¿Qué es MOLAP (OLAP multidimensional) en el almacén de datos?

¿Qué es MOLAP?

OLAP multidimensional (MOLAP) Es un sistema OLAP clásico que facilita el análisis de datos mediante un cubo de datos multidimensional. Los datos se precalculan, se resumen y se almacenan en un sistema MOLAP (una diferencia importante con respecto a ROLAP). Mediante un motor MOLAP, el usuario puede explorar datos de vista multidimensional con diferentes facetas.

El análisis de datos multidimensionales también es posible si se utiliza una base de datos relacional, pero este enfoque requeriría consultar datos de varias tablas. Por el contrario, MOLAP dispone de todas las combinaciones posibles de datos almacenadas en una matriz multidimensional. MOLAP puede acceder a estos datos directamente. Por lo tanto, MOLAP es más rápido que el Procesamiento Analítico Relacional en Línea (ROLAP).

¿Por qué utilizar MOLAP?

Las organizaciones eligen MOLAP cuando la velocidad de consulta, el tiempo de respuesta predecible y la facilidad de uso son más importantes que la escalabilidad pura. Gracias a la preagregación de datos, los analistas obtienen información instantánea al segmentar y analizar la información según jerarquías como tiempo, región y producto.

• Tiempos de respuesta consistentes, inferiores a un segundo, en todos los niveles de resumen.
• Almacenamiento, indexación y caché optimizados para cargas de trabajo analíticas.
• Modelo de cubo intuitivo que refleja la forma en que los usuarios empresariales piensan sobre los datos.
• Soporte nativo para cálculos complejos y análisis de series temporales.

Cómo funciona MOLAP

MOLAP carga datos de los sistemas de origen, calcula agregaciones en cada combinación de dimensiones y almacena los resultados en una estructura multidimensional compacta. Cuando un usuario realiza una consulta, el servidor MOLAP lee directamente los valores precalculados y omiteping uniones costosas o agregación en tiempo de ejecución.

Este paso previo al cálculo es lo que le otorga a MOLAP su ventaja en velocidad. La contrapartida es un proceso de construcción de cubos más largo y un mayor costo de almacenamiento cuando las dimensiones son muy amplias o muy dispersas.

MOLAP Architectura

MOLAP ArchiLa tecnología incluye los siguientes componentes:

• Servidor de base de datos
• Servidor MOLAP
• herramienta frontal

Considerando lo anterior MOLAP Architectura:

1. El usuario solicita informes a través de la interfaz.
2. La capa de lógica de aplicación de MDDB recupera los datos almacenados en la base de datos.
3. La capa lógica de la aplicación envía el resultado al cliente/usuario.

La arquitectura MOLAP lee principalmente los datos precompilados. La arquitectura MOLAP tiene capacidades limitadas para crear agregaciones dinámicas o calcular resultados que no hayan sido calculados y almacenados previamente.

Por ejemplo, un responsable de contabilidad puede generar un informe que muestre el estado de resultados corporativo o el de una filial específica. La base de datos MDDB recuperaría las cifras de pérdidas y ganancias precalculadas y mostraría el resultado al usuario.

Capas de almacenamiento cúbico

Los servidores MOLAP suelen implementar dos niveles de representación de almacenamiento: uno para las regiones densas del cubo y otro para las regiones dispersas. Este modelo dual mantiene las secciones consultadas con frecuencia en estructuras rápidas residentes en memoria, mientras que comprime las combinaciones que se utilizan con poca frecuencia en el disco.

Puntos clave en MOLAP

• En MOLAP, las operaciones se denominan procesamiento.
• Las herramientas MOLAP procesan la información con el mismo tiempo de respuesta, independientemente del nivel de resumen.
• Las herramientas MOLAP eliminan la complejidad del diseño de una base de datos relacional para almacenar datos para su análisis.
• El servidor MOLAP implementa dos niveles de representación de almacenamiento para gestionar conjuntos de datos densos y dispersos.
• La utilización del almacenamiento puede ser baja si el conjunto de datos es escaso.
• Los datos se almacenan en una matriz multidimensional y las dimensiones se utilizan para consultarlos.

