Motivación para usar OLAP

Procesamiento analítico en línea OLAP y

Hay cinco ventajas principales en el uso de OLAP :

• Cálculos enfocados en el negocio: una de las razones por las que los sistemas OLAP son tan rápidos es que agregan previamente variables que, de otro modo, tendrían que generarse sobre la marcha en un sistema de base de datos relacional tradicional. El motor de cálculo se encarga tanto de la agregación de datos como de los cálculos comerciales. Las capacidades analíticas de un sistema OLAP son independientes de cómo se representan los datos. Los cálculos analíticos se mantienen en los metadatos del sistema en lugar de en cada informe.
• Datos multidimensionales centrados en el negocio: para organizar y analizar datos, OLAP utiliza una técnica multidimensional. Los datos se organizan en dimensiones en un método multidimensional, y cada dimensión refleja varios aspectos del negocio. Una dimensión se puede definir como una característica o un atributo de un conjunto de datos. Los elementos de cada dimensión comparten el mismo rasgo común. Dentro de la dimensión, los elementos suelen estar estructurados jerárquicamente.
• Datos y cálculos confiables: Los datos y cálculos están centralizados en sistemas OLAP, lo que garantiza que todos los usuarios finales tengan acceso a una única fuente de datos. Todos los datos están centralizados en una base de datos multidimensional en algunos sistemas OLAP. Varios otros centralizan algunos datos en una base de datos multidimensional y se vinculan a datos almacenados relacionalmente. Otros sistemas OLAP están integrados en un almacén de datos y almacenan datos en múltiples dimensiones dentro de la base de datos.
• Informes flexibles y de autoservicio: los usuarios comerciales pueden consultar datos y crear informes con sistemas OLAP utilizando herramientas que les son familiares.
• Análisis de la velocidad del pensamiento: los sistemas OLAP responden más rápido a las consultas de los usuarios finales que las bases de datos relacionales que no utilizan la tecnología OLAP. Los sistemas OLAP agregan datos previamente, lo que permite un tiempo de respuesta rápido.

Las consultas OLAP generalmente se realizan en un sistema separado, es decir, un almacén de datos.

Transferencia de datos al almacén de datos:

• Los almacenes de datos agregan datos de una variedad de fuentes.
• Los datos deben convertirse a un formato sistemático.
• En un proyecto típico de almacén de datos, la integración de datos ocupa el 80 % del esfuerzo.

 Optimización del Almacén de Datos:

• El almacenamiento de datos puede ser relacional o multidimensional.
• Las estructuras de datos adicionales incluyen clasificación, indexación, resumen y cubos.
• Refrescamiento de estructuras de datos.

Consulta de datos multidimensionales:

• Extensiones SQL.
• Lenguajes basados ​​en map-reduce.
• Expresiones Multidimensionales (MDX).

Características de OLAP

• Técnicas de análisis de datos multidimensionales: las evaluaciones multidimensionales son inherentemente consultores de una versión empresarial real. El equipo OLAP es su capacidad de evaluación multidimensional. En la evaluación multidimensional, los hechos se procesan y se consideran como parte de una estructura multidimensional. Este tipo de evaluación de hechos es especialmente atractivo para los tomadores de decisiones empresariales porque generalmente tienden a ver los hechos empresariales como hechos que pueden estar asociados con otra información empresarial.
•  Soporte de base de datos avanzado: para un soporte de decisiones eficiente, las herramientas OLAP deben tener acceso a datos superiores a las funciones. Acceda a muchas formas extraordinarias de DBMS, archivos planos y fuentes de datos internas y externas.
  • Acceso a los datos agregados del almacén de información, así como a los datos de los elementos observados en las bases de datos operativas.
  • Funciones avanzadas de navegación de hechos junto con desglose y resumen.
  • Tiempos de reacción a las preguntas rápidos y regulares.
  • La capacidad de asignar las requests de los usuarios finales, expresadas en términos empresariales o de versión, a la fuente de información perfecta y luego a la información correcta obtener el derecho de acceso al lenguaje (generalmente SQL).  
  • Soporte para bases de datos extremadamente masivas. Como ya se definió, el almacén de datos puede expandirse fácil y rápidamente a un par de gigabytes o incluso terabytes.
• Interfaz de usuario final fácil de usar: las funciones OLAP avanzadas resultan más beneficiosas, mientras que el acceso a ellas es simple. El equipo OLAP ha equipado su equipo de evaluación y extracción de datos de última generación con interfaces gráficas fáciles de usar. Muchas de las funciones de la interfaz se «toman prestadas» de generaciones anteriores de equipos de evaluación de datos que ya están acostumbrados a detener a los usuarios. Esta familiaridad hace que OLAP sea fácilmente familiar y fácil de usar.
• Arquitectura cliente/servidor: confirme el dispositivo con los principios de la estructura cliente/servidor para ofrecer un marco dentro del cual se puedan diseñar, desarrollar e implementar nuevas estructuras. El entorno cliente/servidor permite dividir un dispositivo OLAP en numerosos aditivos que perfilan su estructura. Esos aditivos se pueden colocar en la misma computadora, o se pueden distribuir entre varias computadoras. Por lo tanto, OLAP está diseñado para cumplir con las necesidades de facilidad de uso al mismo tiempo que conserva la flexibilidad del dispositivo.

Motivaciones para usar OLAP

• Comprensión y mejora de las ventas: para organizaciones con una gran cantidad de productos y una variedad de canales de marketing, OLAP puede ayudar a identificar los productos más adecuados y los canales más conocidos. Puede ser posible encontrar a los usuarios más rentables con algunas estrategias. 
• Comprender y disminuir los costos de hacer negocios: una técnica para mejorar una corporación es aumentar las ventas, y otro método es analizar los costos y limitarlos tanto como sea posible sin afectar las ventas. El uso de OLAP puede mejorar el análisis de los costes de venta. También puede ser posible descubrir gastos que proporcionen un alto retorno de la inversión (ROI) utilizando metodologías específicas.