OLAP

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Forma de analizar os seus dados

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OLAP

  1. 1. O L A P PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE
  2. 2. Agenda • Introdução • OLAP (Online Analytical Processing) • Modelos de Dados • Operações comuns disponibilizadas sobre cubos OLAP • Modelos de armazenamento OLAP • Aplicações de tecnologia OLAP • Conclusão
  3. 3. Introdução No mundo globalizado de hoje, as empresas enfrentam uma maior concorrência e a expansão da sua actuação para novos mercados. Portanto, a velocidade com que os executivos obtêm informações e tomam decisões, determina a competitividade de uma empresa e o seu sucesso a longo prazo.
  4. 4. Com a utilização de uma analise OLAP permite que uma empresa consiga analisar um grande montante de informações de forma mais rápida e eficaz. Nessa apresentação o objectivo é deixar claro qual e principal função de uma análise OLAP
  5. 5. OLAP É um sistema que permite transformar os dados relacionais em dados consolidados utilizando cross-join e gerando os cubos com os cruzamentos. A arquitectura OLAP é optimizada para consolidação e leitura, não permitindo gravação ou alteração.
  6. 6. OLAP OLAP fornece às organizações um método de aceder, visualizar, e analisar os dados corporativos com alta flexibilidade e performance. Ela apresenta informações para os utilizadores através de um modelo de dados natural e intuitivo Quanto maior e mais complexa for a informação armazenada, mais difícil é a análise.
  7. 7. OLAP A tecnologia OLAP acaba com estas dificuldades fornecendo a informação mais próxima à do utilizador e é normalmente utilizado para integrar e disponibilizar as informações contidas nas bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, Data Warehouses, de entre outros.
  8. 8. Modelo de Dados OLAP é uma tecnologia criada para facilitar a consulta dinâmica e em tempo real da informação armazenada. Num modelo de dados OLAP, a informação é organizada em cubos que armazenam valores quantitativos ou medidas.
  9. 9. Modelo de Dados As medidas são identificadas por duas ou mais categorias descritivas denominadas dimensões que formam a estrutura de um cubo. Uma dimensão pode ser qualquer visão do negócio que faça sentido para a sua análise, como produto, departamento ou tempo.
  10. 10. Modelo de Dados Este modelo de dados multi-dimensional simplifica para os utilizadores o processo de formular pesquisas ou "queries" complexos, criar relatórios, efectuar análises comparativas, e visualizar subconjuntos (slice) de maior interesse.
  11. 11. Modelo de Dados Cubo OLAP
  12. 12. Modelo de Dados Por exemplo, um cubo contendo informações de vendas poderá ser composto pelas dimensões tempo, região, produto, cliente, cenário e medidas. Medidas típicas seriam valor de venda, unidades vendidas, custos, margem, etc.
  13. 13. Modelo de Dados Dentro de cada dimensão de um modelo OLAP, os dados podem ser organizados numa hierarquia que define diferentes níveis de detalhe. Por exemplo, dentro da dimensão tempo, poderemos ter uma hierarquia a representar os níveis anos, meses, e dias. Da mesma forma, a dimensão região poderá ter os níveis país, estado e cidade.
  14. 14. Operações sobre cubos OLAP • Drill Across, Drill down & Drill up • Slice & Dice • Definição de alertas • Ranking & Sorting • Filtragem
  15. 15. Modelos de armazenamento OLAP: • MOLAP – Multi-dimensional OLAP • ROLAP – Relational OLAP • HOLAP – Hibrid OLAP
  16. 16. MOLAP O armazenamento MOLAP é utilizado para criar cubos multi-dimensionais a partir da informação armazenada no Data Warehouse. É normalmente utilizado se o conjunto inicial de dados for grande de tal maneira que o processamento do cubo directamente a partir do Data Warehouse necessita de processamento em batch.
  17. 17. MOLAP Os dados são então agregados e processados no cubo usando um conjunto pré-definido de cálculos. A grande vantagem prende-se com o melhor desempenho na devolução de agregações a queries postas pelos utilizadores: trata-se de localizar no cubo a respectiva célula em função das dimensões e devolver o seu valor.
  18. 18. ROLAP O armazenamento ROLAP apresenta em contraponto as vantagens e desvantagens do armazenamento MOLAP, com a vantagem de poder também ter um tratamento pré-definido de agregações. A estrutura tabular não apresenta o mesmo desempenho, essencialmente no processamento de agregações e queries.
  19. 19. ROLAP Ou seja utiliza a tecnologia de banco de dados relacionais para armazenar seus dados, bem como suas consultas são também processadas pelo gerenciador de banco de dados relacional.
  20. 20. HOLAP É a combinação de armazenamento de agregações em estrutura multi-dimensional, associado a estruturas relacionais onde é armazenada a informação detalhada e necessária para as questões colocadas ao pormenor. Este processo é transparente porque o motor é capaz de seleccionar correctamente a origem dos dados necessários para a análise.
  21. 21. Aplicações de tecnologia OLAP • Finanças
  22. 22. Aplicações de tecnologia OLAP • Vendas Análise de vendas
  23. 23. Aplicações de tecnologia OLAP • Marketing
  24. 24. Aplicações de tecnologia OLAP • Recursos Humanos
  25. 25. Aplicações de tecnologia OLAP • Produção
  26. 26. CONCLUSÃO O objectivo da OLAP é transformar dados em informações a fim de fornecer suporte às decisões gerenciais. Permite a redução de custos uma vez que, entre outros motivos, agiliza a análise de dados. Traz benefícios para a empresa, como por exemplo o fornecimento de informações mais objetivas. Permite análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisão diária que apoia os usuários finais a tomarem decisões estratégicas.
  27. 27. FIM Participantes: Éder Pereira Frediane Correia Ravi Lopes

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