Los cubos OLAP son herramientas poderosas para el manejo y análisis de grandes volúmenes de información empresarial. Permiten analizar relaciones complejas entre diferentes elementos de datos y ofrecer múltiples perspectivas de los mismos, lo que es crucial para la toma de decisiones.
En el mundo de las soluciones para Business Intelligence, una de las herramientas más utilizadas por las empresas son las aplicaciones OLAP (OLAP significa ‘On-Line Analytical Processing’), ya que las misma han sido creadas en función a bases de datos multidimensionales, que permiten procesar grandes volúmenes de información, en campos bien definidos, y con un acceso inmediato a los datos para su consulta y posterior análisis.
Definición
Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing) son las herramientas que se basan en la capacidad de analizar y explorar por los datos.
Desventajas
A pesar de las grandes ventajas que presenta este tipo de base de datos multidimensional que incluye Cubos OLAP, la cual permite obtener mayor rapidez en las consultas y en el procesamiento de la información, lo cierto es que su gran falla reside en la imposibilidad de realizar cambios en su estructura.
Debido a su forma de funcionamiento y almacenamiento de la información, cuando los usuarios requieren realizar modificaciones en la estructura de este tipo de base de datos, deben rediseñar el Cubo OLAP, sin posibilidades de poder utilizar la estructura en la que se trabajó hasta el momento.
Ventajas
• Tiene acceso a grandes cantidades de información.
• Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos empresariales.
• Involucra datos agregados.
• Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos.
• Presentan los datos en diferentes perspectivas.
• Involucran cálculos complejos entre elementos de datos.
Modelos de datos
HOLAP
Un desarrollo un poco más reciente ha sido la solución OLAP híbrida (HOLAP), la cual llega a combinar las arquitecturas ROLAP y MOLAP para brindar una solución con las mejores características de estas dos, las cuales son, desempeño superior y gran escalabilidad.
ROLAP
Este sistema utiliza una arquitectura de tres niveles. La base de datos relacional maneja los requerimientos de almacenamiento de datos mientras que el motor ROLAP proporciona la funcionalidad analítica.
MOLAP
La arquitectura MOLAP usa bases de datos multidimensionales que proporcionan el análisis, este sistema usa una base de datos que es propietaria multidimensional, en la que la información se almacena multidimensionalmente, para ser visualizada en varias dimensiones de análisis.