OLAP vs. OLTP: ¿en qué se diferencian?
OLAP (procesamiento analítico en línea) y OLTP (procesamiento de transacciones en línea) a menudo se confunden. ¿Cuáles son sus principales diferencias y cómo elegir el más adecuado para su situación?
Vivimos en una era basada en datos, en la que las organizaciones que utilizan datos para tomar decisiones más inteligentes y responder más rápidamente a las necesidades cambiantes tienen más probabilidades de salir victoriosas. Puede ver estos datos en funcionamiento en las nuevas ofertas de servicios (como las aplicaciones de viajes compartidos), así como en los potentes sistemas que impulsan la venta minorista (tanto el comercio electrónico como las transacciones en la tienda).
Dentro del campo de la ciencia de datos, hay dos tipos de sistemas de proceso de datos: procesamiento analítico en línea (OLAP) y procesamiento de transacciones en línea (OLTP). La principal diferencia es que uno utiliza datos para obtener conocimiento valioso, mientras que el otro es puramente operativo. Sin embargo, hay formas significativas de utilizar ambos sistemas para resolver problemas de datos.
La cuestión no es cuál elegir, sino cómo hacer el mejor uso de ambos tipos de procesamiento para su situación.
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El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un sistema para realizar análisis multidimensionales a altas velocidades en grandes volúmenes de datos. Normalmente, estos datos proceden de un almacén de datos, un almacén de datos (data mart) o algún otro almacén de datos centralizado. OLAP es ideal para la minería de datos, la inteligencia empresarial y los cálculos analíticos complejos, así como para las funciones de elaboración de informes empresariales, como el análisis financiero, la elaboración de presupuestos y la previsión.
El núcleo de la mayoría de las bases de datos OLAP es el cubo OLAP, que le permite consultar, elaborar informes y analizar rápidamente datos multidimensionales. ¿Qué es una dimensión de datos? Es simplemente un elemento de un conjunto de datos en particular. Por ejemplo, las cifras de ventas pueden tener varias dimensiones relacionadas con la región, la época del año, los modelos de producto y más.
El cubo OLAP amplía el formato fila por columna de un esquema de base de datos relacional tradicional y añade capas para otras dimensiones de datos. Por ejemplo, mientras que la capa superior del cubo puede organizar las ventas por región, los analistas de datos también pueden "desglosar" en capas las ventas por estado/provincia, ciudad y/o almacenes específicos. Estos datos históricos y agregados para OLAP suelen almacenarse en un esquema en estrella o en un esquema en copo de nieve.
El siguiente gráfico muestra el cubo OLAP para datos de ventas en múltiples dimensiones, por región, por trimestre y por producto:
OLTP (procesamiento de transacciones en línea) permite la ejecución en tiempo real de grandes cantidades de transacciones de bases de datos por un gran número de personas, normalmente a través de Internet. Los sistemas OLTP están detrás de muchas de nuestras transacciones cotidianas, desde cajeros automáticos hasta compras en tiendas y reservas de hotel. OLTP también puede impulsar transacciones no financieras, incluidos cambios de contraseña y mensajes de texto.
Los sistemas OLTP utilizan una base de datos relacional que puede hacer lo siguiente:
- Procese un gran número de transacciones relativamente sencillas, normalmente inserciones, actualizaciones y eliminaciones de datos.
- Habilite el acceso multiusuario a los mismos datos, al tiempo que garantiza la integridad de los datos.
- Permita un procesamiento muy rápido, con tiempos de respuesta medidos en milisegundos.
- Proporcione conjuntos de datos indexados para una búsqueda, recuperación y consulta rápidas.
- Esté disponible 24/7/365, con copias de seguridad incrementales constantes.
Muchas organizaciones utilizan sistemas OLTP para proporcionar datos para OLAP. En otras palabras, una combinación de OLTP y OLAP es esencial en nuestro mundo basado en datos.
La principal distinción entre los dos sistemas está en sus nombres: analítico vs. transaccional. Cada sistema está optimizado para ese tipo de procesamiento.
