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OLAP - On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line)

Professor Esp. Diego André Sant’AnaE-mail: [email protected]: Banco de Dados IIprofessordiegosantana.wordpress.com

OLAP O OLAP é uma tecnologia usada para organizar

grande bancos de dados comerciais e oferecer suporte à inteligência comercial.

Os bancos de dados OLAP são divididos em um ou mais cubos, e cada cubo é organizado e projetado por um administrador de cubo para se ajustar à forma que você recupera e analisa os dados de forma que seja mais fácil criar e usar os relatórios de tabela dinâmica e os relatórios de gráfico dinâmico que de que você precisa.

Inteligência comercial O que é inteligência comercial? Um analista comercial frequentemente deseja obter

uma visão geral do negócio, para ver tendências mais amplas baseadas em dados agregados, e para ver essas tendências divididas por qualquer número de variáveis. Inteligência comercial é o processo de extrair dados de um banco de dados OLAP e, em seguida, analisar esses dados quanto a informações que você possa usar para tomar decisões de negócios estando bem informado.

O OLAP e a inteligência artificial ajudam a responder aos seguintes tipos de questões sobre os dados comerciais:

Como as vendas totais de todos os produtos de 2012 se comparam às vendas totais de 2013?

Quanto dinheiro os clientes de mais de 35 anos gastaram ano passado, e como esse comportamento mudou ao longo do tempo?

O OLAP e a inteligência artificial ajudam a responder aos seguintes tipos de questões sobre os dados comerciais:

Quantos produtos foram vendidos em dois países/regiões específicos este mês em comparação ao mesmo mês do ano passado?

Para cada grupo de idade de cliente, qual é a divisão de lucratividade (margem percentual e total) por categoria de produto?

Localizar primeiros e últimos vendedores, distribuidores, fornecedores, clientes, parceiros ou clientes.

O que é o OLAP (processamento analítico online)?

Os bancos de dados OLAP facilitam as consultas de inteligência comercial. OLAP é uma tecnologia de banco de dados que foi otimizada para consulta e relatório, em vez de processamento do transações. Os dados de origem do OLAP são bancos de dado OLTP (Online Transactional Processing) que são comumente armazenados em depósitos de dados.


Os dados OLAP são derivados desses dados históricos, e agregados em estruturas que permitem análise sofisticada. Os dados OLAP também são organizados hierarquicamente e armazenados em cubos em vez de tabelas. Trata-se de uma tecnologia sofisticada que usa estruturas multidimensionais para fornecer acesso rápido aos dados para análise.


Essa organização facilita, para um relatório de tabela ou gráfico dinâmico, a exibição de resumos de alto nível, como totais de vendas para um país ou região, bem como a exibição dos detalhes referentes aos locais em que as vendas são particularmente altas ou baixas.


Os bancos de dados OLAP foram criados para acelerar a recuperação de dados.

Essa abordagem permite que você trabalhe com quantidades muito maiores de dados de origem do que seria possível se os dados estivessem organizados em um banco de dados tradicional.


Os bancos de dados OLAP contêm dois tipos básicos de dados: medidas, que são dados numéricos, as quantidades e médias que você usa para tomar decisões comerciais estando bem informado, e dimensões, que são as categorias que você usa para organizar essas medidas.

Os bancos de dados OLAP ajudam a organizar os dados por muitos níveis de detalhe, usando as mesmas categorias com as quais você está familiarizado para analisar os dados.

O que é Data Mart? O Data mart (repositório de dados) é sub-

conjunto de dados de um DATA WAREHOUSE (armazém de dados). Geralmente são dados referentes a um assunto em especial (ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5 anos), que focalizam uma ou mais áreas específicas.

Seus dados são obtidos do DW, desnormalizados e indexados para suportar intensa pesquisa. Data marts extraem e ajustam porções de DWs aos requisitos específicos de grupos/departamentos.

O que é CUBO?

Uma estrutura de dados que agrega as medidas por níveis e hierarquias de cada uma das dimensões que você deseja analisar. Os cubos combinam várias dimensões, tais como tempo, geografia e linhas de produtos, com dados resumidos, tais como números de vendas ou de inventário.

Os cubos não são "cubos" no sentido estritamente matemáticos porque eles não necessariamente possuem lados iguais. Entretanto, eles são uma metáfora apropriada de um conceito complexo.

O que é MEDIDA?

Um conjunto de valores em um cubo que são baseados em uma coluna na tabela de fato do cubo e que são geralmente valores numéricos. Medidas são os valores centrais do cubo que são processados, agregados e analisados. Exemplos comuns incluem vendas, lucros, receitas e custos.

O que é MEMBRO?

