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SQL para Administradores de Bases de Datos
16 h
La integración de OLAP con los data warehouses ha permitido a los analistas de datos detectar patrones y relaciones mucho más rápido y con mucha más eficiencia. Pero el trabajo de OLAP, siglas de Online Analytical Processing, sucede entre bambalinas, por así decirlo. Puede que seas una persona analista experta que trabaja con datos en una herramienta de business intelligence y que esté respaldada por OLAP, pero no necesariamente sabes qué es OLAP o hasta qué punto te ayuda.
En este artículo vamos a profundizar en qué es OLAP y cómo funciona para que puedas valorarlo en su totalidad. Si quieres una visión a fondo de cómo encaja OLAP en las bases de datos, te recomendamos nuestro curso de Database Design, que te dará una visión completa y te convertirá en experto no solo en el concepto de OLAP, sino también en su lugar dentro del panorama de las bases de datos.
¿Qué es el procesamiento analítico en línea?
Puede que seas analista senior y aun así te preguntes: ¿qué es OLAP, o procesamiento analítico en línea? En pocas palabras, OLAP es una técnica de procesamiento de datos que ha cambiado la forma en que analizamos cantidades masivas de información. Como OLAP se ha vuelto una pieza clave en nuestros flujos de trabajo de datos, es posible que estés aprovechando sus avances sin darte cuenta.
Con OLAP, los analistas pueden ejecutar consultas complejas a gran velocidad para transformar conjuntos de datos enormes en los insights accionables que nuestros responsables suelen pedirnos. OLAP permite el análisis multidimensional: es decir, examinar dimensiones como el tiempo, la geografía y las jerarquías de categorías para detectar patrones y tendencias que serían difíciles de ver si trabajaras solo con tablas sin la ayuda de OLAP.
OLAP. Fuente: CSUS coursework online
Veamos cómo interviene OLAP al manipular grandes volúmenes de datos. Lo mejor es que puedes realizar estas operaciones en tiempo real. Pienso en tres acciones concretas:
- Extraer perspectivas específicas del conjunto de datos.
- Profundizar en el detalle granular para un análisis más exhaustivo.
- Agregarlas para generar resúmenes de alto nivel.
Por ejemplo, OLAP nos ayuda a extraer ventas por región, profundizar en los detalles para analizar el rendimiento de cada tienda y, después, agregar toda la información para mostrar las tendencias generales de ventas.
¿Qué son los cubos OLAP?
Hablar de OLAP sin mencionar los cubos OLAP sería quedarse corto. Un cubo OLAP, también llamado hipercubo, es una estructura de datos que permite un análisis rápido y multidimensional de datos a gran escala, más allá de lo que logran las bases de datos relacionales. Sus características clave incluyen:
- Dimensiones: Representan distintas categorías de análisis.
- Medidas: Son los valores numéricos que quieres analizar.
- Preagregación: Los datos se precalculan y almacenan para consultas rápidas.
- Jerarquías: Permiten profundizar dentro de cada dimensión.
- Rendimiento de consulta elevado: Facilitan analizar rápidamente grandes volúmenes de datos.
En pocas palabras, los cubos OLAP elevan nuestras tablas, planas y bidimensionales (como una hoja de cálculo), a algo con tres (o muchas más) dimensiones. Añaden capas y relaciones adicionales. Organizan los datos de forma que admiten consultas analíticas complejas y reporting a mucha más velocidad.
Cómo funcionan los sistemas OLAP
El análisis de grandes volúmenes de datos multidimensionales empieza recopilando información de varias fuentes y almacenándola en data warehouses, para después crear cubos OLAP que permitan consultas rápidas y eficientes. Aquí tienes un esquema para situar OLAP en el proceso:
Proceso de OLAP. Fuente: NetSuite
Recopilación y almacenamiento de datos
Los datos se extraen de múltiples fuentes, como bases de datos transaccionales y sistemas externos. Después, pasan por un proceso de transformación para garantizar su calidad. A continuación, se cargan en un data warehouse centralizado, optimizado para consultas analíticas y almacenamiento histórico.
