6 Procesamiento Analítico en Línea. OLAP. 6.2 Herramientas.
Administrador Grupo
deyci Rutiaga
La principal particularidad de las herramientas Olap es que permiten elanálisis de almacenes de datos de manera intuitiva y avanzada por parte de no sólo cualquier tipo de usuario, sino de empresas de multitud de sectores, sin importar el nivel de exigencia y conocimientos del que disponga cada una.
Su principal finalidad es beneficiar a la hora de llevar a cabo análisis completos del estado de la empresa y de obtener las estadísticas más completas y detalladas de todo lo relacionado con los resultadoscorporativos. En base a estos resultados proporcionados por Olap, las empresas tienen la posibilidad de poner en marcha procesos de optimizacióny de tomar decisiones en base a la situación de cada momento.
Gracias a los cubos multidimensionales de Olap, presentados de manera gráfica y visual, con información detallada, esta tecnología proporciona todo lo que necesitan las empresas para un control efectivo de los recursos de la misma.
Una de las herramientas principales de la tecnología Olap es el creador de cubos OlapX incluido en la web de Olap OlapXSoftware.com, que da acceso a la creación de cubos multidimensionales en sesiones locales de forma rápida y sencilla.
FUENTE:
Investigue sobre herramientas OLAP.Fecha de entrega 19 11 2012
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francisco.gonzalez.cassio
Herramientas OLAP
Las herramientas de consulta y análisis son sistemas que permiten a los usuarios realizar la exploración de datosdel DW. Básicamente constituyen el nexo entre el depósito de datos y los usuarios.
Utilizan la metadata de las estructuras de datos que han sido creadas previamente (cubos multidimensionales,Business Models, etc.) para trasladar a través de consultas SQL los requerimientos de los usuarios, para luego,devolver el resultado obtenido.
Estas herramientas también pueden emplear simples conexiones a bases de datos (JNDI, JDBC, ODBC), para obtener lainformación deseada.
A través de una interfaz gráfica y una serie de pasos, los usuarios generan consultas que son enviadas desde laherramienta de consulta y análisis al Query Manager, este a su vez realiza la extracción de información al DWManager y devuelve los resultados obtenidos a la herramienta que se los solicitó. Luego, estos resultados sonexpuestos ante los usuarios en formatos que le son familiares.
Las herramientas de olap presentan al usuario una visión multidimensional de los datos o esquema multidimensional,para cada actividad que es objeto de análisis. El usuario formula consultas a la herramienta olap seleccionandoatributos de este esquema multidimensional sin conocer la estructura interna o esquema físico del almacén de datos.la herramienta olap genera la correspondiente consulta y la envía al gestor de consultas del sistema:
p.ej. mediante una sentencia Select.
Pasos de Consulta:El mismo, se lleva a cabo a través de seis pasos sucesivos:1.Los usuarios seleccionan o establecen que datos desean obtener del DW, mediante las interfaces de la herramientaque utilice.
2.La herramienta recibe el pedido de los usuarios, construye la consulta (utilizando la metadata) y la envía alQuery Manager.
3.El Query Manager ejecuta la consulta sobre la estructura de datos con la que se esté trabajando (cubomultidimensional, Business Model, etc.).
4.El Query Manager obtiene los resultados de la consulta.
5.El Query Manager envía los datos a la herramienta de consulta y análisis.
6.La herramienta presentan a los usuarios la información requerida.
Una de las principales ventajas de utilizar estas herramientas, es que los usuarios no se tienen que preocupar porconocer cuáles son las características y funcionalidades de las estructuras de datos utilizadas, ni por saberemplear el lenguaje SQL, solo se deben enfocar en el análisis.
Caracteristicas:Las herramientas de consulta y análisis, en general, comparten las siguientes características:•Accesibilidad a la información: permiten el acceso a la información a través de las diferentes estructuras dedatos de forma transparente a los usuarios finales, para que estos solo se enfoquen en el análisis y no en elorigen y procedencia de los datos.
•Apoyo en la toma de decisiones: permiten la exploración de los datos, a fin de seleccionar, filtrar ypersonalizar los mismos, para la obtención de información oportuna, relevante y útil, para apoyar el proceso detoma de decisiones.
•Orientación los usuarios finales: permiten a través de entornos amigables e intuitivos, que los usuarios puedanrealizar análisis y consultas, sin poseer conocimientos técnicos. Si bien lo realmente importante son los datosmismos, que estos puedan ser interpretados y analizados por los usuarios dependerá en gran medida de cómo sepresenten y dispongan.
