Business Intelligence - Data Warehouse

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Tecnologia em Gestão da Tecnologia da Informação Administração de Banco de Dados Criação e Manutenção de Data Warehouse GRADUAÇÃO Prof. Rudson Kiyoshi Souza Carvalho [email protected] Versão 1.0 Setembro/2014 1 Parte 1

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Conhecimentos sobre projeto e modelagem de um Data Warehouse.

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Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação  

Administração  de  Banco  de  Dados  Criação  e  Manutenção  de  Data  Warehouse  

GRADUAÇÃO  

Prof.  Rudson  Kiyoshi  Souza  Carvalho  [email protected]  

Versão  1.0  Setembro/2014  

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Parte  1  

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Ementa  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   2  

Projeto  para  a  manipulação  de  tabelas  e  extração  de  informações,  criação,  manutenção,  depuração  e  geração  de  informações  de  apoio  à  tomada  de  decisão.  Criação  e  manutenção  de  Data  Warehouse.  

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Obje?vo  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   3  

Colocar  à  disposição  do  aluno  conhecimentos  sobre  projeto  e  modelagem  de  um  Data  Warehouse.  

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Conteúdo  Programá?co  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   4  

Modelagem  EnUdade-­‐Relacionamento  Manutenção  de  Tabelas  Modelagem  para  Data  Warehouse  Projeto  de  Data  Warehouse  e  CRM  Ambiente  de  Data  Warehouse  Processos  e  Ferramentas  para  Modelar  um  Data  Warehouse  Arquiteturas  de  Data  Warehouse  Granularidade  de  Dados  Modelagem  de  Dados  para  Data  Warehouse  Dimensões  Modelos  Floco  de  Neve  x  Modelo  Estrela  Banco  de  Dados  MulUdimensionais  Manutenção  de  Dimensões  UUlizando  Ferramenta  de  Data  Warehouse  Roteiro  de  Modelagem  para  Data  Warehouse  Metadados    

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Sistema  de  Avaliação  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   5  

Primeira  Avaliação  –  Peso  4   Segunda  Avaliação  –  Peso  6  

Critério  do  Professor   Prova  Escrita  Oficial  

PráUcas:  3.00   PráUcas:  3.00  

Teóricas:  7.00   Teóricas:  7.00  

Total:  10.00   Total:  10.00  

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Avaliação  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   6  

T1  –  Apresentação  em  Grupo  +  P1  -­‐    Prova  Teórica  T2  –  ArUgo  +  P2  -­‐    Prova  Teórica    T1  e  T2  –  Trabalhos  em  Grupo  até  4  parUcipantes    (T1  +  P1)  *  0.4  +  (T2  +  P2)  *  0.6  =  Nota  Final    

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Avaliação  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   7  

Trabalho  1  Tema  1:  Sistemas  de  Gestão  Empresarial  (ERP)    Tema  2:  Sistemas  de  Gestão  do  Relacionamento  com  o  Cliente  (CRM).    •  Apresentado  em  sala  de  aula  (até  20  minutos  de  

apresentação).    •  Todos  deverão  realizar  a  apresentação.  

 

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Avaliação  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação   8  

Conteúdo  do  Trabalho  (apresentação):    •  Informações  e  histórico  do  fornecedor;  •  CaracterísUcas  de  negócio  do  produto;  •  Módulos  oferecidos;  •  CaracterísUcas  funcionais  do  produto;  •  Informações  sobre  a  implementação;  •  Casos  de  implementação;  •  Market  share  do  fornecedor;  •  Considerações  do  grupo  sobre  o  produto  e  o  

fornecedor.      

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Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Conceitos  Fundamentais  

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TI  vs  Negócio  

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Tecnologia  da  Informação   Área  de  Negócios  

Existe  carência,  nos  dias  atuais,  de  gestores  de  TI  que  realmente  apoiem  as  diversas  áreas  da  organização,  levando  inovações  que  gerem  valor  em  um  modelo  de  PARCERIA  entre  a  TI  e  as  demais  áreas  de  negócio.    

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Valor  dos  Dados  

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Dado  X  Informação  x  Conhecimento  x  Sabedoria  

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Pensem  no  “DADO”  com  um  mero  pingo  de  água…      Estamos  andando  na  rua  e  senUmos  um  pingo  cair  em  nossa  cabeça.      Será  que  este  pingo,  representa  chuva?  

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Dado  X  Informação  x  Conhecimento  x  Sabedoria  

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E  se  ao  olharmos  para  o  céu,  percebemos  que  existem  núvens?    E  se  notarmos  os  primeiros  pingos  caindo?    E  se  notarmos  alguns  raios?  

Chegamos  a  informação  que  vai  chover.  