Creación de cubos OLAP
Los cubos OLAP son estructuras de datos multidimensionales precalculadas a partir de la información almacenada en el data warehouse. Organizan los datos en torno a dimensiones y jerarquías predefinidas (por ejemplo, tiempo, producto, ubicación) y medidas (por ejemplo, ventas, cantidad). Este precálculo de agregaciones es clave en OLAP y es lo que permite respuestas de consulta ultrarrápidas. Como los cubos OLAP están preagregados a distintos niveles, podemos acceder a datos resumidos sin tener que escribir la misma consulta SQL sobre datos en bruto.
Consultas rápidas y eficientes
Los cubos OLAP facilitan el acceso a datos resumidos con distintos niveles de granularidad, y lo hacen con rapidez. Puedes ejecutar consultas analíticas complejas sin impactar en los sistemas fuente y disfrutar de una exploración de datos más flexible. Estas son algunas de las operaciones OLAP clave que pueden realizar los analistas:
Operaciones básicas de OLAP. Fuente: Wikimedia
- Roll-up: La operación de roll-up resume datos para ofrecer una vista menos detallada. Por ejemplo, en lugar de ver ventas por ciudades concretas como París, Berlín, Madrid y Roma, un roll-up agrega esos datos para mostrar ventas por regiones como Europa occidental y Europa meridional.
- Drill-down: Lo contrario del roll-up es el drill-down. Aquí, el analista desciende en la jerarquía de datos para recuperar información de nivel inferior. Por ejemplo, al analizar ventas anuales, se puede profundizar hasta ver ventas mensuales.
- Slice: La operación de slice extrae un subconjunto específico de datos en función de una dimensión. Por ejemplo, hacer slice para analizar las ventas de una categoría de producto concreta.
- Dice: La operación de dice permite seleccionar y analizar simultáneamente datos de varias dimensiones. Por ejemplo, examinar ventas de productos específicos en ciertas regiones durante un periodo determinado.
- Pivot: La operación de pivot rota el cubo OLAP en una de sus dimensiones. Así, una persona analista que quiera explorar un gráfico con otra configuración puede pivotar los datos con acciones de arrastrar y soltar en una interfaz gráfica.
Tipos de sistemas OLAP
Existen distintos tipos de sistemas OLAP, cada uno con usos y ventajas diferentes. Resumimos los tipos en la siguiente tabla.
| Tipo de OLAP | Resumen | Ventajas |
|---|---|---|
| Multidimensional OLAP (MOLAP) | Usa una base de datos multidimensional para almacenar datos precalculados en estructuras de cubo. | Adecuado para cálculos complejos. Optimizado para análisis multidimensional. |
| Relational OLAP (ROLAP) | Funciona con bases de datos relacionales y accede a los datos mediante consultas SQL. | Puede manejar grandes volúmenes de datos. Se apoya en la tecnología relacional existente. Más flexible ante cambios en la estructura de datos. |
| Hybrid OLAP (HOLAP) | HOLAP almacena parte de los datos en formato multidimensional y parte en formato relacional. | Equilibra rendimiento y escalabilidad. Ofrece flexibilidad en almacenamiento y acceso. Puede optimizarse según casos de uso específicos. |
OLAP vs. OLTP
Ahora que hemos visto los distintos tipos de sistemas OLAP, podemos comparar OLAP con OLTP. A diferencia de OLAP, OLTP, que significa procesamiento de transacciones en línea, está diseñado para el procesamiento transaccional, no para el análisis. OLAP se centra en el análisis y las consultas de datos, mientras que OLTP se enfoca en el procesamiento de transacciones en tiempo real y en mantener la integridad de los datos en bases operacionales.
En términos generales, OLAP gestiona consultas más complejas para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Un sistema OLTP se ocupa de las transacciones del día a día para mantener la integridad de los datos y dar servicio a diversas aplicaciones, como la toma de pedidos y el control de inventario.