OLAP está optimizado para realizar análisis de datos complejos para una toma de decisiones más inteligente. Los sistemas OLAP están diseñados para que los utilicen científicos de datos, analistas empresariales y trabajadores del conocimiento, y son compatibles con la inteligencia empresarial (BI), la minería de datos y otras aplicaciones de apoyo a la toma de decisiones.
OLTP, por otro lado, está optimizado para procesar una gran cantidad de transacciones. Los sistemas OLTP están diseñados para ser utilizados por trabajadores de primera línea (por ejemplo, cajeros, cajeros de banco, empleados de mostrador) o para aplicaciones de autoservicio de clientes (por ejemplo, banca en línea, comercio electrónico, reservas de viajes).
- Enfoque: los sistemas OLAP le permiten extraer datos para análisis complejos. Para impulsar las decisiones empresariales, las consultas suelen implicar un gran número de registros. Por el contrario, los sistemas OLTP son ideales para realizar actualizaciones, inserciones y eliminaciones sencillas en bases de datos. Las consultas suelen implicar solo uno o unos pocos registros.
- Fuente de datos: una base de datos OLAP tiene un esquema multidimensional, por lo que puede admitir consultas complejas de múltiples datos a partir de datos actuales e históricos. Diferentes bases de datos OLTP pueden ser la fuente de datos agregados para OLAP, y pueden organizarse como un almacén de datos. OLTP, por otro lado, utiliza un DBMS tradicional para acomodar un gran volumen de transacciones en tiempo real.
- Tiempo de procesamiento: en OLAP, los tiempos de respuesta son órdenes de magnitud más lentos que en OLTP. Las cargas de trabajo son de lectura intensiva e implican enormes conjuntos de datos. Para las transacciones y respuestas OLTP, cada milisegundo cuenta. Las cargas de trabajo implican operaciones sencillas de lectura y escritura a través de SQL (lenguaje de consulta estructurado), que requieren menos tiempo y menos almacenamiento.
- Disponibilidad: dado que no modifican los datos actuales, las copias de seguridad de los sistemas OLAP se pueden realizar con menos frecuencia. Sin embargo, los sistemas OLTP modifican los datos con frecuencia, ya que esta es la naturaleza del procesamiento transaccional. Requieren copias de seguridad frecuentes o simultáneas para ayudar a mantener la integridad de los datos.
Elegir el sistema adecuado para su situación depende de sus objetivos. ¿Necesita una plataforma única para obtener conocimiento empresarial? OLAP puede ayudarle a desbloquear valor de grandes cantidades de datos. ¿Necesita gestionar las transacciones diarias? OLTP está diseñado para el procesamiento rápido de grandes cantidades de transacciones por segundo.
Tenga en cuenta que las herramientas OLAP tradicionales requieren experiencia en modelado de datos y, a menudo, requieren la cooperación de varias unidades de negocio. Por el contrario, los sistemas OLTP son críticos para el negocio, y cualquier tiempo de inactividad provoca la interrupción de las transacciones, la pérdida de ingresos y el daño a la reputación de su marca.
La mayoría de las veces, las organizaciones utilizan sistemas OLAP y OLTP. De hecho, los sistemas OLAP pueden utilizarse para analizar datos que conduzcan a mejoras en los procesos empresariales en los sistemas OLTP.
Los sistemas de procesamiento en línea están detrás de las decisiones empresariales y las transacciones de datos que impulsan nuestra vida cotidiana. Para obtener más información sobre los sistemas de bases de datos utilizados con OLAP y OLTP, le recomendamos que explore los artículos de Learn Hub sobre estos temas. También recomendamos consultar el contenido de IBM sobre bases de datos relacionales y sus casos de uso para OLTP, soluciones IoT y almacenamiento de datos para OLAP.
Para obtener más información sobre la integración de datos para consultas más rápidas y conocimientos más intuitivos, lea nuestro libro electrónico sobre IBM Db2: The AI Database.
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