¿Qué es OLAP? Comprensión del procesamiento analítico en línea para la inteligencia empresarial

Cómo se diferencia OLAP de OLTP

Los sistemas OLTP respaldan las operaciones comerciales diarias: toma de pedidos, actualización del inventario, registro de datos transaccionales y gestión de la actividad de los clientes. El procesamiento de transacciones en línea está optimizado para realizar actualizaciones rápidas, precisas y de gran volumen en bases de datos relacionales.

Los sistemas OLAP se optimizan para el procesamiento analítico en lugar de las transacciones. Consolidan datos históricos de sistemas operativos, los estructuran para su exploración mediante modelos de datos multidimensionales y admiten consultas complejas que abarcan largos periodos de tiempo y múltiples dimensiones. OLAP ayuda a los equipos a comprender el negocio, mientras que los sistemas OLTP ayudan a gestionarlo.

Por qué OLAP es importante para la analítica moderna

A medida que las organizaciones crecen, los volúmenes de datos aumentan y las cuestiones analíticas se vuelven más complejas. La funcionalidad OLAP respalda esta evolución al proporcionar:

• Exploración de datos rápida e interactiva a través de estructuras preagregadas
• Análisis detallado y multidimensional desde múltiples perspectivas
• Cálculos consistentes y gobernados en los que los equipos pueden confiar
• Una experiencia de autoservicio que reduce la dependencia de los ingenieros de datos

Estas fortalezas hacen que la tecnología OLAP sea esencial para el monitoreo del rendimiento, el análisis de tendencias y la planificación estratégica.

El OLAP en el uso empresarial práctico

Un ejecutivo del sector minorista que revisa los datos de ventas trimestrales puede ver estos beneficios en la práctica. En lugar de solicitar informes separados para cada región, categoría de producto o período de tiempo, las herramientas de OLAP les permiten pivotar entre todas las dimensiones en una única vista y explorar patrones directamente.

Con solo unos pocos ajustes mediante operaciones básicas de OLAP, pueden identificar dónde cambió el rendimiento, comparar los segmentos afectados y descubrir los factores que impulsan esos cambios. Esta capacidad de moverse fluidamente entre perspectivas ayuda a los equipos a obtener información valiosa en cuestión de minutos, en lugar de esperar múltiples extracciones personalizadas o consultas SQL complejas.

Arquitectura OLAP y modelos de datos

Comprensión de los cubos OLAP

Los sistemas OLAP se basan en la idea de que los datos analíticos deben reflejar la forma en que los usuarios piensan sobre el negocio. Para respaldar esto, las bases de datos OLAP usan cubos OLAP, que son estructuras de datos multidimensionales que organizan los datos dentro de una arquitectura de datos gobernada y permiten a los usuarios analizar los datos desde varias vistas a la vez: tiempo, geografía, producto, segmentos de clientes y más.

Cada cubo OLAP que representa las métricas del negocio contiene lo siguiente:

• Medidas: valores numéricos como ingresos, costo, margen o cantidad de pedidos
• Dimensiones: categorías que describen esas métricas, como producto, geografía, cliente o tiempo

Esta estructura hace que el análisis multidimensional sea más intuitivo. En lugar de navegar por tablas relacionales planas con miles de columnas y millones de filas, los usuarios empresariales interactúan con datos empresariales organizados por conceptos familiares. Las medidas se convierten en el "qué", y las dimensiones se convierten en el "cómo" y el "dónde" del análisis.

Aunque se los denomine "cubos", estos modelos de datos OLAP no se limitan a tres dimensiones. Los cubos de datos pueden contener más de tres dimensiones, lo que permite un análisis transversal enriquecido para explorar patrones y comparaciones a través de datos multidimensionales.

Jerarquías y preagregación para consultas rápidas

La mayoría de las dimensiones en las bases de datos OLAP incluyen jerarquías de conceptos que representan niveles naturales de detalle. Una dimensión de tiempo puede incluir año → trimestre → mes → día. Una dimensión geográfica podría incluir país → región → estado → ciudad. Estas jerarquías de conceptos facilitan el paso de datos resumidos a vistas de datos detalladas.

Los sistemas OLAP suelen calcular resúmenes preagregados en cada nivel de la jerarquía de conceptos. Debido a que muchas consultas analíticas requieren totales o promedios recurrentes, la preagregación ofrece un rendimiento de consulta rápido y garantiza definiciones de métricas consistentes entre usuarios y equipos. Este enfoque ayuda a que los cubos OLAP respondan rápidamente, incluso al analizar grandes volúmenes de datos históricos.

