Supercómputo

El supercómputo es la tecnología informática más avanzada de cálculo numérico que existe actualmente para desarrollar investigaciones complejas de alto nivel de especialización; es la única herramienta que le permite al investigador llevar a cabo, con certeza y velocidad, billones de cálculos matemáticos para estudiar problemas de gran magnitud; su altísima capacidad para procesar simultáneamente grandes volúmenes de información facilita el estudio de fenómenos y condiciones que tan sólo hace menos 30 años eran imposible; sus aplicaciones abrieron en todo el mundo, nuevas líneas de investigación científica.

OLAP

OLAP (On-Line Analytical Processing) en español procesamiento analítico en línea, es una solución utilizada en el campo de la Inteligencia empresarial que tiene por objetivo agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.

Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares.

Un cubo OLAP es una base de datos multidimensional, en la cual el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional. Los cubos OLAP se pueden considerar como una ampliación de las dos dimensiones de una hoja de cálculo.

La razón de usar OLAP para las consultas es la velocidad de respuesta. Una base de datos relacional almacena entidades en tablas discretas si han sido normalizadas. Esta estructura es buena en un sistema OLTP pero para las complejas consultas multitabla es relativamente lenta. Un modelo mejor para búsquedas (aunque peor desde el punto de vista operativo) es una base de datos multidimensional.

La principal característica que potencia a OLAP, es que es lo más rápido a la hora de ejecutar sentencias SQL de tipo SELECT, en contraposición con OLTP que es la mejor opción para operaciones de tipo INSERT, UPDATE Y DELETE.

Aplicaciones de OLAP

Tendremos como ejemplo, la aplicación de OLAP en el proceso de facturación. Las aplicaciones que le podemos dar a esta técnica se enlistan a continuación:

• Análisis de facturación por: tipo de cliente, producto, categoría de producto, tipo de envío, depósito de origen, ciudad de destino, por fecha, día de la semana, hora, etc.
• Drill Back: identificación de los clientes que cumplen la condición obtenida del análsis del cubo multidimensional
• Cuáles son los n clientes top y que productos compran
• Gráficos varios automáticamente encadenados a las tablas de datos, para visualizar inmediatamente los resultados de la exploración a distintos niveles de detalle (drill down – mayor detalle, drill up – menor detalle) para explorar el origen de las diferencias.
• Cuáles son los clientes que tienen una facturación superior a $n
• Cuáles son los clientes que componen el n% de la facturación
• Cálculos totales o por categoría de cliente
• Cruces de clientes top con productos y/o zonas top.
• Cuáles son los n productos top, en ventas o contribución al margen bruto
• Cuáles son los productos que tienen una facturación superior a $n
• Cuáles son los productos cuya facturación o contribución al margen bruto componen el n% del volumen
• Análisis por propiedades de los productos, como color, tamaño, material, etc.
• Que otros productos compran los clientes que compran un determinado producto o canasta de productos (Basket Analysis - Cross selling)
• Análisis por clientes individuales distintos en contraposición al análisis por transacción. Que clientes compraron, que productos compraron, que clientes no compraron.
• Control de gestión: presupuestado vs. ejecutado. Por totales, al comienzo de ejercicio, al final. Comparaciones con período anterior, con igual período del año anterior, etc.
• Análisis de marketing, efectividad de los distintos medios, campañas y promociones.
• Análisis de Cuadros Tarifarios: cálculo del efecto de cambios o rebalanceos tarifarios. Análisis de variaciones en parámetros, impacto detallado por categoría de cliente, zona, nivel de ingresos, etc.
• Impactos de la re categorización de clientes Análisis de deudas, antigüedad, categorización, análisis de políticas para incrementar la cobrabilidad.
• Análisis de patrones de consumo a lo largo del tiempo, de productos o servicios, por categoría de cliente, región, grupo demográfico, etc.
• Asignación de costo y Análisis de la contribución al margen bruto de facturas pequeñas, clientes de baja facturación, productos de baja facturación
• Proyecciones simples y econométricas de ventas, consumos, etc.
• Asignación automática de costos y presupuestos de unidades mayores a menores
• Análisis de canales de suministro
• Análisis de Inventarios
• Análisis de canales de distribución
• Seguimiento de vendedores
• Análisis financieros.  Análisis de Inversiones.
• Análisis y Optimización de ruteo / mantenimiento / logística
• Análisis de competencia
• Análisis de Producción y Ventas
• Cadena de distribución
• Marketing

Volúmenes de información

Siguiendo el análisis del proceso de facturación, damos por ejemplo a la CFE, la cual emite 200 millones de facturas al año. La información requiere más de un servidor central para generar la facturación