Existen diferentes tipos de herramientas de consulta y análisis, y de acuerdo a la necesidad, tipos de usuarios yrequerimientos de información, se deberán seleccionar las más propicias al caso. Entre ellas se destacan lassiguientes:
•Reportes y Consultas.
•OLAP.
•Dashboards.
•Data Mining.
•EIS.concepto-17
Eduardo Sanchez
rodolfo.cabrales.barrios
- Las Herramientas OLAP
EBM
OLAP4ALL
OLAP4ALL sale al mercado el 27 de septiembre de 2004, la versión 1.2.0, por EBM. OLAP4ALL es un sistema analítico OLAP compatible con los sistemas de MySQL, Oracle, Sybase, Ms SQL Server, entre otros. Es una solución J2SE (Java 2 Standard Edition) client/server que corre en cualquier plataforma de hardware y puede integrar cualquier base de datos.
La Data:
La data es cargada desde un OLAP4ALL Server y almacenada como un formato de data relacional. - La data es presentada como cubos virtuales.
- Los Data Sources puede venir de base de datos, archivos de textos o de un dataware house existente
- Integra data sources y crea datawarehouses dimensionales optimizado para el análisis de negocios “on the fly”.
- OLAP4ALL autoparticiona los cubos para mejorar las agregaciones para grandes grupos de data. El cubo es automáticamente particionado debido a la granularidad de la dimensión del tiempo. La ventaja es que la agregación de data solamente será realizada en las particiones que tienen nueva data.
- Verificación mejorada de la estructura de los cubos: Cuando se sube nueva data hay un mecanismo que verifica la estructura de la dimensión a cargar. Si una estructura incorrecta es encontrada, se indica un mensaje correspondiente. Entre los errores que verifica están:
o Una tabla pariente que es su propio hijo (coordenadas circulares).
o Llaves duplicadas al utilizar jerarquías alternativas.
o Colisión de claves debido a el tamaño de los índices en la base de datos
o Duplicado de nodos parientes en jerarquías alternativas (solo las ramas pueden tener duplicados en jerarquías alternativas.
El API DE OLAP4ALL
· El Servidor de OLAP4ALL puede ser accesado mediante un API de Java para obtener las definiciones del cubo, definiciones de dimensiones y data.
· El API permite que el programador pueda desarrollar una aplicación propia final o integrarse a otra aplicación.
· El API de Java esta disponible en demanda.
Ventajas de el API DE OLAP4ALL:
· Mayor velocidad en la obtención de data de los cubos.
· Las tablas cubo tienen múltiples índices en ella, por tanto las búsquedas en la base de datos son mas rápidas.
· Tiempo de acceso a paginas en el cliente, reducido a solo unos segundos.
Funcionalidades a los Usuarios:
· DataLoading: el DataLoadings es completamente manejado por wizard. La frecuencia de DataLoads puede ser establecida automaticamente en horarios predefinidos. Alternativamente, existe la posibilidad de hacer un DataLoad Manual.
· Dimension Designer Wizard: Con el Wizard definidor de dimensiones el administrador puede cargar dimensiones especificas y luego relacionar estas dimensionas al datasource.
· DataSource Selector: OLAP4All product puede cargar y accesar data desde cualquier base de datos compatible de ODBC y JDBC. Esto incluye prácticamente todas las bases de datos actualmente disponibles. Alternativamente, la data pueder ser cargada a traves de un archivo CSV. El selector de Data Source habilita al administrador el seleccionar y probar las conexiones a los Data Sources internos.
· Security: Entre las pantallas de mantenimiento de los usuarios, los usuarios pueden ser definidos y asignados a ciertos grupos, ejemplo: departamento financiero, procuraduría, región de ventas, etc. Para prevenir que ciertos usuarios puedan acceder información confidencial. El acceso por grupo puede ser asignado en medidas y dimensiones.
· Group Wizard: permite asignar permisos mediante la clasificación brindada al usuario, también se asignas otros permisos en otras dimensiones.
· Calculated Measures: las medidas pueden ser datos obtenidos directos de la Base de Datos, ejemplo: año/mes/dia, locacion, ventas, cantidad, etc. pero ciertas medidas deben ser calculadas para tener una opinion directa de el rendimiento, por ejemplo: diferencia entre presupuesto actual y el establecido, diferencia porcentual entre presupuestos, etc. El OLAP4ALL contiene un wizard para definir estas medidas calculadas.
· Report Designer: Se pueden costumizar los reportes y las paginas de analisis para topicos especificos. Mediante simples clicks & drops, los objetos son seleccionados del menu de components y arrojados en la plantilla de diseño de la pagina. Cada componente tiene sus configuraciones especificas como color, fondo, texto, etc.
