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¿Qué es OLAP: El Procesamiento Analítico en Línea?

OLAP (procesamiento analítico en línea) es el tratamiento informático que permite a los usuarios extraer fácilmente y de forma selectiva y ver los datos desde diferentes puntos de vista. Por ejemplo, un usuario puede solicitar que los datos se analizarán para ver en una hoja de cálculo que muestra todos los productos de una empresa de pelotas de playa que se venden en la Florida en el mes de julio, comparar las cifras de ingresos con los de los mismos productos en septiembre, y luego ver una comparación de otras ventas de productos en Florida en el mismo período de tiempo. Para facilitar este tipo de análisis, los datos OLAP se almacenan en una base de datos multidimensional. Considerando que una base de datos relacional puede ser pensada como de dos dimensiones, una base de datos multidimensional considera cada atributo de datos (por ejemplo, producto, región de ventas geográfica, y el período de tiempo) como un separado “dimensión”. El software OLAP puede localizar la intersección de las dimensiones (todos los productos vendidos en la región oriental por encima de un precio determinado durante un período de tiempo determinado) y lo muestra. Los atributos tales como los períodos de tiempo que pueden ser divididos en subatributos.

OLAP se puede utilizar para la minería de datos o el descubrimiento de relaciones previamente discernidas entre elementos de datos. Una base de datos OLAP no necesita ser tan grande como un almacén de datos, ya que no todos los datos transaccional es necesaria para el análisis de tendencias. Usando Open Database Connectivity (ODBC), los datos pueden ser importados de bases de datos relacionales existentes para crear una base de datos multidimensional para OLAP.

Dos principales productos OLAP: Hyperion Solution’s Essbase y Oracle’s Express Server. Los productos OLAP se diseñan típicamente para usuarios en entornos múltiples, con el coste del software basado en el número de usuarios.

Los datos de comparación de SQL tradicional son de capacidad limitada. Por ejemplo, SQL Server puede gestionar las consultas, como una lista de agentes de ventas, frente a históricos de ventas por volumen. Sin embargo, con volúmenes de datos más grandes, puede ser abrumador sólo para usar SQL y difícil de traducir los datos en información que facilite la toma de decisiones con facilidad. Es difícil responder a ciertas preguntas en SQL, como por qué las ventas de productos son más altas a mediados de mes, o por qué los agentes de ventas venden más que las mujeres constantemente sus homólogos masculinos durante el verano.

Reconociendo que las bases de datos relacionales tienen limitaciones inherentes, los fabricantes crearon nuevas formas de representar relaciones complejas de datos y analizar los resultados de discernir patrones ocultos y desconocidos previamente y las tendencias.

Un estudio de caso sobre el potencial de OLAP creció de un gran minorista en el uso de herramientas OLAP para la minería de datos. Este detallista notó que las compras de productos de bebé de noche guardaron correlación con las compras de cerveza de noche aumentadas. Al principio, esto pareció una coincidencia, pero un análisis de cliente más profundo reveló que los clientes de noche eran padres sobre todo jóvenes de años veinte a treinta años – un demográfico también se asoció con los ingresos disponibles de noche. Basado en estos datos, los detallistas comenzaron a comercializar productos de bebé de comercialización y cerveza, y se combinaron las ventas para ambas líneas de productos que subieron como un cohete.

Este estudio de caso demostró como OLAP equipa a los investigadores a cavar y destapar relaciones de datos entre acontecimientos aparentemente sin relaciones y tendencias, así realzando la toma de decisiones comercial.

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