INTRODUCCION ANTECEDENTES: En agosto de 1993, Codd y Date anunciaron un descubrimiento importante en el negocio de computadoras con 12 reglas para el proceso analítico en línea (OLAP). Desarrollado por el Dr. E.F. Codd, con los colegas Clynch Salley y Sharon Codd, OLAP se define como la síntesis dinámica, el análisis, y la consolidación de volúmenes grandes de datos multidimensionales. El Dr. Codd es el fundador de Codd y Date, Inc., y es el inventor del modelo abstracto y de las 12 reglas para la tecnología relacional. Con OLAP, Codd y Date han establecido y clarificado un área significativa del procesamiento de información de negocios y de una nueva categoría de productos para el " análisis multidimensional " - que no son tratados adecuadamente por la combinación actual de sistemas relacionales, de hojas de balance, y de herramientas de interrogación (query). OLAP implica la manipulación dinámica y extensiva de ilimitadas variables de datos, y complementa las aplicaciones de procesamiento de transacciones en linea(OLTP). Las aplicaciones de OLAP incluyen consolidaciones rápidas y múltiples escenarios de pronósticos, de presupuestos, de planes de producción, de planes del activo fijo, de análisis de ventas, y de informes del desempeño. Los productos de OLAP hacen el análisis multidimensional más fácil y más eficiente para los ususarios de negocios. OLAP: EL PROCESO ANALÍTICO EN LÍNEA en línea (OLAP) es una categoría de la tecnología del software lógica que permite a analistas, a gerentes y a ejecutivos ganar la penetración en datos con el acceso rápido, constante e interactivo a una variedad amplia de vistas posibles de la información que se ha transformado a partir de información bruta para reflejar la verdadera dimensión de la empresa según lo entendido por el usuario. Las funciones de OLAP son caracterizadas por el análisis dinámico multidimensional de las actividades analíticas y navegacionales consolidadas del usuario final de soporte de datos empresariales como: Ü Cálculo y modelaje aplicado a través de dimensiones, con jerarquías y/o a través de miembros Ü Análisis de tendencia a través de períodos secuenciales Ü Rebanando los subconjuntos para la visión en pantalla Ü Perforación a niveles más profundos de consolidación Ü "Alcanzar-a través" a datos detallados subyacentes Ü Rotación a nuevas comparaciones dimensionales en el área visible

OBJETIVOS

Objetivos de La investigacion de OLAP 1. Exponer que es OLAP, términos generales y definiciones. 2. Informar sobre los beneficios que el uso de OLAP ofrece a sus usuarios. 3. Herramientas que se pueden usar en el Proceso Analítico en Línea OLAP y sus productos.

Objetivos de OLAP Ü OLAP es implementada en un modo client/server multiusos y ofrece una respuesta constantemente rápida a las interrogaciones, sin importar talla y la complejidad de la base de datos. Ü OLAP ayuda al usuario a sintetizar la información de la empresa con la visión comparativa y personalizada, así como con el análisis de datos históricos y proyectados en varios escenarios de modelo de datos "qué tal si ". Esto se alcanza con uso de un servidor OLAP. Ü Los productos de OLAP hacen el análisis multidimensional más fácil y más eficiente para los usuarios de negocios. ANALISIS MULTIDIMENSIONAL Multidimensional: Es una estructura de datos con tres o más dimensiones independientes. El objetivo del análisis multidimensional es que los usuarios finales ganen conciencia del significado del contenido en las bases de datos. El acercamiento multidimensional del análisis alinea el contenido de los datos con el modelo mental del analista, por lo tanto reduciendo la confusión y bajando la incidencia de interpretaciones erróneas. También facilita la navegación de la base de datos, el monitoreo para un subconjunto determinado de datos, pedir los datos en una orientación determinada y definir cálculos analíticos. Además, porque los datos se salvan físicamente en una estructura multidimensional, la velocidad de estas operaciones es muchas veces más rápida y consistente que lo

