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 ciencia de datos, una determinada pieza de información debe procesarse antes de ponerla en uso.
OLAP y OLTP son dos sistemas de procesamiento de datos que las empresas y las personas utilizan principalmente.
Aunque los métodos de procesamiento de datos y el propósito son diferentes, son igualmente valiosos para resolver problemas comerciales críticos.
En DBMS, ambos sistemas de procesamiento juegan un papel esencial para ayudar a las empresas con tareas analíticas y transaccionales.
Entremos en los detalles de OLAP y OLTP, sus ventajas y limitaciones, y las diferencias entre estos sistemas.
Tabla de contenido
¿Qué es DBMS?
Un sistema de gestión de base de datos (DBMS) es una herramienta para gestionar los datos completos de una organización. Un motor de base de datos puede acceder a los datos, bloquearlos y modificarlos según sea necesario. Un esquema de base de datos se utiliza para describir la estructura de la base de datos.
Un DBMS ofrece una vista centralizada de todos los datos para que múltiples usuarios accedan a ellos desde varias ubicaciones de manera precisa y controlada. Puede limitar a qué datos pueden acceder los usuarios finales y cómo los ven, proporcionando diferentes vistas del esquema de la base de datos.
Además, DBMS ofrece independencia física y lógica para proteger las aplicaciones y evitar que los usuarios sepan dónde están los datos. Se refiere a una pieza sofisticada de un sistema que consta de varios componentes integrados, que además brindan un entorno administrado y consistente para acceder, crear y modificar datos en las bases de datos. Estos componentes son:
- motor de almacenamiento
- Catálogo de metadatos
- Idioma de acceso a la base de datos
- Motor de optimización
- Procesador de consultas
- administrador de bloqueo
- Administrador de registro
- Utilidades de datos
Los modelos y sistemas de administración de bases de datos populares incluyen DBMS NoSQL, DBMS en memoria, DBMS en la nube, DBMS multimodelo, DBMS columnar, DBMS NewSQL y RDBMS. La mayor ventaja de usar DBMS es que permite a los programadores y usuarios de aplicaciones acceder a datos similares mientras se mantiene 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 en grandes volúmenes de datos a alta velocidad. Este tipo de datos proviene de un data mart, un almacén de datos centralizado o un almacén de datos.
Un sistema OLAP es ideal para cálculos analíticos complejos, inteligencia comercial, extracción de datos y funciones de informes comerciales, como elaboración de presupuestos, pronósticos de ventas y análisis financiero.
Además, el cubo OLAP, que es el núcleo de las bases de datos OLAP, le permite informar, consultar y analizar rápidamente datos multidimensionales. Aquí, la dimensión de datos puede denominarse 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 agrega capas a varias dimensiones de datos. Estos datos históricos luego se almacenan en un esquema de estrella o copo de nieve.
Ejemplos de OLAP: tendencias de rendimiento y marketing financiero año tras año, recomendaciones de películas o series de Netflix según su búsqueda anterior y análisis de canciones de Spotify para permitir a los usuarios crear sus listas de reproducción deseadas.
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 comerciales.
La transacción es larga en OLAP y, por lo tanto, toma comparativamente más tiempo procesar los datos requeridos. Encontrará tres tipos de sistemas OLAP:
- OLAP multidimensional que indexa directamente en la base de datos multidimensional
- OLAP relacional realiza un análisis multidimensional de los datos almacenados dinámicamente en la base de datos relacional
- Hybrid OLAP es la combinación de OLAP relacional y OLAP multidimensional y está desarrollado para combinar la capacidad de 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 varias transacciones de bases de datos por parte de diferentes personas a través de Internet. Desde cajeros automáticos hasta compras y reservas en tiendas, los sistemas OLTP están detrás de muchas transacciones diarias.
Además de las transacciones financieras, impulsa transacciones no financieras, como mensajes de texto y cambios de contraseña. OLTP utiliza una base de datos relacional que:
- Habilita la accesibilidad multiusuario para los mismos datos
- Procesa una gran cantidad de transacciones simples, generalmente actualizaciones, eliminaciones de datos e inserciones
- Proporciona conjuntos de datos para una rápida recuperación, consulta y búsqueda.
- Admite procesamiento rápido con tiempos de respuesta calculados en milisegundos
- Permanece disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana con copias de seguridad incrementales constantes
Además, muchas organizaciones utilizan sistemas de software OLTP para proporcionar información a los sistemas OLAP. En palabras simples, la combinación de ambos es beneficiosa en el mundo actual basado en datos.
