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En los sistemas de inteligencia de negocios para la toma de decisiones, las estructuras multidimensionales, llamadas también cubos OLAP, son un elemento clave ya que permiten tener información pre-agregada con todas las combinaciones posibles de las perspectivas incluidas y de esta forma visualizar las métricas que le interesen al usuario.

Para su funcionamiento, las aplicaciones OLAP utilizan un tipo de base de datos que posee la peculiaridad de ser multidimensional, denominada comúnmente cubo OLAP.

Qué son estructuras multidimensionales

Las estructuras multidimensionales están compuestas por dimensiones y métricas. Las dimensiones a su vez tienen jerarquías y niveles. Un ejemplo es la dimensión de regiones geográficas, que tiene como nivel más alto a los continentes, en segundo nivel se encuentran los países, en tercer nivel están los estados y el nivel más bajo serían los municipios.

En estas estructuras se puede profundizar o replegar la información para tener más o menos totalizada las métricas. En un nivel general veríamos la información totalizada por continentes y al ir bajando se pueden ver los datos a nivel de municipios. Esto es algo bastante natural en los cubos.

En la explotación de información existe también el concepto de ir al detalle de la información, es decir, partiendo de los cruces de varias dimensiones en cierto nivel de un cubo, y tomándolas como filtros se puede ir a la información relacional que sustenta los agregados.

Básicamente, el cubo OLAP, cuyo nombre proviene de su característica multidimensional, es una base de datos que posee diversas dimensiones.

Los Cubos OLAP

En el análisis multidimensional, los datos se representan mediante dimensiones como destino, autobús, operador y tiempo. En general, las dimensiones se relacionan en jerarquías, por ejemplo, ciudad, estado, región, país y continente. El tiempo también es una dimensión estándar con sus propias jerarquías tales como: día, semana, mes, trimestre y año.

Para tener una idea más simple de la función de los cubos OLAP dentro de una base de datos multidimensional, cabe destacar que cada una de las dimensiones o escalas del cubo corresponde básicamente a una jerarquía de datos.

Pueden utilizarse otras dimensiones del cubo para recabar información referente a situaciones geográficas, clasificación de los productos por categorías, gastos realizados por la empresa, y demás.

Esta confluencia de la información permite llevar a cabo un análisis completo de diversas situaciones, para obtener las soluciones correctas a los problemas de negocios.

Mediante la incorporación de estos vectores o cubos, se han ampliado las posibilidades de las bases de datos relacionales, permitiendo el procesamiento de importantes volúmenes de información, de lo contrario sería imposible realizar dicha actividad. Cada una de las dimensiones que posee la base de datos incorpora un campo determinado para cierto tipo específico, que luego podrá ser comparado con la información contenida en el resto de dimensiones, para hacer posible la evaluación y posteriores informes de las actividades relevantes para una compañía.

Gestores de bases de datos con OLAP

Las aplicaciones OLAP son uno de los pilares de cualquier solución de Inteligencia de Negocios, debido a que provee información sumarizada a los que toman las decisiones, mediante métodos convenientes de navegación que les permiten analizar y mantener una conversación fluida con los datos de la organización, en óptimos tiempos de respuesta.

Los servidores de bases de datos OLAP utilizan estructuras multidimensionales para almacenar información y las relaciones existentes entre los mismos. La mejor forma de visualizar las estructuras multidimensionales es en cubos. Cada lado de un cubo es una dimensión. El cubo puede expandirse para incluir otra dimensión, por ejemplo, familia de productos. El cubo también soporta la aritmética de matrices.

La tecnología OLAP soporta las operaciones analíticas comunes, por ejemplo, la consolidación, la profundización y la navegación.

La consolidación implica agregar datos, por ejemplo, totalizaciones simples o expresiones complejas que impliquen datos interrelacionados.
La profundización es la operación inversa de la consolidación e implica mostrar información detallada comprendida en los datos consolidados.

La navegación hace referencia a la capacidad de examinar los datos desde diferentes puntos de vista. La navegación suele realizarse a menudo a lo largo de un eje temporal, con el fin de analizar tendencias y ubicar patrones.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo funciona el sistema OLAP, en cuanto a las consultas.

olap

Síntesis

  • Pueden aprovecharse las ventajas de los informes multidimensionales en forma de cubos OLAP generados por el motor de base de datos.
  • Las tablas dinámicas aportan facilitan a los usuarios las herramientas necesarias para la creación de cubos personalizados.
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)

Adaptado por la División Consultoría de EvaluandoSoftware.com

 

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