BDII - Olap
Autor: Grupo SI 2009 (São luis) | Publicado: 2012-04-23T16:11:00-07:00






Banco de Dados IIOLAP
Prof. Mauricio Perecim





Integrantes:Sergio MagriWesley Lemes Thiago Oliveira Joseph BragaRicardo TakashiJosé Luís Costa Higor Garcia




OLAP&nbsp;Definição
O OLAP é uma tecnologia usada para organizar grandes 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.
Introdução
Partindo dos primórdios da informatização, quando um sistema que gerava relatórios era a principal fonte de dados residentes na empresa, toda vez que uma análise necessitasse ser feita, eram necessários produzir novos relatórios. Estes relatórios tinham que ser produzidos pela área de informática e, normalmente, precisava de muito tempo para ficar prontos e que também, apresentavam os seguintes problemas:·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Os relatórios eram estáticos;·&nbsp;&nbsp;&nbsp; O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema gerava um problema de manutenção.
Surgimento do conceito de OLAP (On-Line Analytic Processing).
OLAP é um software cuja tecnologia de construção permite aos analistas de negócios, gerentes e executivos analisar e visualizar dados corporativos de forma rápida, consistente e principalmente interativa. A funcionalidade OLAP é inicialmente caracterizada pela análise dinâmica e multidimensional dos dados consolidados de uma organização permitindo que as atividades do usuário final sejam tanto analíticas quanto navegacionais.A tecnologia OLAP é geralmente implantada em ambiente multiusuário e cliente/servidor, oferecendo assim respostas rápidas às consultas ad-hoc (construção de listagens, interligando a informação disponível na base de dados conforme a necessidade especifica de cada empresa, assim como a sua exportação, possibilitando várias simulações), não importando o tamanho do banco de dados nem sua complexidade. Hoje em dia, essa tecnologia também vem sendo disponibilizada em ambiente Web. Essa tecnologia auxilia o usuário a sintetizar informações corporativas por meio de visões comparativas e personalizadas, análises históricas, projeções e elaborações de cenários.A classificação de ferramentas OLAP é uma tarefa imprecisa e gera alguma perplexidade por parte dos profissionais envolvidos na escolha e aquisição de uma ferramenta analítica, uma vez que não existe nenhuma característica peculiar que dite como a ferramenta deva ser construída, qual tecnologia deva ser usada em sua construção, nem mesmo que funcionalidades deve ser implementada.Para tornar o processo de classificação mais complexo, muitos fornecedores anunciam características que tornam suas ferramentas compatíveis com funcionalidades OLAP sem que estas sejam sequer ferramentas OLAP. Outras oferecem suítes de produtos que são conhecidos como os melhores do mercado.Atualmente existem no mercado diversos produtos OLAP que se diferencia muito uns dos outros, tal fato gera uma situação muitas vezes contraditória no momento da escolha da ferramenta mais adequada às necessidades de uma organização. Para tornar o problema ainda mais complexo, nem os profissionais de tecnologia da informação (TI) nem os usuários finais estão suficientemente informados sobre que produtos OLAP adquirirem. O processo de avaliação de uma ferramenta OLAP envolve análise das: funcionalidades, arquitetura, e interfaces e impacto sobre a organização.O processo de aquisição de uma ferramenta OLAP deveria envolver não só os profissionais de TI como também os rupo de usuários finais. Porém, nem sempre esta premissa é verdadeira. Diversas organizações relatam sérios problemas de comunicação entre as equipes envolvidas na escolha de uma ferramenta OLAP. &nbsp;A escolha de uma ferramenta OLAP inadequada pode ocasionar severas consequências para um projeto de DataWarehouse, entre as quais podemos citar:·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Falha total do projeto e consequente perda dos benefícios esperados para os negócios da empresa, além dos prejuízos financeiros gerados pelo alto custo da aquisição de software, serviços e treinamentos das equipes iniciais do projeto resultando benefícios ilusórios e temporários. Esta situação é muito comum em diversas organizações e com determinados aspectos gera piores resultados.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Falha parcial do projeto onde apenas alguns módulos sobrevivem, reduzindo assim o escopo, estando comparados com o item anterior, uma vez que passam a existir menores incentivos para substituir os sistemas atuais.
O que é o OLAP
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 do processamento das 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. 
Componentes OLAP - Liberação de acesso a fontes de ExcelComo o servidor OLAP, não o Microsoft Office Excel, calcula os valores resumidos, é necessário enviar menos dados para o Excel quando você cria ou altera um relatório. 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, em que o Excel recupera todos os registros individuais e, em seguida, calcula os valores resumidos. 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:
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Medida: Um conjunto de valores em um cubo que é baseado 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.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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 de Trimestres, 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 de Trimestres, Mês e Dia, onde Tri1 é o pai de janeiro.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 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.&nbsp; Funcionalidades da Ferramenta OLAPA funcionalidade de uma ferramenta OLAP é caracterizada pela análise multidimensional dinâmica dos dados, apoiando o usuário final nas suas atividades, tais como: Slice and Dice e Drill.
Características em Análise OLAP