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Dado  X  Informação  x  Conhecimento  x  Sabedoria  

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O  conhecimento  é  quando  percebemos  que  com  a  chuva  nós  vamos  nos  molhar  e  talvez  não  consigamos  chegar  a  tempo  num  compromisso.  

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Dado  X  Informação  x  Conhecimento  x  Sabedoria  

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A  sabedoria,  é  quando  decidimos  o  que  vamos  fazer  com  a  informação.  

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Sistemas  de  Informação  

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Apoio  a  Descisão  

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Onde  os  dados  estão  nas  Organizações?  

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ERP  –  Enterprise  Resource  Planning  

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ERP  –  Enterprise  Resource  Planning  

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Sistemas  Integrados  de  Gestão  Empresarial      •  Enterprise  Resource  Planning  

 –  “um  pacote  de  sosware  de  negócios  que  permite  a  uma  companhia  automaUzar  e    integrar  a  maior  parte  de  seus  processos  de  negócio”  (Souza  &  Zwicker,  2000).  

 •  A  idéia  é  integrar  os  processos  de  negócio  e,  portanto,  os  próprios  departamentos  e  

suas  funções  em  um  único  sistema.  

•  Os  departamentos  passam  a  ser  atendidos  em  suas  necessidades  pelo  sistema  único.  

(EBS,  PeopleSoU,  JD  Edwards,  ...)   (Protheus,  RM  Sistemas  ,  Logix,  Data  Sul…)  

(Dynamics)  

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Sistemas  Integrados  de  Gestão  Empresarial  

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ERP  –  Market  Share  Brasil  

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Fonte:  FGV  EAESP  -­‐  2000  

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CRM  –  Customer  Rela?onship  Management  

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CRM  –  Customer  Rela?onship  Management  

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Customer  RelaUonship  Management  (CRM)  é  um  termo  em  inglês  que  pode  ser  traduzido  para  a  língua  portuguesa  como  Gestão  de  Relacionamento  com  o  Cliente  (Gestão  de  Relação  com  o  Cliente,  em  Portugal).      Criada  para  definir  toda  uma  classe  de  ferramentas  que  automaUzam  as  funções  de  contato  com  o  cliente,  essas  ferramentas  compreendem  sistemas  informaUzados  e  fundamentalmente  uma  mudança  de  a]tude  corpora]va,  que  obje]va  ajudar  as  companhias  a  criar  e  manter  um  bom  relacionamento  com  seus  clientes  armazenando  e  inter-­‐relacionando  de  forma  inteligente,  informações  sobre  suas  aUvidades  e  interacções  com  a  empresa.  

hxp://pt.wikipedia.org/wiki/Customer_relaUonship_management    

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CRM  –  Customer  Rela?onship  Management  

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Business  Intelligence  -­‐  BI  

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Business  Intelligence  -­‐  BI  

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Inteligência  empresarial  (ou  Business  Intelligence,  em  inglês),  refere-­‐se  ao  processo  de  coleta,  organização,  análise,  comparUlhamento  e  monitoramento  de  informações  que  oferecem  suporte  a  gestão  de  negócios.      O  conceito  surgiu  na  década  de  90  e  descreve  as  habilidades  das  corporações  para  aceder  a  dados  e  explorar  informações  e  recursos  financeiros  em  proveito  dos  diretores  (normalmente  conUdas  em  um  Data  Warehouse/Data  Mart),  analisando-­‐as  e  desenvolvendo  percepções  e  entendimentos  a  seu  respeito,  o  que  lhes  permite  incrementar  e  tornar  mais  pautada  em  informações  a  tomada  de  decisão.    

hxp://pt.wikipedia.org/wiki/Inteligência_empresarial    

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Prioridades  CIOs  (Chief  Informa?on  Officer)  

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Business  Intelligence  –  Elementos  

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Um  sistema-­‐padrão  de  business  intelligence  é,  portanto,  composto  pelos  seguintes  elementos:    

•  Módulo  de  ETL  (extrac0on,  transforma0on  and  loading)  –  Componente  dedicado  à  extracão,  transformação  e  carregamento  de  dados.  É  a  parte  responsável  pela  coleta  das  informações  nas  mais  diversas  fontes  (sistemas  ERP,  arquivos  TXT  ou  ficheiros  Excel);  

•  Data  warehouse/Data  marts  –  Locais  onde  ficam  concentrados  todos  os  dados  extraídos  dos  sistemas  operacionais.  A  grande  vantagem  de  ter  um  repositório  de  dados  separado  consiste  na  possibilidade  de  armazenar  informações  históricas  e  agregadas,  construindo  assim  um  melhor  suporte  para  as  análises;  

•  Front-­‐end  –  Parte  de  um  projeto  de  BI  visível  ao  usuário.  Pode  conter  dashboards,  relatórios  padronizados,  consultas  ad  hoc,  portal  de  intranet/Internet/Extranet,  análise  OLAP  e  funções  diversas  como  data  mining.  

