Un cubo de datos se refiere a un rango tridimensional de valores que generalmente se utilizan para explicar la secuencia de tiempo de los datos de una imagen. Es una abstracción de datos para evaluar datos agregados desde una variedad de puntos de vista. También es útil para la espectroscopía de imágenes, ya que una imagen resuelta espectralmente se representa como un volumen tridimensional.
Un cubo de datos también se puede describir como extensiones multidimensionales de tablas bidimensionales. Se puede ver como una colección de tablas 2-D idénticas apiladas una sobre la otra. Los cubos de datos se usan para representar datos que son demasiado complejos para ser descritos por una tabla de columnas y filas. Como tal, los cubos de datos pueden ir mucho más allá de 3-D para incluir muchas más dimensiones
• Los Cubos OLAP son vectores los cuales se dispone la información y gracias a esta ordenada jerarquía se puede analizar rápidamente los datos.
• Gracias a la implementación de los vectores se ah ampliado el volumen de información y procesamiento del mismo.
• Una base de datos multidimensional puede contener varios cubos o vectores que extenderán las posibilidades del sistema OLAP con el cual se trabaja.
La arquitectura esta compuesta por un servidor de banco de datos relacional y el motor se encuentra en un servidor dedicado.
El objetivo principal es ofrecer a los usuarios una solución que permite agilizar de manera notable las consultas y evaluaciones de la gran cantidad de datos que produce constantemente una compañía, utilizando información proveniente de todos los sectores de la misma.
OLAP:
Un cubo OLAP es una estructura de datos que supera las limitaciones de las bases de datos relacionales y proporciona un análisis rápido de datos. Los cubos pueden mostrar y sumar grandes cantidades de datos, a la vez que proporcionan a los usuarios acceso mediante búsqueda a los puntos de datos.
MOLAP
La arquitectura MOLAP usa unas bases de datos multidimensionales para proporcionar el análisis, su principal premisa es que el OLAP está mejor implantado almacenando los datos multidimensionalmente. Por el contrario, la arquitectura ROLAP cree que las capacidades OLAP están perfectamente implantadas sobre bases de datos relacionales Un sistema MOLAP usa una base de datos propietaria multidimensional, en la que la información se almacena multidimensionalmente, para ser visualizada en varias dimensiones de análisis.
ROLAP:
La arquitectura ROLAP, accede a los datos almacenados en un datawarehouse para proporcionar los análisis OLAP. La premisa de los sistemas ROLAP es que las capacidades OLAP se soportan mejor contra las bases de datos relacionales.
El sistema ROLAP utiliza una arquitectura de tres niveles. La base de datos relacional maneja los requerimientos de almacenamiento de datos, y el motor ROLAP proporciona la funcionalidad analítica. El nivel de base de datos usa bases de datos relacionales para el manejo, acceso y obtención del dato. El nivel de aplicación es el motor que ejecuta las consultas multidimensionales de los usuarios.
HOLAP
Un desarrollo un poco más reciente ha sido la solución OLAP híbrida (HOLAP), la cual combina las arquitecturas ROLAP y MOLAP para brindar una solución con las mejores características de ambas: desempeño superior y gran escalabilidad. Un tipo de HOLAP mantiene los registros de detalle (los volúmenes más grandes) en la base de datos relacional, mientras que mantiene las agregaciones en un almacén MOLAP separado.