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Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro

Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate

Lucia CastroProf.: Asterio Tanaka e

Fernanda Baião


Lucia Castro 22Lucia Castro

1. Autores:

Edgar Frank “Ted” Codd (1923-2003):

• Nasceu na Inglaterra• Era matemático• Piloto da Royal Air force na Segunda Guerra Mundial• 1965 – IBM• 1970 – “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”

Sharon B. Codd – esposa de Ted Codd

C. T. Salley – sócio de Ted Codd

http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Edgar_F_Codd.jpg


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2. Objetivos do Artigo:

Mostrar que a co-existência das bases de dados de transação com os sistemas de apoio à decisão é possível e desejável.

Definir uma categoria de processamento de bancos de dados: OLAP.

Descrever uma arquitetura que permita a implantação do OLAP.

Identificar os componentes fundamentais para a avaliação de um dado produto com relação ao seu suporte a OLAP.

Avaliar um produto comercial de acordo com as regras para o uso de OLAP.


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3. Problemas:

Antes da criação do Modelo Relacional:

• os sistemas de gerência de bancos de dados comerciais eram grandes coleções de idéias formuladas em um sistema;

• cada um foi projetado para resolver um tipo de problema em especial e depois foi estendido de modo a se tornar uma solução mais geral;

• eram desnecessariamente complexos, difíceis de compreender, de instalar e de manter;

• sua manutenção era muito dispendiosa, exigindo a dedicação de muitos funcionários, altamente qualificados, à sua administração;

• o acesso aos bancos de dados exigiam uma preparação anterior por parte dos administradores do banco de dados e dos desenvolvedores das aplicações.


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4. Solução:

Modelo Relacional:

• endereçar todos os problemas dos sistemas anteriores;

• tornar os SGBDs produtos mais atrativos para todos os tipos de usuários;

• como o modelo tem como base princípios matemáticos e a lógica de predicados, ele oferece aos desenvolvedores de SGBDs um plano a seguir para o desenvolvimento sistemático de produtos e ferramentas que podem ser atualizadas com facilidade;

• os SGBDRs são uma solução simples e poderosa para uma grande variedade de aplicações comerciais e científicas;

• suporte a manipulação e consultas ad hoc;

• maior poder para a preservação da integridade dos dados;

• os SGBDRs são, até o presente, a solução mais amplamente utilizada para a gerência de dados.


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5. Novos Problemas:

Crescimento geométrico dos volumes de dados armazenado e gerenciados pelos SGBDs.

O tempo dos resultados foi ficando maior.

Armazenar, atualizar e recuperar dados de maneira eficiente não é mais suficiente.

Visão tabular - impossibilidade de consolidar, visualizar e analisar dados de múltiplas dimensões. Ex.: Qual o total de vendas das canetas BIC no sudeste no ano passado?


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5. Novos Problemas (cont):

Os geradores de relatórios e planilhas são muito limitados em termos de agregação, sumarização, soma, visualização e análise dos dados recuperados.

Os projetos físicos estáticos impedem certas atividades de análise.

Grande quantidade de dados e informações e pouco conhecimento.

Ter uma base de dados corporativa de grandes proporçõesde nada adianta se o usuário final não puder sintetizar as informações de modo a obter o conhecimento necessário ao desempenho de suas atividades.


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6. Nova Solução: OLAP

OnLine Analytical Processing, em oposição ao OLTP (OnLine Transaction Processing) dos bancos de dados tradicionais.

Nome dado à análise empresarial dinâmica, necessária para criar, manipular, animar e sintetizar informações de modelos de análise categóricos, expositivos, contemplativos e formulaicos

Seus conceitos:

• síntese de informações flexível – dados provenientes de diversos pontos de armazenamento;

• múltiplas dimensões/caminhos de consolidação de dados


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6. Nova Solução: OLAP (cont)


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6. Nova Solução: OLAP (cont)Suas características:

• análise dinâmica dos dados – os dados são extensivamente manipulados; envolve múltiplas dimensões de dados;

• quatro Enterprise Data Models – EDM é um modelo entidades-relacionamentos cujos conceitos são definidos para a empresa como um todo;

• modelos categóricos, expositivos, comtemplativos e formulaicos:

categórico – análise de dados estática que descreve o que aconteceu pela comparação de valores ou comportamentos históricos; expositivo – reflete o que aconteceu para se chegar ao estado refletido pelo modelo categórico; contemplativo – indica qual seria o resultado se se inserisse um determinado conjunto de parâmetros nas dimensões de um banco de dados; modelo dinâmico; fomulaico – o mais dinâmico dos modelos; indica que valores ou comportamentos devem ser inseridos nas dimensões de um banco de dados de modo a se conseguir um determinado resultado.


