Cubos Olap

El objetivo del sistema de cubos OLAP es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. A diferencia de los informes, en los que la información se muestra de una manera estática, la visualización de este tipo de datos es totalmente dinámica, pudiendo hacer una configuración personalizada de cómo visualizar estos datos de la manera que más nos interese. La gran potencia del proceso de datos por medio de este tipo de informes permite obtener gran cantidad de datos, por ejemplo de años enteros, y visualizar los resultados fácilmente desde una sóla pantalla, visualizando totales, parciales...

es una base de datos multidimensional, en la cual el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional. Los cubos OLAP se pueden considerar como una ampliación de las dos dimensiones de una hoja de cálculo.

A menudo se pensaba que todo lo que los usuarios pueden querer de un sistema de información se podría hacer de una base de datos relacional. No obstante Codd fue uno de los precursores de las bases de datos relacionales, por lo que sus opiniones fueron y son respetadas.

Introducción[editar]

La propuesta de Codd consistía en realizar una disposición de los datos en vectores para permitir un análisis rápido. Estos vectores son llamados cubos. Disponer los datos en cubos evita una limitación de las bases de datos relacionales, que no son muy adecuadas para el análisis instantáneo de grandes cantidades de datos. Las bases de datos relacionales son más adecuados para registrar datos provenientes de transacciones (conocido como OLTP o procesamiento de transacciones en línea). Aunque existen muchas herramientas de generación de informes para bases de datos relacionales, éstas son lentas cuando debe explorarse toda la base de datos.

Por ejemplo, una empresa podría analizar algunos datos financieros por producto, por período, por ciudad, por tipo de ingresos y de gastos, y mediante la comparación de los datos reales con un presupuesto. Estos parámetros en función de los cuales se analizan los datos se conocen como dimensiones. Para acceder a los datos sólo es necesario indexarlos a partir de los valores de las dimensiones o ejes.

El almacenar físicamente los datos de esta forma tiene sus pros y sus contras. Por ejemplo, en estas bases de datos las consultas de selección son muy rápidas (de hecho, casi instantáneas). Pero uno de los problemas más grandes de esta forma de almacenamiento es que una vez poblada la base de datos ésta no puede recibir cambios en su estructura. Para ello sería necesario rediseñar el cubo.

En un sistema OLAP puede haber más de tres dimensiones, por lo que a los cubos OLAP también reciben el nombre de hipercubos. Las herramientas comerciales OLAP tienen diferentes métodos de creación y vinculación de estos cubos o hipercubos (véase Tipos de OLAP en el artículo sobre OLAP).

Un ejemplo[editar]

Un analista financiero podría querer ver los datos de diversas formas, por ejemplo, visualizándolos en función de todas las ciudades (que podrían figurar en el eje de abscisas) y todos los productos (en el eje de ordenadas), y esto podría ser para un período determinado, para la versión y el tipo de gastos. Después de haber visto los datos de esta forma particular el analista podría entonces querer ver los datos de otra manera y poder hacerlo de forma inmediata. El cubo podría adoptar una nueva orientación para que los datos aparezcan ahora en función de los períodos y el tipo de coste. Debido a que esta reorientación implica resumir una cantidad muy grande de datos, esta nueva vista de los datos se debe generar de manera eficiente para no malgastar el tiempo del analista, es decir, en cuestión de segundos, en lugar de las horas que serían necesarias en una base de datos relacional convencional.

Dimensiones y jerarquías[editar]

Cada una de las dimensiones de un cubo OLAP puede resumirse mediante una jerarquía. Por ejemplo si se considera una escala (o dimensión) temporal "Mayo de 2005" se puede incluir en "Segundo Trimestre de 2005", que a su vez se incluye en "Año 2005". De igual manera, otra dimensión de un cubo que refleje una situación geográfica, las ciudades se pueden incluir en regiones, países o regiones mundiales; los productos podrían clasificarse por categorías, y las partidas de gastos podrían agruparse en tipos de gastos. En cambio, el analista podría comenzar en un nivel muy resumido, como por ejemplo el total de la diferencia entre los

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