· DashBoard Designer.
OLAP4ALL puede ser bajado de http://www.olap4all.com/, como versión de prueba a un mes, la versión de prueba es autorizada a bajarse en 24 horas de un día laboral de OLAP.
RBWSOFT
RBWSOFT tiene dos herramientas para FireBird: Hiercube y ContourCube. Ambas herramientas ofrecen ambiente limitado a Windows.
HierCube
Hiercube es una herramienta de RBWSOFT. Hiercube utiliza MGA, la cual garantiza las OLTP como a las operaciones OLAP. MGA es una utilidad especial de FireBird que permite manejar varias versiones de un mismo record físico. Con el MGA cualquier transacción puede tener su propia versión, sin importar la concurrencia de otras transacciones, es decir los escritores no bloquean a los lectores y viceversa.
HierCube Library es un conjunto de componentes para los desarrolladores de software, y diseñado para crear rápida y cómodamente poderosas aplicaciones OLAP en diferentes ambientes de desarrollo. Por el momento HCL existe en tres ediciones:
1. HierCube VCL: para crear Aplicaciones OLAP en ambientes de desarrollo Delphi y C++.
2. Hiercube .Net: Windows Forms : para crear Aplicaciones OLAP en ambientes de desarrollo de Windows .NET.
3. Hiercube ASP.NET : para crear paginas web utilizando en ambiente de desarrollo.
Otra edición que esta en proceso de creación es la edición ActiveX de HCL para trabajar en ambientes que soporten la tecnología ActiveX, como VB6 y MS-ACCESS. .
La librería HierCube library tiene su propia OLAP-engine hecha usando el principio MOLAP.
Permite crear vistas OLAP "on-the-fly", sin desperdiciar tiempo ni memoria en cálculos intermedios.
El rendimiento de los cálculos no depende ni de la capacidad del cubo, ni de la profundidad de las dimensiones jerárquicas.
Todas las versiones Hiercube Library Soportan:
• Bases de Datos de una o varias tablas y Data Warehouses, esquemas de organización estrella y Snowflake.
• Dimensiones jerárquicas de cualquier nivel de nesteo, definido con relaciones e padre a hijo.
• La habilidad de combinar varias dimensiones planas en la jerárquica (dimensiones compuestas).
• La habilidad de filtrar la vista OLAP corriente, excluyendo cualquier miembro de set de dimensiones.
• La habilidad de reunir varios miembros de dimensiones en un solo grupo utilizando el análisis OLAP.
• La habilidad de hacer un historial de las vistas OLAP y de volver a previos estados de análisis.
• La habilidad de salvar toda la data del cubo y las vistas OLAP en un archivo separado, para restaurarlo luego.
• La habilidad de editar la data de el fact table(exceptuando la edición ASP.NET). Esto permite utilizar la librería HierCube para crear tablas Cross Tabulated.
• La habilidad de copiar data a un clipboard y exportar en los formatos mas comunes: PDF, RTF, HTML, XLS, CSV, entre otros.
IBM
DB2:
DB2 OLAP:
IBM recientemente anunció que ya no venderá mas IBM DB2 OLAP Server, una versión OEM de Hyperion Solutions Essbase product.
IBM ha estado revendiendo Essbase como DB2 OLAP Server por alrededor de 10 años. Hoy en día, IBM tiene varias tecnologías de inteligencia de negocios relacionales desarrolladas en IBM DB2 que no vienen de Hyperion.
DB2 no ofrece una solución OLAP completa como las que Microsoft y Oracle le ofrecen directamente a sus clientes.
Este anuncio quiere decir que los usuarios de DB2 deben comprar fuera de IBM si están interesados en comprar un servidor full de OLAP.
Las licencias de DB2 OLAP serán transferidas a Hyperion Essbase.
Microsoft:
SQL Server OLAP Server:
SQL Server OLAP Services ofrece poderosas herramientas que ayudan a los negocios utilizar data para analizar las actividades del negocio.
SQL Server OLAP consiste en un servidor intermedio llamado SQL Server OLAP, un lado cliente, y un motor de calculaciones llamado el Microsoft PívotTable Service.
El Servidor OLAP soporta tres tipos de dimensiones de almacenamiento:
1. OLAP Multidimensional (MOLAP).
2. OLAP Relacional (ROLAP).
3. OLAP Hibrido (HOLAP).
MOLAP utiliza índices comprimidos y motores de consulta optimizados para el formato de almacenamiento relevante. MOLAP guarda agregaciones para facilitar acceso a dato mas rápido.
