OLAP frente a OLTP: ¿cuál es la diferencia?
OLAP (procesamiento analítico en línea) y OLTP (procesamiento transaccional en línea) a menudo se confunden. ¿Cuáles son sus diferencias clave y cómo elegir la opción adecuada para su situación?
Vivimos en una era basada en datos, donde las organizaciones que usan datos para tomar decisiones más inteligentes y responder más rápido a las necesidades cambiantes tienen más probabilidades de salir victoriosas. Puede ver estos datos en funcionamiento en nuevas ofertas de servicios (como 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 procesamiento de datos: procesamiento analítico en línea (OLAP) y procesamiento de transacciones en línea (OLTP). La principal diferencia es que uno utiliza datos para obtener información valiosa, mientras que el otro es puramente operativo. Sin embargo, hay formas significativas de utilizar ambos sistemas para resolver problemas de datos.
La pregunta 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. Por lo general, estos datos provienen de un almacén de datos, un mercado de datos o algún otro almacén de datos centralizado. OLAP es ideal para minería de datos, business intelligence y cálculos analíticos complejos, así como funciones de informes empresariales como análisis financiero, elaboración de presupuestos y pronósticos.
El núcleo de la mayoría de las bases de datos OLAP es el cubo OLAP, que le permite consultar, informar 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 productos y más.
El cubo OLAP amplía el formato fila por columna de un esquema de base de datos relacional tradicional y agrega 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 tiendas específicas. Estos datos históricos agregados para OLAP generalmente se almacenan en un esquema de estrella o esquema de copo de nieve.
El siguiente gráfico muestra el cubo OLAP para datos de ventas en múltiples dimensiones, por región, por trimestre y por producto:
El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) permite la ejecución en tiempo real de un gran número de transacciones de bases de datos por parte de un gran número de personas, normalmente a través de Internet. Los sistemas OLTP están detrás de muchas de nuestras transacciones diarias, 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:
- Procesar una gran cantidad de transacciones relativamente simples, generalmente inserciones, actualizaciones y eliminaciones de datos.
- Habilitar el acceso multiusuario a los mismos datos, al tiempo que garantiza la integridad de los datos.
- Admitir un procesamiento muy rápido, con tiempos de respuesta medidos en milisegundos.
- Proporcionar conjuntos de datos indexados para una búsqueda, recuperación y consulta rápidas.
- Manténgase disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año, 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 frente a 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 ser utilizados por científicos de datos, analistas de negocios y trabajadores del conocimiento, y admiten business intelligence (BI), 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 su uso por parte de los trabajadores de primera línea (por ejemplo, cajeros, cajeros bancarios, empleados de escritorio) 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 mucho más lentos que en OLTP. Las cargas de trabajo son de lectura intensiva, lo que implica enormes conjuntos de datos. Para las transacciones y respuestas OLTP, cada milisegundo cuenta. Las cargas de trabajo implican operaciones simples 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, los sistemas OLAP se pueden respaldar 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 insights empresariales? OLAP puede ayudarle a desbloquear el 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 entre múltiples unidades de negocio. Por el contrario, los sistemas OLTP son críticos para el negocio, y cualquier tiempo de inactividad resulta en transacciones interrumpidas, pérdida de ingresos y daños 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 conducen a mejoras en los procesos de negocio en los sistemas OLTP.
Los sistemas de procesamiento en línea están detrás de las decisiones comerciales y las transacciones de datos que impulsan nuestra vida cotidiana. Para aprender más sobre los sistemas de bases de datos utilizados con OLAP y OLTP, le recomendamos explorar 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 aprender más sobre la integración de datos para consultas más rápidas e insights más intuitivos, lea nuestro ebook sobre IBM Db2: The AI Database.
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