Modelado dimensional con esquemas de estrella

El modelado dimensional es la base de la mayoría de los sistemas OLAP y estructura los datos para que tengan un buen rendimiento y sean fáciles de entender. El patrón más común es el esquema de estrella, que incluye lo siguiente:

• Una tabla de hechos central que contiene medidas y claves.
• Tablas de dimensiones que proporcionan contexto descriptivo

Los esquemas de estrella son populares porque son simples y eficientes. Los usuarios pueden interpretar las tablas relacionales rápidamente y las herramientas OLAP generan consultas de manera confiable con menos uniones. Este esquema de base de datos admite cargas de trabajo analíticas predecibles y de alto rendimiento y permite que las bases de datos OLAP organicen los datos de manera eficaz.

El enfoque también refleja cómo las empresas ven sus operaciones: eventos medibles —como la visualización de datos de ventas, envíos o interacciones— vinculados a atributos descriptivos como productos, clientes o ubicaciones. Esta alineación con los procesos del mundo real, combinada con la escalabilidad a medida que las plataformas evolucionan, hace que los esquemas de estrella sean una piedra angular del diseño de modelos de datos OLAP.

Esquemas de copo de nieve y de constelación de hechos

Si bien los esquemas de estrella funcionan bien para la mayoría de las cargas de trabajo analíticas, algunos entornos necesitan enfoques de modelado adicionales para manejar una mayor complejidad. Estas alternativas abordan situaciones con jerarquías de conceptos más profundas, requisitos de gobernanza más estrictos o múltiples procesos de negocio que integran datos de varias fuentes de datos.

Un esquema de copo de nieve normaliza las tablas de dimensiones en varias tablas relacionadas; por ejemplo, almacena los detalles del producto, las subcategorías y las categorías por separado, en lugar de en una sola dimensión. Esta estructura reduce la redundancia y puede simplificar el mantenimiento en entornos grandes o regulados. Sin embargo, introduce más joins, lo que puede ralentizar las consultas OLAP o hacer que los modelos de datos sean menos intuitivos para los usuarios no técnicos.

Una constelación de hechos, a veces denominada esquema de galaxia, amplía el modelado dimensional al incluir varias tablas de hechos que comparten una o más dimensiones. Este diseño permite realizar análisis de diferentes procesos empresariales, como examinar cómo influyen los gastos de marketing en el análisis de ventas o cómo los niveles de inventario afectan al rendimiento del cumplimiento.

Aunque son más complejos que un esquema de estrella, estos enfoques proporcionan flexibilidad de modelado cuando las diversas necesidades analíticas lo requieren. Ofrecen formas de representar relaciones comerciales más ricas mientras se mantiene la coherencia entre las dimensiones compartidas.

Equilibrar las compensaciones del modelado

Elegir la técnica de modelado correcta implica sopesar varias compensaciones:

• Rendimiento: los esquemas en estrella suelen permitir consultas más rápidas y una lógica más sencilla para las operaciones OLAP.
• Almacenamiento: Los esquemas de copo de nieve ahorran espacio, pero pueden reducir el rendimiento de las consultas
• Complejidad empresarial: las constelaciones de hechos soportan múltiples procesos, pero requieren una gobernanza cuidadosa
• Facilidad de uso: Los modelos de datos más planos son más intuitivos para los analistas de datos y los equipos de BI
• Escalabilidad: Los modelos deben evolucionar a medida que crecen los volúmenes de datos, las dimensiones y las necesidades del negocio.

Las organizaciones suelen combinar estos patrones de modelado. Un esquema de estrella principal puede respaldar los análisis primarios, mientras que los elementos de copo de nieve o de constelación gestionan las dimensiones complejas o los informes multifuncionales. El objetivo sigue siendo el mismo: modelos de datos OLAP que se mantengan rápidos, claros y alineados con las necesidades del negocio.

Operaciones OLAP principales para el análisis multidimensional

Las operaciones OLAP brindan a los usuarios formas flexibles de ajustar los niveles de detalle y explorar los datos de la organización desde diferentes ángulos. Constituyen la base del análisis de datos multidimensionales de tipo OLAP, lo que permite una navegación rápida entre dimensiones y ayuda a los analistas de datos a pasar rápidamente de resúmenes amplios a estadísticas específicas.

