OLAP – Motivação e conceitos

1. OLAP – Motivação e conceitos Aroldo Pereira Vieira PUC-PR / 2001

2. Desafio do Negócio Custo Valor Tomadores de Decisão de Negócios Gerentes de Informática • Informação certa • Formato certo • Na hora certa • Integração • Escalabilidade & Performance • Flexibilidade Business Inteligence permite atingir os objetivos acima

3. 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

4. Por que investir em BI? Fidelização do Cliente Otimização de alocação de recursos Aumentar vendas diretas ao consumidor Melhorar produtos e serviços

5. Outros motivos • Planejar orçamento • Análise e modelagem financeira • Análise de mercado • Análise de defeitos • Planejamento de capacidade ...

6. 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

7. 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

8. Quais as ferramentas? Cria-se Base de acesso ao resultado do negócio • Data Warehousing • Ferramentas OLAP • Data Mining

9. Ambientes de Informações

10. Conceitos Ambiente OLTP: • operacional • leitura/escrita • acesso atômico • escopo específico da aplicação • dados normalizados • detalhe dos dados - transação

11. Conceitos Ambiente DATAWAREHOUSE • histórico • leitura • consultas (listas) • escopo vários assuntos • normalizados/desnormalizados • detalhe dos dados - limpos

12. Conceitos Ambiente OLAP • analítica • leitura/escrita • iterativo/investigação analítica • muitos cubos (um cubo/assunto) • multidimensional • detalhe dos dados - agregados

13. OLAP

14. 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.”

15. 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.”

16. Características OLAP • Tecnologia voltada para consultas • Dados não sofrem alterações • Dados e consultas são gerenciais • Visão multidimensional dos dados • Cálculos complexos • Séries de tempo

17. Estrutura Multidimensional Dimensões PRODUTO ECC DEP.A VISTA POUPANÇA 6739,00 5782,00 4434,00 DEODORO UNIDADE NEGÓCIO 6365,00 6744,00 3400,00 MURICY MAR97 TEMPO FEV97 JAN97 Medidas

18. Visão Multidimensional Gerente Financeiro Gerente Regional UNID. NEG. TEMPO UNID. NEGÓCIO Variáveis Visão Ad hoc Gerente de Produto TEMPO PRODUTO PRODUTO

19. OLAP é Multidimensional Unid Neg Produto 1 2 3 4 5 6 7 Tempo 3 X 3 X 4 = 36 “Captamos R$100.000,00. Isso é bom?” Produto Unid Neg Tempo Carteira Banco Ano Modalidade Agência Quadr. Produto Gerência Mês Dia

20. Conceitos Básicos • Hierarquias • Fatos • Dimensões • Medidas • Drill down • Drill up • Slice and dice

21. Hierarquias ANO ANO MES DIA JULHO JANEIRO PERÍODO 02 15 25 01 MANHA TARDE

22. 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.

23. 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

24. 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

25. Drill down • Mergulhos ou detalhamentos das informações

26. Drill up • Elevar o nível do detalhamento • Sumariar por alguma(s) dimensão

27. Slice and dice • Particionar uma visão multidimensional • Efetua filtragem dos dados, para especializar as consultas

28. MOLAP x ROLAP x HOLAP Arquitetura

29. MOLAP x ROLAP x HOLAP • MOLAP - Multi-Dimensional OLAP • ROLAP - Relational OLAP • HOLAP - Hybrid OLAP

30. MOLAP x ROLAP x HOLAPArquitetura MOLAP INFO REQUEST MOLAP SERVER LOAD FRONT-END TOOL DATABASE SERVER : SQL RESULT SET Metadata Request Processing RESULT SET RDBMS

31. MOLAP x ROLAP x HOLAPArquitetura ROLAP INFO REQUEST ROLAP SERVER SQL FRONT-END TOOL DATABASE SERVER : RESULT SET RESULT SET Metadata Request Processing RDBMS

32. MOLAP x ROLAP x HOLAPArquitetura HOLAP SQL QUERY FRONT-END TOOL DATABASE SERVER RESULT SET : OR LOAD MOLAP SERVER INFO REQUEST SQL RDBMS RESULT SET RESULT SET

33. Processo de carga DW / OLAP

34. O processo de Carga do Data Warehouse Características dos Dados Máx. detalhe Pouco/ nenhum histórico Integrado Selecionado Histórico Sumários Focado Especializado Histórico Sumários STAR + AGR OLTP ODS MDDB • Carga • Indexar • Agregar • Replicar • Distribuição dos Dados • Acesso e análise • Utilização estratégica das Informações • Extrair • Limpar • Transf. • Projeto • Mapear Meta data Administração e monitorção do Sistema Data marts Data warehouse Sistemas OLTP

35. Área intermediária (sim ou não?) Fat x Func R H Prod x Fat Faturamento Produção Visão Global

36. Área intermediária (sim ou não?) Fat x Func R H ODS Prod x Fat Faturamento Produção Visão Global

37. Modelagem de dados

38. Modelagem de dados • Modelos relacionais normalizados • (OLTP e ODS ) • Modelos Snow Flakes • Visões ajustadas para o enfoque desejado • Modelos Star Schema • (Desnormalizado) • Modelos Multidimensionais • Cubos – Visa performance

39. Modelo Snow Flake

40. Modelo Star Schema

41. 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?