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Plataformas  de  Business  Intelligence  

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Banco  de  Dados  Conceitos  Básicos  

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OLTP  –  Online  Transac?on  Processing  

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Os  sistemas  OLTP  são  uUlizados  para  o  processamento  de  transações  em  tempo  real,  são  sistemas  que  se  encarregam  de  registrar  todas  as  transações  conUdas  em  uma  determinada  operação  organizacional.      Exemplo  de  sistemas  OLTP:  •  ERP  •  CRM  •  Sistema  bancário  •  Sistema  de  vendas  •  Sistema  de  Gestão  hospitalar    •  Sistema  de  Gestão  acadêmica  

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Banco  de  Dados  Conceitos  Básicos  

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Evolução  dos  Bancos  de  Dados  

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Data  Warehouse  

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Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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“Se   conheces   bem   a   si   mesmo   tanto  quanto   ao   inimigo   não   temas   a  batalha;   Já   se   conheces   a   si   mesmo  mas  não  conheces  o  inimigo  para  cada  vitória  terá  uma  derrota;  Agora  se  não  conheces  a  si  mesmo  nem  ao   inimigo  foges   do   campo   de   batalha   pois   não  terá  a  mínima  chance.”      

Sun  Tsu  –  2500  AC  

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Data  Warehouse  

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Um  armazém  de  dados,  ou  ainda  depósito  de  dados,  é  uUlizado  para  armazenar  informações  relaUvas  às  aUvidades  de  uma  organização  em  bancos  de  dados,  de  forma  consolidada.  O  desenho  da  base  de  dados  favorece  os  relatórios,  a  análise  de   grandes   volumes   de   dados   e   a   obtenção   de   informações   estratégicas   que  podem  facilitar  a  tomada  de  decisão.  

hxp://pt.wikipedia.org/wiki/Armaz%C3%A9m_de_dados  

Conjunto  de  dados  de  apoio  às  decisões  gerenciais,  integrado,  não-­‐voláUl,  variável  em  relação  ao  tempo  e  baseado  em  assuntos.  

Imon  

Ao  processo  de  preparar  os  dados  de  um  sistema  de  informação  operacional  de  forma  a  se  ter  uma  fonte  de  informações  que  possam  dar  suporte  à  tomada  de  decisões  deu-­‐se  o  nome  de  data  warehousing.  

Kimball  

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Data  Warehouse  Caracterís?cas  

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Caracterís]cas  gerais:  

•  Armazém  de  dados  (Base  de  dados  comumente  relacional);  •  Dados/informações  consolidadas;  •  Armazena  grande  quanUdade  de  dados;  •  Os  dados  não  mudam  (exceto  na  carga);  •  A  modelagem  favorece  o  desempenho  de  consultas.  

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Data  Warehouse  Visão  Geral  

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Data  Warehouse  -­‐  Transformação  /  Integração  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Diferentes  Fontes  de  Dados   Data  Warehouse  

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Data  Warehouse  -­‐  Integração  de  Dados  

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Diferentes  Fontes  de  Dados  

Data  Warehouse  

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Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Baseado  em  assuntos    •  Um  DW  sempre  armazena  dados  importantes  sobre  temas  específicos  da  

empresa  e  conforme  o  interesse  dos  processos  de  negócio  envolvidos.  

•  Exemplo:  

Uma  empresa  pode  trabalhar  com  vendas  de  produtos  alimen�cios  no  varejo  e  o  seu  maior  interesse  é  ver  o  perfil  de  seus  compradores,  então,  o  DW  será  voltado  para  as  pessoas  que  compram  seus  produtos  e  não  para  os  produtos  que  a  empresa  vende.  

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Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Váriavel  em  relação  ao  tempo    •  Num  Banco  de  Dados  Transacional  o  dado  se  refere  ao  momento  Atual  

•  Num  Data  Warehouse  o  dado  varia  em  relação  ao  tempo.  

Banco  de  Dados    Transacional  

Data  Warehouse  

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Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Não  Volá]l    Nenhum  dado  pode  ser  alterado  depois  de  incluído  no  DW    –    Em  um  BD  transacional  pode-­‐se  inserir,  alterar  e  excluir  dados;  –    Em  um  DW  somente  inserções  são  possíveis;    –    Garante-­‐se  que  qualquer  consulta  a  um  dado  relaUvo  a  um  período  de  tempo  sempre  produza  o  mesmo  resultado.  

