OLAP y OLTP son ambos sistemas de procesamiento en línea, pero son ligeramente diferentes. Mientras que OLAP es un sistema de procesamiento analítico, OLTP es un sistema de procesamiento transaccional.
En la ciencia de datos, una determinada información necesita ser procesada antes de ponerla en uso.
OLAP y OLTP son dos sistemas de procesamiento de datos que utilizan principalmente las empresas y los particulares.
Aunque los métodos de procesamiento de datos y el propósito son diferentes, son igualmente valiosos para resolver problemas empresariales críticos.
En los SGBD, ambos sistemas de procesamiento desempeñan un papel esencial para ayudar a las empresas en las tareas analíticas y transaccionales.
Entremos en los detalles de OLAP y OLTP, sus ventajas y limitaciones, y las diferencias entre estos sistemas.
¿Qué es un DBMS?
Un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) es una herramienta para gestionar todos los datos de una organización. Un motor de base de datos puede acceder a los datos, bloquearlos y modificarlos según sea necesario. Se utiliza un esquema de base de datos para describir la estructura de la base de datos.
Un SGBD ofrece una visión centralizada de todos los datos para que varios usuarios puedan acceder a ellos desde distintos lugares de forma precisa y controlada. Puede limitar a qué datos pueden acceder los usuarios finales y cómo los ven, proporcionando distintas vistas del esquema de la base de datos.
Además, el SGBD ofrece independencia física y lógica para asegurar las aplicaciones y proteger a los usuarios para que no sepan dónde están los datos. Se refiere a una pieza sofisticada de un sistema que consta de varios componentes integrados, que además ofrecen un entorno gestionado y coherente para acceder, crear y modificar datos en las bases de datos. Estos componentes son
- Motor de almacenamiento
- Catálogo de metadatos
- Lenguaje de acceso a la base de datos
- Motor de optimización
- Procesador de consultas
- Gestor de bloqueos
- Gestor de registros
- Utilidades de datos
Entre los sistemas y modelos de gestión de bases de datos más populares se encuentran los SGBD NoSQL, los SGBD en memoria, los SGBD en la nube, los SGBD multimodelo, los SGBD columnares, los SGBD NewSQL y los SGBDR. La mayor ventaja de utilizar DBMS es que permite a los programadores de aplicaciones y a los usuarios acceder a datos similares manteniendo la integridad de los datos.
OLAP vs. OLTP: ¿Qué son?
¿Qué es OLAP?
El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un sistema de procesamiento en línea que realiza análisis multidimensionales sobre grandes volúmenes de datos a gran velocidad. Este tipo de datos procede de un data mart, un almacén de datos centralizado o un data warehouse.
Un sistema OLAP es ideal para cálculos analíticos complejos, inteligencia empresarial, minería de datos y funciones de elaboración de informes empresariales como presupuestos, previsiones de ventas y análisis financieros.
Además, el cubo OLAP, que es el núcleo de las bases de datos OLAP, le permite informar, consultar y analizar rápidamente datos multidimensionales. En este caso, se puede hacer referencia a la dimensión de los datos como el elemento de un conjunto de datos específico.
Por ejemplo, las cifras de ventas tienen varias dimensiones relacionadas con la época del año, la región, los modelos de productos, etc.
El cubo OLAP amplía el formato de filas y columnas de un esquema de base de datos relacional y añade capas a varias dimensiones de datos. A continuación, estos datos históricos se almacenan en un esquema de copo de nieve o de estrella.
Ejemplos de OLAP: Tendencias anuales de marketing y rendimiento financiero, recomendaciones de películas o series de Netflix según su búsqueda anterior, y Spotify analizando canciones para que los usuarios puedan crear las listas de reproducción que deseen.
En resumen, OLAP almacena datos históricos de los que puede extraer la información que desee de una gran base de datos. Puede utilizar esta información para tomar mejores decisiones empresariales.
La transacción es larga en OLAP y, por lo tanto, comparativamente lleva más tiempo procesar los datos requeridos. Encontrará tres tipos de sistemas OLAP:
- OLAPmultidimensional que indexa directamente en la base de datos multidimensional
- OLAPrelacional que realiza un análisis multidimensional de los datos almacenados dinámicamente en la base de datos relacional
- OLAPhíbrido es la combinación de OLAP relacional y OLAP multidimensional y se desarrolla para combinar la capacidad de los datos con la capacidad de procesamiento.