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Drill Across: O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão. Por exemplo: a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia. O usuário estará executando um Drill Across quando ele passar de ano direto para semestre ou mês. Drill Down: O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade. ·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Drill Up: O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação. ·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Drill Throught: O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para outra. Por exemplo: Estou na dimensão de tempo e no próximo passo começo a analisar a informação por região.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Slice And Dice: O Slice and Dice é uma das principais características de uma ferramenta OLAP. Como a ferramenta OLAP recupera o microcubo, surgiu a necessidade de criar um módulo que se convencionou de Slice and Dice para ficar responsável por trabalhar esta informação. Ele serve para modificar a posição de uma informação, alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Alertas: Os Alertas são utilizados para indicar situações de destaque em elementos dos relatórios, baseados em condições envolvendo objetos e variáveis. Servem para indicar valores mediante condições, mas não para isolar dados pelas mesmas.·&nbsp;&nbsp; Ranking: A opção de ranking permite agrupar resultados por ordem de maiores e menores, baseado em objetos numéricos (Measures). Esta opção impacta somente uma tabela direcionada (relatório) não afetando a pesquisa (Query).·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Filtros: Os dados selecionados por uma Query podem ser submetidos a condições para a leitura na fonte de dados. Os dados já recuperados pelo Usuário podem ser novamente “filtrados” para facilitar análises diretamente no documento.·&nbsp;&nbsp; Sorts: Os sorts servem para ordenar uma informação. Esta ordenação pode ser customizada, crescente ou decrescente.·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Breaks: Os Breaks servem para separar o relatório em grupos de informações (blocos). Por exemplo: O usuário tem a necessidade de visualizar a informação por cidades, então ele deve solicitar um Break. Após esta ação ter sido executada, automaticamente o relatório será agrupado por cidades, somando os valores mensuráveis por cidades.·&nbsp;&nbsp;&nbsp; Consultas Ad-Hoc: São consultas com acesso casual único e tratamento dos dados segundo parâmetros nunca antes utilizados, geralmente executados de forma iterativa e heurística.
Diferenças de recursos entre dados de origem OLAP e não-OLAP
Se trabalhar com relatórios de tabela e gráfico dinâmicos de dados de origem OLAP e de outros tipos de dados de origem, você notará algumas diferenças de recursos. Recuperação de dados Um servidor OLAP retorna dados novos para o Excel sempre que o layout do relatório for alterado. Com outros tipos de dados de origem externa, consulte todos os dados de origem de uma só vez ou você pode definir opções para consultar apenas quando exibir itens de campo de filtro de relatório diferentes. Você também tem outras opções para atualizar o relatório. Em relatórios baseados em dados de origem OLAP, as configurações de campo de filtro de relatório, a consulta em segundo plano e a configuração de otimização de memória não estão disponíveis.A configuração de memória otimizada também não está disponível para origens de dados OLEDB e para relatórios de tabela dinâmica baseados em um intervalo de células.Tipos de campos:Dados de origem OLAP, campos de dimensão podem ser usados somente como linha (série), coluna (categoria), ou campos de página. Campos de medida podem ser usados somente como campos de valor. Para outros tipos de dados de origem, todos os campos podem ser usados em qualquer parte de um relatório.Acesso a dados de detalhes:Para dados de origem OLAP, o servidor determina que níveis de detalhes estejam disponíveis e calcula os valores de resumo, para que os registros de detalhes que formam os valores de resumo não estejam disponíveis. No entanto, o servidor pode fornecer campos de propriedade que podem ser exibidos. Outros tipos de dados de origem não possuem campos de propriedade, mas você poderá exibir o detalhe de base para os valores de campo de dados e para itens e exibir itens sem dados. Talvez os campos de filtro de relatório OLAP não tenham um item “Todos” e o comando Mostrar Páginas do Filtro de Relatório não esteja disponível. Ordem de classificação inicial Para dados de origem OLAP, os itens aparecem primeiro na ordem em que o servidor OLAP os retorna. Você pode então classificá-los ou reorganizá-los manualmente. Para outros tipos de dados de origem, os itens em um novo relatório aparecem primeiro classificados na ordem crescente por nome de item.Cálculos:Os servidores OLAP fornecem valores resumidos diretamente para um relatório de modo que você não pode alterar as funções de resumo para campos de valor. Para outros tipos de dados de origem, você pode alterar a função de resumo para um campo de dados e usar várias funções de resumo para o mesmo campo de valor. Você não pode criar campos calculados ou itens calculados em relatórios com dados de origem OLAP.Subtotais:Em relatórios com dados de origem OLAP, você não pode alterar a função de resumo para subtotais. Com outros tipos de dados de origem, você pode alterar funções de resumo para subtotais e exibir ou ocultar subtotais para todos os campos de linha e coluna.Para dados de origem OLAP, é possível incluir ou excluir itens ocultos quando você calcula subtotais e totais gerais. Para outros tipos de dados de origem, você pode incluir itens de campo filtro de relatório ocultos em subtotais, mas itens ocultos em outros campos são excluídos por padrão.


