Consulta rápidas debido a la optimización del rendimiento de almacenamiento, la indexación multidimensional y la memoria caché.
La etapa de carga de datos puede ser bastante larga, sobre todo para grandes volúmenes de datos.
Ocupa menor tamaño en disco en comparación con los datos almacenados en base de datos relacional debido a técnicas de compresión.
Tiene dificultades para consultar y actualizar modelos con dimensiones muy altas.
Facilita el estudio a alto nivel de los datos, al ofrecer una mayor flexibilidad y rapidez de acceso.
La construcción de las estructuras multidimensionales puede demandar mucho tiempo.
El análisis se hace sobre datos agregados y métricas o indicadores pre calculados.
Debe trabajar con volúmenes de datos limitados, menos de 5GB.
CONCLUSION Hoy en día las bodegas de datos son de gran importancia para el desarrollo de las empresas, pero ¿Qué busca una empresa al almacenar sus datos?, las empresas buscan reducción de costos, y un alto rendimiento en la manipulación de los datos. Allí es cuando nos preguntamos qué sistema de almacenamiento utilizaríamos, pero debemos tener en cuenta que todos los sistemas tienen ventajas y desventajas las cuales debemos analizar muy bien para cada caso, podemos decir que MOLAP es una solución para volúmenes de información no muy grandes, ya que nos limita el número de dimensiones.
CONCLUSION
Hoy en día las bodegas de datos son de gran importancia para el desarrollo de las empresas, pero ¿Qué busca una empresa al almacenar sus datos?, las empresas buscan reducción de costos, y un alto rendimiento en la manipulación de los datos.
Allí es cuando nos preguntamos qué sistema de almacenamiento utilizaríamos, pero debemos tener en cuenta que todos los sistemas tienen ventajas y desventajas las cuales debemos analizar muy bien para cada caso, podemos decir que MOLAP es una solución para volúmenes de información no muy grandes, ya que nos limita el número de dimensiones.
COMPARANDO MOLAP CON OTROS SISTEMAS