Más específicamente, en el lenguaje de la ingeniería y la arquitectura de datos, podemos decir que OLAP utiliza un modelo de datos multidimensional con un esquema desnormalizado, ideal para consultas rápidas y operaciones intensivas de lectura. OLTP, en cambio, emplea un modelo relacional normalizado optimizado para operaciones intensivas de escritura que garantizan la consistencia en transacciones en tiempo real. Resumamos las diferencias en una tabla:
| Característica | OLAP (Online Analytical Processing) | OLTP (Online Transaction Processing) |
|---|---|---|
| Propósito | Consultas complejas y análisis de datos para la toma de decisiones | Gestión de transacciones diarias y mantenimiento de la integridad de los datos |
| Modelo de datos | Modelo multidimensional con esquema desnormalizado | Modelo relacional normalizado |
| Operaciones | Operaciones intensivas de lectura | Operaciones intensivas de escritura |
| Complejidad de las consultas | Admite consultas complejas y análisis multidimensional | Optimizado para transacciones online simples y cortas |
| Redundancia de datos | Mayor redundancia debido al esquema desnormalizado | Menor redundancia gracias al esquema normalizado |
| Foco de rendimiento | Consultas y análisis rápidos | Procesamiento ágil y mantenimiento de la precisión de los datos |
| Casos de uso | Business intelligence, data warehousing, analítica | Entrada de pedidos, control de inventario, gestión de relaciones con clientes |
Beneficios de OLAP
Recogemos ahora los beneficios clave de OLAP, algunos ya los hemos comentado.
- Análisis de datos más rápido: OLAP acelera las consultas y el análisis de grandes volúmenes de datos, reduciendo el tiempo necesario para generar informes e insights. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones a tiempo con los datos disponibles.
- Soporte para perfiles no técnicos: Democratiza el análisis de datos incluso para quienes no son técnicos. Así, los futuros analistas pueden realizar cálculos e informes analíticos complejos sin dominar técnicas avanzadas de bases de datos.
- Visión unificada de los datos: OLAP permite gestionar en una sola plataforma funciones como marketing, finanzas o producción. Esta visión integrada ayuda a responsables y decisores a entender el contexto y a resolver problemas con más eficacia.
- Procesamiento de consultas complejas: Los sistemas OLAP manejan consultas complejas que implican múltiples dimensiones y grandes volúmenes de datos. Esto permite analizar la información en detalle, algo muy difícil o imposible con herramientas tradicionales de procesamiento de datos.
Implementación de soluciones OLAP
Estos son factores clave que debes considerar al implantar soluciones OLAP en tu organización:
- Requisitos del negocio: Define con claridad las necesidades y objetivos analíticos.
- Fuentes de datos: Identifica e integra las fuentes de datos relevantes.
- Escalabilidad: Asegura que la solución pueda crecer con el volumen de datos.
- Facilidad de uso: Elige herramientas acordes al nivel técnico de los usuarios.
- Integración: Ten en cuenta la compatibilidad con los sistemas existentes.
- Coste: Evalúa el coste total de propiedad, incluidas licencias y mantenimiento.
Algunas de las herramientas más comunes con capacidades OLAP incluyen IBM Cognos y Oracle OLAP. Estas herramientas ofrecen funciones avanzadas de analítica para cubrir diferentes necesidades.
Conclusiones
Como hemos visto, OLAP convierte datos en bruto en insights accionables al permitir análisis multidimensional y consultas rápidas. Para familiarizarte mejor con el procesamiento y el análisis de datos, echa un vistazo a nuestros cursos de Database Design, Data Warehousing Concepts e Introduction to Data Engineering.
Además, si estás aprendiendo sobre OLAP, es muy probable que trabajes con SQL. DataCamp ofrece muchos cursos e itinerarios de aprendizaje de SQL para ayudarte a mejorar tus habilidades, como nuestro skill track SQL for Database Administrators, el curso Introduction to Relational Databases in SQL y el proyecto Data-Driven Decision Making in SQL.
