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Cubos OLAP

Cubos OLAP
Información sobre la plantilla
Parte de la familia Bases de datos
Cubos.jpeg
herramientas utilizadas por las empresas para las aplicaciones OLAP (OLAP significa ‘On-Line Analytical Processing’)
CreadorEdgar F. Codd

Cubos OLAP. En el mundo de las soluciones para Business Intelligence, una de las herramientas más utilizadas por las empresas son las aplicaciones OLAP (OLAP significa ‘On-Line Analytical Processing’), ya que las misma han sido creadas en función a bases de datos multidimensionales, que permiten procesar grandes volúmenes de información, en campos bien definidos, y con un acceso inmediato a los datos para su consulta y posterior análisis.

Historia

El término Cubo OLAP, que nació de la mano de Edgar F. Codd, de la compañía EF Codd & Associates, sólo se utilizaban bases de datos relacionales para el proceso de la información, con sistemas tales como el ROLAP.

Gracias a la incorporación de las bases de datos de tipo multidimensional, y el nacimiento del nuevo concepto Cubo OLAP, las herramientas de soluciones para sistemas Business Intelligence han avanzado notablemente en cuanto a las prestaciones que estas aplicaciones brindan a las empresas, donde la información confiable, precisa y en el momento oportuno, son uno de los bienes más preciados. [1]

Pequeño resumen de la historia de los productos OLAP.[2]

Año Evento
1962 Publication of A Programming Language by Ken Iverson
1984 Metaphor Launched
1990 Cagnos PowerPlay Launched
1992 Essbase Launched
1995 Oracle Acquired Express
2000 XML for Analysis Announced
2003 The year of consolidation
2005 Microsoft to ship the much-delayed SQL Server 2005

Funciones

Las herramientas OLAP proporcionan a las compañías un sistema confiable para procesar datos que luego serán utilizados para llevar a cabo análisis e informes que permitan mejorar las operaciones productivas, tomar decisiones inteligentes y optimizar la competitividad en el mercado.

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

Básicamente, el Cubo OLAP, es una base de datos que posee diversas dimensiones, ampliando las posibilidades que hasta el momento ofrecían las conocidas hojas de cálculo.

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, que de lo contrario sería imposible realizar.

Cada una de las dimensiones que posee la base de datos incorpora un campo determinado para un tipo de dato específico, que luego podrá ser comparado con la información contenida en el resto de dimensiones, para hacer posible la evaluación y posteriores informes de la información realmente relevante para una compañía.

Una base de datos multidimensional puede contener varios cubos o vectores que extenderán las posibilidades del sistema OLAP con el cual se trabaja.

Por ello, si bien en general los sistemas OLAP suelen estar compuestos por tres dimensiones, lo cierto es que existe la posibilidad de que el sistema OLAP albergue más de tres dimensiones mediante la utilización de estos Cubos OLAP.

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.[3]

Características

  • Es un modelo multidimensional de datos, que simplifica a los usuarios realizar consultas complejas, arreglar datos en un reporte, cambiar de datos resumidos a datos detallados, etc.
  • Los Cubos OLAP son vectores en los cuales se dispone la información, y gracias a esta ordenada jerarquía es posible llevar a cabo un análisis rápido de los datos.
Cubos OLAP

Operaciones Analíticas Básicas

Consolidación: este comprende el conjunto de datos. Esto puede involucrar acumulaciones simples o agrupaciones complejas que incluyen datos interrelacionados.

Drill-Down: OLAP puede moverse en dirección contraria y presentar automáticamente datos detallados que abarcan datos consolidados.

Slicing-Dicing: se refiere a la capacidad de visualizar a la base de datos desde diferentes puntos de vistas.

Modelos de Datos

Existen tres tipos de modelos OLAP ellos son:

  • MOLAP: en estos sistemas se encuentran almacenados los datos en una estructura de datos multidimensional (OLAP Multidimensional)
  • ROLAP: son sistemas en los cuales los datos se encuentran almacenados en una base de datos relacional (OLAP Relacional)
  • HOLAP: estos sistemas mantienen los registros detallados en la base de datos relacional, mientras que los datos resumidos o agregados se almacenan en una base de datos multidimensional separada.

Beneficios

  1. Es de fácil uso y acceso flexibles para los usuarios.
  2. Los datos están organizados en diferentes dimensiones lo que permite un mejor análisis.
  3. Ahorro generado por productividad de personas altamente profesionales.
  4. Permite encontrar la historia en los datos.
  5. Genera cierta ventaja competitiva.[4]

Ventajas

  • Tiene acceso a grandes cantidades de información.
  • Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos empresariales.
  • Involucra datos agregados.
  • Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos.
  • Presentan los datos en diferentes perspectivas.
  • Involucran cálculos complejos entre elementos de datos.
  • Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios

Desventajas

A pesar de las grandes ventajas que presenta este tipo de base de datos multidimensional que incluye Cubos OLAP, la cual permite obtener mayor rapidez en las consultas y en el procesamiento de la información, lo cierto es que su gran falla reside en la imposibilidad de realizar cambios en su estructura.

Debido a su forma de funcionamiento y almacenamiento de la información, cuando los usuarios requieren realizar modificaciones en la estructura de este tipo de base de datos, deben rediseñar el Cubo OLAP, sin posibilidades de poder utilizar la estructura en la que se trabajó hasta el momento.

Referencias

Fuentes

Cubos OLAP y Tablas Dinámicas, excelencia en análisis]