1. EQUIPO 1
Datamart & Oracle OLAP
Datamart
Definición: Almacén de datos departamental, con la información histórica estructurada de tal
manera que permita consultas complejas con un alto rendimiento.
Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los
datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos
para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de
dicho departamento.
Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse o integrar por si mismo
un compendio de distintas fuentes de información. Por tanto, para crear el datamart de un área
funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su
información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio
datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP.
La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas
de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP
Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada
área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El
modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en
función de la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP
Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir
mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales)
aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más
comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a serfact-tables reducidas (que agregan
las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura
que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es
posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis presentan las
siguientes ventajas:
Poco volumen de datos
Mayor rapidez de consulta
Consultas SQL y/o MDX sencillas
Validación directa de la información
Facilidad para la historización de los datos

2. Razones para crear un data mart
Fácil acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.
Crea vista colectiva para grupo de usuarios.
Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.
Facilidad de creación.
Costo inferior al de la aplicación de un completo almacén de datos.
Los usuarios potenciales son más claramente identificables que en un almacén de datos
completo...
Oracle OLAP
Oracle OLAP es una clase mundial de análisis multidimensional motor incrustado en Oracle
Database 11g. Oracle cubos OLAP ofrecen sofisticados cálculos utilizando simples consultas SQL -
producir resultados con rapidez de los tiempos de respuesta pensamiento.
Este rendimiento de las consultas pendientes pueden ser aprovechados de forma transparente al
implementar cubos OLAP como vistas materializadas - mejorar el rendimiento de consultas de
resumen en tablas relacionales detalle. Debido a que Oracle OLAP está incrustado en Oracle
Database 11g, que permite la gestión centralizada de datos y reglas de negocio en una plataforma
segura, escalable y lista para la empresa.
Oracle OLAP hace que sea fácil de producir medidas de análisis, incluyendo los cálculos de series
temporales, modelos financieros, las previsiones, las asignaciones, las regresiones y mucho más.
Cientos de funciones analíticas se pueden combinar fácilmente en las funciones personalizadas
para resolver prácticamente cualquier requisito de cálculo analítico.
Oracle cubos OLAP se representan con un diseño de esquema de estrella: puntos de vista la
dimensión forman una constelación alrededor del cubo (o hecho) ver. Esta representación
estándar de datos OLAP hace que sea fácil para cualquier información y herramienta de análisis o
de la aplicación - incluyendo sofisticadas soluciones de Business Intelligence, basadas en SQL
herramientas de desarrollo y Microsoft Excel - para aprovechar el poder de Oracle OLAP de forma
sencilla y productiva.

3. Con Oracle OLAP, puede:
 Fácil definición de un modelo multidimensional con avanzados cálculos analíticos.
 Productiva proporcionar análisis rico para cualquier información y herramienta de análisis
de uso de SQL simple.
 Transparente mejorar las consultas con las tablas de resumen con cubo basado en las
vistas materializadas.
 Combinar los datos OLAP con otros datos en su base de datos Oracle - incluyendo la
minería espacial, los datos, XML, documentos y más.
 Aprovechar su experiencia actual base de datos Oracle y la inversión en software.