SlideShare una empresa de Scribd logo
Integrantes:
AGUILAR CABRERA, Yosmer.
ALTAMIRANO GUEVARA, Yoseily.
HERRERA CIEZA, Erlin Darwin.
OCAÑA BUENO, Lisbeth.
Docente : PORRO CHULLI, Marco Aurelio.
INGENIERÍA DE SISTEMAS Y TELEMÁTICA
ASIGNATURA: Base De Datos II
Tema OLAP
Introducción
OLAP - Procesamiento Analítico en Línea es una
solución utilizada en el campo de la Inteligencia
empresarial cuyo objetivo es agilizar la consulta de
grandes cantidades de datos. Está destinada a mostrar
cualquier correlación, dentro de un volumen de datos
importante, para ello utiliza estructuras
multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen
datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas
Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de
negocios de ventas, marketing, minería de datos, etc,
La principal característica que potencia a OLAP, es que
es lo más rápido a la hora de ejecutar sentencias SQL
de tipo SELECT.
Definición de OLAP
Un cubo OLAP o
Procesamiento Analítico
en Línea es una base
de datos que presenta
múltiples dimensiones
para el almacenamiento
físico de los datos.
MOLAP es el acrónimo inglés de
Multidimensional Online Analytical
Processing, es decir, “procesamiento
analítico multidimensional en línea”.
MOLAP
VENTAJAS
Consultas rápidas.
Ocupa menor tamaño
en disco.
Facilita el estudio a
alto nivel de los datos.
Mayor rendimiento
frente a Rolap.
DESVENTAJAS
La etapa de
procesamiento puede
ser bastante larga.
Las herramientas
MOLAP
tradicionalmente
tienen dificultades para
consultar con modelos
con dimensiones muy
altas.
EJEMPLO
Características de OLAP:
En este modelo los datos son
vistos como cubos los cuales
consisten en categoría
descriptivas (dimensiones) y
valores cuantitativos (medidas).
Es un modelo multidimensional
de datos, que simplifica a los
usuarios realizar consultas
complejas, arreglar datos en un
reporte, cambiar de datos
resumidos a detallados, etc.
Los Cubos OLAP son vectores
en los cuales se dispone la
información, y gracias a esta
ordenada jerarquía es posible
llevar a cabo un análisis rápido
de los datos.
¿Cómo funcionan los cubos OLAP?
El análisis de cada uno de los se encuentra basado en las dimensiones del hipercubo (cubo OLAP).
Un cubo OLAP contiene datos de una determinada variable, la cual se desee analizar, y va proporcionando
una vista lógica de los datos que son presentados por el sistema de información que esté haciendo uso de
ellos hacia la data warehouse.
En los cubos OLAP se acomodan en orden cada uno de los datos con los que se cuenta por medio de tablas
y poseen el número de dimensiones que se necesitan.
Los cubos OLAP utilizan estructuras de múltiples niveles que contienen datos resumidos de grandes Bases
de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP).
HOLAP:
OLAP híbrida (HOLAP, combina las arquitecturas ROLAP y MOLAP para brindar una
solución con las mejores características de ambas: desempeño superior y gran escalabilidad.
PROBLEMAS DE HOLAP:
La
arquitectura
provoca
gran
cantidad de
redundancia
de datos.
La
posibilidad
para
construir un
cubo de
datos
personalizad
o pude
provocar
falta de
coherencia
entre los
datos.
Solo puede
mantenerse
de manera
eficiente una
cantidad
limitada de
datos.
¿En qué sistemas se pueden realizar los cubos
OLAP?
• Es Utilizada en los rubros de marketing, ventas, gerencia,
entre otras, lo cual está permitiendo
• Tipos de sistemas OLAP
ROLAP
MOLAP
HOLAP
DOLAP
ROLAP
• Procesamiento Analítico OnLine Relacional
DOLAP:
Es un OLAP orientado a equipos de escritorio (Desktop OLAP). Trae toda la
información que necesita analizar desde la base de datos relacional y la guarda en el
escritorio utilizando un motor multidimensional. Desde ese momento, todas las
consultas y análisis son hechas contra los datos guardados en el escritorio.
Funciones de OLAP:
Para funcionar, las
aplicaciones OLAP
utilizan un tipo de
base de datos
denominada Cubo
OLAP.
El Cubo OLAP, es
una base de datos
que posee diversas
dimensiones.
Cada una de las
dimensiones que
posee la base de
datos incorpora un
campo determinado
para un tipo de dato
específico.
Cada una de las
dimensiones o
escalas del cubo
corresponde
básicamente a una
jerarquía de datos.
• Es de fácil uso y acceso flexibles para los usuarios.
• Los datos están organizados en diferentes dimensiones lo que
permite un mejor análisis.
• Genera cierta ventaja competitiva.
• Tiene acceso a grandes cantidades de información.
• Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos
empresariales.
• Involucra datos agregados.
• Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos.
• Presentan los datos en diferentes perspectivas.
• Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios.
Ventajas:
• Imposibilidad de realizar cambios en su estructura.
• Cuando los usuarios requieren realizar
modificaciones en la estructura de este tipo de base
de datos, deben rediseñar el Cubo OLAP, sin
posibilidades de poder utilizar la estructura en la que
se trabajó hasta el momento.
Desventajas:
OLAP - Procesamiento Analítico en Línea.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Diccionario de datos Unefa
Diccionario de datos UnefaDiccionario de datos Unefa
Diccionario de datos Unefa
ginotamborero
 
