Resumen

En los últimos años los Data Warehouses (DW) en conjunto con OLAP se han constituido en elementos de ayuda en las organizaciones para la toma de decisiones. Con los tipos de almacenamiento de datos ROLAP y MOLAP se pueden crear los DW. El primero almacena los datos sobre una base de datos relacional. El tipo de almacenamiento MOLAP en matrices multidimensionales. En este articulo se presenta un ejemplo comparativo que permite analizar el rendimiento, las ventajas y desventajas entre estos dos tipos de almacenamiento en un sistema de gestión de base de datos (SGBD) especifico. Adicionalmente se ofrece un panorama que permite observar cómo los SGBDs están incorporando hoy en día estas tecnologías dentro de sus principales funcionalidades.

Introducción

En la actualidad muchas organizaciones poseen grandes volúmenes de datos almacenados que requieren ser analizados. El objetivo de crear un DW es el de que una gran cantidad de datos sean transformados en información para que en conjunto con herramientas OLAP, paquetes estadísticos profesionales y herramientas de minería de datos sirva para la toma de decisiones (Elmasri, 2006). Por tal motivo las organizaciones han desarrollado DW.

Un DW debe ir acompañado de un modelo de datos, los dos más utilizados son el relacional y el multidimensional. El modelo relacional es ampliamente soportado en diferentes SGBD. Típicamente un DW puede almacenarse de dos formas: ROLAP y MOLAP. El tipo de almacenamiento de datos ROLAP guarda los datos en una base de datos (BD) relacional. El MOLAP guarda los datos en matrices multidimensionales. Los datos de un DW se pueden representar por medio de un cubo o hipercubo, el cual representa un conjunto de hechos y otro de dimensiones (véase sección de modelos multidimensionales). El cubo consta de una serie de celdas, cada una representa un hecho que surge a raíz  de la combinación de las diferentes dimensiones.

Hoy en día se puede observar la evolución de los SGBD como consecuencia de la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos. Uno de estos cambios está enfocado hacia el almacenamiento multidimensional, con el objetivo de recuperar y analizar información compleja rápidamente. En este artículo se presenta un caso de estudio con el fin de analizar el rendimiento de ROLAP y MOLAP.

El cuerpo del artículo es el siguiente: en la sección 1El Data Warehouse" se define el concepto de DW las secciones siguientes describen los modelos multidimensionales OLAP y los tipos de almacenamiento para OLAP, respectivamente. La sección "SGBD con soporte para ROLAP y MOLAP" presenta SGBD que soportan MOLAP.  En la  siguiente  sección se expone el caso de estudio, base para la comparación realizada, y finalmente se presentan las conclusiones y trabajos futuros.

• Materias:Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Ciencia de datos
• Subjects:Information storage and retrieval systems Data science
• Palabras claves:Almacenamiento de datos; OLAP; MOLAP; ROLAP
• Keywords:Data warehouse; OLAP; MOLAP; ROLAP