Condiciones de partida en constante cambio, retos diarios y mercados saturados hacen que bases de decisión actuales y sólidas cobren una importancia cada vez mayor. Para dominar el flujo diario de información, muchas empresas emplean OLTP y OLAP. Aunque estas abreviaturas puedan parecerle desconocidas a primera vista, sin duda conoce a sus representantes más conocidos: ERP y BI. A continuación descubrirá qué se esconde detrás de todas estas siglas y cómo contribuyen a tomar decisiones informadas.
OLTP & OLAP
Empecemos por el principio: ¿qué servicios se esconden detrás de las abreviaturas OLTP y OLAP y dónde nos los encontramos casi a diario?
OLTP
OLTP significa Online transactional processing y representa una fuente de datos operativa. OLTP permite la creación y el uso conjunto de conjuntos de datos o bases de datos. OLTP se basa en una base de datos relacional que permite lo siguiente:
- Disponibilidad constante de los datos
- Acceso simultáneo a los datos por parte de varios usuarios, así como la garantía de la integridad de los datos
- Procesamiento de grandes volúmenes de transacciones (p. ej. ampliación, actualización y eliminación de datos)
- Procesamiento rápido con tiempos de respuesta inferiores a una milésima de segundo
- Conjuntos de datos indexados para una búsqueda rápida, recuperación y consultas
- Copias de seguridad incrementales
OLAP
OLAP significa Online Analytical Processing y permite análisis rápidos y multidimensionales de grandes volúmenes de datos. Se trata de conjuntos de datos consolidados. OLAP crea la base óptima para Business Intelligence, Datamining, cálculos analíticos complejos así como informes y pronósticos. El núcleo de una base de datos OLAP reside en el denominado “OLAP cube”. Este permite la consulta, la generación de informes y el análisis rápidos de datos multidimensionales. Una dimensión de datos representa un elemento de un conjunto de datos específico. En lo que respecta a las cifras de ventas, distintas dimensiones pueden ser, por ejemplo, la región, la estación del año y la variante de producto. El formato convencional de columnas x filas se amplía con otras dimensiones. De este modo, la información puede consultarse en una forma tridimensional (p. ej. región x trimestre x producto).
OLTP vs. OLAP
La principal diferencia entre estos dos sistemas radica en su enfoque y ya puede deducirse de sus nombres. Online analytical processing (OLAP) se centra en el análisis y Online transactional processing (OLTP) en las transacciones. OLAP crea una base para la toma de decisiones mediante el análisis de datos complejos. Este sistema es utilizado por los llamados Data Scientists, Business Analysts y Knowledge Workers, que se ocupan del análisis de datos y su correspondiente preparación. OLTP está orientado al procesamiento de grandes volúmenes de transacciones. Las aplicaciones correspondientes son utilizadas por los llamados Frontline Workers, es decir, por ejemplo, recepcionistas o cajeros, o en aplicaciones de autoservicio como en la banca online o el comercio electrónico. Además de esta diferencia fundamental, los sistemas OLTP y OLAP también se diferencian en los tres puntos siguientes:
- Fuente de datos: los sistemas OLAP se basan en un esquema multidimensional y, por lo tanto, pueden soportar consultas complejas de datos actuales e históricos. Diversos registros de datos OLTP pueden constituir la base de las consultas OLAP en forma de bases de datos agregadas. OLTP, en cambio, se basa en sistemas tradicionales de gestión de bases de datos (DBMS) que pueden acomodar un gran volumen de transacciones en tiempo real.
- Tiempo de procesamiento: los pasos de trabajo en OLAP son más complejos y requieren enormes volúmenes de datos, por lo que tienden a ejecutarse de forma más lenta que los de los sistemas OLTP. OLTP, por su parte, realiza tareas sencillas de lectura y escritura, donde cada milisegundo cuenta.
- Disponibilidad: dado que los sistemas OLAP no procesan datos actuales, no son necesarias copias de seguridad constantes. Los sistemas OLTP, en cambio, modifican los datos de forma constante y, por tanto, necesitan copias de seguridad continuas para garantizar la integridad de los datos.