2 1 1_diseño arquitectónico
2 1 1_diseño arquitectónico2 1 1_diseño arquitectónico
2 1 1_diseño arquitectónico
landeta_p
 

La actualidad más candente (20)

Diccionario de datos en los sistemas de información
Diccionario de datos en los sistemas de informaciónDiccionario de datos en los sistemas de información
Diccionario de datos en los sistemas de información
 
Transacciones
TransaccionesTransacciones
Transacciones
 
Diapositivas olap
Diapositivas olapDiapositivas olap
Diapositivas olap
 
Tipos de Modelos de Datos : Ventajas y Desventajas
Tipos de Modelos de Datos : Ventajas y DesventajasTipos de Modelos de Datos : Ventajas y Desventajas
Tipos de Modelos de Datos : Ventajas y Desventajas
 
Historia delas bases de datos orientada a objetos.
Historia delas bases de datos orientada a objetos.Historia delas bases de datos orientada a objetos.
Historia delas bases de datos orientada a objetos.
 
IMPLEMENTACION DE UNA BASE DE DATOS
IMPLEMENTACION DE UNA BASE DE DATOS IMPLEMENTACION DE UNA BASE DE DATOS
IMPLEMENTACION DE UNA BASE DE DATOS
 
Diapositivas sobre BD (Base de Datos)
Diapositivas sobre BD (Base de Datos)Diapositivas sobre BD (Base de Datos)
Diapositivas sobre BD (Base de Datos)
 
Transaccion
TransaccionTransaccion
Transaccion
 
1. Modelo de Datos
1. Modelo de Datos1. Modelo de Datos
1. Modelo de Datos
 
Base de datos
Base de datosBase de datos
Base de datos
 
Componentes de Business Intelligence
Componentes de Business IntelligenceComponentes de Business Intelligence
Componentes de Business Intelligence
 
DISEÑO DE SALIDA DEL SISTEMA
DISEÑO DE SALIDA DEL SISTEMADISEÑO DE SALIDA DEL SISTEMA
DISEÑO DE SALIDA DEL SISTEMA
 
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOSMétodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
Métodos predictivos y Descriptivos - MINERÍA DE DATOS
 
Diccionario de datos Unefa
Diccionario de datos UnefaDiccionario de datos Unefa
Diccionario de datos Unefa
 
Diagramas de Flujos de Datos
Diagramas de Flujos de DatosDiagramas de Flujos de Datos
Diagramas de Flujos de Datos
 
Data warehouse
Data warehouseData warehouse
Data warehouse
 
Sistema De Gestión De Base De Datos
Sistema De Gestión De Base De DatosSistema De Gestión De Base De Datos
Sistema De Gestión De Base De Datos
 
Fundamentos de las bases de datos
Fundamentos de las bases de datosFundamentos de las bases de datos
Fundamentos de las bases de datos
 
2 1 1_diseño arquitectónico
2 1 1_diseño arquitectónico2 1 1_diseño arquitectónico
2 1 1_diseño arquitectónico
 
Diseño de Propuesta de Sistema de Información
Diseño de Propuesta de Sistema de InformaciónDiseño de Propuesta de Sistema de Información
Diseño de Propuesta de Sistema de Información
 

Similar a OLAP - Procesamiento Analítico en Línea.