Cambio de detalle con desglose y consolidación

Dos de las operaciones OLAP más importantes son el desglose y el resumen, que permiten a los usuarios moverse entre resúmenes de alto nivel y vistas de datos detalladas.

La operación de profundización (drill-down) parte de una vista general y revela más detalles. Un analista podría comenzar con los ingresos anuales y, luego, profundizar en trimestres, meses o días. Cada paso expone más contexto, como picos estacionales o caídas inusuales que no son visibles en los niveles superiores. Esta operación analítica básica ayuda a los equipos a transformar los datos de vistas agregadas en información detallada.

Roll-up hace lo contrario. Agrega datos detallados en resúmenes de nivel superior, como combinar los resultados a nivel de tienda en vistas regionales o nacionales. Roll-up ayuda a los líderes a ver el panorama general, comparar el rendimiento entre regiones o segmentos y comprender el impacto general al trabajar con datos menos detallados.

En conjunto, el desglose (drill-down) y la consolidación (roll-up) admiten tanto el análisis exploratorio como la generación de informes a nivel ejecutivo, ya que permiten un movimiento fluido a través de los niveles de la jerarquía de conceptos dentro de los cubos OLAP.

Enfocar las opiniones con análisis detallados

Mientras que el desglose y el resumen gestionan los niveles de detalle, el corte y el análisis definen qué parte del cubo de datos se va a estudiar. Estas operaciones OLAP actúan como filtros, lo que permite a los analistas centrarse rápidamente en los subconjuntos relevantes.

Una operación de corte selecciona un solo valor dentro de una dimensión, como ver solo el tercer trimestre (Q3) en todas las regiones y productos. El corte es útil para aislar un período, canal o categoría mientras se mantienen otras dimensiones disponibles para la comparación en los datos multidimensionales.

Una operación de dicing selecciona varios valores en una o más dimensiones, como la comparación de categorías de productos seleccionadas en un subconjunto de regiones y meses. El dicing es útil cuando los equipos quieren comparar combinaciones específicas (como segmentos objetivo o grupos de productos clave) sin el desorden de los datos empresariales no relacionados.

Las operaciones de segmentación y desglose son fundamentales para el análisis de autoservicio. En lugar de pedirles a los ingenieros de datos informes puntuales, los usuarios de negocio pueden explorar los datos directamente, reduciendo o ampliando su vista a medida que cambian las necesidades. Esto reduce la dependencia de los informes a medida y hace que las plataformas de inteligencia de negocio respondan mejor a las necesidades cambiantes.

Reorientación de las dimensiones con pivotaje

La pivotación cambia la forma en que se organizan las dimensiones en un informe o una visualización. En una tabla, la dinamización podría mover una dimensión de las columnas a las filas. En los cubos OLAP, la pivotación rota las dimensiones para mostrar una combinación diferente de atributos en todo el modelo de datos multidimensional.

Por ejemplo, un analista puede comenzar viendo los datos de ventas con las regiones como columnas y las categorías de productos como filas. Al pivotar, pueden comparar en su lugar las categorías de productos entre los segmentos de clientes. Los datos del negocio siguen siendo los mismos, pero la perspectiva cambia, lo que a menudo revela patrones como segmentos de bajo rendimiento o mercados atípicos.

La pivotación admite el análisis exploratorio, ya que permite que los usuarios prueben vistas alternativas (por cliente, canal o ventana de tiempo) sin reescribir las consultas OLAP.

Cómo OLAP apoya el análisis del mundo real

Para ver cómo funcionan juntas estas operaciones OLAP, imagine a un ejecutivo del sector minorista que investiga la disminución de las ventas del tercer trimestre:

1. El ejecutivo comienza con una vista nacional consolidada y ve una disminución del 8 % en comparación con el trimestre anterior.
2. Profundizan por región y descubren que la región Oeste ha bajado un 22 % mientras que otras regiones permanecen estables.
3. Segmentan los datos para aislar la región Oeste y luego los dividen en sus tres categorías de productos principales de julio a septiembre, lo que revela caídas más pronunciadas concentradas en líneas específicas.
4. Cambian la perspectiva para centrarse en grupos de tiendas, identificando que el bajo rendimiento se concentra en California.
5. Al conectar estos hallazgos, el ejecutivo ve que un nuevo competidor ingresó a California en julio, lo que afectó de manera desproporcionada a esas líneas de productos.