¿Qué es OLTP?
El procesamiento transaccional en línea (OLTP) es un sistema de procesamiento en línea que permite la ejecución de diversas transacciones de bases de datos por diferentes personas a través de Internet. Desde los cajeros automáticos hasta las compras y reservas en tiendas, los sistemas OLTP están detrás de muchas transacciones cotidianas.
Además de las transacciones financieras, impulsa transacciones no financieras, como los mensajes de texto y los cambios de contraseña. OLTP utiliza una base de datos relacional que:
- Permite la accesibilidad de varios usuarios a los mismos datos
- Procesa un gran número de transacciones sencillas, normalmente actualizaciones, borrados de datos e inserciones
- Proporciona conjuntos de datos para una rápida recuperación, consulta y búsqueda
- Admite un procesamiento rápido con tiempos de respuesta calculados en milisegundos
- Permanece disponible 24×7 con copias de seguridad incrementales constantes
Además, muchas organizaciones utilizan sistemas de software OLTP para proporcionar información a los sistemas OLAP. En palabras sencillas, la combinación de ambos resulta beneficiosa en nuestro mundo actual impulsado por los datos.
Entendamos esto con un ejemplo de un cajero automático. Supongamos que una pareja tiene una cuenta conjunta en un banco. Un día, ambos acuden simultáneamente a distintos cajeros e intentan retirar el importe total presente en la cuenta conjunta.
En general, la persona con una mano más rápida retirará primero el dinero. En este caso, el sistema de software OLTP se asegura de que la cantidad retirada sea inferior a la cantidad presente en el banco. Por lo tanto, el punto clave aquí es que los sistemas OLTP están diseñados para la superioridad de las transacciones más que para el análisis de datos.
OLAP frente a OLTP: Principio de funcionamiento
¿Cómo funciona OLAP?
OLAP ayuda a almacenar datos en los almacenes de datos recogidos de diferentes fuentes de datos. A continuación, limpia y organiza los datos en cubos de datos. Cada cubo OLAP incluye datos categorizados por varias dimensiones, como la región geográfica de venta, el periodo de tiempo, los clientes, etc., y derivados por las tablas de dimensiones.
Los datos se organizan jerárquicamente para ayudar a los miembros a encontrar el requerido con facilidad. Los cubos de datos se resumen previamente en las dimensiones para mejorar el tiempo de consulta. Los analistas realizan cinco tipos de operaciones analíticas contra las bases de datos multidimensionales:
- Roll-up
- Desglose
- Slice
- Dados
- Pivotar
A continuación, el sistema OLAP localiza las intersecciones de las dimensiones, como los productos vendidos en la región occidental a un precio determinado durante un periodo concreto, y muestra los datos.
¿Cómo funciona OLTP?
Los sistemas OLTP implican tomar información transaccional, procesar los datos y actualizar la base de datos back-end para mostrar la nueva entrada. Aunque las aplicaciones son complejas, estas actualizaciones implican unos pocos registros de la base de datos.
Un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) controla y gestiona OLTP. OLTP requiere una base de datos que gestione múltiples actualizaciones y consultas y que, al mismo tiempo, soporte tiempos de respuesta de alta velocidad. Esto implica que el RDBMS es una buena opción para los sistemas OLTP.
Además, OLTP se utiliza para ejecutar transacciones de base de datos que generan los trabajadores front-end, incluidos los cajeros y cajeras de los bancos. Las aplicaciones de autoservicio del cliente, como el comercio electrónico, los viajes y la banca en línea, también generan transacciones de bases de datos en línea.
Normalmente, los sistemas de procesamiento transaccional en línea utilizan una arquitectura de tres niveles que consta de los niveles de aplicación, datos y presentación.
OLAP frente a OLTP: Características
Características de OLAP
Las principales características de OLAP son:
- OLAP permite a los empresarios tener una visión lógica y dimensional de los datos.
- Proporciona soporte multiusuario
- Actúa como mediador entre el front end y los almacenes de datos
- Los resultados se almacenan por separado de las fuentes de datos.
- Ofrece un rendimiento de documentación uniforme
- Puede distinguir entre valores omitidos y nulos
- Ignora los valores que faltan y calcula los valores correctos
- Facilita a los usuarios análisis complejos y consultas interactivas
- Permite realizar comparaciones y cálculos intrincados
- Presenta los resultados en gráficos y cuadros.
