1. O L A P
PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Modelo de Dados
Cubo OLAP

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. 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. Operações sobre cubos OLAP
• Drill Across, Drill down & Drill up
• Slice & Dice
• Definição de alertas
• Ranking & Sorting
• Filtragem

15. Modelos de armazenamento
OLAP:
• MOLAP – Multi-dimensional OLAP
• ROLAP – Relational OLAP
• HOLAP – Hibrid OLAP

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. 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. 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. 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. 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. Aplicações de tecnologia
OLAP
• Finanças

22. Aplicações de tecnologia
OLAP
• Vendas
Análise de vendas

23. Aplicações de tecnologia
OLAP
• Marketing

24. Aplicações de tecnologia
OLAP
• Recursos Humanos

25. Aplicações de tecnologia
OLAP
• Produção

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. FIM
Participantes:
Éder Pereira
Frediane Correia
Ravi Lopes