posible en otras estructuras de base de datos. Esta combinación de la simplicidad y velocidad es una de las ventajas dominantes del análisis multidimensional. EL SERVIDOR DE OLAP Un servidor de OLAP es un motor de manipulación de datos de gran capacidad y multiusuario diseñado específicamente para utilizar y operar estructuras de datos multidimensionales. Una estructura multidimensional se arregla de tal manera que cada item esté ubicado y pueda ser accesado basado en la intersección de los miembros de la dimensión que lo definen. El diseño del servidor y de la estructura de los datos se optimiza para la recuperación de datos ad hoc rápida en cualquier orientación, tan bien como para elrápido y flexible cálculo y transformación de información bruta basada en relaciones con formulas. El servidor de OLAP puede o efectuar físicamente la información multidimensional procesada para entregar tiempos de reacción consistentes y rápidos a los usuarios finales, o puede poblar sus estructuras de datos en tiempo real desde bases de datos relacionadas u otras, u ofrezca una opción de ambos. Dado el estado actual de la tecnología y de la exigencia del usuario final por tiempos consistentes y rápidos de reacción, montar los datos multidimensionales en el servidor de OLAP es a menudo el método preferido. COMO FUNCIONA CON EL CLIENTE Y EL SERVIDOR Cliente: Un ordenador de un solo usuario el cual está conectado vía una red, y funciona conjuntamente con uno o más ordenadores compartidos (llamados servidores), con el almacenaje de datos y el proceso distribuido entre ellos en una de muchas maneras. Un cliente de OLAP no almacenará normalmente datos, sin embargo hará algún proceso y la mayoría del trabajo de presentación, con el servidor manejando el almacenaje de datos y el resto del proceso. Un cliente puede ser simple o multitareas. Puede incluir a clientes livianos y pesados. Cliente Liviano: Es una forma de configuración client/server en la cual no se salva ningún dato y es relativamente poco el proceso que ocurre en la máquina del cliente, que puede ser en casos extremos un ordenador de red (NC). Otras formas incluyen la NetPC, que es una máquina con Windows con el almacenaje local y la flexibilidad de configuración limitados. La perspectiva cliente liviano es un concepto muy popular, pero debe usarse con precaución en las aplicaciones de análisis sofisticadas o accesos de usuario fuerte. Observe que los "clientes livianos" podrían requerir un poder de procesamiento y RAM significativo, y en el contexto del negocio, generalmente son PC con especificaciones bastante altas con unidades de disco duro. Servidor: Un ordenador que mantiene a un número de usuarios. Generalmente contendrá datos y hará algún proceso sobre los datos. Un servidor de aplicaciones puede no almacenar necesariamente datos y un servidor de archivos puede no hacer necesariamente el proceso.

Productos De Olap: Un producto capaz de proporcionar un análisis rápido de la información multidimensional compartida. El análisis ad hoc debe ser posible dentro del producto en sí o en un producto directamente relacionado.

EJEMPLOS HERRAMIENTAS DE OLAP

Exploracion de Datos , Analisis OLAP, Visualizacin de Datos GraphSheet software , es una nueva herramienta patentada de software que en instantes transforma datos de Excel, Lotus, Word Text files, Web downloads, tablas en base de datos y otros datos en graficas basadas en datos explorados y sesiones visuales. El Software GraphSheet se instala en la computadora automáticamente y listo para usar. Cada vez que sea necesario explorar para buscar datos de cualquier tipo solamente es necesario copiar y pegarlo en el clipboard e iniciar la sesión de Graphsheet y en segundos se puede ver la información y navegar entre ella. Lancet Software Development, Data Warehouse Analysis, Lancet Web FrameWork and ROLAP Lancet Software Development Web Framework es el trabajo que hace la empresa Lancet; que funciona con Relational OLAP o (ROLAP). Esta empresa es: una Data Warehousing Software Compañía que se especializa El desarrollo de herramientas de internet (development and deployment), ellos también crean software para relacionar y comparar procesos analíticos en línea (ROLAP) que son los (DSS) Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones, que permite a los tomadores de decisiones dirigir negociaciones sofisticadas y acertadas. EL propósito de Lancet Web Framework ( LWF) es aumentar la velocidad de ordenar en las organizaciones los sistemas de reportes estratégicos vía internet. LWF extiende y aumenta las interfaces incluyendo controles adicionales para el usuario, para la personalización e integración de la información. Lo mejor es que los usuarios ven la información que realmente les interesa que es relevante a su trabajo y la elaboración de reportes es mas rápida, aumentando así la productividad y los reportes son mejores y mas completos.

Integrantes:

Zoila Siu Denis Rivera Prudencio Pineda Gustavo Martinez Vilma Gabriela Rosales