PDF de programación - Sistemas OLAP

DataWarehouse
UNIVERSIDADES ANDALUZAS Y CONSEJERÍA
DE EDUCACIÓN Y CIENCIA DE LA JUNTA DE
ANDALUCÍA



Sistemas OLAP







INDICE



INDICE ................................................................................................................................................ 2
SISTEMAS OLAP................................................................................................................................ 3
Sistemas MOLAP ................................................................................................................................ 4
Sistemas ROLAP ................................................................................................................................ 5
Sistemas HOLAP ................................................................................................................................ 6
ROLAP vs. MOLAP (Comparativa) ..................................................................................................... 7
MicroStrategy vs. Discoverer (Comparativa) .................................................................................... 10


SISTEMAS OLAP

La explotación de sistemas DataWarehouse a través de datos obtenidos directamente de sistemas
transaccionales, OLTP (On-line Transaction Processing), se basa fundamental y básicamente en
estructuras agrupadas o información previamente pre-calculada y procesada. La información
reportada está compuesta y gestionada desde conceptos basados en datos agregados y
coeficientes de gestión, que los cuadros directivos de la organización pueden definir y consultar
según las dimensiones de negocio que se definan o el área a la que pertenezca.

Implementar un sistema de business intelligence significa encontrar el punto de equilibrio entre dos
extremos: implementación independiente de las unidades de la organización y la arquitectura de
almacenamiento de datos definida por los IT departamentales. Por un lado los IT departamentales
deben aceptar que el hecho de que ellos no puedan suministrar las visiones del usuario final con la
premura requerida sin incorporar tecnología OLAP. Por otro lado los directivos deben aprender a
reconocer el valor de tener un ‘repositorio común’ del que leer todos los indicadores y toda la
terminología que cruza
los departamentos. Únicamente un
los datos de
DataWarehouse puede proveer esta consistencia.

todos

todos

La información es gestionada y procesada en grandes bloques organizativos, como puede ser la
estructura geográfica o académica, llamados dimensiones. Dichas dimensiones de negocio se
estructuran a su vez en distintos niveles de detalle (por ejemplo, la dimensión geográfica puede
constar de los niveles país, comunidad autónoma, provincia, población y código postal).

Este tipo de sistemas ha existido desde hace tiempo, en el mundo de la informática, bajo distintas
denominaciones: cuadros de mando, MIS, EIS, etc. Aunque su implementación, al margen del
entorno DataWarehouse, puede repercutir sobre estos sistemas en una mayor rigidez, dificultad de
actualización y mantenimiento,
la
información, falta del dato agregado, etc.

tiempos de respuesta

incoherencias de

inaceptables,

Los sistemas de soporte a la decisión usando tecnologías de DataWarehouse, se llaman sistemas
OLAP (On Line Analytical Processing). En general, estos sistemas OLAP deben:

• Soportar requerimientos complejos de análisis
• Analizar datos desde diferentes perspectivas
• Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos

La principal características de los sistemas OLAP es que son entornos especialmente diseñados
para la ejecución de análisis multidimensionales de los datos corporativos, que soportan
amigablemente los análisis de cualquier usuario así como las posibilidades de navegación,
seleccionando la información a obtener, permitiendo el análisis de datos segmentados y que
permiten ir reduciendo el conjunto de datos reportados. Este tipo de selecciones se refleja en la
visualización de la estructura multidimensional, mediante unos campos de selección que nos
permitan elegir el nivel de agregación (jerarquía) de la dimensión, y/o la elección de un dato en
concreto, pudiendo con ello realizar, entre otras, las acciones de rotar, bajar atributos, navegar,
expandir o colapsar los datos mostrados.



Sistemas MOLAP

La arquitectura de sistemas MOLAP se fundamenta, para proporcionar el análisis, en bases de
datos multidimensionales. Su principal premisa es que se trata del entorno OLAP mejor implantado
y adaptado para el almacenamiento y gestión de datos multidimensionalmente. Por el contrario, la
arquitectura y gestión de entornos ROLAP presupone que las capacidades OLAP están
perfectamente implantadas y reflejadas sobre bases de datos relacionales.

Un sistema MOLAP usa una base de datos multidimensional, en la que la información se almacena
multidimensionalmente, para ser visualizada multidimensionalmente (valga la redundancia). El
sistema MOLAP utiliza una arquitectura de dos niveles: La bases de datos multidimensionales y el
motor analítico.

