Informática, OLAP, Tecnologia, TI, Trabalho Escolar, Trabalhos Escolares

OLAP

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, precisavam de muito tempo para ficar prontos. E, também, apresentavam os seguintes problemas:

– Os relatórios eram estáticos;

– O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema gerava um problema de manutenção.

Então surgiu o 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 implementada em ambiente multi-usuário e cliente/servidor, oferecendo assim respostas rápidas às consultas ad-hoc (construção de listagens, interligando a informação disponível na base de dados conforme as necessidades especificas da 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 devem ser implementadas.

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 diferenciam 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 adquirir. 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 grupo 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.

A escolha de uma ferramenta OLAP inadequada pode ocasionar severas conseqüências para um projeto de datawarehouse, entre as quais podemos citar:

· Falha total do projeto e conseqüente 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 sob certos aspectos gera piores resultados.

· 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.

3.1. Funcionalidades da Ferramenta OLAP

A 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.

3.2. Características da Análise OLAP

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.

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.

Drill Throught: O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra. Por exemplo: Estou na dimensão de tempo e no próximo passo começo a analisar a informação por região.

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.

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.

Ranking: A opção de ranking permite agrupar resultados por ordem de maiores / menores, baseado em objetos numéricos (Measures).Esta opção impacta somente uma tabela direcionada (relatório) não afetando a pesquisa (Query).

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.

Sorts: Os sorts servem para ordenar uma informação. Esta ordenação pode ser customizada, crescente ou decrescente.

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.

Consultas Ad-Hoc: São consultas com acesso casual único e tratamento dos dados segundo parâmetros nunca antes utilizados, geralmente executado de forma iterativa e heurística.

3.3. Arquiteturas OLAP

As  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 à performance, mas tem problemas com escalabilidade, além de ter um custo alto para aquisição.

Recentemente surgiu 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, a alta performance do MOLAP com a escalabilidade melhor do ROLAP.  Seque a arquitetura de algumas ferramentas:

Ferramenta de Processamento
RDBMS
Multidimensional
Client File
Multidimensional
Database Server
Multi – Pass
MicroStrategy DSS Suite
SQLMultidimensional
IBM DB2 OLAP Server
SAS CFO Vision
Server Engine
IA DecisionSuite
Hyperion Essbase
Informix MetaCube
Oracle Express
Microsoft OLAP Services
Seagate Holos
Oracle Express
Gentia
(ROLAP mode)
Microsoft OLAP Services
Pilot Analysis Server
Pilot Analysis Server
Sagent
Seagate Holos
(ROLAP mode)
WhiteLight
Client Multidimensional Engine
Oracle Discoverer
Dimensional Insight
BusinessObjects
Informix MetaCube
Hyperion Enterprise
Cognos PowerPlay
Personal Express

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