OLTP: qué es y cómo lo usan empresas reales

¡Hola!👋Soy Catalina Hernández Escobar

Digital Marketing Specialist Creadora de contenido y estrategias digitales

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Si alguna vez te has preguntado cómo las transacciones diarias en aplicaciones y sistemas se gestionan de manera tan fluida, o qué es lo que permite a las empresas procesar enormes cantidades de datos en tiempo real, vamos a darte algunas respuestas que harán más fácil tu camino como data engineer.

OLTP (Online Transaction Processing) es el sistema que permite a las empresas llevar a cabo sus operaciones diarias sin problemas, desde el seguimiento de inventario hasta la administración de cuentas y la gestión de clientes.

Imaginate cuando compras algo en línea,  esta compra se registra instantáneamente en una base de datos; o cuando realizas una reserva en un hotel, se refleja al instante en el sistema sin ningún retraso. Esto es precisamente lo que hace el OLTP, en la ingeniería de datos. 

En este artículo, explicaremos más a fondo qué es OLTP, cómo funciona en los proyectos de ingeniería de datos, cuáles son sus ventajas, cómo se integra con otros sistemas y cuales son sus diferencias con OLAP.

¿Qué es OLTP?

OLTP son las siglas de Online Transaction Processing, que en español significa Procesamiento de Transacciones en Línea. Se trata de un enfoque fundamental en la ingeniería de datos que se centra en el manejo eficiente y en tiempo real de las operaciones y transacciones diarias en sistemas y aplicaciones. Este sistema asegura que las bases de datos estén actualizadas al instante y puedan responder a las necesidades operativas de las organizaciones de manera rápida y confiable.

El objetivo principal de los sistemas OLTP es brindar respuestas rápidas y precisas a las transacciones que ocurren en el momento en que se producen. Por lo tanto, estos sistemas están optimizados para proporcionar un alto rendimiento y disponibilidad, garantizando que los datos estén actualizados y disponibles para su uso inmediato.

A continuación, te presentamos algunos ejemplos concretos que ilustran cómo los sistemas OLTP operan en diferentes sectores.

ejemplos oltp

Grandes beneficios del OLTP

Agilidad en el procesamiento

Se refiere a la capacidad de estos sistemas para manejar y procesar transacciones y operaciones en tiempo real, de manera rápida y eficiente. Esto significa que las acciones como la inserción, actualización o eliminación de registros en una base de datos se realizan de manera casi instantánea, lo que permite una experiencia de usuario fluida y una respuesta inmediata a las acciones realizadas.

Por ejemplo, cuando un cliente reserva una mesa para una cena, el sistema OLTP procesa esa transacción en tiempo real. El sistema registra la reserva, verifica la disponibilidad de mesas y actualiza la base de datos con la nueva reserva, todo en cuestión de segundos. Imagina si el sistema no tuviera agilidad en el procesamiento. En ese caso, podría haber retrasos en la confirmación de reservas, lo que podría llevar a confusiones y frustración por parte de los clientes, o inlcuso pérdida de negocio.

Consistencia y precisión

Se refieren a la capacidad de estos sistemas para garantizar que los datos almacenados en la base de datos sean coherentes, confiables y precisos en todo momento.

Imagina que estás trabajando con un sistema bancario, cada vez que un cliente realiza una transacción, como retirar dinero de su cuenta, el sistema OLTP asegura que los datos se actualicen de manera coherente y precisa en la base de datos. Si el cliente retira $100, el sistema debe reducir el saldo de la cuenta en $100 y registrar esa transacción de manera precisa.

Esto es esencial para la confiabilidad de la información. Si los sistemas OLTP no fueran consistentes y precisos, podrían ocurrir errores en los saldos de las cuentas, las transacciones podrían perderse o duplicarse, y la confianza de los clientes en el sistema se vería afectada.

Soporte para decisiones en tiempo real

Se refiere a la capacidad de estos sistemas para proporcionar información actualizada y relevante en el momento exacto en que se necesita para tomar decisiones informadas y rápidas.

Imagina cuando un cliente hace una compra el sistema OLTP registra la transacción, actualiza el inventario y procesa el pago en tiempo real. Ahora, imagina que el gerente de la tienda necesita tomar decisiones sobre qué productos deben reponerse y cuáles deben promocionarse en función de las ventas en curso. Gracias a OLTP, el gerente puede acceder a informes y datos actualizados en tiempo real para tomar decisiones basadas en la situación actual del negocio.

Alto nivel de concurrencia

Manejar múltiples transacciones simultáneamente, permitiendo que varios usuarios realicen operaciones en la base de datos al mismo tiempo sin comprometer la integridad de los datos ni afectar el rendimiento.

Supongamos que estás en un sitio web de compras en línea durante un evento de ventas importante, como el «Black Friday». Miles de personas en todo el mundo estarán agregando productos a sus carritos, realizando compras y revisando las ofertas. El sistema OLTP permite que todas estas transacciones se realicen simultáneamente, asegurando una experiencia de compra sin problemas para los clientes y evitando que el sitio web se bloquee debido a la alta demanda.