E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 AbrilE:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
yoscelina13
 
Sofwares que se aplica en las areas de trabajo
Sofwares que se aplica en las areas de trabajoSofwares que se aplica en las areas de trabajo
Sofwares que se aplica en las areas de trabajo
FLOMORYEI
 
Manual Analysis Services
Manual Analysis ServicesManual Analysis Services
Manual Analysis Services
brobelo
 
Data Mart de una área de compras
Data Mart de una área de comprasData Mart de una área de compras
Data Mart de una área de compras
roy_vs
 

Similar a OLAP - Procesamiento Analítico en Línea. (20)

OLAP
OLAPOLAP
OLAP
 
Diapositivas olap
Diapositivas olapDiapositivas olap
Diapositivas olap
 
E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 AbrilE:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
E:\Ricardo Topicos\Ultimo Corte\Tareas 16 Abril
 
Cubos de datos
Cubos de datosCubos de datos
Cubos de datos
 
Unidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olapUnidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olap
 
Unidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olapUnidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olap
 
Unidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olapUnidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olap
 
Unidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olapUnidad 3 tsbd olap
Unidad 3 tsbd olap
 
Base de Datos OLAP.pptx
Base de Datos OLAP.pptxBase de Datos OLAP.pptx
Base de Datos OLAP.pptx
 
Cap I - Componentes de Business Intelligence.pptx
Cap I - Componentes de Business Intelligence.pptxCap I - Componentes de Business Intelligence.pptx
Cap I - Componentes de Business Intelligence.pptx
 
Analisis multidemensional.pdf
Analisis multidemensional.pdfAnalisis multidemensional.pdf
Analisis multidemensional.pdf
 
Sofwares que se aplica en las areas de trabajo
Sofwares que se aplica en las areas de trabajoSofwares que se aplica en las areas de trabajo
Sofwares que se aplica en las areas de trabajo
 
Equipo 1
Equipo 1Equipo 1
Equipo 1
 
PPTS establecida para los manuales del DAT New.ppt
PPTS establecida para los manuales del DAT New.pptPPTS establecida para los manuales del DAT New.ppt
PPTS establecida para los manuales del DAT New.ppt
 
Manual Analysis Services
Manual Analysis ServicesManual Analysis Services
Manual Analysis Services
 
Analisis y mineriadedatos
Analisis y mineriadedatosAnalisis y mineriadedatos
Analisis y mineriadedatos
 
mineria de datos
mineria de datosmineria de datos
mineria de datos
 
Presentacion de las bases de datos
Presentacion de las bases de datos Presentacion de las bases de datos
Presentacion de las bases de datos
 
Ventajas y desventajas de los sistemas rolap y molap
Ventajas y desventajas de los sistemas rolap y molapVentajas y desventajas de los sistemas rolap y molap
Ventajas y desventajas de los sistemas rolap y molap
 
Data Mart de una área de compras
Data Mart de una área de comprasData Mart de una área de compras
Data Mart de una área de compras
 

Más de Lisbeth Ocaña Bueno

Más de Lisbeth Ocaña Bueno (20)

COPIA DE SEGURIDAD Y RESTAURACIÓN.
COPIA DE SEGURIDAD Y RESTAURACIÓN.COPIA DE SEGURIDAD Y RESTAURACIÓN.
COPIA DE SEGURIDAD Y RESTAURACIÓN.
 
TRANSACCIONES
TRANSACCIONESTRANSACCIONES
TRANSACCIONES
 
TRIGGERS O DISPARADORES
TRIGGERS O DISPARADORESTRIGGERS O DISPARADORES
TRIGGERS O DISPARADORES
 
CURSORES EN SQL SERVER
CURSORES EN SQL SERVERCURSORES EN SQL SERVER
CURSORES EN SQL SERVER
 
PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS
PROCEDIMIENTOS ALMACENADOSPROCEDIMIENTOS ALMACENADOS
PROCEDIMIENTOS ALMACENADOS
 
Comandos DDL
Comandos DDLComandos DDL
Comandos DDL
 
VISTAS
VISTASVISTAS
VISTAS
 
LENGUAJE TRANSACT - SQL
LENGUAJE TRANSACT - SQLLENGUAJE TRANSACT - SQL
LENGUAJE TRANSACT - SQL
 
Ejecutables en Netbeans
Ejecutables en NetbeansEjecutables en Netbeans
Ejecutables en Netbeans
 
