¿Qué es OLAP? Cubo, Analítico Operaciones en el almacén de datos

Por: David Carter David Carter
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OLAP, siglas de Procesamiento Analítico en Línea, es una categoría de software que permite a los analistas examinar grandes volúmenes de datos empresariales desde múltiples perspectivas, utilizando cubos multidimensionales preagregados para realizar análisis de grupos.ping, filtrado e informes rápidos e interactivos.

  • 🧊 Cubo OLAP: El cubo almacena medidas numéricas categorizadas por dimensiones, formando un hipercubo diseñado para un análisis multidimensional rápido.
  • 🔄 Nuestras Operafunciones: Enrollar, desglosar, cortar, trocear y pivotar transforman el cubo para responder a nuevas preguntas analíticas.
  • ???? ️ Cómo funciona: Un almacén de datos extracProcesa y transforma los datos de origen, y luego los carga en un servidor OLAP para su precálculo.
  • 🗂️ Tipos de sistemas: ROLAP, MOLAP y HOLAP se diferencian en si los datos residen en tablas relacionales, cubos o ambos.
  • 🇧🇷 OLAP frente a OLTP: OLAP lee datos históricos y agregados para su análisis, mientras que OLTP gestiona las transacciones diarias rápidas.
  • ✅ Fortalezas y límites: OLAP acelera el análisis de escenarios hipotéticos y la elaboración de informes, pero los cubos requieren esquemas de estrella o copo de nieve y reconstrucciones completas después de los cambios.
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¿Qué es OLAP? - Cubos, operaciones analíticas y tipos de sistemas OLAP en un almacén de datos.

¿Qué es OLAP?

Procesamiento analítico en línea (OLAP) es una categoría de software que permite a los usuarios analizar información extraída de varios sistemas de bases de datos al mismo tiempo. Es una tecnología que permite a los analistas extracy ver los datos comerciales desde diferentes puntos de vista, en contraste con OLTP sistemas optimizados para transacciones diarias rápidas.

Los analistas frecuentemente necesitan agrupar, agregar y combinar datos, y estas operaciones consumen muchos recursos. Con OLAP, los datos se pueden precalcular y preagregar con anticipación, lo que hace que el análisis sea mucho más rápido. Dentro de un almacenamiento de datosLas bases de datos OLAP se dividen en uno o más cubos, cada uno diseñado para que la creación y visualización de informes resulte sencilla.

Cubo OLAP

Estructura de datos de cubo OLAP con medidas y dimensiones.

En el núcleo del concepto OLAP se encuentra el cubo OLAP. El cubo OLAP es una estructura de datos optimizada para un procesamiento muy rápido. análisis de los datos.

El cubo OLAP consta de hechos numéricos, llamados medidas, que se clasifican por dimensiones. Por esta razón, el cubo OLAP también se conoce como un hipercubo.

Por lo general, las operaciones y el análisis de datos se realizan con una hoja de cálculo simple, donde los valores se organizan en filas y columnas. Esto funciona bien para datos bidimensionales. Sin embargo, OLAP maneja datos multidimensionales que a menudo se recopilan de fuentes diferentes y no relacionadas, por lo que una hoja de cálculo no es la opción óptima. El cubo, en cambio, puede almacenar y analizar estos datos multidimensionales de manera lógica y ordenada.

¿Cómo funciona OLAP?

Primero, un almacén de datos extracts información de múltiples fuentes y formatos, como archivos de texto, hojas de cálculo y archivos multimedia. El extracLos datos procesados ​​se limpian y transforman antes de cargarlos en un servidor OLAP o cubo OLAP, donde la información se precalcula con antelación para su posterior análisis.

Operaciones analíticas básicas de OLAP

Existen cuatro tipos principales de operaciones analíticas OLAP, y en conjunto permiten a los analistas remodelar un cubo para responder a nuevas preguntas:

  1. Enrollar
  2. Profundizar
  3. Parte y pica
  4. Pivotar (rotar)

1) Enrollable

La agregación, también conocida como consolidación o agregación, resume los datos a lo largo de una dimensión. La operación de agregación se puede realizar de dos maneras:

  1. Reducción de dimensiones.
  2. Ascendiendo en una jerarquía de conceptos, que es un sistema de gruposping cosas según su orden o nivel.

Considere el siguiente diagrama:

Operación de agregación en OLAP que agrupa ciudades en un país.

  • En este ejemplo, las ciudades de Nueva Jersey y Los Ángeles se incorporan al país de Estados Unidos.
  • Las cifras de ventas de Nueva Jersey y Los Ángeles son 440 y 1560 respectivamente, y se convierten en 2000 después de la consolidación.
  • En este proceso de agregación, la jerarquía de ubicaciones asciende desde la ciudad hasta el país.
  • Durante el proceso de agregación, se elimina al menos una dimensión. En este ejemplo, se elimina la dimensión Ciudades.

2) Profundización

En el desglose, los datos se fragmentan en partes más pequeñas. Es lo opuesto al proceso de agregación y se puede realizar de dos maneras:

  • Descendiendo en la jerarquía de conceptos.
  • Aumentar una dimensión.