Con una idea clara de qué cambió y por qué, el equipo de marketing desarrolla rápidamente una respuesta competitiva dirigida para las categorías y los mercados afectados. Lo que habría requerido varios días de consultas SQL personalizadas y cálculos analíticos complejos se completa en minutos utilizando la exploración de datos interactiva y multidimensional de OLAP.

Tipos de sistemas OLAP

Las diferentes arquitecturas OLAP admiten objetivos analíticos similares, pero varían en rendimiento, escala y flexibilidad. Comprender estas diferencias ayuda a las organizaciones a elegir un enfoque que se ajuste a sus volúmenes de datos, necesidades de modelado y patrones de consulta.

MOLAP: OLAP multidimensional que utiliza cubos multidimensionales

Los sistemas OLAP multidimensionales almacenan datos en bases de datos multidimensionales propias que organizan físicamente la información en estructuras cúbicas. Los resúmenes preagregados y la indexación optimizada permiten respuestas rápidas y predecibles para consultas complejas.

Puntos fuertes

• Tiempos de respuesta muy rápidos, incluso para consultas analíticas muy agregadas o multidimensionales
• Rendimiento predecible de las consultas debido a los agregados precalculados
• Soporte sólido para la navegación jerárquica y los cálculos complejos

Limitaciones

• Requiere almacenamiento adicional para que las estructuras del cubo almacenen datos
• Los ciclos de actualización del cubo pueden retrasar el acceso a nuevos datos históricos.
• Menos flexible cuando las dimensiones o las jerarquías conceptuales cambian con frecuencia.

Dónde funciona mejor el OLAP multidimensional

Equipos con modelos de datos OLAP estables —como la planificación financiera, el análisis de rentabilidad y los informes operativos— donde el rendimiento constante es más importante que los cambios rápidos en el esquema.

ROLAP: OLAP relacional para análisis en almacenes de datos relacionales y en la nube

Los sistemas OLAP relacionales realizan operaciones OLAP directamente sobre las tablas relacionales almacenadas en bases de datos relacionales o almacenes de datos en la nube. En lugar de almacenar cubos OLAP, los motores ROLAP generan informes de forma dinámica y dependen del optimizador de consultas de la base de datos para el cálculo.

Puntos fuertes

• Maneja grandes volúmenes de datos empresariales, con la única limitación del almacén de datos subyacente.
• Se adapta fácilmente a nuevas dimensiones o atributos de fuentes de datos relacionales.
• Usa SQL ampliamente entendido y la infraestructura existente

Limitaciones

• El rendimiento de las consultas varía según el diseño de la base de datos, la indexación y los patrones de carga de trabajo
• Las agregaciones complejas pueden ser más lentas sin resúmenes precalculados.
• Mayor dependencia de las prácticas de modelado relacional.

Dónde funciona mejor el OLAP relacional

Organizaciones con conjuntos de datos grandes o que cambian con frecuencia (como el análisis de comercio electrónico, el análisis del comportamiento del cliente o los informes empresariales), donde la flexibilidad y la evolución del esquema importan más que la velocidad de preagregación. Este enfoque funciona bien cuando los equipos necesitan integrar datos de múltiples fuentes de datos.

HOLAP: OLAP híbrido para almacenamiento analítico híbrido

El OLAP híbrido combina la agregación multidimensional de tipo OLAP con el almacenamiento de detalles relacionales. Los resúmenes residen en forma de cubo para mayor velocidad, mientras que los datos detallados y granulares permanecen en tablas relacionales.

Puntos fuertes

• Rendimiento rápido para el análisis a nivel de resumen a través de la funcionalidad OLAP
• Flexibilidad para desglosar (drill-down) los datos con todos los detalles cuando sea necesario
• Requisitos de almacenamiento equilibrados en comparación con MOLAP completo

Limitaciones

• Arquitectura más compleja de diseñar y administrar
• Requiere sincronización entre las estructuras de cubos OLAP y los datos relacionales
• El rendimiento de las consultas puede variar según cómo se particionan los datos

Dónde funciona mejor el OLAP híbrido

Organizaciones que necesitan un acceso rápido a las métricas de resumen, pero que también requieren un desglose (drill-down) ocasional a nivel de detalle, lo cual es común en la gestión de la cadena de suministro, el análisis del rendimiento del marketing y los paneles operativos.