Características de OLTP
Las aplicaciones basadas en OLTP tienen una amplia gama de funciones y características. Algunas son las siguientes
- Modificación frecuente de los datos
- Conjuntos de datos indexados para una consulta, recuperación y búsqueda rápidas
- Tiempos de respuesta más rápidos, medidos en milisegundos
- Las transacciones implican unos pocos registros de la base de datos junto con pequeñas cantidades de datos.
- Puede acomodar un alto volumen de usuarios concurrentes que acceden a los datos
- Las transacciones de datos se producen en un orden específico, y los usuarios no pueden cambiar ningún dato en ella
- Implica transacciones sencillas, como inserciones, eliminaciones, consultas simples y actualizaciones de datos
- Alta disponibilidad de los datos
OLAP frente a OLTP: Usos
Usos de OLAP
Muchas empresas pueden utilizar el sistema OLAP para obtener información sobre los datos, como el compromiso, las finanzas, los mercados y las ventas. Algunas aplicaciones de los sistemas OLAP son
- Informes de ventas
- Previsiones
- Presupuestos
- Informes de gestión
- Marketing
- Gestión de procesos
Usos de OLTP
Los sistemas de software OLTP encuentran su uso en una amplia gama de mercados. Son los siguientes
- Banca en línea
- Envío de mensajes de texto
- Compras en línea
- Entrada de pedidos
- Visualización del personal del centro de llamadas
- Actualización de datos de clientes
- Registro de resultados de encuestas por parte de los teleoperadores
- Reserva de billetes de avión
OLAP frente a OLTP: Ventajas
Beneficios de OLAP
OLAP es una herramienta útil para que las empresas mejoren su conocimiento de las ventas, el marketing, los procesos y el compromiso del negocio. Disponer de más datos permite a las empresas tomar decisiones más precisas. Analicemos algunas de las ventajas de utilizar OLAP:
- Mayor conocimiento
- Datos fiables
- Informes ad hoc
- Acceso rápido
- Datos multidimensionales
- Procesamiento de datos de alta velocidad
- Información agregada y detallada
- Expresiones empresariales familiares
- escenarios «Y si..
- Una curva de aprendizaje casi plana
- Cálculos centrados en el negocio
- Informes de autoservicio
- Flexibilidad
- Cálculos fiables
Ventajas de OLTP
Los beneficios incluyen:
- Atomicidad
- Concurrencia
- Mayor facilidad de uso
- Alta velocidad
- Visión completa del negocio
- Plataforma única
- Soporte de grandes bases de datos
- Mayor base de clientes
- Restricciones de seguridad
- Coherencia
- Fácil manipulación de datos gracias a la partición de datos
- Actúa como alimentador de otras bases de datos como OLAP.
- Permite la toma de decisiones a un nivel superior
- Transacciones fáciles y cómodas
- Amplía la base de clientes atrayendo a nuevos clientes
OLAP frente a OLTP: Limitaciones
Limitaciones de OLAP
A pesar de sus numerosas ventajas, los sistemas OLAP también tienen limitaciones. La principal es que parece menos atractivo para muchos usuarios. Otras limitaciones son
- Coste elevado
- Riesgos potenciales
- Escasa capacidad de cálculo
- OLAP es relacional
- Siempre necesita un modelo previo
- Modelo abstracto
- Análisis interactivo superficial
- Gran dependencia de TI
- Puede ser más lento
Limitaciones de OLTP
Al igual que OLAP, los sistemas OLTP también presentan algunos retos o deficiencias en su gestión y diseño. Estas limitaciones incluyen
- Silos de datos y sobrecarga
- Análisis limitado
- Ciertas dificultades para las pequeñas y medianas empresas
- Deficiencias relacionadas con el hardware
- Las transacciones en línea se ven afectadas si el sistema sufre fallos de hardware.
- Escaso número de consultas y actualizaciones
- Necesita que los empleados trabajen en grupo para mantener la lista.
- Más vulnerable a intrusos y piratas informáticos
- En caso de fallo del servidor, un gran número de datos pueden borrarse permanentemente, afectando al negocio de muchas maneras.
OLAP frente a OLTP: diferencias
La principal diferencia entre los dos sistemas de procesamiento en línea es su finalidad, es decir, analítica frente a transaccional. Cada sistema está optimizado para que funcionen en consecuencia y le ayuden a tomar mejores decisiones empresariales en tiempo real.
