¿Cuál es la relación entre OLAP y Data Mining?

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Miguel Angel Argaez Gonzalez

OLAP y Data Mining son consideraras lo mismo debido a la percepción de que cada quien mantiene de sus funciones. Estos 2 términos caen en la misma tabla que la Inteligencia de Negocios. Los proveedores también complican el escenario cuando ofrecen soluciones de Data Mining a nivel de base de datos. La minería de datos se consideró una solución estadística hábilmente construida, pero como resultado de las fusiones y adquisiciones, las herramientas especializadas están disponibles para fines predictivos.

Mientras que OLAP siempre fue frecuente, es fácil de construir y usar, por lo tanto, se utiliza ampliamente. Debido a las características fáciles y la disponibilidad de las minas de datos, los dos términos comenzaron a usarse como sinónimos.

La principal relación que estas tienen, esta en su funcionalidad, la cual consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Sin embargo, la más utilizada por las empresas a la hora de aplicar la inteligencia de negocios es Data Mining, porque esta permite, extraer conocimiento de los datos, exprimir todo el valor que encierra ese conocimiento y perfeccionar la estrategia empresarial.

Una de las preguntas más comunes en el procesamiento de datos es la diferencia entre OLAP y minería de datos. Podemos adelantar que son dos herramientas diferentes que se complementan.
OLAP es parte de una gama de herramientas de toma de decisiones. Las consultas tradicionales y los reportes describen lo que hay en la base de datos. OLAP va más allá, es usado para responder porque ciertas cosas son ciertas. Un analista genera una serie de patrones y relaciones hipotéticas usando consultas(queries) para aprobarlos o rechazarlos. OLAP es en esencia un proceso deductivo. La minería de datos es diferente de OLAP porque en lugar de verificar patrones hipotéticos, usa los mismos datos para descubrir tales patrones. Es en esencia un proceso inductivo.
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-Isaac Lepez

La relación que existe entre OLAP y Minería de datos esta en que ambos presentan y utilizan un proceso analítico, para obtener el acceso a los datos. Sin embargo estos dos mantienen ciertas diferencias al momento de procesar la información, ya que la minería de datos tiene como finalidad obtener resúmenes de conocimiento que ayuden a la toma de decisiones, además de que obtienen la información de forma implícita de las grandes bases de datos; en cuanto a la OLAP obtiene el acceso a los datos organizados y a su vez los organiza en subconjuntos, que pueden responder a las preguntas específicas de un negocio.

La relación entre OLAP y Minería de datos es que las dos herramientas son procesadores de consulta a la medida, permiten a los usuarios hacer su propio análisis, si depender de una TI para crear un archivo. Estas herramientas tienen como función de "análisis sin conexión" permitiendo al usuario llegar al fondo de la Inteligencia de negocios y análisis de datos sin estar conectado a un servidor.

Aunque es obvio que Data mining y OLAP son similares porque operan con datos para obtener inteligencia, la principal diferencia proviene de cómo operan en los datos. Las herramientas OLAP proporcionan análisis de datos multidimensionales y proporcionan resúmenes de los datos, pero, en contraste, la minería de datos se centra en las proporciones, los patrones y las influencias en el conjunto de datos.

-Michael Orndoff

La principal relación entre estos dos términos son que los se encargan de analizar datos cada uno interactúa de manera diferente pero las bases son las mismas.
Los Datamining como el OLAP exploran grandes cantidades de datos pero en particular uno lo hace de manera más específica y otro de encontrar patrones dentro de esta para poder dar una explicación a ciertos procesos.
De forma general los datos son la materia bruta de estas dos grandes técnicas. Para sintetizar los Datamining buscan determinar un modelo en especial basándose en objetivos para ir delimitando cierta información y después procesa los resultados encontrados, mientras tanto el OLAP solo lo hace de manera de lectura y busca estructurar la información en áreas, normalmente este le provee de información a los sistemas transaccionales.

OLAP Agrega información de múltiples sistemas y la almacena en un formato multidimensional. Estos podrían ser un esquema de estrella, un esquema de copo de nieve o un tipo de esquema híbrido. Data mining aprovechan la información dentro y fuera de la organización para ayudar a responder preguntas comerciales. Implican relaciones y algoritmos como árboles de decisión como herramientas en la toma de decisiones futuras.