¿Qué es OLAP? Según la Wikipedia, OLAP es: OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing).
Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. ¿Te has enterado de algo? ¿Todavía no? Porque OLAP no es más que eso: Una manera de acceder a tu información utilizando un “lenguaje natural”. En el mundo corporativo, los analistas acceden a la información filtrando sus indicadores de negocio por regiones, por producto, por tiempo... No sé si la enumeración anterior es completa o clara. Offtopic: En nuestro otro blog hoy también hemos publicado un artículo. 17a-el_bsc_una_herramienta_para_la_planeacion_estrategicax.pdf. Data ware house.
Comercio Minorista Utilizan grandes sistemas de Procesamiento Paralelo Masivo para acceder a meses o años de historia transaccional tomada directamente en los puntos de venta de cientos, o miles, de sucursales.
Con esta información detallada pueden efectuar en forma más precisa y eficiente actividades de compra, fijación de precios, manejo de inventarios, configuración de góndolas, etc. Las promociones y las ofertas de cupones son seguidas, analizadas y corregidas. Modas y tendencias son cuidadosamente administradas a efectos de maximizar utilidades y reducir costos de inventario. El stock es reasignado por sucursales o regiones según ventas y tendencias. Esta información detallada permite ejercer mayor poder de negociación sobre los proveedores, dado que el comercio minorista puede llegar a saber más que el fabricante sobre sus productos: quién lo compra, dónde, cuándo, con que otros productos, etc.
Manufactura de Bienes de Consumo Masivo Un ejemplo interesante es el de Whirlpool. 6.pdf. What is big data ? - Definition from WhatIs.com. Big data is an evolving term that describes any voluminous amount of structured, semistructured and unstructured data that has the potential to be mined for information.
By submitting your personal information, you agree that TechTarget and its partners may contact you regarding relevant content, products and special offers. You also agree that your personal information may be transferred and processed in the United States, and that you have read and agree to the Terms of Use and the Privacy Policy. What is Big Data? While the term “big data” is relatively new, the act of gathering and storing large amounts of information for eventual analysis is ages old.
The concept gained momentum in the early 2000s when industry analyst Doug Laney articulated the now-mainstream definition of big data as the three Vs: Volume. Organizations collect data from a variety of sources, including business transactions, social media and information from sensor or machine-to-machine data. In the past, storing it would’ve been a problem – but new technologies (such as Hadoop) have eased the burden. Velocity. Variety. At SAS, we consider two additional dimensions when it comes to big data: Variability.
¿Qué es Big Data? Todos formamos parte de ese gran crecimiento de datos Ricardo Barranco FragosoPublicado en 18-06-2012 1.
Introducción El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante? Pues bien, en términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.
Gigabyte = 109 = 1,000,000,000 Terabyte = 1012 = 1,000,000,000,000 Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000 Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000 Es importante entender que las bases de datos convencionales son una parte importante y relevante para una solución analítica. 2. 3. Figura 1. Haga clic para ampliar la imagen.