Servicios que facilitan OLAP que contiene SQL Server:
SQL Server 2005 BI Workbench Platform
La suite SQL Server 2005 BI Workbench consiste en cinco herramientas básicas:
· Base de Datos relacional SQL – Utilizada para crear Bases de Datos relacionales.
· Servicios de Análisis – Usados para crear modelos multidimensionales (Medidas, dimensiones y esquema)
· Servicios de Transformación de Datos (DTS)— Usados para extraer, transformer y cargar data de los Source(S) a la Data Ware House o esquema.
· Servicios de Reporte: Utilizado para desarrollar y manejar reportes corporativos utilizando Sources relacionales o multidimensionales.
· Minería de Datos : Utilizado para extraer información basada en algoritmos predeterminados.
… Mas sobre SQL OLAP Server:
• Las aplicaciones clients pueden acceder el servidor OLAP vía el servicios PivotTable, con el OLEDB para las especificaciones OLAP y el objeto de data ActiveX (ADO MD) modelo de objeto.
• Otro modelo de objeto, objetos de soporte de decisión (DSO), provén una interfaz de programación para manejar el servidor OLAP que es similar a manejo de objetos distribuidos (DMO) que provee SQL Server.
• El servidor OLAP contiene bases de datos, que en cambio contienen objetos para ser de base en la construcción de cubos.
• Un servicio de base de datos de OLAP consiste de cubos, cubos virtuales que son anexos a cubos similares a una vista en SQL Server, data sources, dimensiones, y roles (los cuales definen los privilegios a los usuarios, basado en seguridad NT).
• El OLAP Manager puede ser usado para navegar el cubo y la data de dimensión.
• Optimization Wizard o Wizard de Optimización, es una funcionalidad que puede ser usada para ajustar las agregaciones para conseguir requerimientos específicos. El usuario puede seleccionar queries basados en un fragmento de tiempo, tiempo a ejecutarse, usuario o frecuencia. El servidor OLAP creara agregaciones adicionales basados en el foco de el uso de análisis.
• Write-back: es una capacidad importante para los análisis: y si? Con data de cubos. Mediante la habilitación de escritura en un cubo, uno puede buscar el efecto de los cambios a ciertas medidas para predecir el resultado de ciertos cambios.
Esquema:
Las dimensiones y métricas son físicamente representadas por un esquema de estrella. El esquema de estrella mas básico organiza las tablas de una dimensión alrededor de una tabla central llamada fact table, que contiene las métricas.
luis.galindo.ortega
silvia.flores.andrade
Herramientas OLAP
Herramientas OLAP son bien conocidos por su drill-down y funcionalidad rebanada-y-dado. También permiten a los usuarios analizar rápidamente datos de anidación de la información en formato tabular o gráfica. Por lo general, proporcionan un rendimiento muy bueno debido a sus estructuras de archivos altamente indexados (cubos) o la tecnología in-memory. Las funciones más importantes de las herramientas OLAP son:
Drill-down: profundizando en una jerarquía a un nivel más bajo.
Drill-up: perforar hasta un nivel más alto o el más alto nivel en una jerarquía
Drill-Through: taladrar a través de datos detallados, a menudo hasta el nivel más bajo.
Cortar-y-dados: la capacidad de cambiar fácilmente entre las dimensiones; crear información valiosa sobre la marcha
Nesting: colocar dos o más dimensiones en un informe de tal manera que se anidan. [1]
Herramientas populares
- Business Objects
- IBM Cognos
- SQL Server Analysis Services
- MicroStrategy
- Palo OLAP Server [2]
Referencias
Victor Manuel Niebla Romero
- Una tabla pariente que es su propio hijo (coordenadas circulares).
- Llaves duplicadas al utilizar jerarquías alternativas.
- Colisión de claves debido a el tamaño de los índices en la base de datos
- Duplicado de nodos parientes en jerarquías alternativas (solo las ramas pueden tener duplicados en jerarquías alternativas.
- El API permite que el programador pueda desarrollar una aplicación propia final o integrarse a otra aplicación.
- El API de Java esta disponible en demanda.
- Mayor velocidad en la obtención de data de los cubos.
- Las tablas cubo tienen múltiples índices en ella, por tanto las búsquedas en la base de datos son mas rápidas.
- Tiempo de acceso a paginas en el cliente, reducido a solo unos segundos.
- DataLoading: el DataLoadings es completamente manejado por wizard. La frecuencia de DataLoads puede ser establecida automaticamente en horarios predefinidos. Alternativamente, existe la posibilidad de hacer un DataLoad Manual.