OLAP está diseñado para realizar análisis de datos complejos y lo utilizan los científicos de datos, los trabajadores del conocimiento y los analistas empresariales. Por otro lado, OLTP está diseñado para procesar un gran número de transacciones y es utilizado por trabajadores de primera línea, como cajeros de bancos, cajeras y recepcionistas de hotel.
Veamos las diferencias clave entre OLAP y OLTP en la tabla siguiente.
| Parámetros | OLAP | OLTP |
| Fuente de datos | Consiste en datos históricos de diferentes bases de datos. O se puede decir que utiliza diferentes bases de datos OLTP como fuentes de datos. | Consiste en datos operativos actuales. |
| Enfoque | Permite extraer información para realizar análisis complejos. Las consultas suelen implicar un número masivo de registros para impulsar las decisiones empresariales. | Es ideal para actualizaciones, eliminaciones e inserciones sencillas en bases de datos. En este caso, las consultas implican uno o unos pocos registros. |
| Características | Permite a los usuarios crear una vista utilizando una hoja de cálculo. Se caracteriza por un volumen masivo de datos. | Es fácil y sencilla de crear y mantener. Se caracteriza por un gran número de transacciones en línea. |
| Transacción | Las transacciones son menos frecuentes pero más largas. | Las transacciones son muy frecuentes, rápidas y cortas. |
| Consulta | Relativamente lentas debido al gran volumen de datos. Las consultas pueden tardar horas. | Las consultas son muy rápidas. |
| Integridad | La integridad de los datos es un problema, ya que la base de datos no se modifica con frecuencia. | Siempre necesita mantener las restricciones de integridad de los datos. |
| Tiempo | El tiempo de procesamiento de las consultas complejas es largo. | Es rápido en comparación con OLAP debido a las consultas sencillas. |
| Normalización | Las tablas no están normalizadas. | Las tablas están normalizadas. |
| Operación | Máxima operación de lectura y rara vez de escritura. | Operaciones tanto de escritura como de lectura. |
| Diseño | Se diseña centrándose en un tema. | Está diseñado con un enfoque en la aplicación. |
| Requisitos de espacio | Generalmente grandes debido a los grandes conjuntos de datos. | Generalmente pequeños si se archivan los datos históricos. |
| Productividad | Puede mejorar la productividad de los analistas de datos, ejecutivos y gestores empresariales. | Puede mejorar la productividad de los usuarios finales. |
| Copia de seguridad y recuperación | Los datos perdidos pueden recuperarse de la base de datos OLTP. | Para cumplir los requisitos legales y garantizar la continuidad del negocio, es necesario realizar copias de seguridad periódicas. |
| Proceso | Ofrece resultados rápidos para los datos utilizados regularmente. | Garantiza una respuesta rápida a la consulta. |
| Número de usuarios | Permite miles de usuarios. | Permite cientos de usuarios. |
| Tipos de usuarios | Los usuarios ideales son los científicos de datos, los directores generales, los gerentes, los altos directivos y otras personas que necesitan una visión detallada de la totalidad de los datos. | Los usuarios ideales son administrativos, DBA, personal de bases de datos y otros que necesiten información esencial. |
| Aplicación | Está orientado a la materia y se utiliza para análisis, minería de datos, etc. | Está orientado a la aplicación y se utiliza para tareas empresariales. |
Conclusión
La elección del sistema de software de procesamiento de datos adecuado depende en última instancia de su meta u objetivos.
OLAP puede ayudarle a extraer valor de grandes cantidades de datos, mientras que OLTP puede ayudarle a procesar rápidamente un gran número de transacciones. Las herramientas OLAP tradicionales necesitan experiencia en el modelado de datos junto con la cooperación entre las distintas unidades de negocio. Por otro lado, los sistemas OLTP son críticos para el negocio.
En muchos casos, las organizaciones utilizan conjuntamente los sistemas OLAP y OLTP. Esto significa que los sistemas OLAP se utilizan para analizar datos que pueden ayudar a mejorar los procesos empresariales en los sistemas OLTP.
Por lo tanto, puede elegir uno de ellos en función de sus necesidades de análisis de datos o de transacciones. Pero si necesita ambas funcionalidades, utilizar tanto OLAP como OLTP será lo mejor.