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OLAP es una técnica de procesamiento útil en entornos Big Data que permite analizar y visualizar grandes cantidades de datos de una forma multidimensional, lo que facilita su análisis, la extracción de conclusiones y la toma de decisiones.
OLAP (online analytical processing) es una técnica de análisis de datos que permite a los usuarios analizar grandes cantidades de datos en tiempo real mediante consultas multidimensionales.
Esto quiere decir que en OLAP los datos se organizan en forma de cubo multidimensional, donde cada dimensión representa un aspecto diferente de los datos. Así, por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas de una empresa, las dimensiones pueden ser el tiempo, las ubicaciones, los productos y los clientes. OLAP permite que los usuarios puedan dividir este cubo en cualquier combinación de estas dimensiones (ubicaciones y productos, o clientes y tiempo, por ejemplo) para analizar los datos disponibles de diferentes maneras.
Quienes utilizan el cubo de OLAP pueden aplicar diferentes tipos de operaciones para realizar sus análisis de datos:
- Roll-up (enrollar): para resumir los datos de una dimensión.
- Drill-down (profundizar): para navegar en una dimensión de los datos profundizando en ella.
- Slice (cortar): buscar un nivel de información determinado en los datos.
- Dice (cubo o dado): seleccionar datos de varias dimensiones para analizar una información concreta.
- Pivot (pivotar): obtener una nueva vista de los datos girando uno de los ejes del cubo de OLAP.
¿Para qué se usa OLAP?
El software OLAP se puede emplear para tareas de análisis de datos en distintos sectores y áreas de la empresa, facilitando información detallada sobre los datos disponibles, para que de esta forma los responsables puedan tomar decisiones informadas.
Algunos campos de uso de OLAP son:
- Aplicaciones de Business Intelligence. OLAP permite visualizar de una forma sencilla multitud de datos. Siguiendo con el ejemplo expuesto, la empresa podría recurrir a OLAP para analizar los datos de sus ventas por localizaciones, tipos de productos o periodos de tiempo, descubriendo así patrones de comportamiento en sus clientes, tendencias y oportunidades de crecimiento en determinadas regiones.
- Análisis financiero. OLAP también se puede utilizar para analizar el desempeño financiero de una organización y tomar decisiones estratégicas, al permitir visualizar los datos financieros en diferentes dimensiones (ingresos por línea de productos, por segmentos de clientes, por geografías, etc.)
- Análisis de marketing. OLAP se emplea para analizar comportamientos y tendencias de los clientes en el área de marketing, presentando los datos atendiendo a dimensiones demográficas, socioeconómicas y áreas geográficas para identificar mercados objetivo y posteriormente desarrollar estrategias de marketing.
- Análisis médico. La herramienta OLAP también tiene usos en el sector sanitario, ya que con ella un médico puede analizar datos de sus pacientes por edad, género, peso, antecedentes médicos u otras condiciones para identificar factores de riesgo posibles.
En resumen, OLAP es una herramienta de análisis que, en entornos Big Data, facilita a los usuarios explorar conjuntos de datos complejos de una forma rápida y sencilla y poder extraer de ellos información valiosa.
OLAP a menudo se usa conjuntamente con otras tecnologías de Big Data, como almacenamiento de datos, minería de datos y herramientas de visualización de datos. Al combinar estas tecnologías, las organizaciones pueden extraer conocimiento de sus datos que les sirvan para tomar decisiones informadas.
Hoy en día, los especialistas en Big Data se encuentran muy solicitados por las empresas, y esta demanda va a ir a más. Según previsiones de la Comisión Europea, la economía de datos en la UE podría crecer hasta los 829.000 millones de euros en 2025 y el número de profesionales de datos podría llegar a los 10,9 millones de euros. En este sentido, el Máster en Big Data online de UNIR se presenta como una gran oportunidad para iniciar una carrera en una de las áreas profesionales con más futuro en el mercado laboral.