REPORTES
REPORTESREPORTES
REPORTES
 
Objeto sqlcommand
Objeto sqlcommandObjeto sqlcommand
Objeto sqlcommand
 
OBJETO CONNECTION
OBJETO CONNECTIONOBJETO CONNECTION
OBJETO CONNECTION
 
ESPACIO DE NOMBRES SYSTEM.DATA.SQLCLIENT
ESPACIO DE NOMBRES SYSTEM.DATA.SQLCLIENTESPACIO DE NOMBRES SYSTEM.DATA.SQLCLIENT
ESPACIO DE NOMBRES SYSTEM.DATA.SQLCLIENT
 
Ado.net
Ado.netAdo.net
Ado.net
 
Gestor de Base de Datos.
Gestor de Base de Datos.Gestor de Base de Datos.
Gestor de Base de Datos.
 
Programación orientada a objetos
Programación orientada a objetosProgramación orientada a objetos
Programación orientada a objetos
 
Aplicaciones n capas en visual.net
Aplicaciones n capas en visual.netAplicaciones n capas en visual.net
Aplicaciones n capas en visual.net
 
Prepared statement
Prepared statementPrepared statement
Prepared statement
 
JTABLE
JTABLEJTABLE
JTABLE
 
RESULTSET
RESULTSETRESULTSET
RESULTSET
 

Último

Último (11)

MODULO BASICO DE WORD - I CICLO.DOC.DOC.
MODULO BASICO DE WORD - I CICLO.DOC.DOC.MODULO BASICO DE WORD - I CICLO.DOC.DOC.
MODULO BASICO DE WORD - I CICLO.DOC.DOC.
 
FICHA DE TRABAJO DE CREACION DE TABLAS EN WORD
FICHA  DE TRABAJO DE CREACION DE TABLAS EN WORDFICHA  DE TRABAJO DE CREACION DE TABLAS EN WORD
FICHA DE TRABAJO DE CREACION DE TABLAS EN WORD
 
trabajo integrador final sofi y vane.docx
trabajo integrador final sofi y vane.docxtrabajo integrador final sofi y vane.docx
trabajo integrador final sofi y vane.docx
 
Escaneo y eliminación de malware en el equipo
Escaneo y eliminación de malware en el equipoEscaneo y eliminación de malware en el equipo
Escaneo y eliminación de malware en el equipo
 
PitchCollabART uniendo talentos, creando maravillas digitales
PitchCollabART uniendo talentos, creando maravillas digitalesPitchCollabART uniendo talentos, creando maravillas digitales
PitchCollabART uniendo talentos, creando maravillas digitales
 
Los desafíos de calidad de software que nos trae la IA y los LLMs
Los desafíos de calidad de software que nos trae la IA y los LLMsLos desafíos de calidad de software que nos trae la IA y los LLMs
Los desafíos de calidad de software que nos trae la IA y los LLMs
 
Caso de exito Cirrus - Hospital La Salle
Caso de exito Cirrus - Hospital La SalleCaso de exito Cirrus - Hospital La Salle
Caso de exito Cirrus - Hospital La Salle
 
experiencia de aprendizaje sobre lectura y escritura como herramientas de ap...
experiencia de aprendizaje sobre lectura y escritura como  herramientas de ap...experiencia de aprendizaje sobre lectura y escritura como  herramientas de ap...
experiencia de aprendizaje sobre lectura y escritura como herramientas de ap...
 
PSICOLOGÍA si quieres aprender los temas principales para el examen de admisión
PSICOLOGÍA si quieres aprender los temas principales para el examen de admisiónPSICOLOGÍA si quieres aprender los temas principales para el examen de admisión
PSICOLOGÍA si quieres aprender los temas principales para el examen de admisión
 
infografia del sena para analisis y desarrollo de software
infografia del sena para analisis y desarrollo de softwareinfografia del sena para analisis y desarrollo de software
infografia del sena para analisis y desarrollo de software
 
Maquina de Dibujo y Escritura Automática.pdf
Maquina de Dibujo y Escritura Automática.pdfMaquina de Dibujo y Escritura Automática.pdf
Maquina de Dibujo y Escritura Automática.pdf
 

OLAP - Procesamiento Analítico en Línea.

