Sistemas OLAP

En la actualidad, la constante generación de datos hace que las empresas tengan cada vez más información que procesar, limpiar y analizar.

Uno de los puntos más importantes es la velocidad y optimización de bases de datos relacionales donde se almacena toda esta información.

Para poder llevar a cabo operaciones de business intelligence o inteligencia de negocio es necesario optimizar el registro y análisis de datos para detectar nuevas oportunidades y mejorar las métricas a nivel empresarial.

Los sistemas OLAP significa procesamiento analítico online y están pensados para aumentar la velocidad de consulta a complejas tablas SQL. Un sistema OLAP está pensado para el análisis por lo que esta optimizado para consultas del tipo SELECT en contraposición con los sistemas OLTP (procesamiento de transacciones en línea) que está pensado para el registro de datos a través de sentencias SQL del tipo: INSERT, UPDATE O DELETE.

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Los cubos OLAP son la unidad básica de los sistemas OLAP y se visualizan como cubos multidimensionales o hipercubos donde cada dimensión pertenece a un valor de interés para el negocio.

Por ejemplo, imagina una empresa que se dedica a la venta de productos online. En una dimensión podría tener la fecha en distintas jerarquías (años, meses, días), en otra dimensión habría el país de compra y en la último el tipo de producto vendido.

Cada una de las dimensiones puede tener distintas jerarquías. El nivel de jerarquía más detallado nos da el nivel de granularidad de esa dimensión.

Durante algún tiempo, las empresas adoptaban el sistema OLAP a través de bases de datos no relacionales. Un tiempo más tarde, se dieron cuenta que aplicando ciertos esquemas de relación entre tablas como el esquema en estrella (star schema) o el esquema de copo de nieve (snowflake schema) junto a procesos de indexación y agrupación podían construirse sistemas OLAP en bases de datos relacionales.

Los sistemas OLAP creado en bases de datos relacionales adoptaron el nombre de ROLAP (Relational OLAP) y los otros adoptaron el nombre de MOLAP (Multidimensional OLAP).

Los sistemas ROLAP pueden tener un tiempo de respuesta mayor que los MOLAP. No obstante, su gran capacidad de escalabilidad ha hecho que sean los preferidos en la mayoría de empresas y negocios cuando se diseña toda la arquitectura de inteligencia de negocio.

Los cubos OLAP son muy interesantes porque permiten agregar la información de forma que sea rápidamente accesible, pero, además, nos permite realizar distintas operaciones sobre ellos. Veamos algunos ejemplos:

Drill-down : esta operación consiste en desagregar el nivel de jerarquía para ver la información a un nivel inferior más detallado. Por ejemplo, pasar de años a meses sería una operación de drill-down.

Roll-up : la operación roll-up es la inversa del drill-down. Consiste en agregar los datos en un nivel de jerarquía superior, más amplio. Un ejemplo sería agregar los meses en años.

Slicing : la función de slicing sirve para seleccionar un subconjunto de celdas concretas del cubo multidimensional y crear un cubo con menos dimensiones ya que eliminamos la que no es de interés.

Dicing : el dicing consiste en rotar el hipercubo y seleccionar un subcubo del cubo general según la información que sea de nuestro interés.