OLAP (Online Analytical Processing) es el modelo de procesamiento de datos orientado al análisis. Frente a OLTP (Online Transaction Processing), que optimiza para muchas transacciones cortas con lecturas y escrituras puntuales sobre filas individuales (los típicos sistemas operativos), OLAP optimiza para pocas consultas que agregan grandes volúmenes de datos históricos: ventas por producto y región durante los últimos tres años, embudo de conversión por canal, cohortes de usuarios por mes.
Históricamente OLAP se implementaba en cubos multidimensionales con dimensiones y medidas (SQL Server Analysis Services, Cognos, Microstrategy). Hoy domina el modelo de almacén relacional columnar: tablas anchas que guardan datos por columnas en vez de por filas, lo que permite leer solo las columnas necesarias y comprimir muchísimo. Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse, DuckDB, Databricks SQL, Apache Pinot son los exponentes modernos.
El patrón habitual en una empresa es separar ambos mundos: los sistemas operativos viven en una BD OLTP (Postgres, MySQL, SQL Server) y, a través de ETL/ELT, los datos se replican y transforman en un almacén OLAP donde se construyen modelos analíticos y dashboards. Herramientas como Fivetran, Airbyte, Hightouch, Estuary y dbt facilitan ese pipeline.
En 10Code diseñamos arquitecturas OLAP cuando los reportes superan las posibilidades del operativo o cuando hace falta análisis sobre datos consolidados de varias fuentes. Solemos elegir BigQuery, Snowflake o ClickHouse en función del cliente y del volumen, modelar con dbt y exponer los datos vía Metabase, Looker Studio, Power BI o un frontend a medida con Recharts/D3.
En 10Code llevamos más de una década aplicando estas tecnologías a productos reales. Si quieres comentarnos tu caso, escríbenos y te respondemos personalmente.
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