Procesamiento y análisis en línea (OLAP).

El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una tecnología que organiza grandes bases de datos empresariales y proporciona análisis complejo.

Las bases de datos que utiliza una empresa para almacenar todas sus transacciones y registros se llaman bases de datos de procesamiento de transacciones en línea (OLTP).

Los sistemas OLAP se han diseñado para ayudar a extraer de los datos esta información de inteligencia empresarial con un alto rendimiento.

Los modelos semánticos se usan predominantemente en escenarios con mucha actividad de lectura

Los comportamientos de agregación se establecen para que las herramientas de generación de informes los muestren correctamente.

Se definen los cálculos y la lógica de negocios.

Se incluyen cálculos orientados al tiempo.

Se suelen integrar datos de varios orígenes.

Las bases de datos OLAP contienen dos tipos básicos de datos: medidas, que son datos numéricos, las cantidades y promedios que se usan para tomar decisiones empresariales y dimensiones informadas, que son las categorías que se usan para organizar estas medidas.

En las siguientes secciones se describe cada componente con más detalle:

Cubo Una estructura de datos que agrega las medidas por los niveles y jerarquías de cada una de las dimensiones que desea analizar.

Cód Conjunto de valores de un cubo que se basan en una columna de la tabla de hechos del cubo y que suelen ser valores numéricos.

Member Un elemento de una jerarquía que representa una o más ocurrencias de datos. Un miembro puede ser único o no único.

Miembro calculado Miembro de una dimensión cuyo valor se calcula en tiempo de ejecución mediante una expresión.

Dimensión Un conjunto de una o más jerarquías organizadas de niveles de un cubo que un usuario entiende y usa como la base para el análisis de datos.

Jerarquía Estructura de árbol lógica que organiza los miembros de una dimensión de modo tal que cada miembro tiene un miembro primario y cero o más miembros secundarios.

Nivel Dentro de una jerarquía, los datos se pueden organizar en niveles inferiores y superiores de detalle, como los niveles de año, trimestre, mes y día en una jerarquía de tiempo.

Se puede utilizar para realizar consultas analíticas complejas sin afectar negativamente los sistemas transaccionales.

A menudo contienen una gran cantidad de información de valor para la organización.

Esto se debe a que las bases de datos OLAP se optimizan para cargas de trabajo grandes en lecturas y pequeñas en escrituras.

Hay dos tipos principales de modelos semánticos:

Tabular. Utiliza construcciones de modelado relacional (modelo, tablas, columnas). Internamente, los metadatos se heredan de construcciones de modelado OLAP (cubos, dimensiones, medidas). El código y los scripts usan metadatos OLAP.

Multidimensional. Usa construcciones de modelado OLAP tradicionales (cubos, dimensiones, medidas).

Las bases de datos OLAP ayudan a organizar los datos con muchos niveles de detalle, usando las mismas categorías que ya conoce para analizar los datos.