Resumo das Arquiteturas OLAPAs grandes quantidades de nomenclaturas que estão aparecendo, são algumas variações de estrutura de OLAP. A Tecnologia surgiu com a evolução dos Sistemas de Informação. Esses Sistemas, no seu começo, armazenavam grandes quantidades de dados, mas a recuperação dos mesmos era um tormento para os usuários finais e os analistas. Os SGBD's (Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados) foram evoluindo junto com as linguagens de programação, o que facilitava um pouco a vida dos analistas. Montagens de Dados já poderiam ser acessadas de uma maneira um pouco mais simples. Acompanhando a evolução dos sistemas, introduziram uma nova classe de Ferramentas no mercado, que se chamava de OLAP (On Line Analitical Processing), que permitiam acesso rápido aos dados conjugado com funcionalidades de análise multidimensional dos mesmos pelos usuários finais. A rapidez exigida tinha de ser satisfatória. A análise deveria ser dinâmica, onde o usuário poderia fazer a consulta que quisesse sem depender de um profissional, multidimensional e compartilhado. A análise multidimensional é uma das grandes utilidades da tecnologia OLAP, consistindo em ver determinados cubos de informações de diferentes ângulos e de vários níveis de agregação. Os “cubos” são massas de dados que retornam das consultas feitas ao banco de dados e podem ser manipulados e visualizados por inúmeros ângulos e diferentes níveis de agregação. As ferramentas que disparam uma instrução SQL, de um cliente qualquer, para o servidor e recebem o microcubo de informações de volta para se analisado na Workstation, chamam-se DOLAP (Desktop On Line Analitical Processing).As ferramentas ROLAP (Relational On Line Analitical Processing), possuem uma engenharia de acesso aos dados e análise OLAP com uma arquitetura um pouco diferente. Nesse caso a consulta é enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada no mesmo, mantendo o cubo no Servidor. A arquitetura MOLAP (Multidimensional On Line Analitical Processing) processa-se da seguinte forma: com um servidor multidimensional, o acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamente no servidor. Isso traz grandes benefícios aos usuários no que diz respeito a desempenho, mas tem problemas com escalabilidade, além de ter um custo alto para aquisição.Há também outra arquitetura denominada HOLAP (Hybrid On Line Analitical Processing), ou simplesmente processamento híbrido. Essa nova forma de acessar os dados nada mais é do que uma mistura de tecnologias onde há uma combinação entre ROLAP e MOLAP. A vantagem é que com a mistura de tecnologias pode-se extrair o que há de melhor de cada uma, ou seja, o alto desempenho do MOLAP com a escalabilidade melhor do ROLAP.



Comparações AdicionaisOLAPO objetivo do OLAP (On-Line Analytical Processing) é permitir uma análise multidimensional em bases de dados volumosas para realizar uma análise específica dos dados (é o objeto de um questionamento específico). Graças ao OLAP, os utilizadores podem criar representações multidimensionais (chamadas hypercubes ou “cubos OLAP”) de acordo com os critérios que definem, para simular situações.
Data Mining O Datamining (literalmente “perfuração de dados”), contrariamente à análise multidimensional (OLAP), tem por objetivo realçar correlações eventuais num volume importante de dados do sistema de informação para mostrar tendências.O datamining apoia-se em técnicas de inteligência artificial (redes de neurónios) para evidenciar relações escondidas entre os dados.
EIS e SIADUm EIS (Executive Information System) é um instrumento que permite organizar, analisar e formatar indicadores para constituir painéis de bordo. Este tipo de instrumento, fácil de utilizar, permite manipular apenas pedidos modelados previamente pelo projetista.Pelo contrário, o SIAD (Sistema Informatizado de Ajuda à Decisão) tem como objetivo permitir a modelização de representações multidimensionais diversas e variadas, mas necessita uma aprendizagem mais pesada.