Desenvolvimento de Sistemas OLAP

Apresentação em tema: "Desenvolvimento de Sistemas OLAP"— Transcrição da apresentação:

1 Desenvolvimento de Sistemas OLAP
Cláudia Tomaz

2 Modelagem Multidimensional
É uma técnica de concepção e visualização de um modelo de dados de um conjunto de medidas que descrevem aspectos comuns de negócios. Formado por três elementos básicos Fatos Dimensões Medidas

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Fatos É uma coleção de itens de dados , composta de dados de medidas e de contexto. Cada fato representa um item, uma transação ou um evento de negócio e é utilizado para analisar o processo de negócio de uma empresa. Tudo aquilo que reflete a evolução dos negócios do dia a dia de uma organização. A característica básica de um fato é que ele é representado por valores numéricos.

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Dimensões Conceitualmente são os elementos que participam de um fato, assuntos de negócio. São as possíveis formas de visualizar os dados, ou seja, são os “por” dos dados: “por mês”, “por país”, “por produto”, “por região”, etc. As dimensões determinam o contexto de um assunto de negócios, por exemplo, um banco de dados que, que analise vendas de produtos...

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Dimensões As dimensões deste banco comumente serão: Tempo, Localização Clientes, Vendedores Cenários (realizado, projetado) Dimensões normalmente não possuem atributos numéricos, pois são somente descritivas e classificatórias dos elementos que participam de um fato.

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Membros de uma dimensão Uma dimensão pode conter muitos membros. Um membro de dimensão é um nome diferente utilizado para determinar a posição de um item de dado. Por exemplo, todas as ocorrências de ano, trimestre e mês fazem a dimensão tempo e todas as cidades, estados e regiões fazem a dimensão geográfica.

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Membros de uma dimensão Hierarquia de uma dimensão é uma classificação de dados dentro de uma dimensão. Nós arranjamos os membros de uma dimensão em uma ou mais hierarquias. Hierarquia Hierarquia 2 Ano Semestre Bimestre Trimestre Mês Dia

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Medidas Medidas são os atributos numéricos que representam um fato, a performance de um indicador de negócios relativo às dimensões que participam deste fato. Os números atuais são denominados de variáveis. Por exemplo, medidas são o valor em reais das vendas, o número de unidades de produtos vendidas, a quantidade em estoque, o custo de venda, etc. Uma medida é determinada pela combinação das dimensões que participam de um fato, e estão localizadas como atributos de um fato.

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Pontos de Decisão – segundo Kimball – nove pontos fundamentais no projeto da estrutura de um Datawarehouse: Os processos e, por consequência, a identidade das tabelas de fatos; A granularidade das tabelas de fatos; As dimensões de cada tabela de fatos; Os fatos, incluindo fatos pré-calculados; Os atributos das dimensões; Como acompanhar mudanças graduais em dimensões; As agregações, dimensões heterogêneas, minidimensões e outra decisões de projeto físico; Duração histórica do banco de dados do Datawarehouse; A frequência com que se dão a extração e carga para do Datawarehouse. Kimball recomenda que estas definições se façam na ordem citada. (Metodologia Top Down)

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O caminho mais popular para visualização de um modelo multidimensional é o desenho de um cubo.

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Modelo Star ou Estrela É a estrutura básica de um modelo de dados multidimensional Sua composição típica possui uma grande entidade central denominada fato (fact table) e um conjunto de entidades menores denominadas dimensões (dimension tables), arranjadas ao redor dessa entidade central, formando uma estrela, como mostra a figura a seguir.

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Dimensão Tempo Dimensão Região Dimensão Cliente Fatos de Vendas Dimensão Vendedor Dimensão Produto

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FATOS: Na figura, o centro da estrela é o fato Vendas, e ao seu redor dispostas estão as dimensões que participam deste fato: vendedor, cliente, produto, região e tempo. O que são fatos? É tudo aquilo que pode ser representado por um valor aditivo, ou melhor, por meio de valores numéricos. Este conjunto de valores numéricos é denominado de métricas ou medidas. Outra característica importante, é que os fatos são evolutivos. Mudam suas medidas com o tempo, podendo ser sempre questionado sobre essa evolução ao longo de um espaço de tempo. “ O consumo de bebidas alcoólicas aumentou no Brasil de 1998 a 1999” “Os índices de criminalidade aumentaram no ano atual de 50% sobre os últimos anos”. Participação Performance Evolução Índice de

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DIMENSÕES: O que são Dimensões? São os elementos, as entidades que participam de algum fato, o “por” dos dados. Vamos apresentar algumas situações envolvendo a aplicação dos quatro pontos cardeais de um fato. Quando? Onde? Compra Quem? O que?

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DIMENSÕES: Toda ocorrência de uma compra envolve no mínimo quatro elementos participantes: Quando a compra foi realizada; Onde foi realizada a compra; Quem realizou a compra; O que foi comprado. Logo, temos quatro dimensões envolvidas neste fato.

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DIMENSÕES: Exemplos: Quanto comprou em setembro de 1999 nas lojas Tamancão de Ouro, o comprador Felipe, em produtos de calçados? Temos neste caso uma análise de quatro dimensões: Onde: Tamancão de Ouro Quando: Setembro de 1999 Quem: Felipe O que: Calçados

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DIMENSÕES: A Dimensão Tempo Possui importância acentuada em todo modelo de dados de um Data Mart. É a única dimensão presente em qualquer tipo de Data Mart. A dimensão tempo estabelece os limites das chamadas janelas de tempo de existência de dados. É uma hierarquia de espaços de tempo. Por exemplo Ano, trimestre, mês, semana, dia.

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