OLTP vs OLAP: Guía para principiantes sobre sistemas de datos

OLTP frente a OLAP: Diferencias

Hasta ahora, hemos definido OLAP y OLTP, y sabemos que ambos manejan datos, pero ¿en qué se diferencianexactamente? Esta sección tratará las principales diferencias entre ellos.

Finalidad y uso

Como ya se ha dicho,los sistemas OLTP están optimizados para gestionar tareas operativas en tiempo real, como la realización de pedidos, la actualización de inventarios y la gestión de clientes. Están construidos para un procesamiento de alta velocidad, gestionando un gran número de transacciones online cortas. Algunos ejemplos habituales son los sistemas de punto de venta (TPV), las aplicaciones bancarias para transferencias de fondos y los sistemas CRM (Gestión de la Relación con el Cliente).

Los sistemas OLAP están diseñados para el análisis de datos complejos y el apoyo a la toma de decisiones. Agregan y procesan datos históricos y multidimensionales, ayudando a las organizaciones a identificar pautas, tendencias y perspectivas. Ejemplos típicos son los almacenes de datos, los cuadros de mando de inteligencia empresarial y las herramientas de análisis predictivo utilizadas en la previsión, el análisis del rendimiento de las ventas y la evaluación de las tendencias del mercado.

Para que la inteligencia empresarial sea eficaz, es importante evaluar distintas plataformas de BI y análisis para elegir la que mejor se adapte a tus sistemas OLAP.

Tipos de datos y complejidad

Los sistemas OLTP manejan datosactuales y transaccionales que suelen ser detallados, operativos y bien estructurados. Esto incluye datos como ventas individuales, detalles de clientes o transacciones de pago. El objetivo es mantener la integridad y coherencia de los datos, con una redundancia mínima, para permitir actualizaciones y recuperaciones rápidas.

Por otra parte, los sistemas OLAP trabajan con datos históricos, agregados o resumidos que suelen ser más prolijos y diversos. Estos datos están optimizados para el análisis y no para el procesamiento en tiempo real. Incluye métricas como tendencias de ventas, previsiones de ingresos o patrones de comportamiento de los clientes, y a menudo abarca una amplia variedad de tipos y formatos de datos, incluidos los numéricos, los categóricos e incluso los no estructurados para análisis avanzados.

Tipos de consulta y frecuencia

Los sistemas OLTP manejan consultas que normalmente son cortas, sencillas y diseñadas para una ejecución rápida. Algunos ejemplos son:

• INSERT INTO orders (order_id, customer_id, product_id, quantity, order_date) VALUES (1234, 567, 890, 2, '2024-12-16');
• UPDATE inventory SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 890;
• SELECT customer_name, email FROM customers WHERE customer_id = 567;

Los sistemas OLAP procesan consultas poco frecuentes pero complejas para descubrir ideas mediante un análisis exhaustivo de los datos. Estas consultas suelen implicar agregaciones, uniones y múltiples dimensiones. Algunos ejemplos son:

• SELECT product_category, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data WHERE year = 2024 GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC;
• SELECT customer_region, AVG(order_value) AS avg_order_value FROM customer_orders WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' GROUP BY customer_region;
• WITH sales_growth AS ( SELECT year, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY year ) SELECT a.year, (a.total_sales - b.total_sales) / b.total_sales * 100 AS yoy_growth FROM sales_growth a JOIN sales_growth b ON a.year = b.year + 1;

Diseño y esquema del sistema

Los sistemas OLTP se construyen con esquemas normalizados (por ejemplo tercera forma normal) para minimizar la redundancia, mantener la coherencia de los datos y garantizar actualizaciones e inserciones eficaces.

La normalización organiza los datos en tablas relacionadas para evitar duplicidades, facilitando el cumplimiento de la integridad de los datos. Por ejemplo, los datos de los clientes se almacenan en una tabla, y sus pedidos en otra, vinculados por una clave única. Este diseño es ideal para flujos de trabajo transaccionales, pero puede requerir múltiples uniones para consultas complejas.

Los sistemas OLAP se diseñan con esquemas desnormalizadoscomo el esquema estrella o el esquema copo de nieve, para optimizar el rendimiento de las consultas y simplificar el análisis de los datos.

La desnormalización reduce el número de uniones necesarias para las consultas, lo que mejora el rendimiento de las cargas de trabajo analíticas. Además, el OLAP a menudo aprovecha los cubos OLAP para preagrupar y organizar los datos en múltiples dimensiones (por ejemplo, tiempo, región, categoría de producto), lo que permite recorrer y trocear los datos de forma rápida e intuitiva. Estos esquemas son más adecuados para operaciones de lectura intensiva, como el análisis de tendencias y la elaboración de informes.

