El procesamiento analítico en línea (OLAP) es un método de uso de bases de datos multidimensionales para respaldar informes rápidos, que con frecuencia incluyen análisis de tendencias. El lenguaje de consulta principal para OLAP se llama Expresiones multidimensionales (MDX). Su nombre se deriva de la clase de programa conocida como procesamiento transaccional en línea (OLTP). El procesamiento analítico en línea es una técnica de análisis de datos utilizada en el campo de la inteligencia empresarial (BI).
BI implica el uso de tecnología para analizar los procesos y datos internos de una organización para respaldar su toma de decisiones. Cuando se utiliza el procesamiento analítico en línea para BI, los datos históricos suelen ser el tema del análisis, pero BI también puede abarcar el análisis de estados actuales y futuros. Junto con OLAP, otras técnicas de gestión de datos que pertenecen al ámbito de BI incluyen la minería de datos, la generación de informes, la gestión del rendimiento operativo y el análisis predictivo.
El procesamiento analítico en línea se utiliza con frecuencia para informes ad hoc y, por lo general, genera informes en un formato de matriz o pivote. Los departamentos que pueden hacer uso de OLAP incluyen finanzas, operaciones, ventas y marketing. Los tipos de usos pueden incluir presupuestos y previsiones.
Una de las características definitorias del procesamiento analítico en línea es el cubo OLAP. El concepto de cubo correlaciona los elementos conocidos como medidas y dimensiones, que describen los metadatos de las distintas medidas. Las tablas de esquema de copo de nieve o estrella de una base de datos relacional pueden ser la fuente de los metadatos. Un ejemplo de un cubo es usar el monto de las cuentas por cobrar individuales de una empresa como medida, con una fecha de vencimiento como dimensión.
OLAP utiliza bases de datos diseñadas con múltiples dimensiones. Estas bases de datos pueden ser más pequeñas que las necesarias para las capacidades de almacenamiento de datos que se utilizan a menudo para la inteligencia empresarial. En comparación con otros tipos de análisis, generalmente se necesitan menos detalles de la transacción en el procesamiento analítico en línea. Las bases de datos OLAP no solo son a menudo más pequeñas que los almacenes de datos, sino que acceder a las bases de datos OLAP suele ser más rápido que acceder a las bases de datos relacionales.
Hay varias especialidades del procesamiento de transacciones en línea. Varias de las especialidades más utilizadas son las multidimensionales, relacionales e híbridas. OLAP multidimensional almacena datos en matrices multidimensionales, OLAP relacional usa bases de datos relacionales y OLAP híbrido usa una combinación de tablas relacionales y especializadas.
Aunque el procesamiento transaccional en línea es una técnica importante en BI, es posible que se requieran herramientas más sofisticadas o mejoras a OLAP para las organizaciones interesadas en el análisis predictivo y la analítica empresarial. El análisis predictivo se utiliza con frecuencia para pronosticar eventos como el comportamiento de compra de los clientes. Los datos de rendimiento empresarial suelen ser el objetivo de la analítica empresarial.