Entendamos esto con un ejemplo de un cajero automático. Supongamos que una pareja tiene una cuenta conjunta en un banco. Un día ambos llegan a diferentes cajeros automáticos simultáneamente e intentan retirar el monto total presente en la cuenta conjunta.
En general, la persona con una mano rápida retirará el dinero primero. En este caso, el sistema de software OLTP asegura que el monto retirado sea menor que el monto presente en el banco. Por lo tanto, el punto clave aquí es que los sistemas OLTP están diseñados para la superioridad de las transacciones en lugar del análisis de datos.
OLAP frente a OLTP: Principio de funcionamiento
¿Cómo funciona OLAP?
OLAP ayuda a almacenar datos en los almacenes de datos recopilados de diferentes fuentes de datos. Luego limpia y organiza los datos en cubos de datos. Cada cubo OLAP incluye datos clasificados por varias dimensiones, como región geográfica de ventas, período de tiempo, clientes, etc., y derivados de las tablas de dimensiones.
Los datos están organizados jerárquicamente para ayudar a los miembros a encontrar fácilmente el que necesitan. 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:
- Enrollar
- Profundizar
- Rodaja
- Dado
- Pivote
Luego, el sistema OLAP ubica las intersecciones de las dimensiones, como los productos vendidos en la región occidental a un precio determinado durante un período específico, y muestra los datos.
¿Cómo funciona OLTP?
Los sistemas OLTP implican tomar información transaccional, procesar datos y actualizar la base de datos de back-end para mostrar la nueva entrada. Si bien las aplicaciones son complejas, estas actualizaciones involucran algunos registros de la base de datos.
Un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) controla y administra OLTP. OLTP requiere una base de datos para manejar múltiples actualizaciones y consultas mientras admite tiempos de respuesta de alta velocidad. Esto implica que RDBMS es una buena opción para los sistemas OLTP.
Además, OLTP se usa para ejecutar transacciones de bases de datos que generan los trabajadores de front-end, incluidos los cajeros y cajeros de bancos. Las aplicaciones de autoservicio del cliente, como el comercio electrónico, los viajes y la banca en línea, también generan transacciones en la base de datos en línea.
Por lo general, los sistemas de procesamiento de transacciones 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 dueños de negocios tener una vista 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 perdidos y cero
- Ignora los valores faltantes y calcula los valores correctos
- Facilita análisis complejos y consultas interactivas para los usuarios.
- Puede darle el poder de realizar comparaciones y cálculos complejos.
- Presenta los resultados en gráficos y tablas.
Características de OLTP
Las aplicaciones basadas en OLTP tienen una amplia gama de funciones y características. Algunos son los siguientes:
- Modificación frecuente de datos
- Conjuntos de datos indexados para consulta, recuperación y búsqueda rápidas
- Tiempos de respuesta más rápidos, medidos en milisegundos
- Las transacciones involucran algunos registros de la base de datos junto con pequeñas cantidades de datos.
- Puede acomodar un gran volumen de usuarios simultáneos que acceden a los datos
- Las transacciones de datos ocurren en un orden específico y los usuarios no pueden cambiar ningún dato en él
- Implica transacciones simples, incluidas inserciones, eliminaciones, consultas simples y actualizaciones de datos
- Alta disponibilidad de datos
OLAP frente a OLTP: usos
Usos de OLAP
Muchas empresas comerciales pueden usar 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
- Pronóstico
- presupuesto
- Informes de gestión
- Marketing
- Gestión de proceso
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
- Orden de entrada
- Visualización del personal del centro de llamadas
- Actualización de los datos del cliente
- Vendedores telefónicos que registran los resultados de la encuesta
- 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 comerciales, el marketing, los procesos y el compromiso. Tener más datos permite a las empresas tomar decisiones más precisas. Analicemos algunos de los beneficios de usar OLAP:
- Mayores conocimientos
- Datos fiables
- Informes ad hoc
- Acceso rapido
- Datos multidimensionales
- Procesamiento de datos de alta velocidad
- Información agregada y detallada
- Expresiones comerciales conocidas
- Escenarios de ‘qué pasaría si’
- Una curva de aprendizaje casi plana
- Cálculos enfocados al negocio
- Informes de autoservicio
- Flexibilidad
- Cálculos confiables
Beneficios de OLTP
Los beneficios incluyen:
- Atomicidad
- concurrencia
- Mayor usabilidad
- Alta velocidad
- Visión empresarial completa
- plataforma única
- Gran soporte de base de datos
- Base de clientes ampliada
- Restricciones de seguridad
- Consistencia
- Fácil manipulación de datos a través de la partición de datos
- Actúa como alimentador de otras bases de datos como OLAP.
