La base de datos OLAP (base de datos de procesamiento analítico en línea) es un tipo de base de datos diseñada específicamente para el análisis de datos desde diferentes ángulos. Utiliza un modelo de datos multidimensional para almacenar datos y puede procesar rápidamente consultas complicadas en grandes cantidades de datos. Se basa en una idea de conjuntos preagregados, lo que hace que el procesamiento de consultas sea más rápido y eficiente.
Las bases de datos OLAP se utilizan a menudo para realizar análisis de datos, como pronósticos, análisis de tendencias y análisis hipotéticos. Las aplicaciones de minería de datos y el análisis predictivo son usos populares de las bases de datos OLAP. Este tipo de base de datos también permite el descubrimiento de información adicional, como la de bases de datos de clientes, lo que permite datos personalizados y estrategias de gestión de relaciones con los clientes (CRM).
El tipo más popular de base de datos OLAP es el cubo multidimensional, también conocido como matriz multidimensional. Este cubo multidimensional se utiliza para almacenar y analizar datos en múltiples dimensiones. Las dimensiones del cubo generalmente se basan en atributos de los datos, como tiempo, clientes, productos, ubicaciones geográficas y otras categorías que brindan información sobre las relaciones entre los puntos de datos. El cubo se representa visualmente como un cubo, de ahí el nombre de cubo multidimensional.
Las bases de datos OLAP suelen ser una parte integral de un sistema de Business Intelligence (BI). Los sistemas de BI permiten un análisis más sencillo de los datos y generan informes para ventas, marketing y otras funciones. Una base de datos OLAP también permite la exploración interactiva de datos que no es posible con las bases de datos tradicionales.
Al final, una base de datos OLAP es una herramienta poderosa para extraer conocimientos y tendencias a partir de cantidades masivas de datos. Utilizando técnicas de análisis especializadas, una base de datos OLAP produce respuestas a consultas complicadas en momentos que habrían llevado días responder con bases de datos tradicionales. También permite una gestión más personalizada de las relaciones con los clientes mediante una extracción de datos precisa que las bases de datos tradicionales no pueden igualar.