Consideraciones sobre el rendimiento

Los sistemas OLTP dan prioridad a los tiempos de respuesta mínimos para garantizar una respuesta casi en tiempo real a los usuarios que realizan transacciones como hacer pedidos, actualizar registros o procesar pagos. Se hace hincapié en la baja latencia y la alta disponibilidad, a menudo conseguidas mediante indexación optimizada, mecanismos de almacenamiento en caché y gestión eficiente de la concurrencia.

Por el contrario, los sistemas OLAP están diseñados para gestionar consultas a gran escala y con un uso intensivo de recursos que analizan extensos conjuntos de datos. La atención se centra en el rendimiento por encima de la latencia, ya que estas consultas a menudo implican agregar y procesar miles de millones de filas en múltiples dimensiones. 

Para gestionar las demandas computacionales, los sistemas OLAP aprovechan el procesamiento paralelo, el almacenamiento en columnas y las arquitecturas distribuidas. Este diseño permite realizar tareas como el cálculo de tendencias plurianuales, la generación de informes complejos o la ejecución de modelos predictivos, en los que el objetivo es la precisión y la exhaustividad más que la información inmediata.

Requisitos de hardware

Los sistemas OLTP se benefician de procesadores multinúcleo para el procesamiento en paralelo, almacenamiento en disco de alta velocidad (por ejemplo, SSD) y memoria significativa para garantizar tiempos de respuesta rápidos. La fiabilidad de la red también es crítica, ya que estos sistemas a menudo funcionan en entornos distribuidos donde el tiempo de inactividad podría interrumpir las operaciones empresariales.

Los sistemas OLAP exigen CPU de alto rendimiento, grandes capacidades de memoria para el procesamiento en memoria y soluciones de almacenamiento masivo, como almacenes de datos escalables o almacenamiento basado en la nube. Los sistemas OLAP también se benefician de los marcos de computación distribuida y la aceleración de la GPU para tareas como ejecutar agregaciones complejas, análisis multidimensionales y cargas de trabajo de aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos.

OLTP frente a OLAP: Un resumen

La siguiente tabla resume las diferencias entre OLTP y OLAP para poder compararlas:

Casos prácticos OLTP y OLAP

Como ya se ha dicho, OLTP y OLAP tienen casos de uso únicos. Esta sección tratará algunos casos de uso más de estos sistemas, junto con ejemplos para consolidar aún más los conceptos.

Casos de uso OLTP

• Sistemas de gestión hospitalaria:  Los sistemas OLTP alimentan las bases de datos hospitalarias que gestionan el registro de pacientes, la programación de citas y las actualizaciones en tiempo real de los historiales médicos de los pacientes. Por ejemplo, cuando un médico receta un medicamento, el sistema actualiza el historial del paciente y se comunica con la farmacia para comprobar el inventario.
• Venta al por menor y gestión de la cadena de suministro:  En el comercio minorista, los sistemas OLTP controlan en tiempo real los niveles de inventario, el procesamiento de pedidos y las comunicaciones con los proveedores. Por ejemplo, cuando un cliente compra por Internet, el sistema actualiza el inventario, procesa el pago y genera una orden de envío.
• Servicios bancarios y financieros: Los sistemas OLTP se utilizan en el procesamiento de transacciones en tiempo real en cajeros automáticos, banca online y pasarelas de pago. Por ejemplo, cuando un cliente transfiere dinero, el sistema realiza inmediatamente un cargo en una cuenta y un abono en otra, manteniendo la integridad de la transacción.
• Plataformas de comercio electrónico: Los sistemas OLTP permiten gestionar en tiempo real los inicios de sesión de los usuarios, las actualizaciones de los carritos, el seguimiento de los pedidos y el procesamiento de los pagos en los sitios web de comercio electrónico, garantizando experiencias de usuario fluidas y receptivas.

Casos de uso OLAP

• Analítica sanitaria:  Los sistemas OLAP analizan los datos de los pacientes para identificar tendencias, como brotes de enfermedades o eficacia de los tratamientos. Por ejemplo, los hospitales pueden utilizar OLAP para estudiar datos históricos sobre ingresos de pacientes durante la temporada flu y predecir futuras necesidades de recursos. Analizar los datos de los pacientes requiere una preparación minuciosa de los conjuntos de datos, una habilidad que se pone de relieve en proyectos como Customer Analytics: Preparación de los datos para la modelización.
• Análisis de la eficiencia operativa: Los fabricantes utilizan OLAP para optimizar los procesos de producción. Analizando los datos históricos de producción, pueden identificar los cuellos de botella, prever las necesidades de mantenimiento y mejorar la eficacia del flujo de trabajo, reduciendo el tiempo de inactividad y los costes.
• Análisis de ventas y marketing: Los equipos utilizan sistemas OLAP para analizar las tendencias de ventas, la segmentación de clientes y la eficacia de las campañas. Por ejemplo, una herramienta OLAP puede comparar los ingresos interanuales entre regiones para identificar mercados o líneas de productos de alto rendimiento.
• Planificación y previsión financiera: Las organizaciones aprovechan OLAP para la planificación presupuestaria, el análisis de rentabilidad y la evaluación de riesgos. Por ejemplo, una empresa puede utilizar OLAP para analizar datos históricos de gastos y prever patrones de gasto futuros para alinearlos con los objetivos empresariales.