Um item em uma hierarquia que representa uma ou mais ocorrências de dados. Um membro pode ser exclusivo ou não-exclusivo. Por exemplo, 2007 e 2008 representam membros exclusivos no nível de ano de uma dimensão de tempo, onde janeiro representa membros não-exclusivos no nível de mês porque poderá haver mais de um janeiro na dimensão de tempo, se ela contiver dados de mais de um ano.

O que é MEMBRO CALCULADO?

Um membro de uma dimensão cujo valor é calculado durante o tempo de execução através de uma expressão. Valores de membro calculado podem ser derivados de outros valores de membros. Por exemplo, um membro calculado, Lucro, pode ser determinado pela subtração do valor do membro, Custos, do valor do membro, Vendas

O que é DIMENSÃO?

Um conjunto de uma ou mais hierarquias organizadas de níveis em um cubo que um usuário entende e usa como a base para a análise de dados. Por exemplo, uma dimensão geográfica talvez inclua níveis para País/Região, Estado/Província e Cidade. Ou, uma dimensão de tempo talvez inclua uma hierarquia com níveis para ano, trimestre, mês e dia. Em um relatório de tabela dinâmica ou relatório de gráfico dinâmico, cada hierarquia se torna um conjunto de campos que você pode expandir e recolher para revelar níveis mais baixos ou mais altos

O que é HIERARQUIA?

Uma estrutura em árvore lógica que organiza os membros de uma dimensão de forma que cada membro tenha um membro pai e zero ou mais membros filho. Um filho é um membro no próximo nível inferior em uma hierarquia que está diretamente relacionada ao membro atual. Por exemplo, em uma hierarquia Tempo que contém os níveis Trimestre, Mês e Dia, janeiro é um filho de Tri1. Um pai é um membro na próxima hierarquia superior que está diretamente relacionado ao membro atual. O valor pai é geralmente uma consolidação dos valores de todos os seus filhos. Por exemplo, em uma hierarquia Tempo que contém os níveis Trimestre, Mês e Dia, Tri1 é o pai de janeiro.

O que é NÍVEL?

Em uma hierarquia, os dados podem ser organizados em níveis de detalhe inferiores e superiores, tais como níveis Ano, Trimestre, Mês e Dia em uma hierarquia Tempo.

OLAP e o Data Warehouse

O OLAP e o Data Warehouse são destinados a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP deve recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. As duas tecnologias se complementam, ao ponto de que um Data Warehouse para ser bem sucedido, já na sua concepção, deve levar em consideração o que se deseja apresentar na interface OLAP.

OLAP

OLAP é um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter ideias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. As funções básicas do OLAP são:

• Visualização multidimensional dos dados; • Exploração; • Rotação; • Vários modos de visualização.

CUBO

Fonte:http://www.monografias.com/trabajos57/data-warehouse-sql/Image15542.jpg

CUBO

Fonte: http://www.selectorweb.com/images/olap_cube.gif

Exemplo de estrutura

Fonte:http://www.sqlmagazine.com.br/revista/sql13/Resumo_SQL13_Fig_06.gif

Exemplo de estrutura

Fonte:http://flavioaf.files.wordpress.com/2011/09/092811_2050_aintelignci1.png?w=650

Pirâmide

Fonte:http://www.sqlmagazine.com.br/revista/sql13/Resumo_SQL13_Fig_06.gif

TIPOS DE OLAP Os métodos de armazenamento são: • ROLAP (OLAP Relacional): Os dados são armazenados de forma relacional. • MOLAP (OLAP Multidimensional): Os dados são armazenados de forma

multidimensional. • HOLAP (OLAP Híbrido): Uma combinação dos métodos ROLAP e MOLAP. • DOLAP (OLAP Desktop): O conjunto de dados multidimensionais deve ser

criado no servidor e transferido para o desktop. Permite portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.

Modelagem Estrela

Fonte: http://3.bp.blogspot.com/_wBQ1Q53bIgo/RvxTy7TZ2JI/AAAAAAAAABE/lt4DpEMBw1M/s320/modelo_estrela.jpg

Modelagem Floco de Neve

Fonte: http://2.bp.blogspot.com/-PShPE6b6VcQ/Ty7buaG-l7I/AAAAAAAAAJs/ymHnm0Llmrg/s640/Modelo_estrela_externa.png

REFERÊNCIAShttp://www.devmedia.com.br/conceitos-basicos-sobre-olap/12523

http://office.microsoft.com/pt-br/excel-help/visao-geral-do-olap-processamento-analitico-online-HP010177437.aspx

http://www.monografias.com/trabajos57/data-warehouse-sql/Image15542.jpg

http://www.sqlmagazine.com.br/revista/sql13/Resumo_SQL13_Fig_06.gif

http://pt.wikipedia.org/wiki/Data_mart

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