Kamila T. Lyra Karina C. S. Nishimura Thiago P. Colonhezi William S. Soares.

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1 Kamila T. Lyra Karina C. S. Nishimura Thiago P. Colonhezi William S. Soares

2  Keneth Iverson – 1962  “A Programming Language” - APL  Necessidade de relatórios dinâmicos  Tecnologia OLAP – década de 90.  Popularidade

3  Processamento Analítico Online ◦ Manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas  Otimização de consulta e relatório  BI- síntese de informações corporativas ◦ visões comparativas e personalizadas:  Apresenta as informações via um modelo de dados natural e intuitivo. ◦ análises históricas; e ◦ elaboração de cenários.

4  Tipos básicos de dados: ◦ Medidas:  Dados numéricos, como quantidades e médias  Parâmetros utilizados na tomada de decisões  dimensão especial utilizada para realizar comparações. ◦ Dimensões:  Uma unidade de análise que agrupa dados de negócio relacionados.

5  Conceitos – chave: ◦ Cubo: estrutura multidimensional de dados do negócio. ◦ Membro: subconjunto de uma dimensão. ◦ Hierarquia: Uma estrutura em árvore lógica que organiza os membros de uma dimensão.

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7  Conceitos-chave ◦ Drill-up: diminuir o nível de detalhamento ◦ Drill-down: aumentar o nível de detalhamento ◦ Slice and Dice: reorganizar os dados

8  Uma dimensão  Duas Dimensões

9  Três Dimensões

10  Quatro Dimensões

11  Exemplo: aplicações bancárias  OLTP: Ponto de vista do cliente. ◦ inserção, alteração, remoção de dados individuais.  OLAP: Ponto de vista do Gerente. ◦ Análise global de contas correntes com diversas visões. Ex:  Saber qual é o desempenho de contas correntes que tenham cheque especial e tenham utilizado o valor máximo dos mesmos em um determinado período de tempo em algumas regiões.

12  MOLAP: os dados são armazenados em cubos multimensionais.  ROLAP: manipula os dados armazenados no banco de dados relacional para dar a aparência de funcionalidade slice and dice do OLAP tradicional.  HOLAP: combinação do MOLAP e ROLAP.

13  São utilizados por gestores de qualquer nível da organização;  Análise, navegação e visualização de dados corporativos: ◦ Alto desempenho ◦ Consistente ◦ Interativa ◦ Dinâmica ◦ Perspectivas diferentes

14  Escolha de uma ferramenta OLAP inadequada pode ocasionar severas consequências para um projeto de datawarehouse.  Não existe nenhuma característica peculiar que dite como a ferramenta deve ser construída, qual tecnologia deva ser usada e que funcionalidades devem ser implementadas