El procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y el procesamiento analítico en línea (OLAP) tienen propósitos distintos. Los sistemas OLTP manejan grandes volúmenes de procesamiento transaccional, mientras que los sistemas OLAP analizan grandes volúmenes de datos complejos para informar sobre tendencias.
Ambos conceptos dependen de la funcionalidad de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) para almacenar, organizar y analizar datos.
¿Cuál es la diferencia entre OLTP y OLAP?
Los sistemas OLTP permiten la ejecución en tiempo real de transacciones de bases de datos realizadas por grandes grupos de personas. Algunas transacciones son financieras, como los cajeros automáticos y las compras en tiendas, o no financieras, como los mensajes de texto o los cambios de contraseña.
Los sistemas OLAP realizan análisis multidimensionales sobre grandes conjuntos de datos, típicamente de almacenes de datos y bases de datos relacionales. Son ideales para la minería de datos y funciones empresariales como la previsión de ventas.
La tabla a continuación representa algunas de las diferencias más notables entre OLTP y OLAP.
| |
OLTP |
OLAP |
| Definición |
Un sistema de software que gestiona un alto volumen de transacciones frecuentes de bases de datos |
Un sistema de software que analiza grandes conjuntos de datos para identificar tendencias, patrones y conocimientos |
| Qué hace |
Maneja tareas cotidianas como agregar ventas, actualizar cuentas y gestionar inventarios |
Ayuda a descubrir patrones y tendencias en los datos para tomar mejores decisiones |
| Datos que utiliza |
Datos operativos actuales, como ventas recientes o niveles de inventario de productos |
Datos históricos agregados de múltiples fuentes (tendencias de ventas por región a lo largo de los años) |
| Integridad de datos |
Estricto, mantiene la consistencia a través de las transacciones |
Aún importante, asegura una representación precisa para el análisis a pesar de la posible redundancia |
| Estructura de datos |
Optimizado para actualizaciones (listas separadas), normalizado para mínima redundancia |
Optimizado para análisis (diferentes ángulos), desnormalizado para recuperación más rápida (puede tener redundancia) |
| Esquema |
Usa típicamente esquemas de bases de datos relacionales |
A menudo usa esquemas multidimensionales optimizados para rápida agregación y análisis |
| Consultas |
Resuelve consultas frecuentes, cortas y simples enfocadas en la recuperación o modificación específica de datos:
ej., ¿Cuál es el nivel actual de inventario? |
Resuelve consultas complejas que involucran agregación, filtrado y cálculos a través de grandes conjuntos de datos:
ej., ¿Qué regiones están comprando más? |
| Rendimiento |
Enfocado en la velocidad. Prioriza tiempos de respuesta rápidos (milisegundos) para transacciones individuales |
Hecho para la precisión. Tiempos de respuesta más lentos (segundos o minutos) debido a cálculos complejos en grandes conjuntos de datos |
| Usuarios |
Cajeros, asociados de ventas y representantes de servicio al cliente. |
Analistas, ejecutivos y gerentes. |
| Ejemplos |
Procesamiento de pedidos en línea, actualización de detalles de clientes, gestión de niveles de inventario |
Análisis de tendencias de ventas, identificación de segmentos de clientes, previsión de demanda futura |
OLTP proporciona datos en bruto, y OLAP ayuda a entenderlos. Descubre cómo las empresas utilizan analítica predictiva para prever el futuro basándose en estos conocimientos.
