QlikView 10 - Entendimento Da Arquitetura QlikView vs OLAP

A experinciA AssociAtivA: notveL vAntAGeM do QLikview

Documento Sobre a Tecnologia do QlikView

qlikview.com

Publicado em: outubro de 2010

A experincia associativa | Pgina 2

Sumrio

Uma introduo experincia Associativa do Qlikview 3

consultas e cubos criam um ponto cego 3

MOLAP, ROLAP e HOLAP: Talvez Seja Rpido e Flexvel, Mas No Associativo 4

segredo do Qlikview: nossa Arquitetura Associativa 5

Mantendo as Associaes, o Qlikview Ajuda a responder perguntas que Ainda no Foram Feitas 7

Algumas Analogias: Mapas, Motores e o Cubo de Rubik 8

O QlikView Rpido de Implementar, Fcil de Usar e Rico em Anlises 10

As Pessoas Adoram o QlikView e Existe um Motivo Tcnico para Isso 10

Apndice 11


Uma Introduo Experincia Associativa do QlikView

Este Documento sobre a Tecnologia do QlikView descreve as noes bsicas da arquitetura associativa do QlikView e explica como ela melhora significativamente o modo como as pessoas realizam anlises de negcio. A pergunta bsica respondida por este documento : O que uma experincia associativa e como ela ajuda as pessoas a tomar melhores decises de negcio? Para isso, explicaremos como as diferenas fundamentais da tecnologia subjacente diferenciam a experincia associativa do QlikView da experincia que as pessoas tm com outras ferramentas de BI. Nosso pblico-alvo formado por tomadores de decises da rea de negcio que esto avaliando softwares de business intelligence (BI) e pelos tomadores de decises tecnolgicas que os apoiam.

Consultas e Cubos Criam um Ponto Cego

Por natureza, a maioria das ferramentas que tm por base o uso de queries separa os dados de seu contexto, deixando lacunas para quem tenta tomar decises de negcio com base em dados. As pessoas que tomam decises comerciais complexas nem sempre tm acesso total aos dados de apoio mesmo quando acessam o software de BI. Alguns dados esto disponveis somente como consultas isoladas e discretas, sem contexto entre uma consulta e outra.

Os trs problemas das ferramentas de BI tradicionais que tm por base o uso de queries e cubo so:

elas deixam os dados na tabela. As ferramentas que tm por base o uso de queries extraem um pequeno subconjunto de dados do conjunto de dados principal. Elas agregam os dados extrados e os devolvem na forma de um conjunto de resultados de consulta. Esse conjunto de resultados totalmente separado de todos os outros dados no contidos na consulta individual. A prpria operao de extrao do subconjunto de dados do conjunto de dados principal desfaz as associaes.

elas criam uma experincia dissociativa. Com a tecnologia que utiliza cubo, cada consulta individual representa um nico bloco discreto de informaes. Essas informaes so extradas do banco de dados ou cubo subjacente e transmitidas para o usurio como um conjunto de dados discreto. Se o usurio quiser saber mais sobre como um bloco de dados contido em uma consulta est relacionado com outro bloco de dados fora da consulta, a nica opo ser formular uma nova consulta que incorpora os dois pontos de dados e reenvi-la.

elas no mantm relaes entre as consultas. Enquanto as ferramentas baseadas em consulta menos sofisticadas nem sequer tentam fornecer contexto rastreando a relao entre as consultas, algumas das ferramentas mais sofisticadas pelo menos tentam. Mas essa uma tarefa difcil. Cada consulta diferente e a maioria s bem definida quando os usurios comeam a realizar anlises. Se no possvel saber qual ser a prxima consulta formulada pelo usurio, como podemos fornecer associaes entre as consultas?


MOLAP, ROLAP e HOLAP: tALvez sejA RPidO e fLexveL, MAs nO AssOciAtivO

O processamento analtico on-line (Online analytical processing, OLAP) usa os dados agregados para apoiar a tomada de decises. Existem muitas variaes de OLAP. Algumas so flexveis e outras tm alto desempenho. No entanto, como so baseadas em consulta, elas no conseguem manter as associaes entre elementos de dados (veja a Figura 1).

figura 1: O Qlikview flexvel, tem alto desempenho e mantm as associaes

Qlikview roLAp MoLAp HoLAp

Flexibilidade Alto Alto Baixo Alto

desempenho Alto Baixo Alto Alto

Associao Alto Baixo Baixo Baixo

Fonte: QlikTech, Inc.