- Dimension Designer Wizard: Con el Wizard definidor de dimensiones el administrador puede cargar dimensiones especificas y luego relacionar estas dimensionas al datasource.
- DataSource Selector: OLAP4All product puede cargar y accesar data desde cualquier base de datos compatible de ODBC y JDBC. Esto incluye prácticamente todas las bases de datos actualmente disponibles. Alternativamente, la data pueder ser cargada a traves de un archivo CSV. El selector de Data Source habilita al administrador el seleccionar y probar las conexiones a los Data Sources internos.
- Security: Entre las pantallas de mantenimiento de los usuarios, los usuarios pueden ser definidos y asignados a ciertos grupos, ejemplo: departamento financiero, procuraduría, región de ventas, etc. Para prevenir que ciertos usuarios puedan acceder información confidencial. El acceso por grupo puede ser asignado en medidas y dimensiones.
- Group Wizard: permite asignar permisos mediante la clasificación brindada al usuario, también se asignas otros permisos en otras dimensiones.
- Calculated Measures: las medidas pueden ser datos obtenidos directos de la Base de Datos, ejemplo: año/mes/dia, locacion, ventas, cantidad, etc. pero ciertas medidas deben ser calculadas para tener una opinion directa de el rendimiento, por ejemplo: diferencia entre presupuesto actual y el establecido, diferencia porcentual entre presupuestos, etc. El OLAP4ALL contiene un wizard para definir estas medidas calculadas.
- Report Designer: Se pueden costumizar los reportes y las paginas de analisis para topicos especificos. Mediante simples clicks & drops, los objetos son seleccionados del menu de components y arrojados en la plantilla de diseño de la pagina. Cada componente tiene sus configuraciones especificas como color, fondo, texto, etc.
- DashBoard Designer.
- HierCube VCL: para crear Aplicaciones OLAP en ambientes de desarrollo Delphi y C++.
- Hiercube .Net: Windows Forms : para crear Aplicaciones OLAP en ambientes de desarrollo de Windows .NET.
- Hiercube ASP.NET : para crear paginas web utilizando en ambiente de desarrollo.
- Bases de Datos de una o varias tablas y Data Warehouses, esquemas de organización estrella y Snowflake.
- Dimensiones jerárquicas de cualquier nivel de nesteo, definido con relaciones e padre a hijo.
- La habilidad de combinar varias dimensiones planas en la jerárquica (dimensiones compuestas).
- La habilidad de filtrar la vista OLAP corriente, excluyendo cualquier miembro de set de dimensiones.
- La habilidad de reunir varios miembros de dimensiones en un solo grupo utilizando el análisis OLAP.
- La habilidad de hacer un historial de las vistas OLAP y de volver a previos estados de análisis.
- La habilidad de salvar toda la data del cubo y las vistas OLAP en un archivo separado, para restaurarlo luego.
- La habilidad de editar la data de el fact table(exceptuando la edición ASP.NET). Esto permite utilizar la librería HierCube para crear tablas Cross Tabulated.
- La habilidad de copiar data a un clipboard y exportar en los formatos mas comunes: PDF, RTF, HTML, XLS, CSV, entre otros.
- SQL Server OLAP Server:
- OLAP Multidimensional (MOLAP).
- OLAP Relacional (ROLAP).
- OLAP Hibrido (HOLAP).
- Servicios de Análisis – Usados para crear modelos multidimensionales (Medidas, dimensiones y esquema)
- Servicios de Transformación de Datos (DTS)— Usados para extraer, transformer y cargar data de los Source(S) a la Data Ware House o esquema.
- Servicios de Reporte: Utilizado para desarrollar y manejar reportes corporativos utilizando Sources relacionales o multidimensionales.
- Minería de Datos : Utilizado para extraer información basada en algoritmos predeterminados.
- Las aplicaciones clients pueden acceder el servidor OLAP vía el servicios PivotTable, con el OLEDB para las especificaciones OLAP y el objeto de data ActiveX (ADO MD) modelo de objeto.
- Otro modelo de objeto, objetos de soporte de decisión (DSO), provén una interfaz de programación para manejar el servidor OLAP que es similar a manejo de objetos distribuidos (DMO) que provee SQL Server.
- El servidor OLAP contiene bases de datos, que en cambio contienen objetos para ser de base en la construcción de cubos.
- Un servicio de base de datos de OLAP consiste de cubos, cubos virtuales que son anexos a cubos similares a una vista en SQL Server, data sources, dimensiones, y roles (los cuales definen los privilegios a los usuarios, basado en seguridad NT).
