El propósito del OLAP (procesamiento analítico en línea) es permitir un análisis multidimensional de las bases de datos de gran volumen para realizar un análisis especial de los mismos (que son el tema de consultas especiales).
Gracias al OLAP, los usuarios pueden crear representaciones multidimensionales (llamadas hipercubos o "cubos OLAP") de acuerdo con el criterio que ellos definan para simular situaciones.
La extracción de datos, más que a un análisis multidimensional (OLAP), está destinada a mostrar cualquier correlación dentro de un volumen de datos importante del sistema de información con el fin de detectar alguna tendencia.
La extracción de datos se basa en técnicas de inteligencia artificial (red neural) para mostrar vínculos ocultos entre los datos.
Un EIS (servicio de información empresarial) es una herramienta que permite organizar, analizar y determinar indicadores para crear tablas de bordes. Este tipo de herramienta de uso fácil solamente posibilita el manejo de consultas modeladas con anterioridad por el diseñador.
A su vez, un SIAD (sistema computarizado de toma de decisiones) está diseñado para permitir darle forma a representaciones multidimensionales distintas y variadas, aunque tiene una curva de aprendizaje más pronunciada.
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