Comparación de tipos de OLAP

Cada arquitectura OLAP ofrece diferentes compensaciones en rendimiento, escalabilidad y flexibilidad:

El OLAP moderno en los flujos de trabajo analíticos actuales

Las plataformas en la nube han transformado la forma en que las organizaciones diseñan y operan los sistemas OLAP. Las herramientas OLAP tradicionales dependían de datos históricos cargados por lotes, estructuras de cubos estáticas y capacidad de hardware fija, lo que limitaba la escalabilidad a medida que aumentaban los volúmenes de datos y las necesidades analíticas. Las arquitecturas nativas de la nube eliminan estas limitaciones al permitir que las cargas de trabajo OLAP se ejecuten en una infraestructura distribuida y elástica.

OLAP en la era de la nube

Los sistemas OLAP modernos usan el procesamiento masivo en paralelo (MPP) y la computación distribuida para realizar consultas complejas en muchos nodos en paralelo. En lugar de depender de un único servidor OLAP, este enfoque proporciona la elasticidad que las organizaciones necesitan para admitir diversas cargas de trabajo analíticas.

Una ventaja clave de OLAP en la nube es la separación del almacenamiento y el cómputo, lo que permite que cada capa escale de forma independiente. Los clústeres de cómputo pueden expandirse temporalmente para cargas de trabajo exigentes y reducirse cuando no son necesarios, lo que ayuda a las organizaciones a controlar los costos y a pagar solo por los recursos utilizados durante el procesamiento analítico.

Capacidades OLAP en tiempo real

Los avances en la infraestructura de la nube ahora admiten OLAP casi en tiempo real, lo que cierra la brecha entre el análisis por lotes tradicional y el análisis en tiempo real. En lugar de esperar las actualizaciones nocturnas del cubo, los analistas de datos pueden trabajar con datos de negocio actualizados con frecuencia desde fuentes de datos de streaming. Esto permite respuestas más rápidas a las señales operativas, como los cambios en los patrones de demanda, las interacciones con los clientes o las fluctuaciones en la cadena de suministro.

OLAP en lagos de datos y arquitectura lakehouse

Las bases de datos OLAP nativas de la nube operan cada vez más directamente sobre los datos almacenados en data lakes en la nube. En una arquitectura de lakehouse, las tecnologías como Delta Lake proporcionan las características de confiabilidad, gobernanza y rendimiento, como la indexación, el almacenamiento en caché y la omisión de datos, que requiere el análisis de tipo OLAP. Debido a que las cargas de trabajo de OLAP pueden ejecutarse en los mismos datos de la organización utilizados para el aprendizaje automático, el streaming de datos y la ingeniería de datos, los equipos ya no necesitan mantener motores OLAP separados ni mover datos entre sistemas.

Las principales ventajas de este enfoque incluyen:

• Almacenamiento de datos unificado con menos silos
• Formatos abiertos que integran datos con herramientas de BI, ML e IA
• Consultas analíticas más rápidas sin duplicar los datos del negocio
• Arquitectura y gobernanza simplificadas

Aplicaciones empresariales actuales para OLAP

Los sistemas OLAP modernos admiten diversos flujos de trabajo analíticos en todas las industrias, entre los que se incluyen los siguientes:

• Planificación y análisis financieros: informes de presupuesto frente a informes reales, pronósticos, análisis financiero y modelado de la rentabilidad a través de informes financieros
• Análisis del rendimiento de ventas: análisis de territorio, evaluación de la mezcla de productos y monitoreo del análisis de tendencias de ingresos mediante herramientas de análisis de ventas
• Análisis del comportamiento del cliente: segmentación, patrones de compra y valor del ciclo de vida del cliente a través de datos multidimensionales
• Optimización de la cadena de suministro: análisis de inventario, rendimiento de los proveedores y previsión de la demanda
• Análisis del sector de la salud: resultados de los pacientes, utilización de recursos y eficacia del tratamiento en todas las poblaciones

Estas aplicaciones de inteligencia de negocios dependen de la capacidad de OLAP para evaluar múltiples dimensiones de manera eficiente y coherente, lo que permite a los equipos generar informes que transforman los datos en estadísticas prácticas.