Ejemplos de sistemas OLTP y OLAP destacados

A continuación se indican algunos de los sistemas más utilizados en cada categoría:

Sistemas OLTP

1. MySQL: Una popular base de datos relacional de código abierto muy utilizada para gestionar datos transaccionales en aplicaciones de comercio electrónico y sistemas de gestión de contenidos.
2. Base de datos Oracle: Conocido por su fiabilidad y escalabilidad, admite operaciones OLTP de alto rendimientonce en sectores como el financiero y el sanitario. Aprender Oracle SQL puede mejorar tu capacidad para gestionar eficazmente estas bases de datos.
3. PostgreSQL: Una base de datos de código abierto con un fuerte cumplimiento de ACID, ideal para sistemas transaccionales en tiempo real, como la banca y la logística.
4. Microsoft SQL Server: Una plataforma de base de datos robusta que ofrece alta disponibilidad y rendimiento optimizado para cargas de trabajo transaccionales como los sistemas ERP.

Sistemas OLAP

1. Amazon Redshift: Un almacén de datos basado en la nube diseñado para ejecutar consultas OLAP complejas sobre conjuntos de datos masivos, muy popular en los sectores orientados al análisis.
2. Google BigQuery: Un almacén de datos sin servidor y altamente escalable que destaca en el procesamiento rápido de consultas analíticas a gran escala.
3. Servicios de análisis de Microsoft Azure: Proporciona capacidades OLAP de nivel empresarial, que permiten a las empresas crear modelos multidimensionales para análisis avanzados.
4. Copo de nieve: Una plataforma de datos basada en la nube conocida por su flexibilidad, escalabilidad y compatibilidad con consultas de tipo OLAP, lo que la hace ideal para el almacenamiento y análisis de datos.

Una visión global de los tipos de bases de datos puede orientar tu comprensión de cómo los distintos sistemas soportan las arquitecturas OLTP y OLAP.

¿Pueden funcionar juntos OLTP y OLAP?

La respuesta es ¡sí! En la práctica, a menudo he visto que funcionan combinados.

Integrar los sistemas OLTP y OLAP permite a los equipos unir las operaciones en tiempo real con los análisis estratégicos.

He aquí algunas ventajas de combinar estos sistemas:

Mejora de la toma de decisiones

Cuando los sistemas OLTP y OLAP trabajan juntos, los equipos pueden agilizar las operaciones a la vez que extraen información valiosa de sus datos. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar OLTP para realizar un seguimiento en tiempo real de las transacciones de inventario y pedidos, y aprovechar OLAP para analizar las tendencias de compra, las preferencias de los clientes y las demandas estacionales. Esta combinación permite a los responsables de la toma de decisiones reaccionar rápidamente a los cambios en tiempo real, al tiempo que planifican estrategias a largo plazo basadas en análisis sólidos.

Gestión integral de datos

El OLTP garantiza la gestión de las transacciones diarias, manteniendo los datos operativos precisos y actualizados. OLAP, a su vez, agrega y analiza estos datos para proporcionar una visión global del rendimiento empresarial. Juntos, forman una cadena completa de gestión de datos, en la que los datos transaccionales brutos se transforman en información procesable sin intervenciones manuales.

Percepciones más rápidas

En lugar de transferir manualmente los datos de los sistemas transaccionales a las plataformas analíticas, los equipos pueden automatizar el proceso, garantizando una visión oportuna. Una empresa de logística, por ejemplo, puede seguir el estado de los envíos mediante OLTP y analizar el rendimiento de las entregas y los cuellos de botella mediante cuadros de mando OLAP.

Mejora de la experiencia del cliente

Con sistemas integrados, las empresas pueden ofrecer servicios personalizados combinando datos de clientes en tiempo real con perspectivas analíticas. Por ejemplo, un servicio de suscripción podría utilizar OLTP para controlar la actividad del usuario (por ejemplo, vídeos vistos o artículos leídos) y OLAP para generar recomendaciones basadas en comportamientos y tendencias anteriores. Esta integración da como resultado una experiencia más atractiva y personalizada para los usuarios.

Al finy al cabo, integrar eficazmente los sistemas OLTP y OLAP requiere una estrategia de datos global.

Conclusión

OLTP y OLAP desempeñan papeles distintos pero igualmente importantes en la gestión de datos. Los sistemas OLTP se encargan de los flujos de trabajo operativos, mientras que los OLAP ayudan a transformar los datos en información procesable.

Siquieres profundizar en el conocimiento de las plataformas de datos y aprender más sobre estos paradigmas, mi recomendación es que consultes estos recursos de DataCamp:

• ELT vs ELT
• Conceptos de almacenamiento de datos
• Diseño de bases de datos
• Comprender la arquitectura moderna de datos