- El OLAP Manager puede ser usado para navegar el cubo y la data de dimensión.
- Optimization Wizard o Wizard de Optimización, es una funcionalidad que puede ser usada para ajustar las agregaciones para conseguir requerimientos específicos. El usuario puede seleccionar queries basados en un fragmento de tiempo, tiempo a ejecutarse, usuario o frecuencia. El servidor OLAP creara agregaciones adicionales basados en el foco de el uso de análisis.
- Write-back: es una capacidad importante para los análisis: y si? Con data de cubos. Mediante la habilitación de escritura en un cubo, uno puede buscar el efecto de los cambios a ciertas medidas para predecir el resultado de ciertos cambios.
jmanuelgarciaaragon
El procesamiento analítico en línea OLAP (On Line Analytic Processing), es la componente más poderosa del Data Warehousing, ya que es el motor de consultas especializado del depósito de datos.
Las herramientas OLAP, son una tecnología de software para análisis en línea, administración y ejecución de consultas, que permiten inferir información del comportamiento del negocio.
Su principal objetivo es el de brindar rápidas respuestas a complejas preguntas, para interpretar la situación del negocio y tomar decisiones. Cabe destacar que lo que es realmente interesante en OLAP, no es la ejecución de simples consultas tradicionales, sino la posibilidad de utilizar operadores tales como drill-up, drill-down, etc, para explotar profundamente la información.
Además, a través de este tipo de herramientas, se puede analizar el negocio desde diferentes escenarios históricos, y proyectar como se ha venido comportando y evolucionando en un ambiente multidimensional, o sea, mediante la combinación de diferentes perspectivas, temas de interés o dimensiones. Esto permite deducir tendencias, por medio del descubrimiento de relaciones entre las perspectivas que a simple vista no se podrían encontrar sencillamente.
Las herramientas OLAP requieren que los datos estén organizados dentro del depósito en forma multidimensional, por lo cual se utilizan cubos multidimensionales.
Además de las características ya descritas, se pueden enumerar las siguientes:
- Permite recolectar y organizar la información analítica necesaria para l@s usuari@s y disponer de ella en diversos formatos, tales como tablas, gráficos, reportes, tableros de control, etc.
- Soporta análisis complejos de grandes volúmenes de datos.
- Complementa las actividades de otras herramientas que requieran procesamiento analítico en línea.
- Presenta a l@s usuari@s una visión multidimensional de los datos (matricial) para cada tema de interés del negocio.
- Es transparente al tipo de tecnología que soporta el DW, ya sea ROLAP, MOLAP u HOLAP.
- No tiene limitaciones con respecto al número máximo de dimensiones permitidas.
- Permite a l@s usuari@s, analizar la información basándose en más criterios que un análisis de forma tradicional.
- Al contar con muestras grandes, se pueden explorar mejor los datos en busca de respuestas.
- Permiten realizar agregaciones y combinaciones de los datos de maneras complejas y específicas, con el fin de realizar análisis más estratégicos. [1]
jgerardo.felixo
Herramientas OLAP
Las herramientas OLAP son las aplicaciones que se encargan de formar cubos multidimensionales de este tipo de soporte y de analizarlos con el objetivo de producir y obtener la información más completa para las empresas. Gracias a estas herramientas los usuarios corporativos tienen la oportunidad de sacar el máximo partido a las bases de datos de información.
Características principales
La principal particularidad de las herramientas OLAP es que permiten el análisis de almacenes de datos de manera intuitiva y avanzada por parte de no sólo cualquier tipo de usuario, sino de empresas de multitud de sectores, sin importar el nivel de exigencia y conocimientos del que disponga cada una.
Su principal finalidad es beneficiar a la hora de llevar a cabo análisis completos del estado de la empresa y de obtener las estadísticas más completas y detalladas de todo lo relacionado con los resultados corporativos. En base a estos resultados proporcionados por OLAP, las empresas tienen la posibilidad de poner en marcha procesos de optimización y de tomar decisiones en base a la situación de cada momento.
Gracias a los cubos multidimensionales de OLAP, presentados de manera gráfica y visual, con información detallada, esta tecnología proporciona todo lo que necesitan las empresas para un control efectivo de los recursos de la misma.
Una de las herramientas principales de la tecnología OLAP es el creador de cubos OLAP incluido en la web de OLAP OlapXSoftware.com, que da acceso a la creación de cubos multidimensionales en sesiones locales de forma rápida y sencilla.
