OLAP Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP) Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) PCS5704-4 - Sistemas de Banco de Dados e Suas Diferentes Estruturas Nome: Denis Ryoji Ogura Profa.:Solange N. Alves de Souza

OLAP - Introdução OLAP (OnLine Analytical Processing) = Multi- Dimensional DWH (DataWare House) BI (Business Intelligence) DM (Data Mining) OLAP

OLAP - Introdução Cubo [1] Armazena os dados em formato multi-dimensional Dimensão [1] É um agrupamento de dados relacionados, tornado-se cabeçalhos de colunas e linhas. Hierarquia [1] É composta por todos os níveis de uma dimensão, podendo ser balanceada ou não. Membro [1] É um subconjunto (valor) de uma dimensão. Medida [1] É uma dimensão especial utilizada para realizar comparações e fatos.

OLAP – Arquiteturas OLAP MOLAP (Multidimensional OnLine Analytical Processing) [2] Método tradicional de armazenar dados em OLAP. Vantagens: Excelente Performance e pode executar cálculos complexos. Desvantagens: Tem limite na quantidade de dados a ser utilizado e necessita de soluções adicionais para a apresentação dos dados. ROLAP (Relational OnLine Analytical Processing) [2] Método de apresentar os dados em formato OLAP mas fisícamente em formato relacional. Vantagens: Pode executar grandes quantidades de dados e pode executar funcionalidades inerentes ao banco de dados relacional. Desvantagens: O desempenho pode ser lento, depende da consulta SQL. E limitado pelas funcionalidades SQL. HOLAP (Hybrid OnLine Analytical Processing) [2] é uma tentativa de combinar MOLAP e ROLAP. Para dados sumarizados é executado o MOLAP, quando for necessário dados detalhados, é executado o HOLAP executa instrução queries relacionais. DOLAP (Desktop OnLine Analytical Processing) é uma solução cliente/servidor onde o servidor retorna um micro-cubo.

OLAP – ROLAP Figura 1 – Ilustração de dados no cubo usando relação [3]

OLAP – MOLAP Figura 2 – Exemplo de agregação simples [5]

OLAP – Recursos OLAP Drill Across Limita ou específica em um determinado valor de uma mesma dimensão. Drill Down Aumenta o nível de informação, diminuindo a granularidade. Drill UP Diminui o nível de informação, aumentando a granularidade. Drill Throught Quando é adicionado uma outra dimensão. Slice and Dice Modifica a posição de uma informação, trocar linhas por colunas. Consultas Ad-hoc O usuário processa o relatório de acordo com as necessidades.

OLAP – Ferramentas Ferramentas administrativas: Utilizadas para administrar o OLAP, em termos de: Carga de dados Gerar cubos Configurar os cubos Ferramentas Usuário Final Acessa os dados e geram relatórios (gráficos e tabelas)

OLAP – Ferramentas (Cont...) Query Tools [4] • Brio Technology Brio Enterprise • Internetivity db Probe 3.0 • Business Objects • IQ Software IQ/Vision • Cognos PowerPlay • Lighten Advance • Comshare Commander Decision and DecisionWeb • Lingo Computer Design FISCAL • CorVu Integrated Business Intelligence Suite • Management Science Associates Business Web • Hummingbird BI/Analyze • Seagate Crystal Info • Hyperion® Analyzer • Sterling Vision Dimensions • InfoSpace SpaceOLAP

OLAP – Ferramentas (Cont...) Statistics and Data Mining [4] • Data Mind MarketOne • SPSS Netview and SPSS Base 8.0 for Windows • IBM Intelligent Miner   EIS (Executive Information System) [4] • arcplan Information Services inSight • TEMTEC Executive Viewer • Pilot Lightship (Mobile Software) • Track Objects Inc. Track Objects 32 Enterprise Reporting [4] • Hyperion Reporting® • Seagate Crystal Reports and Seagate Crystal Info • Hyperion® Enterprise Reporting

OLAP – Requisitos Habilidade de suportar grande escalas de dados. Consistente, queries com tempo de resposta rápida. Integrar OLAP com Banco de dados Relacional. Funcionalidade de ROLAP. Mecanismos de cálculo matemáticos complexos (Agregação, Matriz de cálculo e cálculocross- dimensional ). Dados integrados e relacionados. Multi-user read/write. Habilidade de suportar, implementar e adotar facilmente. Robusto gerenciamento de usuário e acesso a dados. Suporte a outras ferramentas Clientes

OLAP – Conclusão O OLAP por característica é fornecer recursos poderosos para a análise de dados e tomada de descisões. O OLAP por si só não faz nada. Para o sucesso do OLAP é preciso ter um DM e DWH bem definidos. Os usuários precisam ter conhecimento em extrair as informações que a ferramenta lhe fornece.

OLAP - Referências [¹] Anzanello, C. A., “OLAP Conceitos e Utilização”, Universidade federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), 2002. [²] MOLAP, HOLAP, ROLAP - http://www.1keydata.com/datawarehousing/molap-rolap.html. [3] Goil, S., Choudhary, A., “High Performance OLAP and Data Mining on Parallel Computers”, Northwest University, 1997. [4] Hyperion Corp, “The Role of the OLAP Server in a Data Warehousing Solution”, 2000. [5] Henderson, G., “OLAP Best Practices”,SAS Institutes, Paper 37-26.