• La base de datos multidimensional es la encargada del manejo, acceso y obtención del

dato.

• El nivel de aplicación es el responsable de la ejecución de los requerimientos OLAP. El
nivel de presentación se integra con el de aplicación y proporciona un interfaz a través del
cual los usuarios finales visualizan los análisis OLAP. Una arquitectura cliente/servidor
permite a varios usuarios acceder a la misma base de datos multidimensional.



La información procedente de los sistemas transaccionales, se carga en el sistema MOLAP,
mediante una serie de rutinas o procedimientos batch. Una vez cargado el dato elemental en la
Base de Datos multidimensional (MDDB), se realizan una serie de cálculos en batch, para obtener
los datos agregados, a través de las dimensiones de negocio, rellenando la estructura MDDB y
generando los cubos multidimensionales que darán cobertura a los informes implementados en el
nivel de aplicación.

Tras cargar esta estructura, se generan unos índices y algoritmos de tablas hash para mejorar los
tiempos de acceso a las consultas.

Una vez que el proceso de compilación ha finalizado, la MDDB está lista para su uso. Los usuarios
solicitan informes a través del interface, y la lógica de aplicación de la MDDB obtiene el dato.

La arquitectura MOLAP requiere unos cálculos intensivos de compilación. Lee de datos
precompilados, y tiene capacidades limitadas de crear agregaciones dinámicamente o de hallar
ratios que no se hayan precalculados y almacenados previamente.



Sistemas ROLAP

En una arquitectura ROLAP, el sistema accede directamente a los datos almacenados en un
DataWarehouse para proporcionar los análisis OLAP solicitados. La premisa de estos sistemas es
que las capacidades OLAP se soportan mejor contra las bases de datos relacionales, más que
tenerlas directamente implementadas en la base de datos (como en entornos MOLAP). La esencia
de estos entornos es las acciones de filtrado y agregación es equivalente a la inclusión de una
cláusula “WHERE" en una sentencia SQL.



El sistema ROLAP utiliza una arquitectura de tres niveles. La base de datos relacional maneja los
requerimientos de almacenamiento de datos, y el motor ROLAP proporciona la funcionalidad
analítica.

• El nivel de base de datos usa bases de datos relacionales para el manejo, acceso y

obtención del dato.

• El nivel de aplicación es el motor que ejecuta las consultas multidimensionales de los

usuarios.

• El motor ROLAP se integra con niveles de presentación, a través de los cuales los usuarios

realizan los análisis OLAP.



Después de que el modelo de datos para el DataWarehouse se ha definido, los datos se cargan
desde el sistema transaccional. Se ejecutan rutinas de bases de datos para agregar el dato, si así
es requerido por los modelos de datos.

Se crean entonces los índices para optimizar los tiempos de acceso a las consultas.

Los usuarios finales ejecutan sus análisis multidimensionales, a través del motor ROLAP, que
transforma dinámicamente sus consultas a consultas SQL. Se ejecutan estas consultas SQL en las
bases de datos relacionales, y sus resultados se relacionan mediante tablas cruzadas y conjuntos
multidimensionales para devolver los resultados a los usuarios.

La arquitectura ROLAP es capaz de usar datos precalculados si estos están disponibles, o de
generar dinámicamente los resultados desde los datos elementales si es preciso. Esta arquitectura
accede directamente a los datos del DataWarehouse, y soporta técnicas de optimización de
accesos para acelerar las consultas. Estas optimizaciones son, entre otras, particionado de los
datos a nivel de aplicación, soporte a la desnormalización y múltiples joins entre tablas.


Sistemas HOLAP

OLAP Hibrido (HOLAP) se refiere a tecnologías que combinan MOLAP y ROLAP.

La tecnología HOLAP intenta combinar las ventajas de MOLAP y ROLAP implementando
tecnologías basadas en cubos para obtener rendimientos lo más rápidos posible y cuando se
necesita detalle de la información, HOLAP puede realizar "drill through" desde los cubos a la capa
de datos relacional



ROLAP vs. MOLAP (Comparativa)

Cuando se comparan las dos arquitecturas, se pueden realizar las siguientes observaciones:

• El ROLAP delega la negociación entre tiempo de respuesta y el proceso