Integración con Aplicaciones Empresariales 

Es la capacidad de interactuar y compartir datos de manera fluida con otras aplicaciones utilizadas en una organización. Esto es fundamental porque permite que los datos fluyan sin problemas entre diferentes partes del negocio, lo que mejora la eficiencia operativa y la toma de decisiones informadas.

Supongamos que una organización utiliza un sistema OLTP para registrar todas sus transacciones financieras, y también tiene una aplicación de contabilidad para generar informes y análisis financieros. La integración entre estos sistemas garantiza que los datos financieros se actualicen automáticamente en la aplicación de contabilidad, lo que permite una contabilidad precisa y una generación eficiente de informes.

¿Qué es OLAP?

OLAP significa «Online Analytical Processing», que en español se traduce como «Procesamiento Analítico en Línea». OLAP es un enfoque de procesamiento de datos que se centra en el análisis y la exploración de grandes volúmenes de datos almacenados en bases de datos multidimensionales. A diferencia de OLTP (Online Transaction Processing), que se enfoca en transacciones y operaciones diarias, OLAP se centra en permitir a los usuarios realizar análisis avanzados y consultas complejas para obtener información significativa y perspicaz.

A continuación presentamos 3 ejemplos de OLAP y cual es su uso en las diferentes empresas:

Amazon

Amazon hace uso de sistemas OLAP para transformar sus operaciones y decisiones estratégicas, la cantidad de datos que manejan a diario es monumental. Desde información sobre productos y ventas hasta patrones de compra de sus clientes, el flujo de datos es constante y abrumador. Así Amazon utiliza OLAP para analizar de manera profunda y multidimensional estos datos. Por ejemplo pueden analizar las ventas de productos en diferentes regiones geográficas, en función de variables como el tiempo, la categoría de productos y la demografía del cliente.

Imagina que como Data engineer, Amazon te solicita lanzar una nueva línea de productos electrónicos. Mediante OLAP, puedes examinar tendencias históricas, patrones de compra y comportamientos del cliente en diferentes segmentos de mercado. Esto permite tomar decisiones informadas sobre cuál podría ser el mejor momento para lanzar estos productos, qué regiones son más propensas a comprarlos y qué estrategias de marketing serían más efectivas.

Iberia

Iberia utiliza sistemas OLAP para analizar datos de vuelos y operaciones en tiempo real. Imagina que la aerolínea enfrenta un aumento repentino en la demanda de vuelos a destinos turísticos populares durante la temporada de verano. Utilizando sistemas OLAP, Iberia puede acceder a datos históricos y actuales para comprender cómo se comportó la demanda en años anteriores, identificar patrones y anticipar las necesidades futuras.

Además, Iberia puede utilizar sistemas OLAP para evaluar la eficacia de sus estrategias de precios y promociones especiales. Pueden analizar cómo las tarifas afectan las decisiones de reserva de los pasajeros y ajustar sus ofertas en función de los resultados obtenidos de los análisis.

Banco Santander

Utiliza sistemas OLAP para analizar datos financieros, Supongamos que el banco está evaluando la implementación de una nueva estrategia de préstamos personales. Utilizando sistemas OLAP, pueden acceder a datos históricos y actuales de préstamos, tasas de interés y perfiles de clientes para obtener una visión detallada de cómo se comportaron estas variables en el pasado.

Con esta información se pueden modelar diferentes escenarios y simular cómo la nueva estrategia de préstamos podría afectar sus ingresos, márgenes y cartera de clientes. Pueden realizar análisis de sensibilidad para comprender cómo pequeños cambios en las tasas de interés o en los plazos de los préstamos podrían influir en los resultados financieros a largo plazo.

OLTP vs. OLAP: ¿Cuál es el camino correcto para tu negocio?

OLTP VS OLAP

De acuerdo con lo anterior, en el cuadro comparativo, exploramos las diferencias más significativas: desde su propósito y velocidad hasta el tipo de consulta y estructura de datos que manejan. Entender estas diferencias es crucial para tomar decisiones informadas sobre cómo administrar y analizar los datos en cualquier entorno empresarial.

En última instancia, la elección entre OLTP y OLAP dependerá de las necesidades específicas de una organización y sus objetivos, asegurando así que se utilicen las herramientas adecuadas para el trabajo correcto en el emocionante mundo de la gestión de datos.

Reflexión

En conclusión, la gestión de datos se beneficia de dos enfoques poderosos: OLTP y OLAP. En este artículo hemos descubierto que OLTP es un sistema primordial para la operación diaria, brindando agilidad, consistencia y un alto nivel de concurrencia. Esta tecnología permite a las empresas realizar sus actividades cotidianas de manera eficiente y confiable, mientras mantiene la integridad de datos. Por otro lado, esta combinación permite que las empresas aprovechen al máximo sus datos y dirijan sus operaciones hacia el éxito.

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