Consideraciones de implementación en MOLAP

• En MOLAP, es fundamental tener en cuenta tanto las implicaciones de mantenimiento como las de almacenamiento al crear una estrategia para la construcción de cubos.
• Se utilizan lenguajes propietarios para consultar MOLAP. Sin embargo, implican un amplio soporte para arrastrar y soltar, por ejemplo MDX. Microsoft.
• Resulta difícil escalarlo debido a la cantidad y el tamaño de los cubos necesarios cuando aumentan las dimensiones.
• Las API deberían permitir sondear los cubos.
• Las estructuras de datos deben admitir múltiples áreas temáticas de análisis de datos en las que estos puedan ser navegados y analizados. Cuando cambia la navegación, la estructura de datos debe reorganizarse físicamente.
• El administrador de bases de datos necesita un conjunto diferente de habilidades y herramientas para construir y mantener la base de datos.

Ventajas de MOLAP

A continuación se detallan las ventajas de MOLAP:

• MOLAP puede gestionar, analizar y almacenar cantidades considerables de datos multidimensionales.
• Rendimiento de consulta rápido gracias al almacenamiento, la indexación y el almacenamiento en caché optimizados.
• Tamaños de datos más pequeños en comparación con la base de datos relacional.
• Cálculo automatizado de datos agregados de mayor nivel.
• Ayuda a los usuarios a analizar datos más extensos y menos definidos.
• MOLAP es más fácil de usar, por lo que es un modelo adecuado para usuarios sin experiencia.
• Los cubos MOLAP están diseñados para una rápida recuperación de datos y son óptimos para operaciones de segmentación y corte.
• Todos los cálculos se generan previamente cuando se crea el cubo.

Desventajas de MOLAP

Las siguientes son las desventajas de MOLAP:

• Una de las principales debilidades de MOLAP es que es menos escalable que ROLAP, ya que sólo maneja una cantidad limitada de datos.
• MOLAP también introduce redundancia de datos, ya que requiere muchos recursos.
• Las soluciones MOLAP pueden ser lentas, especialmente con grandes volúmenes de datos.
• Los productos MOLAP pueden enfrentar problemas al actualizar y consultar modelos cuando las dimensiones son más de diez.
• MOLAP no es capaz de contener datos detallados.
• La utilización del almacenamiento puede ser baja si el conjunto de datos está muy disperso.
• Solo puede procesar una cantidad limitada de datos, por lo que es imposible incluir una cantidad muy grande de datos en el propio cubo.

MOLAP vs ROLAP vs HOLAP

La elección del modelo OLAP adecuado depende del volumen de datos, los patrones de consulta y la frecuencia de actualización. La siguiente comparación muestra las diferencias entre MOLAP, ROLAP y HOLAP.

• MOLAP: Almacena cubos precalculados; consultas más rápidas; escalabilidad y número de dimensiones limitados.
• ROLAP: OperaRealiza pruebas directamente en tablas relacionales; se adapta a grandes volúmenes de datos; las consultas pueden ser más lentas.
• HOLAP: Combina ambos enfoques; almacena los datos resumidos en cubos y los datos detallados en bases de datos relacionales.

Herramientas MOLAP

Estas son las herramientas MOLAP populares:

• Essbase – Herramientas de Oracle que tiene una base de datos multidimensional.

• Servidor expreso – Entorno basado en web que se ejecuta en Oracle base de datos.

• Aleta amarilla – Herramientas de análisis empresarial para la creación de informes y paneles de control.

• Análisis claro – Clear Analytics es una solución empresarial basada en Excel.

• SAP Business Intelligence – Soluciones de análisis empresarial de SAP.

Preguntas Frecuentes