Operación de desglose en OLAP dividiendo un trimestre en meses

Considere el diagrama anterior:

  • El primer trimestre (Q1) se desglosa hasta los meses de enero, febrero y marzo, y se registran las ventas correspondientes.
  • En este ejemplo, se agrega la dimensión del mes.

3) Rebanar

En una operación de corte, se selecciona una dimensión y se crea un nuevo subcubo. El siguiente diagrama muestra cómo se realiza esta operación:

Operación de segmentación en OLAP filtrando la dimensión Tiempo por Q1

  • La dimensión Tiempo se segmenta utilizando Q1 como filtro.
  • Se crea un cubo nuevo por completo.

4) Dados

El algoritmo de dados es similar al de cortes. La diferencia radica en que, en el algoritmo de dados, se seleccionan dos o más dimensiones, lo que da como resultado la creación de un subcubo más pequeño.

Operación de dados en OLAP que selecciona múltiples dimensiones para formar un subcubo.

5) Pivote

En una tabla dinámica, se rotan los ejes de datos para ofrecer una presentación alternativa de la información. En el siguiente ejemplo, la tabla dinámica se basa en los tipos de elementos.

Operación de pivote en OLAP que rota el cubo por tipos de elementos.

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Tipos de sistemas OLAP

Los sistemas OLAP siguen una estructura jerárquica, y existen varias variantes dependiendo de dónde se almacenen los datos y cómo accedan a ellos los usuarios.

Estructura jerárquica que muestra los tipos de sistemas OLAP.

Los principales tipos de sistemas OLAP se resumen a continuación:

Tipo de OLAP Explicación
OLAP relacional (ROLAP) ROLAP es un RDBMS extendido con mapa de datos multidimensional.ping que realiza operaciones relacionales estándar.
OLAP multidimensional (MOLAP) MOLAP implementa operaciones directamente sobre datos multidimensionales.
OLAP híbrido (HOLAP) En el enfoque HOLAP, los totales agregados se almacenan en una base de datos multidimensional, mientras que los datos detallados permanecen en la base de datos relacional. Esto ofrece tanto la eficiencia de datos del modelo ROLAP como el rendimiento del modelo MOLAP.
OLAP de escritorio (DOLAP) En OLAP de escritorio, el usuario descarga parte de los datos localmente a su ordenador y los analiza. La implementación de DOLAP es relativamente económica, ya que ofrece pocas funcionalidades en comparación con otros sistemas OLAP.
Web OLAP (WOLAP) Web OLAP es un sistema OLAP accesible a través de un navegador web. WOLAP tiene una arquitectura de tres niveles que consta de un cliente, un middleware y un servidor de base de datos.
OLAP móvil Mobile OLAP ayuda a los usuarios a acceder y analizar datos OLAP desde sus dispositivos móviles.
OLAP espacial (SOLAP) SOLAP está diseñado para gestionar datos espaciales y no espaciales dentro de un Sistema de Información Geográfica (SIG).

Los tres modelos más utilizados —ROLAP, MOLAP y HOLAP— se examinan con más detalle en las siguientes secciones.

ROLAP

ROLAP (OLAP relacional) trabaja con datos que ya existen en una base de datos relacional. Las tablas de hechos y dimensiones se almacenan como tablas relacionales, lo que permite un análisis multidimensional de los datos, y es uno de los modelos OLAP de más rápido crecimiento.

Ventajas del modelo ROLAP

  • Alta eficiencia de datos: ROLAP ofrece una alta eficiencia de datos porque el rendimiento de las consultas y el lenguaje de acceso están optimizados específicamente para el análisis de datos multidimensionales.
  • Escalabilidad: Este tipo de sistema OLAP se adapta bien a la gestión de grandes volúmenes de datos, incluso cuando dichos datos aumentan de forma constante.

Desventajas del modelo ROLAP

  • Demanda de mayores recursos: La implementación de ROLAP requiere una gran utilización de recursos humanos, de software y de hardware.
  • Limitaciones de los datos agregados: Las herramientas ROLAP se basan en SQL para cada cálculo de datos agregados, y existen limitaciones prácticas al manejar cálculos complejos.
  • Rendimiento lento de las consultas: El rendimiento de las consultas en este modelo es lento en comparación con MOLAP.

MOLAP

MOLAP (OLAP multidimensional) utiliza motores de almacenamiento multidimensionales basados ​​en matrices para mostrar vistas multidimensionales de los datos. En esencia, MOLAP se basa en un cubo OLAP preconstruido.

Puedes obtener más información en la sección dedicada. Tutorial de MOLAP, que abarca en profundidad su arquitectura, ventajas y herramientas.

OLAP híbrido

OLAP híbrido (HOLAP) es una combinación de ROLAP y MOLAP. Ofrece la rapidez de cálculo de MOLAP junto con la mayor escalabilidad de ROLAP, y utiliza dos bases de datos:

  1. Los datos agregados o calculados se almacenan en un cubo OLAP multidimensional.
  2. La información detallada se almacena en una base de datos relacional.

