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Apresentação SOE Assunto DATA WAREHOUSE Professor TANAKA AlunosAlexandre Gomes Ferreira Raphael do Nascimento Martins.

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2 Apresentação SOE Assunto DATA WAREHOUSE Professor TANAKA AlunosAlexandre Gomes Ferreira Raphael do Nascimento Martins

3 Data Warehouse Surgimento SADs Definição Propriedades e Conceitos Aplicações Arquitetura Modelagem Projeto Acesso a dados Considerações Finais

4 Surgimento Necessidade de análise de dados históricos Necessidade de análise de dados corporativos oriundos de banco de dados diferentes ou distribuídos. Sistemas de Apoio à Decisão

5 Sistema de Apoio à Decisão Informação Obtidas analisando dados históricos de vendas, produção, etc Análise dos Dados Aumenta a competitividade da empresa Era feita intuitivamente

6 Sistema de Apoio à Decisão Dificuldade para obter informação Quantidade de dados cresce com expansão e tempo Dados conflitantes Impossivel para alguém gurdar tantos dados Moobilidade do mercado de trabalho

7 Sistema de Apoio à Decisão Benefícios Determinar mercado-alvo de um produto Criar promoções Responder rapidamente a mudanças de mercado Problema Dados históricos não guardados Solução Banco de Dados especializados para SADs

8 Criado pela IBM, década de 60, intitulado Information Ware House Relançado várias vezes sem sucesso. Seu nome definitivo foi dado por William Inmon Tornou-se viável por novas tecnologias (armazenamento e processamento) Histórico

9 Definição Sistema que armazena dados históricos Um ambiente não um produto Integra dados corporativos num único repositório de dados, se necessário sumarizando-os Utilizado por SADs

10 Propriedades

11 Principais Características Orientado a assunto Integrado Não volátil Variável com o tempo

12 Processamento OLAP Pesquisa Inteligente ( Data Mining ) Ênfase na performance da recuperação de consultas Visualização de dados ao longo de varias dimensões analíticas.

13 OLTP x OLAP

14 Granularidade Processo de Sumarização (alta) Processo de envelhecimento(baixa) Nível de detalhe dos dados Quanto maior o nível de detalhamento menor a granularidade.

15 Metadados Metadados de mapeamento Metadados de Sumarização Metadados históricos Metadados de padrões de acesso

16 Modelagem Multidimensional Tempo 5168 Produto P1 P2P3P4 Jan./99 Fev./99 FORTALEZA SOBRAL NORDESTE CEARÁ SUDESTE RIO DE JANEIRO PERNAMBUCO SÃO PAULO...

17 Modelagem Pivoteamento (rotação) Disposição roll-up (ascende) Disposição drill-down (refina na hierarquia) Esquema estrela Esquema floco de neve.

18 Projeto de DW


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