Ventajas de Qlickview sobre cubos OLAP
El Procesamiento analítico en línea tradicional (OLAP) utiliza consultas contra los datos pre - agregados para soporte de decisiones. Existen muchas variaciones de OLAP. Algunas son flexibles y otras son de alto rendimiento. Pero por su propia naturaleza, la mayoría de las herramientas basadas en querys separan los datos de su contexto, dejando lagunas para las personas que están tratando de tomar decisiones de negocio basadas en datos.
ROLAP, MOLAP y HOLAP presentan deficiencias
ROLAP extrae datos en tiempo real, cuando se necesitan, por lo que es flexible. La forma más antigua de apoyo a la toma de decisiones OLAP es el procesamiento analítico relacional en línea (ROLAP). ROLAP está todavía muy extendido hoy en día. Utiliza SQL u otra tecnología de consultas para extraer y calcular los agregados de datos en tiempo real a medida que el usuario los necesita. Se le considera como lento y poco ágil, aunque hoy ROLAP está disfrutando de un renacimiento con las arquitecturas de bases de datos de soporte de decisiones más escalables. ROLAP puede ser flexible, sin necesidad de dimensionalidad predefinida, pero usa intensivamente la _CPU y por lo tanto puede ser lento. Y debido a que ROLAP está basado en consultas, es incapaz de mantener asociaciones.
MOLAP pre- agrega los datos, por lo que es más rápido. La próxima generación de tecnología de apoyo a decisiones llegó en forma de procesamiento analítico en línea multidimensional (MOLAP), también conocido como OLAP basado en cubos. La principal diferencia entre ROLAP y MOLAP es que con MOLAP los resultados de la consulta se agregan con antelación, mientras que para ROLAP se agregan según sea necesario. Con MOLAP, los datos son pre - agregados para múltiples permutaciones de puntos de datos a lo largo de las dimensiones preseleccionadas. Este enfoque proporciona un acceso casi instantáneo a los agregados, siempre y cuando la pregunta que el usuario de negocios tiene en mente se encuentre dentro de la dimensionalidad predefinida. Debido a que los agregados son pre - calculados, MOLAP puede ser más rápido que ROLAP. Sin embargo, con esta velocidad viene acompañada una pérdida de flexibilidad. Y de nuevo, debido a que MOLAP se basa en consultas - no puede mantener asociaciones.
HOLAP compensa algunas debilidades de ROLAP y MOLAP. Las fortalezas y debilidades relativas de ROLAP y MOLAP llevaron a la creación de una tercera tecnología: procesamiento híbrido analítico en línea (HOLAP). HOLAP es cualquier arquitectura que aprovecha tanto ROLAP y MOLAP en un intento de compensar las debilidades relativas de cada uno. Debido a que HOLAP es el producto de la unión de dos tecnologías basadas en consultas, también es una tecnología fundamentalmente basada en consultas. Y por tanto no mantiene asociaciones en los datos.
QlikView es diferente
En contraste, QlikView es flexible, rápido, y mantiene asociaciones entre todos los elementos de datos. QlikView ofrece la flexibilidad de ROLAP (sin dimensionalidad predefinida) con la velocidad de MOLAP (acceso casi instantáneo a los agregados). Mientras que las herramientas MOLAP a veces tienen capacidades de obtención de detalles (en esencia, un motor multidimensional con consultas relacionales sobre demanda), QlikView es justo lo contrario: un motor relacional con cubos sobre demanda. QlikView maneja asociaciones entre conjuntos de datos a nivel de motor, no a nivel de aplicación. QlikView almacena las tablas individuales en memoria gracias a su motor asociativo. Cada punto de datos en todos los campos se asocia con cualquier otro punto, en cualquier lugar, en todo el esquema de datos. Los conjuntos de datos pueden ser de cientos de tablas con miles de campos. Cuando los usuarios miran a dos puntos de datos diferentes saben con precisión cómo se relacionan entre sí dichos los puntos. No se limitan a ver el efecto en un sólo conjunto de resultados de consulta. Todas y cada uno de los agregados se calculan de nuevo en tiempo real, sin tener en cuenta los campos de origen.