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6. Nova Solução: OLAP (cont)

Suas características (cont):

• dados comuns – os dados necessários aos sistemas de OLTP são os mesmos usados pelas ferramentas OLAP;

• implementação sinergética – sinergia é o “ato ou esforço coordenado de vários órgãos na realização de uma função” (Aurélio); as funções que precisam ser implementadas para o suporte ao processamento OLAP são:

acesso aos dados no SGBD ou arquivos de métodos de acesso; definições dos dados e das dimensões requisitadas pelo usuário; a variedade de maneiras e contextos nos quais o usuário pode desejar visualizar, manipular e animar o modelo de dados; acesso a essas funções a partir da interface a que o usuário final está acostumado.


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7. Regras para a Avaliação de Produtos OLAP:

As 12 regras para a avaliação de produtos OLAP são:

1. Visão Conceitual Multidimensional – a visão que o usuário analista tem da empresa é de natureza multidimensional, logo, sua visão conceitual dos modelos OLAP também devem ser.

3. Transparência – o processamento OLAP deve ser embutido onde for da vontade do usuário; o fato desse processamento não fazer parte da aplicação de front-end do usuário deve ser transparente, de modo a não afetar sua produtividade.

5. Acessibilidade – a ferramenta OLAP deve mapear seu próprio esquema lógico para os armazenamentos físicos e heterogêneos de dados, realizando todas as conversões necessárias à apresentação de uma visão coerente e consistente para o usuário.

7. Desempenho de Relatórios Consistente – o usuário não deve perceber nenhuma mudança de performance na geração de relatórios mesmo como aumento do número de dimensões ou do tamanho da base de dados.


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7. Regras para a Avaliação de Produtos OLAP (cont):

As 12 regras para a avaliação de produtos OLAP são (cont):

5. Arquitetura Cliente-Servidor.

3. Dimensionalidade Genérica – toda dimensão de dados deve ser equivalente tanto em suas propriedades estruturais quanto em suas propriedades operacionais – a estrutura, as fórmulas e os formatos de relatórios básicos não devem ser influenciados por nenhuma dimensão de dados.

5. Tratamento de Matriz Esparsa Dinâmica – o esquema físico da ferramenta OLAP deve adaptar-se completamente ao modelo analítico especificamente criado para prover um tratamento ótimo de matriz esparsa.

8. Suporte a Multi-usuários.


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1. Operações Irrestritas Através das Dimensões – cálculos que não sejam resultantes de relacionamentos requerem a definição de fórmulas a partir de uma determinada linguagem; essa linguagem deve permitir o cálculo e a manipulação de dados através de qualquer número de dimensões, e não deve restringir ou inibir quaisquer relacionamentos entre células de dados.

10. Manipulação Intuitiva de Dados – qualquer manipulação de dados inerente ao caminho de consolidação de dados deve ser realizada através de uma ação direta nas células do modelo analítico, e não devem exigir o uso de um menu ou navegação pela interface do usuário.


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11. Relatórios Flexíveis – a função de geração de relatórios deve poder apresentar os dados a serem sintetizados ou as informações resultantes da animação do modelo de dados em todas as orientações possíveis, ou seja, cabeçalhos de linhas, colunas ou páginas devem poder apresentar de 0 a N dimensões cada, sendo N o número de dimensões de todo o modelo analítico.

12. Níveis de Agregação e de Dimensões Ilimitados – pesquisas mostram que até dezenove dimensões concorrentes podem ser necessárias para os modelos analíticos; a recomendação é que uma ferramenta OLAP possa acomodar entre quinze e vinte dimensões de dados em um modelo analítico.


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8. O Servidor OLAP:

Um servidor OLAP tem função de mediador:


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8. Avaliação do Produto Essbase:

O Oracle Essbase (anteriormente Hyperion) é um servidor OLAP que provê um ambiente para a implantação de aplicações pré-empacotadas, ou para o desenvolvimento customizado de aplicações analíticas e de gerência de performance.


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9. Conclusões:

À medida que as organizações forem reconhecendo a necessidade e os benefícios significativos do uso de ferramentas OLAP, o número de usuários analistas crescerá.

Da mesma forma, o crescimento das organizações vai exigir que cada vez mais funcionários trabalhem com ferramentas OLAP.

O pequeno grupo de funcionários altamente qualificados que dedicavam todo o seu tempo à análise de desempenho e à comunicação dos resultados dessa análise cederá lugar aos gerentes, que desempenharão essas tarefas com o auxílio de ferramentas OLAP.

Por fim, a habilidade de uma empresa de ser bem sucedida na competição do mercado será diretamente relacionada à qualidade, eficiência, eficácia e difusão de suas capacidades de OLAP.


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10. Referências:

ELMASRI, Ramez e NAVATHE, Shsmksnt. Fundamentals of Database Systems. Boston: Addison Wesley, 2006. 1139 p.

IBM Reasearch Tools at: http://www.research.ibm.com/resources/news/20030423_edgarpassaway.shtml

Oracle Essbase at:http://www.oracle.com/technology/products/bi/essbase/index.html

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