  • 1. Integrantes: AGUILAR CABRERA, Yosmer. ALTAMIRANO GUEVARA, Yoseily. HERRERA CIEZA, Erlin Darwin. OCAÑA BUENO, Lisbeth. Docente : PORRO CHULLI, Marco Aurelio. INGENIERÍA DE SISTEMAS Y TELEMÁTICA ASIGNATURA: Base De Datos II Tema OLAP
  • 2.
  • 3. Introducción OLAP - Procesamiento Analítico en Línea es una solución utilizada en el campo de la Inteligencia empresarial cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Está destinada a mostrar cualquier correlación, dentro de un volumen de datos importante, para ello utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, minería de datos, etc, La principal característica que potencia a OLAP, es que es lo más rápido a la hora de ejecutar sentencias SQL de tipo SELECT.
  • 4. Definición de OLAP Un cubo OLAP o Procesamiento Analítico en Línea es una base de datos que presenta múltiples dimensiones para el almacenamiento físico de los datos.
  • 5. MOLAP es el acrónimo inglés de Multidimensional Online Analytical Processing, es decir, “procesamiento analítico multidimensional en línea”. MOLAP
  • 6. VENTAJAS Consultas rápidas. Ocupa menor tamaño en disco. Facilita el estudio a alto nivel de los datos. Mayor rendimiento frente a Rolap. DESVENTAJAS La etapa de procesamiento puede ser bastante larga. Las herramientas MOLAP tradicionalmente tienen dificultades para consultar con modelos con dimensiones muy altas.
  • 8. Características de OLAP: En este modelo los datos son vistos como cubos los cuales consisten en categoría descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas). Es un modelo multidimensional de datos, que simplifica a los usuarios realizar consultas complejas, arreglar datos en un reporte, cambiar de datos resumidos a detallados, etc. Los Cubos OLAP son vectores en los cuales se dispone la información, y gracias a esta ordenada jerarquía es posible llevar a cabo un análisis rápido de los datos.
  • 9. ¿Cómo funcionan los cubos OLAP? El análisis de cada uno de los se encuentra basado en las dimensiones del hipercubo (cubo OLAP). Un cubo OLAP contiene datos de una determinada variable, la cual se desee analizar, y va proporcionando una vista lógica de los datos que son presentados por el sistema de información que esté haciendo uso de ellos hacia la data warehouse. En los cubos OLAP se acomodan en orden cada uno de los datos con los que se cuenta por medio de tablas y poseen el número de dimensiones que se necesitan. Los cubos OLAP utilizan estructuras de múltiples niveles que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP).
  • 10. HOLAP: OLAP híbrida (HOLAP, combina las arquitecturas ROLAP y MOLAP para brindar una solución con las mejores características de ambas: desempeño superior y gran escalabilidad. PROBLEMAS DE HOLAP: La arquitectura provoca gran cantidad de redundancia de datos. La posibilidad para construir un cubo de datos personalizad o pude provocar falta de coherencia entre los datos. Solo puede mantenerse de manera eficiente una cantidad limitada de datos.
  • 11. ¿En qué sistemas se pueden realizar los cubos OLAP? • Es Utilizada en los rubros de marketing, ventas, gerencia, entre otras, lo cual está permitiendo • Tipos de sistemas OLAP ROLAP MOLAP HOLAP DOLAP
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18. DOLAP: Es un OLAP orientado a equipos de escritorio (Desktop OLAP). Trae toda la información que necesita analizar desde la base de datos relacional y la guarda en el escritorio utilizando un motor multidimensional. Desde ese momento, todas las consultas y análisis son hechas contra los datos guardados en el escritorio.
  • 19. Funciones de OLAP: Para funcionar, las aplicaciones OLAP utilizan un tipo de base de datos denominada Cubo OLAP. El Cubo OLAP, es una base de datos que posee diversas dimensiones. Cada una de las dimensiones que posee la base de datos incorpora un campo determinado para un tipo de dato específico. Cada una de las dimensiones o escalas del cubo corresponde básicamente a una jerarquía de datos.
  • 20. • Es de fácil uso y acceso flexibles para los usuarios. • Los datos están organizados en diferentes dimensiones lo que permite un mejor análisis. • Genera cierta ventaja competitiva. • Tiene acceso a grandes cantidades de información. • Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos empresariales. • Involucra datos agregados. • Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos. • Presentan los datos en diferentes perspectivas. • Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios. Ventajas:
  • 21. • Imposibilidad de realizar cambios en su estructura. • Cuando los usuarios requieren realizar modificaciones en la estructura de este tipo de base de datos, deben rediseñar el Cubo OLAP, sin posibilidades de poder utilizar la estructura en la que se trabajó hasta el momento. Desventajas: