Olap

OLAP – Motivação e conceitos
Aroldo Pereira Vieira
PUC-PR / 2001
Desafio do Negócio
Valor
Tomadores de
Decisão de
Negócios
• Informação certa
• Formato certo
• Na hora certa
Gerentes de
Informática
• Integração
• Escalabilidade &
Performance
• Flexibilidade
Business Inteligence permite atingir os objetivos acima
O que é Business Intelligence?
Conjunto de tecnologias que permitem o
cruzamento de informações e suportam a
análise dos indicadores de performance de um
negócio
 Principal ferramenta de suporte a tomada de
decisão
 Crucial para o bom gerenciamento de uma
empresa na Era Digital

Por que investir em BI?
Fidelização do Cliente
Otimização de alocação de recursos
Aumentar vendas diretas ao consumidor
Melhorar produtos e serviços
Outros motivos
 Planejar
orçamento
 Análise e modelagem financeira
 Análise de mercado
 Análise de defeitos
 Planejamento de capacidade ...
Motivação
 “Nós
temos montanhas de dados nesta
empresa mas não temos acesso aos
mesmos”
 “Nós queremos cruzar informações de
todas as maneiras possíveis”
 “Apenas me mostre o que é
importante”
“The Data Warehouse Toolkit” - Ralph Kimball
Motivação
“Um processo de transformação
de dados em informações e
tornando-as disponíveis aos
usuários em tempo hábil de
forma que possam fazer
diferença.”
Forrester
Quais as ferramentas?
Data Warehousing
 Ferramentas OLAP
 Data Mining

Cria-se
Base de acesso ao resultado do negócio
Ambientes de Informações
Conceitos
Ambiente OLTP:
operacional
 leitura/escrita
 acesso atômico
 escopo específico da aplicação
 dados normalizados
 detalhe dos dados - transação

Conceitos
Ambiente DATAWAREHOUSE
histórico
 leitura
 consultas (listas)
 escopo vários assuntos
 normalizados/desnormalizados
 detalhe dos dados - limpos

Conceitos
Ambiente OLAP
analítica
 leitura/escrita
 iterativo/investigação analítica
 muitos cubos (um cubo/assunto)
 multidimensional
 detalhe dos dados - agregados

OLAP
Conceitos
“OLAP permite a analistas, gerentes e
executivos sintetizar informações sobre
a empresa através de comparações,
visões personalizadas, análise histórica
e projeção dos dados em vários
cenários.”
Conceitos
“Um servidor OLAP é um mecanismo
de manipulação de dados de alta
capacidade, multi-usuário, destinado a
suportar e operar sobre estruturas de
dados multidimensionais.”
Características OLAP

Tecnologia voltada para consultas

Dados não sofrem alterações

Dados e consultas são gerenciais

Visão multidimensional dos dados

Cálculos complexos

Séries de tempo
Estrutura Multidimensional
Dimensões
PRODUTO
UNIDADE NEGÓCIO
ECC
DEP.A VISTA
POUPANÇA
DEODORO
5782,00
6739,00
4434,00
MURICY
6365,00
6744,00
3400,00
Medidas
Visão Multidimensional
Gerente de Produto
UNID. NEG.
Gerente Regional
UNID. NEGÓCIO
Gerente Financeiro
Variáveis
PRODUTO
PRODUTO
Visão Ad hoc
OLAP é Multidimensional
“Captamos R$100.000,00.
Isso é bom?”
Produto
Unid Neg
Tempo
Carteira
Banco
Ano
Produto
Modalidade Agência
Produto
Gerência
Mês
Dia
1 2 34 5 6 7
Tempo
Quadr.
3
X
3
X
4
= 36
Conceitos Básicos
Hierarquias
 Fatos
 Dimensões
 Medidas
 Drill down
 Drill up
 Slice and dice

Hierarquias
ANO
ANO
MES
DIA
JULHO
JANEIRO
PERÍODO
01
MANHA
02
TARDE
15
25
Fatos
Venda do produto X por R$50,00 em 20-mai-98
na loja A, com custo de R$35,00
 Venda do produto Y por R$60,00 em 21-mai-98
na loja B, com custo de R$40,00
 Venda do produto X por R$50,00 em 21-mai-98
na loja A, com custo de R$35,00
 etc.

Dimensões
Venda do produto X por R$50,00 em 20-mai-98
na loja A, com custo de R$35,00
 Dimensões:

–
–
–
Produto
Data
Loja
Medidas
Venda do produto X por R$50,00 em 20-mai-98
na loja A, com custo de R$35,00
 Medidas:

–
–
Preço de venda
Custo de aquisição da mercadoria
Drill down

Mergulhos ou detalhamentos das
informações
Drill up
Elevar o nível do detalhamento
 Sumariar por alguma(s) dimensão

Slice and dice
Particionar uma visão multidimensional
 Efetua filtragem dos dados, para
especializar as consultas

MOLAP x ROLAP x HOLAP
Arquitetura
MOLAP x ROLAP x HOLAP

MOLAP - Multi-Dimensional OLAP

ROLAP - Relational OLAP

HOLAP - Hybrid OLAP
MOLAP x ROLAP x HOLAP
Arquitetura MOLAP
DATABASE
SERVER
LOAD
MOLAP
SERVER
INFO
REQUEST
:
SQL
RDBMS
RESULT
SET
FRONT-END
TOOL
Metadata
Request
Processing
RESULT
SET
100
80
60
Leste
40
Oeste
20
Norte
0
1° Trim.
2° Trim.
3° Trim.
4° Trim.
MOLAP x ROLAP x HOLAP
Arquitetura ROLAP
DATABASE
SERVER
SQL
ROLAP
SERVER
INFO
REQUEST
FRONT-END
TOOL
:
RESULT
SET
RDBMS
Metadata
Request
Processing
RESULT
SET
100
80
60
Leste
40
Oeste
20
Norte
0
1° Trim.
2° Trim.
3° Trim.
4° Trim.
MOLAP x ROLAP x HOLAP
Arquitetura HOLAP
SQL QUERY
DATABASE
SERVER
FRONT-END
TOOL
RESULT SET
OR
LOAD
MOLAP
SERVER
INFO
REQUEST
:
SQL
100
RDBMS
80
RESULT
SET
RESULT
SET
60
Leste
40
Oeste
20
Norte
0
1° Trim.
2° Trim.
3° Trim.
4° Trim.
Processo de carga DW / OLAP
O processo de Carga do Data Warehouse
Características dos Dados
Máx. detalhe
Pouco/
nenhum
histórico
Integrado
Selecionado
Histórico
Sumários
Focado
Especializado
Histórico
Sumários
Data marts
OLTP
STAR + AGR
ODS
Data
warehouse
MDDB
Sistemas OLTP


Projeto
Mapear



Extrair
Limpar
Transf.



Carga
Indexar
Agregar


Replicar
Distribuição dos
Dados


Acesso e análise
Utilização estratégica das
Informações
Meta data
Administração e monitorção do Sistema
Área intermediária (sim ou não?)
RH
Fat x Func
Faturamento
Prod x Fat
Produção
Visão Global
Área intermediária (sim ou não?)
Fat x Func
RH
Faturamento
Produção
ODS
Prod x Fat
Visão Global
Modelagem de dados
Modelagem de dados

Modelos relacionais normalizados
–

Modelos Snow Flakes
–

Visões ajustadas para o enfoque desejado
Modelos Star Schema
–

(OLTP e ODS )
(Desnormalizado)
Modelos Multidimensionais
–
Cubos – Visa performance
Modelo Snow Flake
Modelo Star Schema
Para refletir . . .
Qual banco de dados deve ser utilizado?
 É possível ter um DW de pequeno porte?
 Qual ferramenta OLAP deve ser utilizada?
 Por que normalmente o DW é isolado do
servidor de OLTP?