Nos ltimos 50 anos, as arquiteturas que tm por base o uso de queries tm sido o padro para apoiar a tomada de decises. A onipresena da linguagem de consulta estruturada (structured query language, SQL) cria um ponto cego para os problemas relacionados ao uso de queries seja SQL, expresses de queries multidimensionsionais ou algum outro tipo de query como o componente fundamental de um mecanismo de suporte tomada de decises.

roLAp extrai os dados em tempo real conforme necessrio, o que o torna flexvel. A forma mais antiga do suporte tomada de decises OLAP o processamento analtico on-line relacional (relational online analytical processing, ROLAP). ROLAP ainda prevalece hoje em dia. Ele usa o SQL ou outra tecnologia de queries para extrair e calcular agregaes de dados em tempo real medida que o usurio precisa delas. Antes considerado lento e sem capacidade de resposta, hoje o ROLAP est renascendo com as arquiteturas mais dimensionveis de banco de dados de apoio tomada de decises. O ROLAP pode ser flexvel, sem exigir dimensionalidade predefinida, mas consome muitos recursos de computao e, portanto, pode ser lento. Alm disso, como o ROLAP tem por base o uso de queries, ele no consegue manter as associaes.

MoLAp pr-agrega os dados, o que o torna rpido. A gerao seguinte da tecnologia de apoio tomada de decises veio na forma de processamento analtico on-line multidimensional (multidimensional online analytical processing, MOLAP), tambm conhecido como OLAP sobre cubo. A principal diferena entre ROLAP e MOLAP que, com o MOLAP, os resultados de consulta so agregados com antecedncia, enquanto para o ROLAP eles so agregados conforme necessrio. Com o MOLAP, os dados so pr-agregados para permutas mltiplas de pontos de dados ao longo de dimenses pr-selecionadas. Essa abordagem fornece acesso quase instantneo s agregaes, contanto que a dvida que o usurio corporativo tem em mente esteja dentro da dimensionalidade predefinida. Como as agregaes so pr-calculadas, o MOLAP pode ser mais rpido do que o ROLAP. No entanto, essa velocidade vem acompanhada com perda de flexibilidade. Novamente, por ter por base queries, o MOLAP no consegue manter as associaes.


HoLAp compensa alguns pontos fracos de roLAp e MoLAp. Os pontos fortes e fracos relativos de ROLAP e MOLAP levaram criao de uma terceira tecnologia: o processamento analtico on-line hbrido (hybrid online analytical processing, HOLAP). HOLAP refere-se a qualquer arquitetura que aproveite ROLAP e MOLAP para tentar compensar os pontos fracos relativos de cada um. Como o HOLAP o resultado da combinao de duas tecnologias com base em queries, ele tambm basicamente uma tecnologia baseada em queries. Desse modo, ele no mantm as associaes nos dados como voc previa.

Por outro lado, o QlikView flexvel, rpido e mantm as associaes entre todos os elementos de dados. O QlikView oferece a flexibilidade do ROLAP (sem dimensionalidade predefinida), bem como a velocidade do MOLAP (acesso quase instantneo s agregaes). Enquanto as ferramentas MOLAP s vezes tm recursos de pesquisa (basicamente, um mecanismo multidimensional com consultas relacionais sob demanda), o QlikView o oposto: um mecanismo relacional com cubos sob demanda.

Segredo do QlikView: Nossa Arquitetura Associativa

O QlikView oferece a primeira arquitetura associativa do mundo (veja a Figura 2 e a Figura 3). O QlikView gerencia as associaes entre os conjuntos de dados internamente, atravs de seus prprios recursos, e no nas aplicaes. O QlikView armazena e trata as tabelas individualmente em memria. Todos os pontos de dados de todos os campos so associados a todos os outros pontos de dados em qualquer lugar do esquema. Os conjuntos de dados podem ter centenas de tabelas com milhares de campos.

figura 2: A arquitetura subjacente do Qlikview associativa

tRAdiciOnAL AssOciAtivO

Orientado para TI Conceito linear predefinido Conhecimento perdido atravs

de dados no visualizados Meses para ser alterado Voltado para os dados

Orientado para o usurio Segue o usurio Todos os dados, sempre

visveis Minutos para ser alterado Orientado por informaes

Regio

Estado

Produto

Represen-tante de vendas

Regio

Produto

EstadoRepresentante

de vendas


figura 3: O que est por baixo da arquitetura associativa do Qlikview

As ferramentas de BI com base em queries separam a camada do aplicativo da camada de dados. Isso leva a longas implementaes, pois desenvolvedores onerosos personalizam a camada do aplicativo para gerenciar as associaes especficas necessrias para responder a uma determinada pergunta comercial. Quando o aplicativo de BI precisa responder a uma pergunta de negcio ligeiramente diferente, a camada do aplicativo deve ser alterada novamente. Esse processo caro e demorado.