OLAP en ecosistemas analíticos emergentes

Los principios OLAP siguen siendo fundamentales incluso a medida que evolucionan los ecosistemas analíticos. Las plataformas modernas de visualización de datos y las herramientas de BI basadas en SQL incorporan interacciones de tipo OLAP, como el corte, el pivote y la perforación, para proporcionar formas rápidas y multidimensionales de explorar los datos, independientemente de si el sistema subyacente utiliza estructuras de cubos OLAP tradicionales.

En una arquitectura de lakehouse, los conceptos de OLAP se integran con formatos de datos abiertos y computación a escala de la nube. En lugar de operar como una pila separada, las consultas de estilo OLAP se ejecutan directamente en los datos organizacionales compartidos que se utilizan para datos de streaming, IA e ingeniería de datos. Esta integración mejora el rendimiento y la coherencia de las consultas mientras reduce la necesidad de datos duplicados o servidores OLAP especializados.

OLAP también complementa el aprendizaje automático. Los analistas de datos usan la exploración de tipo OLAP para identificar patrones, segmentos e hipótesis a través de la minería de datos, mientras que los modelos de AA se basan en estas estadísticas con el análisis predictivo para hacer predicciones y automatizar decisiones. OLAP sigue siendo relevante, no como tecnología independiente, sino como un conjunto de capacidades analíticas integradas que permiten una exploración de datos más rápida e interactiva en las plataformas modernas.

Evaluación de la idoneidad de OLAP para tu organización

Al evaluar OLAP para su entorno, considere factores como los volúmenes de datos, la complejidad de las consultas, las necesidades de interactividad, la infraestructura existente y su estrategia de nube más amplia. OLAP es una muy buena opción cuando las consultas analíticas se repiten con frecuencia, involucran múltiples jerarquías de conceptos o requieren tiempos de respuesta rápidos y consistentes.

Puede ser menos adecuado para cargas de trabajo en las que predominan las consultas complejas y muy impredecibles, la experimentación exploratoria de aprendizaje automático o el análisis que prioriza la transmisión (streaming). Comprender cómo sus equipos exploran los datos de negocio —y la velocidad y la estructura que exigen sus flujos de trabajo— ayuda a determinar si OLAP debe desempeñar un papel central en su arquitectura analítica.

Hacer que OLAP funcione para su negocio

El procesamiento analítico en línea (OLAP) convierte los datos complejos y multidimensionales en información clara y procesable. Al organizar las medidas y las dimensiones de formas intuitivas y admitir consultas analíticas rápidas e interactivas, OLAP ayuda a los equipos a comprender qué cambió, por qué cambió y cómo varía el rendimiento entre regiones, productos o segmentos de clientes. Estas fortalezas hacen de la tecnología OLAP una base confiable para explorar las tendencias del negocio y fundamentar la toma de decisiones.

Un conocimiento sólido de las operaciones OLAP principales (drill-down, roll-up, slice y dice) fomenta un mejor pensamiento analítico. Estas operaciones analíticas básicas ayudan a los analistas de datos a examinar hipótesis, comparar segmentos e identificar patrones significativos. La elección de la arquitectura OLAP adecuada también es importante: el OLAP multidimensional (MOLAP), el OLAP relacional (ROLAP) y el OLAP híbrido (HOLAP) ofrecen, cada uno, diferentes compensaciones en el rendimiento de las consultas, la escala y la flexibilidad, y la mejor opción depende de los volúmenes de datos, la complejidad de las consultas y de cuán interactiva necesiten los usuarios de negocio que sea la experiencia.

Incluso a medida que las arquitecturas de datos evolucionan, los principios de OLAP siguen siendo fundamentales para las aplicaciones modernas de inteligencia empresarial. Las plataformas contemporáneas integran la aceleración de estilo OLAP en motores SQL, capas semánticas y la arquitectura de lakehouse, lo que permite a los ingenieros de datos analizar datos compartidos sin mantener sistemas de cubos separados.

A medida que evalúas cómo se adapta OLAP a tu entorno, considera la estructura de tus cargas de trabajo analíticas, tus requisitos de actualización de datos y la frecuencia con la que los usuarios exploran los datos de forma interactiva. Las plataformas de análisis modernas amplían la funcionalidad OLAP con flexibilidad a escala de nube, lo que ayuda a su organización a obtener estadísticas de forma más rápida y coherente.

Descubre cómo las soluciones analíticas actuales a escala de la nube ofrecen un rendimiento similar al de OLAP, al tiempo que admiten estrategias de datos e inteligencia artificial más amplias.