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Stanging  Area  (SA  ou  somente  Stage)    Representa  uma  área  de  trabalho  que  recebe  as  informações  do    ambiente  OLTP  e  provê  informações  para  o  DW.      •  Modelo  de  dados  não  precisa  ser  modelado  segundo  uma  técnica  específica.    •  Não  tem  como  objeUvo  ser  uUlizada  para  consulta,  mas  sim  como  área  de  

limpeza  e  transformações  para  o  DW.    

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Opera]onal  Data  Store  (ODS)    Armazenamento  de  dados  atuais  ou  quase  atuais  para  suporte  à    decisões  operacionais  do  dia-­‐a-­‐dia      •  Como  o  DW,  ele  é  orientado  a  assunto,  é  integrado,  porém  é  voláUl,  ou  seja,  

permite  atualizações    •  Mostra  a  visão  corporaUva  dos  dados  em  nível  detalhado.    •  É  uUlizado  quando  há  a  necessidade  de  se  integrar  os  dados  no  nível  

operacional    •  Dados  mais  anUgos  podem  ser  movidos  e  sumarizados  para  o  DW      

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

Tecnologia  em  Gestão  da  Tecnologia  da  Informação    

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Extração,  Transformação  e  Carga  (ETL)    ETL,   do   inglês   Extract   Transform   Load   (Extração   Transformação   Carga),   são  ferramentas  de  sosware  cuja  função  é  a  extração  de  dados  de  diversos  sistemas,  transformação  desses  dados  conforme  regras  de  negócios  e  por  fim  a  carga  dos  dados  geralmente  em  um  Data  Mart  e  um  Data  Warehouse,  porém  nada  impede  que   também   seja   para   enviar   os   dados   para   um   determinado   sistema   da  organização.    

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

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Modelagem  Dimensional    Na  modelagem  mulUdimensional  os  dados  são  organizados  e  estruturados  em  diversas  dimensões.      Um  dos  Upos  de  modelagem  mulUdimensional  mais  uUlizado,  é  o  Star  Schema  ou  Esquema  Estrela,  desenvolvido  por  Ralph  Kimball,  um  dos  precursores  do  conceito  de  data  warehouse.  

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Arquitetura  de  um  Data  Warehouse  

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Data  Marts    Data  Marts  são  subconjuntos  departamentais  focados  em  assuntos  selecionados  (e.g.,  um  data  mart  de  markeUng  pode  incluir  informações  de  vendas,  produtos  e  clientes).  Chaudhuri  &  Dayal      

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Esquema  Estrela    •  O  conceito  de  Esquema  Estrela  (em  inglês:  Star  Schema)  foi  criado  pelo  

estadunidense  Dr.  Ralph  Kimball,  ao  propor  uma  visão  para  a  modelagem  de  base  de  dados  para  sistemas  de  apoio  a  decisão.  Sua  principal  caracterísUca  é  a  presença  de  dados  altamente  redundantes,  melhorando  o  desempenho.  

•  Star  schema  ou  esquema  em  estrela  é  uma  metodologia  de  modelagem  de  dados  uUlizada  do  desenho  de  um  Data  warehouse.  

 

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Esquema  Estrela      

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Esquema  Floco  de  Neve    •  Esquema  floco  de  neve  é  uma  variação  do  esquema  estrela,  no  qual  todas  as  

tabelas  de  dimensão  são  normalizadas  na  terceira  forma  normal  (3FN),  ou  seja,  são  reUrados  das  tabelas  os  campos  que  são  funcionalmente  dependentes  de  outros  campos  que  não  são  chaves.  

•  Recomenda-­‐se  uUlizar  o  esquema  floco  de  neve  apenas  quando  a  linha  de  dimensão  ficar  muito  longa  e  começar  a  ser  relevante  do  ponto  de  vista  de  armazenamento.    

 

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Esquema  Floco    de  Neve      

 

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Online  Analy]cal  Processing  (OLAP)    •  OLAP,ou  On-­‐line  AnalyUcal  Processing  é  a  capacidade  para  manipular  e  

analisar  um  grande  volume  de  dados  sob  múlUplas  perspecUvas.  

•  As  aplicações  OLAP  são  usadas  pelos  gestores  em  qualquer  nível  da  organização  para  lhes  permiUr  análises  comparaUvas  que  facilitem  a  sua  tomada  de  decisões  diárias.  

•  A  arquitetura  OLAP  possui  ferramentas  que  são  classificadas  em  cinco  Upos  que  são:    

•  ROLAP  -­‐  OLAP  Relacional    •  MOLAP  –  OLAP  MulUdimensional    •  HOLAP  –  OLAP  Híbrido    •  DOLAP  -­‐  Desktop  OLAP    •  WOLAP  -­‐  Web  OLAP  Ferramenta  OLAP  a  parUr  de  um  navegador    

   

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Fim  Parte  1  

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