Camada do aplicativo

Camada demetadados

A MAiORiA dAs feRRAMentAs de Bi

QLikview

Consulta 2

Consulta 1

Consulta 3

Camada de dados

Consulta 2

Consulta 1

Consulta 3

Camada do aplicativo e de dados



dados associados em branco

seleo em verde

dados no relacionados em cinza

Mantendo as Associaes, o QlikView Ajuda a Responder Perguntas que Ainda No Foram Feitas

Diferente das ferramentas de BI tradicionais, quando o usurio clica em um ponto de dados em um campo no QlikView, nenhuma query acionada. Em vez disso, todos os outros campos so filtrados instantaneamente com base na seleo feita pelo usurio (veja a Figura 4). As selees do usurio so realadas em verde. Os conjuntos de dados relacionados seleo do usurio so realados em branco, enquanto os dados no relacionados so realados em cinza.

Figura 4: o Qlikview mostra selees, dados associados e dados no relacionados

Quando os usurios observam dois pontos de dados diferentes, eles sabem com preciso qual a relao entre ambos. Se desejarem limitar os dados a um nico produto, pas ou ano, por exemplo, eles podero ver como o restante dos dados do conjunto de dados de anlise responde. Eles no esto limitados a ver o efeito em apenas um conjunto de resultados de consulta.

Com o QlikView, todas as agregaes so recalculadas em tempo real, independentemente dos campos de origem. Todas as associaes so armazenadas genericamente em todo o conjunto de dados, prontas para responder a qualquer pergunta de negcio que aparea sem exigir personalizaes. Os dados de todas as tabelas esto sempre dentro do contexto e prontos para responder prxima pergunta comercial, independentemente de qual seja.


ALGUMAs AnALoGiAs: MApAs, Motores e o cUBo de rUBik

Isso complicado. Que tal uma ou duas analogias?

Primeiro, digamos que o objetivo entender como um motor de combusto interna funciona usando modelos digitais. No modelo de consultas por queries, observaramos cada pea do motor individualmente (veja a Figura 5). Veramos uma pea de cada vez. Ficaramos sem entender a relao (ou associao) entre as peas e como as peas se juntam para formar um todo coerente e criar um motor que funciona.

Figura 5: Analogia n 1 entendendo um motor de combusto interna

No entanto, com a tecnologia associativa do QlikView, agora temos acesso a um modelo digital de um motor completo em funcionamento com cada pea na relao correta com todas as outras peas. Podemos ajustar a vlvula de regulao no modelo digital (ou executar uma seleo, no QlikView) e ver como isso afeta a entrada de combustvel, o carburador e o escapamento. Podemos observar o bombeamento dos pistes e acionar o motor. Podemos desmontar o motor em nosso horrio livre e ver cada pea relacionada com as peas ao redor. Este o poder da arquitetura associativa do QlikView.

Em outra analogia, imagine o desafio de cubo de Rubik mas para resolv-lo, voc pode ver somente uma face de cada vez (veja a Figura 6). medida que muda uma face, voc no pode ver o que est acontecendo nos outros lados. Por outro lado, com o QlikView, voc pode ver todas as faces do cubo de Rubik ao mesmo tempo, entendendo o que mais est mudando com base nas alteraes que voc est fazendo.

cOM O QLikview, vOc v O cenRiO cOMPLetO


+

+

A MAneiRA AntigA, cOM cOnsuLtAs e cuBOs


Figura 6: Mais analogias Mapas e o cubo de rubik

Em um terceiro exemplo, imagine que voc pretende viajar de Londres para Roma. Um atlas ferrovirio tradicional pode ajudar. Mas o atlas demorado porque voc precisa entender a relao do mapa em vrias pginas do atlas. Alm disso, voc pode deixar escapar alguns detalhes, pois est concentrado seguindo uma determinada ferrovia. O QlikView mais parecido com o Google Maps: voc pode ver todo o trajeto de uma vez ou ampliar as reas de interesse especial. Voc pode identificar rotas melhores rapidamente com base em padres de trfego. Mais importante, voc fica mais envolvido com o mapa interativo do que com o atlas.