Características secundarias
Las finalidades de las aplicaciones de OLAP permiten a los expertos en esta materia dar forma a aplicaciones de desarrollo y rendimiento adicional con las que aprovechar los medios que proporciona la tecnología.
Una buena forma de hacerlo es con OLAP Developer, que facilita a programadores informáticos la opción de crear herramientas secundarias vinculadas con los cubos multidimensionales. Para su análisis completo se recomienda el uso de OLAP Application, una aplicación incorporada dentro del software OLAP desde OlapXSoftware.com.
En lo referente con la visualización de documentos OLAP una de las herramientas más útiles es Oracle Maestro, disponible en SQLMaestro.com al precio de 90,83 euros con textos en inglés (constatado el 23 de agosto de 2011), y que ofrece a los usuarios un completo sistema de análisis y lectura de datos.
En definitiva, las herramientas OLAP son los programas que aprovechan la creación de cubos multidimensionales utilizados para el análisis de planes de empresa valorando cada uno de los datos vinculados a la misma. [1]
Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing): Son las herramientas que se basan en la capacidad de analizar y explorar por los datos. Nos permiten cambiar el enfoque del “¿que esta pasando?” que podemos obtener a través de las herramientas de reporting al “¿por qué esta pasando?”.
Para descubrir el “porque”, los usuarios pueden navegar y profundizar en los datos para analizar los detalles o patrones. Las herramientas OLAP nos proporcionan análisis interactivo por las diferentes dimensiones de los datos (por ejemplo, tiempo, producto, cliente, criterios geográficos, etc.) y por los diferentes niveles de detalle (para la dimensión tiempo, habrá nivel de detalle año, trimestre, mes, día).
Esto significaría pasar de la visión estática de los datos a una visión dinámica, donde podemos ir “navegando” por los datos, bajando en el nivel de detalle, cambiando la dimensión por la cual analizamos la información. El típico ejemplo sería una tabla con los datos de ventas y márgenes por delegación de una empresa, y cuando observamos un indicador de rentabilidad negativa, buceamos en los datos de esta delegación hasta dar con el producto que se esta vendiendo a precios de coste con margen negativo. Este sería el típico ejemplo de los Cubos OLAP y los visores multidimensionales que nos permiten “profundizar en los datos”. Nos permitirían contestar a la pregunta: ¿que sucedió y porque?
Para entender que se analiza mediante los cubos OLAP, hemos de saber que la información de gestión se compone de conceptos de información (dimensiones) y coeficientes de gestión (indicadores), que los cuadros directivos de la empresa pueden consultar según las dimensiones de negocio que se definan. Dichas dimensiones de negocio se estructuran a su vez en distintos niveles de detalle (por ejemplo, la dimensión geográfica puede constar de los niveles nacional, provincial, ayuntamientos y sección censal).
Este tipo de sistemas ha existido desde hace tiempo, en el mundo de la informática bajo distintas denominaciones: cuadros de mando, MIS, EIS, etc.
En general, los sistemas OLAP deben:
- Soportar requerimientos complejos de análisis.
- Analizar datos desde diferentes perspectivas.
- Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos.
La funcionalidad de los sistemas OLAP se caracteriza por ser un análisis multidimensional de datos corporativos, que soportan los análisis del usuario y unas posibilidades de navegación, seleccionando la información a obtener. Normalmente este tipo de selecciones se ve reflejada en la visualización de la estructura multidimensional, en 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, la visualización de los atributos del sujeto, frente a una(s) dimensiones en modo tabla, pudiendo con ello realizar, entre otras las siguientes acciones:
- Rotar (Swap): alterar las filas por columnas (permutar dos dimensiones de análisis)
- Bajar (Down): bajar el nivel de visualización en las filas a una jerarquía inferior.
- Detallar (Drilldown): informar para una fila en concreto, de datos a un nivel inferior.
- Expandir (Expand): id. anterior sin perder la información a nivel superior para éste y el resto de los valores.
- Colapsar (Collapse): operación inversa de la anterior. [2]
Fuentes:
[2] http://churriwifi.wordpress.com/2009/11/24/2-2-cubos-olap-on-line-analytic-processing/
José de Jesús Santes Palacios
- Una tabla pariente que es su propio hijo (coordenadas circulares).
- Llaves duplicadas al utilizar jerarquías alternativas.
- Colisión de claves debido a el tamaño de los índices en la base de datos
- Duplicado de nodos parientes en jerarquías alternativas (solo las ramas pueden tener duplicados en jerarquías alternativas.
- El Servidor de OLAP4ALL puede ser accesado mediante un API de Java para obtener las definiciones del cubo, definiciones de dimensiones y data.
