Procesamiento y análisis en línea (OLAP)
OLAP es especialmente útil para aplicar cálculos agregados en grandes cantidades de datos. Los sistemas OLAP están optimizados para escenarios de uso intensivo de lectura, como el análisis y la inteligencia empresarial.
Alumna: Reyes Ortega Lizet
Materia: Base de Datos Distribuidas
Profesora: Estela Martínez Cruz
Grupo: 5751
Modelos semánticos
Los modelos semánticos se usan predominantemente en escenarios con mucha actividad de lectura, como el análisis y la inteligencia empresarial (OLAP)
Los modelos semánticos proporcionan un nivel de abstracción sobre el esquema de la base de datos, de forma que los usuarios no necesitan conocer las estructuras de datos subyacentes.
Un modelo de datos semánticos es un modelo conceptual que describe el significado de los elementos de datos que contiene.
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).
Sin embargo, las bases de datos que se usan para OLTP no se diseñaron para el análisis.
Normalmente, estas bases de datos tienen registros que se introducen uno cada vez.
Considere el uso de OLAP en los siguientes escenarios:
-Necesita ejecutar consultas ad hoc y análisis complejos rápidamente, sin afectar negativamente a los sistemas OLTP.
-Desea proporcionar a los usuarios empresariales una manera sencilla de generar informes a partir de los datos
-Desea proporcionar diversas agregaciones que permitirán a los usuarios obtener resultados rápidos y coherentes.
Los sistemas OLAP se han diseñado para ayudar a extraer de los datos esta información de inteligencia empresarial con un alto rendimiento.
Esto se debe a que las bases de datos OLAP se optimizan para cargas de trabajo grandes en lecturas y pequeñas en escrituras.
Es una tecnología que organiza grandes bases de datos empresariales y proporciona análisis complejo.
Se puede utilizar para realizar consultas analíticas complejas sin afectar negativamente los sistemas transaccionales.