Contenido
- Definición: ¿Qué significa el procesamiento analítico en línea (OLAP)?
- Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
- Techopedia explica el procesamiento analítico en línea (OLAP)
Definición: ¿Qué significa el procesamiento analítico en línea (OLAP)?
El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un concepto de alto nivel que describe una categoría de herramientas que ayudan en el análisis de consultas multidimensionales.
OLAP surgió debido a la tremenda complejidad y el gran crecimiento asociado con los datos comerciales durante la década de 1970 a medida que el volumen y el tipo de información se volvieron demasiado pesados para un análisis adecuado a través de consultas simples de lenguaje de consulta estructurado (SQL).
Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
Techopedia explica el procesamiento analítico en línea (OLAP)
La capacidad tradicional de comparación de datos de SQL es limitada. Por ejemplo, SQL puede gestionar consultas, como una lista de agentes de ventas, frente a los historiales de volumen de ventas. Sin embargo, con volúmenes de datos más grandes, puede ser abrumador solo usar SQL y difícil de traducir datos en información que facilite fácilmente la toma de decisiones. Es difícil responder ciertas preguntas en SQL, como por qué las ventas de productos son más altas a mediados de mes o por qué los agentes de ventas femeninas superan constantemente a sus homólogos masculinos durante el verano.
Reconociendo que las bases de datos relacionales tienen limitaciones inherentes, los fabricantes crearon nuevas formas de representar relaciones de datos complejas y analizar resultados para discernir patrones y tendencias ocultos y previamente desconocidos.
Un estudio de caso sobre el potencial de OLAP surgió del uso de un gran minorista de herramientas OLAP para la minería de datos. Este minorista notó que las compras de productos para bebés a altas horas de la noche se correlacionaron con el aumento de las compras de cerveza a altas horas de la noche. Inicialmente, esto parecía una coincidencia, pero un análisis más profundo de los clientes reveló que los clientes nocturnos eran en su mayoría padres jóvenes de entre 20 y 30 años, un grupo demográfico también asociado con el ingreso disponible a altas horas de la noche. Con base en estos datos, los minoristas comenzaron a comercializar productos para bebés y cerveza, y las ventas combinadas para ambas líneas de productos se dispararon.
Este estudio de caso demostró cómo OLAP equipa a los investigadores para profundizar y descubrir relaciones de datos entre eventos y tendencias aparentemente no relacionadas, mejorando así la toma de decisiones empresariales.