- El API permite que el programador pueda desarrollar una aplicación propia final o integrarse a otra aplicación.
- El API de Java esta disponible en demanda.
- Mayor velocidad en la obtención de data de los cubos.
- Las tablas cubo tienen múltiples índices en ella, por tanto las búsquedas en la base de datos son mas rápidas.
- Tiempo de acceso a paginas en el cliente, reducido a solo unos segundos.
- DataLoading: el DataLoadings es completamente manejado por wizard. La frecuencia de DataLoads puede ser establecida automaticamente en horarios predefinidos. Alternativamente, existe la posibilidad de hacer un DataLoad Manual.
- Dimension Designer Wizard: Con el Wizard definidor de dimensiones el administrador puede cargar dimensiones especificas y luego relacionar estas dimensionas al datasource.
- DataSource Selector: OLAP4All product puede cargar y accesar data desde cualquier base de datos compatible de ODBC y JDBC. Esto incluye prácticamente todas las bases de datos actualmente disponibles. Alternativamente, la data pueder ser cargada a traves de un archivo CSV. El selector de Data Source habilita al administrador el seleccionar y probar las conexiones a los Data Sources internos.
- Security: Entre las pantallas de mantenimiento de los usuarios, los usuarios pueden ser definidos y asignados a ciertos grupos, ejemplo: departamento financiero, procuraduría, región de ventas, etc. Para prevenir que ciertos usuarios puedan acceder información confidencial. El acceso por grupo puede ser asignado en medidas y dimensiones.
- Group Wizard: permite asignar permisos mediante la clasificación brindada al usuario, también se asignas otros permisos en otras dimensiones.
- Calculated Measures: las medidas pueden ser datos obtenidos directos de la Base de Datos, ejemplo: año/mes/dia, locacion, ventas, cantidad, etc. pero ciertas medidas deben ser calculadas para tener una opinion directa de el rendimiento, por ejemplo: diferencia entre presupuesto actual y el establecido, diferencia porcentual entre presupuestos, etc. El OLAP4ALL contiene un wizard para definir estas medidas calculadas.
- Report Designer: Se pueden costumizar los reportes y las paginas de analisis para topicos especificos. Mediante simples clicks & drops, los objetos son seleccionados del menu de components y arrojados en la plantilla de diseño de la pagina. Cada componente tiene sus configuraciones especificas como color, fondo, texto, etc.
- DashBoard Designer.
cesar.monarrez.a
Características principales
La principal particularidad de las herramientas Olap es que permiten el análisis de almacenes de datos de manera intuitiva y avanzada por parte de no sólo cualquier tipo de usuario, sino de empresas de multitud de sectores, sin importar el nivel de exigencia y conocimientos del que disponga cada una.
Su principal finalidad es beneficiar a la hora de llevar a cabo análisis completos del estado de la empresa y de obtener las estadísticas más completas y detalladas de todo lo relacionado con los resultados corporativos. En base a estos resultados proporcionados por Olap, las empresas tienen la posibilidad de poner en marcha procesos de optimización y de tomar decisiones en base a la situación de cada momento.
Gracias a los cubos multidimensionales de Olap, presentados de manera gráfica y visual, con información detallada, esta tecnología proporciona todo lo que necesitan las empresas para un control efectivo de los recursos de la misma.
Una de las herramientas principales de la tecnología Olap es el creador de cubos OlapX incluido en la web de Olap OlapXSoftware.com, que da acceso a la creación de cubos multidimensionales en sesiones locales de forma rápida y sencilla.
Características secundarias
Las finalidades de las aplicaciones de Olap permiten a los expertos en esta materia dar forma a aplicaciones de desarrollo y rendimiento adicional con las que aprovechar los medios que proporciona la tecnología.
Una buena forma de hacerlo es con OlapX Developer, que facilita a programadores informáticos la opción de crear herramientas secundarias vinculadas con los cubos multidimensionales. Para su análisis completo se recomienda el uso de OlapX Application, una aplicación incorporada dentro del software OlapX desde OlapXSoftware.com.
En lo referente con la visualización de documentos Olap una de las herramientas más útiles es Oracle Maestro, disponible en SQLMaestro.com al precio de 90,83 euros con textos en inglés (constatado el 23 de agosto de 2011), y que ofrece a los usuarios un completo sistema de análisis y lectura de datos.
En definitiva, las herramientas Olap son los programas que aprovechan la creación de cubos multidimensionales utilizados para el análisis de planes de empresa valorando cada uno de los datos vinculados a la misma. [1]