ERP: un ejemplo de OLTP
ERP es un ejemplo de sistema OLTP. ERP significa Enterprise Resource Planning. Un sistema ERP ayuda a la dirección, pero también a las distintas áreas de la empresa, a mantener una visión general de los recursos disponibles y de los procesos empresariales.
El sistema, basado en una gestión central de datos, agrupa todas las actividades y contrarresta así una “mentalidad de silos”. En lugar de muchas bases de datos independientes, que a su vez son alimentadas y utilizadas por áreas individuales de la empresa, existe una sola base de datos accesible a todos los usuarios. La herramienta ofrece una visión general de todo lo que ocurre en la empresa: desde la planificación y la adquisición hasta las ventas. De este modo, los flujos de información dentro de una empresa se automatizan, respaldan, optimizan, representan y documentan para un uso o análisis futuros. Además, los sistemas ERP garantizan que se eviten los datos redundantes.
En resumen, los sistemas ERP garantizan que los datos de los procesos operativos se recopilen de forma homogénea y estén disponibles para todos. Los informes procedentes de sistemas ERP son, por tanto, útiles cuando se trata de comprender el estado actual de la empresa o de áreas específicas.
BI: un ejemplo de OLAP
Mientras que Business Intelligence (BI) también ofrece una visión del estado de la empresa, lo hace en forma de conjuntos de datos analizados. BI apoya así a los responsables de la toma de decisiones, desempeña un papel en el comportamiento estratégico y táctico de la empresa en el mercado y, en el mejor de los casos, conduce a un aumento de la eficiencia. BI genera paneles e informes que crean transparencia tanto interna como externamente. Los completos y detallados informes que BI genera mediante el análisis de datos pueden utilizarse para optimizar tanto el front office como el back office. En comparación con ERP, las empresas pueden ir un paso más allá con BI. Los datos no solo se recopilan de forma centralizada y se ponen a disposición, sino que los sistemas BI también los organizan, analizan y relacionan entre sí. De este modo, se pueden generar insights útiles. Mediante paneles y visualizaciones de datos, BI también garantiza que la información se prepare de forma comprensible.
Uso conjunto de ERP y BI
Los sistemas ERP son una parte integral del análisis de datos. Al recopilar todos los datos de la empresa en un solo lugar, constituyen la base óptima para los análisis. BI toma estos datos operativos y los transforma en insights útiles que benefician directamente al éxito de la empresa.
Las empresas que utilizan estos dos sistemas de forma complementaria pueden evolucionar de unos informes históricos a unos previsionales. La predicción de tendencias, el reconocimiento de patrones y una gestión proactiva de la empresa reflejan el espíritu de la época actual. De este modo, las empresas pueden mantener las evoluciones bajo control y reaccionar a los cambios en una fase temprana.
Ventajas de un enfoque combinado
Además de la ventaja obvia de analizar los datos operativos y prepararlos visualmente, la integración ERP-BI conlleva las siguientes ventajas:
- Profundidad y disponibilidad de los datos: los sistemas ERP recopilan a diario enormes cantidades de datos. Si Business Intelligence está directamente integrado en un sistema ERP, las empresas pueden realizar análisis en profundidad con ayuda de estos datos y así obtener nuevos conocimientos.
- Posibilidades de análisis individuales: aunque todas las áreas o departamentos de la empresa persiguen en principio un objetivo corporativo común, los departamentos pueden seguir teniendo objetivos individuales. Un sistema BI-ERP integrado permite a las distintas áreas llevar a cabo análisis individuales. De este modo, los departamentos pueden crear informes o paneles adaptados a sus necesidades y hacer que su trabajo sea más eficiente.
- Decisiones basadas en datos en tiempo real: gracias a la vinculación de BI y ERP, la mirada hacia el futuro o la previsión de tendencias puede ajustarse continuamente mediante datos actuales.
- Insights fundamentados: dado que los datos se recopilan siempre en un único lugar, los sistemas ERP-BI ofrecen buenos valores comparativos del pasado y una visión completa de la evolución.
- Eficiencia: como los datos ya se recopilan en el lugar del que se extraen para los análisis, las empresas ahorran tiempo y recursos y ganan agilidad.
- Reporting: los informes no solo ganan en fuerza expresiva, sino que también se vuelven más individuales, más profundos, más rápidos y adaptables sin necesidad de amplios conocimientos previos.