- Permite la toma de decisiones en un nivel superior
- Transacciones convenientes y fáciles de usar
- Amplía la base de clientes al atraer nuevos clientes
OLAP frente a OLTP: limitaciones
Limitaciones de OLAP
A pesar de muchas ventajas, los sistemas OLAP también tienen limitaciones. El principal es que parece menos atractivo para muchos usuarios. Otras limitaciones incluyen:
- Alto costo
- Riesgos potenciales
- Mala capacidad de cálculo
- OLAP es relacional
- Siempre necesita pre-modelado
- modelo abstracto
- Análisis interactivo superficial
- Gran dependencia de TI
- puede ser mas lento
Limitaciones de OLTP
Al igual que OLAP, también existen algunos desafíos o deficiencias en los sistemas OLTP en función de sus sistemas de 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 encuentra fallas de hardware.
- Un bajo número de consultas y actualizaciones.
- Necesita empleados que trabajen en grupos para mantener la lista.
- Más vulnerable a intrusos y piratas informáticos
- En caso de falla del servidor, una gran cantidad de datos se pueden borrar de forma permanente, lo que afecta el negocio de muchas maneras.
OLAP frente a OLTP: diferencias
La principal diferencia entre los dos sistemas de procesamiento en línea es su propósito, es decir, analítico versus transaccional. Cada sistema está optimizado para que funcionen en consecuencia para ayudarlo a tomar mejores decisiones comerciales en tiempo real.
OLAP está diseñado para realizar análisis de datos complejos y es utilizado por científicos de datos, trabajadores del conocimiento y analistas de negocios. Por otro lado, OLTP está diseñado para procesar una gran cantidad de transacciones y es utilizado por trabajadores de primera línea, como cajeros bancarios, cajeros y recepcionistas de hoteles.
Veamos las diferencias clave entre OLAP y OLTP en la siguiente tabla.
ParámetrosOLAPOLTPFuente de datosConsta de datos históricos de diferentes bases de datos. O puede decir que usa diferentes bases de datos OLTP como fuentes de datos. Consiste en datos operativos actuales. Focus Le permite extraer información para análisis complejos. Las consultas a menudo involucran una gran cantidad de registros para impulsar las decisiones comerciales. Es ideal para actualizaciones, eliminaciones e inserciones simples en bases de datos. Aquí, las consultas involucran uno o varios 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 simple 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 lento debido al gran volumen de datos. Las consultas pueden tardar horas. Las consultas funcionan muy rápido. 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 que las consultas son sencillas. Normalización Las tablas no están normalizadas. Las tablas están normalizadas. Operación Máxima operación de lectura y rara vez de escritura. Operaciones de lectura y escritura. conjuntos de datos. Generalmente pequeños si los datos históricos se archivan. Productividad Puede mejorar la productividad de los analistas de datos, ejecutivos y gerentes comerciales. Puede mejorar la productividad de los usuarios finales. Copia de seguridad y recuperación Los datos perdidos se pueden recuperar de la base de datos OLTP. Para cumplir con los requisitos legales y garantizar la continuidad del negocio, se requieren copias de seguridad periódicas. ProcessIt ofrece resultados rápidos para datos de uso regular. Garantiza una respuesta rápida a la consulta. Número de usuariosPermite miles de usuarios.Permite cientos de usuarios.Tipos de usuariosLos usuarios ideales son los científicos de datos, los directores ejecutivos, los gerentes, la alta dirección y otros que necesitan información detallada sobre todos los datos.Empleados, administradores de bases de datos, personal de bases de datos y otros quienes necesitan información esencial son los usuarios ideales. Aplicación Está orientado a temas y se utiliza para análisis, minería de datos, etc. Está orientado a aplicaciones y se utiliza para tareas comerciales.
Conclusión
Elegir el sistema de software de procesamiento de datos correcto depende en última instancia de su meta u objetivos.
OLAP puede ayudar a desbloquear el valor de grandes cantidades de datos, mientras que OLTP puede ayudarlo a procesar grandes cantidades de transacciones rápidamente. Las herramientas OLAP tradicionales necesitan experiencia en modelado de datos junto con la cooperación entre diferentes unidades comerciales. Por otro lado, los sistemas OLTP son críticos para el negocio.
En muchos casos, las organizaciones usan los sistemas OLAP y OLTP juntos. Esto significa que los sistemas OLAP se utilizan para analizar datos que pueden ayudar a mejorar los procesos comerciales en los sistemas OLTP.
Por lo tanto, puede elegir uno de ellos en función de sus necesidades de análisis de datos o transacciones. Pero si necesita ambas funcionalidades, usar tanto OLAP como OLTP será lo mejor.