A MAneiRA AntigA, cOM cOnsuLtAs e cuBOs

cOM O QLikview, vOc v O cenRiO cOMPLetO



o QLikview rpido de iMpLeMentAr, FciL de UsAr e pronto pArA Fornecer AnLises

Os clientes do QlikView nos adoram. Veja por que:

o Qlikview rpido de implementar. Como a arquitetura associativa do QlikView no precisa ser reconfigurada para responder a novas questes de negcio, o QlikView rpido de implementar. Segundo a equipe de TI do FHL Banks: Sem o QlikView, levaramos um ano e gastaramos um milho de dlares para implementar esse recurso com BI tradicional. A Radiometer disse que o QlikView permite analisar os dados e reagir com muito mais rapidez. A gerao de relatrios leva s 25% do tempo que era necessrio. A Agora Publishing implementou o QlikView em 20% do tempo previsto e economizou 60% no oramento. O CIO da Superior Graphite Company disse: Em quatro horas, uma pessoa obteve com o QlikView o que as equipes de consultores de TI... no conseguiriam atingir em um ano e meio.

o Qlikview fcil de usar. Como a arquitetura associativa do QlikView preserva todas as associaes entre todos os campos que esto sendo analisados, os usurios acham que o QlikView intuitivo e fcil de usar. De acordo com o diretor de TI da Bliss: Os usurios adoram o QlikView e a possibilidade de acessar dados instantaneamente para planejar novas campanhas ou veicular promoes de vendas inovadoras. Com o QlikView, os funcionrios agora so mais responsveis pelo desempenho e esto realmente capacitados com a visibilidade necessria para tomar as melhores decises para o negcio possveis no momento. O gerente de projetos de anlise de um banco de investimentos global disse: O QlikView muito flexvel, avanado e fcil de usar no vamos os dados assim antes. Nossa equipe de vendas est conquistando mais negcios graas ao QlikView.

o Qlikview traz novas ideias. A principal vantagem do QlikView permitir que os tomadores de deciso interajam com os dados de modo holstico, tomando melhores decises que, no final, ajudaro a melhorar os resultados. De acordo com o gerente de TI da Meilleurtaux: O QlikView permitiu a identificao rpida de reas especficas dos negcios que precisam melhorar. Em menos de um ms, reconquistamos de 20% a 40% dos negcios de clientes que tnhamos perdido antes. De acordo com o diretor de planejamento estratgico da Arbinet: Antes do QlikView, no tnhamos boas informaes para tomar decises sobre receita mensal ou inteligncia transacional, o que era fundamental para saber como melhorar nosso desempenho comercial.

existe UM Motivo tcnico pArA As pessoAs AMAreM o QLikview

Os termos grande aceitao dos usurios e software de business intelligence normalmente no aparecem juntos na mesma frase. O QlikView est criando a exceo dessa regra. Nosso modelo associativo o motivo da paixo que os clientes tm por nosso software. Nossa abordagem pioneira de execuo em memria certamente permite o desempenho de alta qualidade, mas mesmo os fornecedores de BI que utilizam queries para gerar consultas, e que tambm oferecem solues de execuo em memria no conseguem fornecer uma experincia associativa. As ferramentas baseadas em consulta simplesmente no conseguem fornecer a combinao exclusiva dos benefcios oferecidos pela arquitetura associativa do QlikView: facilidade de uso, velocidade de implementao e informaes comerciais inesperadas atravs de uma experincia associativa.


Apndice

Links para os documentos relacionados sobre a tecnologia do Qlikview

Viso geral da arquitetura do QlikView, outubro de 2010

Links para as postagens de blog relacionadas ao Qlikview

Unpredictable Questions and the Power of Gray, 18 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/18/unpredictable-questions-and-the-power-of-gray.aspx

Build to Think: Applying Design Thinking to BI, 25 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/25/build-to-think-applying-design-thinking-to-bi.aspx

QlikView Supports a Build to Think Approach to BI, 25 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/25/qlikview-supports-a-build-to-think-approach-to-bi.aspx

QlikView Is Associative to Its Very Core, 16 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/16/qlikview-is-associative-at-its-very-core.aspx

The Car Engine Analogy, 13 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/13/car-engines-and-the-associative-experience-an-analogy.aspx

It All Comes Down to Simplicity, 12 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/12/ simplicity-equals-success.aspx

QlikView Users Have an Emotional Attachment to the Associative Experience, 6 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/06/ qlikview-users-have-an-emotional-attachment-to-the-associative-experience.aspx

The Consumer Enterprise: I Want My Home Technology at Work, 3 de agosto de 2010

http://community.qlikview.com/blogs/theqlikviewblog/archive/2010/08/03/ the-consumer-enterprise-i-want-my-home-technology-experience-at-work.aspx

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