Ventajas del OLAP híbrido

  • Ahorra espacio en disco y se mantiene compacto, lo que ayuda a evitar problemas relacionados con la velocidad y la comodidad de acceso.
  • La tecnología OLAP híbrida utiliza tecnología de cubos que permite un rendimiento más rápido para todo tipo de datos.
  • Los datos de ROLAP se actualizan al instante, por lo que los usuarios de HOLAP tienen acceso a datos en tiempo real, mientras que MOLAP mejora la relevancia de los datos mediante la limpieza y la conversión, ofreciendo lo mejor de ambos mundos.

Desventajas del OLAP híbrido

  • Mayor complejidad: El principal inconveniente de HOLAP es que debe ser compatible con las herramientas y aplicaciones ROLAP y MOLAP, lo que lo hace muy complicado.
  • Posibles superposiciones: Hay mayores probabilidades de superposición.ping funcionalidad entre los dos enfoques.

Ventajas de OLAP

OLAP ofrece varias ventajas que lo convierten en la base del análisis empresarial:

  • OLAP es una plataforma única para la planificación, la elaboración de presupuestos, la generación de informes y el análisis en toda la empresa.
  • La información y los cálculos son coherentes dentro de un cubo OLAP, lo cual es una ventaja fundamental.
  • Te permite crear y analizar rápidamente escenarios hipotéticos.
  • Puedes buscar fácilmente términos generales o específicos en una base de datos OLAP.
  • OLAP proporciona los componentes básicos para las herramientas de modelado de negocios, las herramientas de minería de datos y las herramientas de informes de rendimiento.
  • Permite a los usuarios segmentar y analizar datos cúbicos según diversas dimensiones, medidas y filtros.
  • Es muy adecuado para analizar series temporales.
  • Con OLAP, encontrar grupos de datos y valores atípicos es sencillo.
  • Se trata de un potente motor de visualización que proporciona tiempos de respuesta rápidos y constantes.

Desventajas de OLAP

A pesar de sus ventajas, OLAP tiene algunas limitaciones que conviene tener en cuenta:

  • OLAP requiere organizar los datos en un esquema de estrella o copo de nievey estos esquemas son complicados de implementar y administrar.
  • No se puede tener un gran número de dimensiones en un único cubo OLAP.
  • Los datos transaccionales no se pueden acceder a través de un sistema OLAP.
  • Cualquier modificación en un cubo OLAP requiere una reconstrucción completa del cubo, lo cual es un proceso que consume mucho tiempo.

Preguntas Frecuentes

OLAP lee datos históricos agregados para su análisis y toma de decisiones a través de cubos multidimensionales y, principalmente, mediante operaciones de lectura. OLTP Gestiona transacciones rápidas y cotidianas, como inserciones y actualizaciones en una base de datos relacional. En resumen, OLTP ejecuta el negocio, mientras que OLAP ayuda a analizarlo.

OLAP generalmente se ubica en el nivel medio de un almacenamiento de datosLos sistemas de origen alimentan un proceso ETL que limpia y carga los datos en el almacén, y el servidor OLAP crea cubos a partir de ellos para que los analistas puedan ejecutar consultas multidimensionales rápidas.

Los cubos OLAP se construyen normalmente sobre una base esquema de estrella o copo de nieveUn esquema de estrella mantiene las dimensiones en tablas desnormalizadas individuales, mientras que un esquema de copo de nieve las normaliza en tablas relacionadas. Ambos organizan los hechos y las dimensiones para que el cubo pueda agregar y recuperar datos rápidamente.

Los motores OLAP populares incluyen: Microsoft SQL Server Servicios de análisis, Oracle Essbase, y apache kylinCrean cubos multidimensionales y paneles de Power BI. La mejor opción depende del volumen de datos y la base de datos que utilices.

OLAP y la minería de datos son complementarias. OLAP permite a los analistas explorar, analizar y profundizar de forma interactiva en dimensiones conocidas para responder preguntas específicas. La minería de datos aplica algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para descubrir patrones, agrupaciones y correlaciones desconocidas. OLAP explora las perspectivas esperadas, mientras que la minería de datos revela información oculta.

Entre los casos de uso más comunes de OLAP se incluyen el análisis de ventas y marketing, la planificación financiera y la elaboración de presupuestos, la generación de informes de rentabilidad y el análisis de tendencias o series temporales. Las empresas utilizan OLAP para comparar el rendimiento entre regiones, productos y periodos, y para modelar escenarios hipotéticos que orienten las decisiones estratégicas.

Las capas analíticas basadas en IA añaden detección de anomalías, consultas en lenguaje natural y pronósticos predictivos a los cubos OLAP. Los modelos de aprendizaje automático pueden puntuar dimensiones preagregadas para identificar tendencias automáticamente, de modo que los analistas dedican menos tiempo a elaborar informes y más tiempo a actuar en función de la información que revela el cubo.

Sí. Asistentes como ChatGPT y Copiloto de GitHub Puede redactar consultas MDX o SQL, explicar estructuras de cubos y sugerir miembros calculados a partir de una breve indicación. Siempre revise la consulta generada para verificar que los nombres de las dimensiones y la lógica de agregación sean correctos antes de ejecutarla en producción.

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