis, mientras que en los entornos OLAP en todo momento se dispone de la totalidad de la base de datos.
  • El entorno OLAP almacena la información en estructuras con formato de matrices multidimensionales, mientras que los ROLAP gestionan la información mediante metadatos que mapean esquemas de base de datos, en estrella, en vistas multidimensionales.

De igual manera que las organizaciones utilizan una variedad de herramientas, para el trabajo cotidiano, OLAP puede requerir diferentes tipos de recursos dependiendo del nivel o área de análisis. Los entornos de planificación, análisis financieros y localización de recursos pueden requerir entornos MDDB (Multi Dimensional Data Base).

Por su parte, los entornos de análisis de ventas o campañas de marketing que requieren datos con millones de cambios continuos, tanto de productos como de clientes o atributos, requieren entornos OLAP.

Síntesis

Después de haber realizado una introducción respecto al procesamiento analítico en línea y a las herramientas utilizadas para dar solución en el campo de la inteligencia empresarial, se sintetiza lo siguiente.

Implementar de forma adecuada un sistema OLAP permite obtener beneficios de mayor productividad para los usuarios finales de la organización.
El acceso controlado y oportuno de la información de carácter estratégico permite realizar un proceso en la toma de decisiones con mayor efectividad.
Se obtienen mayores ingresos y beneficios potenciales, al permitirle a la organización responder rápidamente a las demandas del mercado.
Utilizando OLAP se garantiza una respuesta rápida en la consulta y una visión mejor comprendida por el usuario para la toma de decisiones.

Fuente: Angelino Feliciano Morales, Universidad Autónoma de Guerrero / René Edmundo Cuevas Valencia, Universidad Autónoma de Guerrero / José Mario Martínez Castro , Instituto Tecnológico de Chilpancingo. Publicado en la Revista Iberoamericana de las Ciencias Computacionales e Informática (RECI)

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