Una base de datos multidimensional

El acrónimo OLAP procede de la expresión en inglés OLAP cube o On-Line Analytical Processing, o procesamiento analítico online, usada para designar los sistemas de análisis de datos basados en estructuras multidimensionales, o lo que frecuentemente se denomina cubos OLAP.

Los cubos OLAP son estructuras multidimensionales (cubos) que permiten analizar bases de datos relacionales de gran volumen y variedad con una gran agilidad y rapidez, reduciendo enormemente el tiempo y los recursos empleados en el análisis.

Como todo sistema, los sistemas de informaciónse caracterizan por integrar un conjunto de elementos distintos que, desde esta diversidad funcional, participan en la consecución de un mismo objetivo (en este caso relacionado con las necesidades comunicacionales e informativas de una organización).

Por data modeling se entiende el proceso de diseño y creación de modelos de datos destinados a servir en un sistema de información determinado. Un proceso complejo y variable en función de las necesidades organizativas y los objetivos corporativos establecidos, y que involucra tanto a desarrolladores de soluciones TI (áreas, departamentos o profesionales externos a la compañía) como a los potenciales usuarios del sistema de información empresarial.

Prácticamente desde su primera formulación, el término Biga Data ha generado grandes y fuertes controversias, muchas de ellas relacionadas con sus posibles aplicaciones fuera del ámbito de los negocios.

Ya sabemos, por lo publicado en anteriores ocasiones, que el modelo relacional en gestión de bases de datos es, actualmente, el modelo más utilizado en la gestión de datos dinámicos (o lo que es lo mismo, aquellos datos sujetos a modificaciones y actualizaciones). Sin embargo, la gestión de bases de datos relacionales entraña una espesa red de conceptos que a veces, para los profanos, pueden resultar algo difíciles de manejar.

Los grandes datos ya hace un tiempo que son accesibles. Los podemos almacenar, trabajar, analizar... Parece que los límites se difuminan y ahora el reto es encontrar la manera de mostrar la información en el modo más útil posible. Una forma de visualización de datos capaz de adaptarse perfectamente a las necesidades usuarias. ¿Sabes en qué consiste la visualización de datos inteligente?

No cabe duda de que la correcta implementación y el uso adecuado de herramientas de análisis de datos y gobernanza de la información aportan una poderosa ventaja competitiva en un mercado en constante evolución.

El continuo surgimiento de nuevas necesidades relacionadas con la gestión y el análisis de datos no hace más que redundar en este hecho, además de evidenciar la importancia del Big Data Analytics en sectores cada vez más amplios, más diversos y más dispares.

¿Sabes en qué consiste la calidad de datos? ¿Conoces en qué grado es necesaria para el social media analytics? ¿Te parece relevante la credibilidad como uno de sus atributos? Más que la propia calidad de datos en sí, o sus cualidades, el debate dentro de la industria de gestión de la información versa en torno a las posibles consecuencias de la mala calidad de los datos en entornos operativos y analíticos. Qué significa calidad no es tan importante como la percepción que las empresas tienen de ella.

La propuesta de valor de big data analytics es consistente, de significado estratégico y táctico, es global y a la vez individual e impacta a toda la organización, en presente y futuro. Empresas e instituciones de todo el mundo en ámbitos de negocios (telecomunicaciones, seguros, finanzas o retail, entre otros) y del sector público (salud, educación o medio ambiente) son cada vez más conscientes de los beneficios y el gran alcance de la analítica avanzada.

La visualización creativa, que se conoce también como visual analytics o visualización inteligente, es la última novedad en software de inteligencia de negocio. Si la simple visualización supuso una revolución en la forma de acceder a los contenidos, el modo de profundizar en la información y la efectividad del autoservicio aplicado a la analítica; la visualización creativa explota las ventajas de esta forma de interacción con los datos, haciendo partícipe al usuario de su proceso de generación de valor.