OLAP
Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP)
Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS)
PCS5704-4 - Sistemas de Banco de Dados e Suas Diferentes Estruturas
Nome: Denis Ryoji Ogura
Profa.:Solange N. Alves de Souza
OLAP - Introdução
OLAP (OnLine Analytical Processing) = MultiDimensional
DWH (DataWare House)
BI (Business Intelligence)
DM (Data Mining)
OLAP
OLAP - Introdução
Cubo
• Armazena os dados em formato multidimensional
[1]
Dimensão
[1]
• É um agrupamento de dados relacionados,
tornado-se cabeçalhos de colunas e linhas.
Hierarquia
[1]
• É composta por todos os níveis de uma
dimensão, podendo ser balanceada ou não.
Membro
[1]
Medida
[1]
• É um subconjunto (valor) de uma
dimensão.
• É uma dimensão especial utilizada para
realizar comparações e fatos.
OLAP – Arquiteturas OLAP
MOLAP (Multidimensional
OnLine Analytical
Processing) [2]
ROLAP (Relational
OnLine Analytical
Processing) [2]
•Método tradicional de armazenar dados em OLAP.
•Vantagens: Excelente Performance e pode executar cálculos complexos.
•Desvantagens: Tem limite na quantidade de dados a ser utilizado e necessita de soluções
adicionais para a apresentação dos dados.
•Método de apresentar os dados em formato OLAP mas fisícamente em formato relacional.
•Vantagens: Pode executar grandes quantidades de dados e pode executar funcionalidades
inerentes ao banco de dados relacional.
•Desvantagens: O desempenho pode ser lento, depende da consulta SQL. E limitado pelas
funcionalidades SQL.
HOLAP (Hybrid OnLine •é uma tentativa de combinar MOLAP e ROLAP. Para dados sumarizados é executado o
MOLAP, quando for necessário dados detalhados, é executado o HOLAP executa instrução
Analytical Processing) [2] queries relacionais.
DOLAP (Desktop OnLine
Analytical Processing)
•é uma solução cliente/servidor onde o servidor retorna um micro-cubo.
OLAP – ROLAP
Figura 1 – Ilustração de dados no cubo usando relação [3]
OLAP – MOLAP
Figura 2 – Exemplo de agregação simples [5]
OLAP – Recursos OLAP
Drill Across
• Limita ou específica em um determinado valor de uma mesma dimensão.
Drill Down
• Aumenta o nível de informação, diminuindo a granularidade.
Drill UP
• Diminui o nível de informação, aumentando a granularidade.
Drill Throught
• Quando é adicionado uma outra dimensão.
Slice and Dice
• Modifica a posição de uma informação, trocar linhas por colunas.
Consultas Ad-hoc
• O usuário processa o relatório de acordo com as necessidades.
OLAP – Ferramentas
Ferramentas administrativas: Utilizadas para administrar o OLAP, em
termos de:
• Carga de dados
• Gerar cubos
• Configurar os cubos
Ferramentas Usuário Final
• Acessa os dados e geram relatórios (gráficos e tabelas)
OLAP – Ferramentas (Cont...)
Query Tools [4]
• Brio Technology Brio Enterprise
• Internetivity db Probe 3.0
• Business Objects
• IQ Software IQ/Vision
• Cognos PowerPlay
• Lighten Advance
• Comshare Commander Decision and DecisionWeb
• Lingo Computer Design FISCAL
• CorVu Integrated Business Intelligence Suite
• Management Science Associates Business Web
• Hummingbird BI/Analyze
• Seagate Crystal Info
• Hyperion® Analyzer
• Sterling Vision Dimensions
• InfoSpace SpaceOLAP
OLAP – Ferramentas (Cont...)
Statistics and Data Mining [4]
• Data Mind MarketOne
• SPSS Netview and SPSS Base 8.0 for Windows
• IBM Intelligent Miner
EIS (Executive Information System) [4]
• arcplan Information Services inSight
• TEMTEC Executive Viewer
• Pilot Lightship (Mobile Software)
• Track Objects Inc. Track Objects 32
Enterprise Reporting [4]
• Hyperion Reporting®
• Seagate Crystal Reports and Seagate Crystal Info
• Hyperion® Enterprise Reporting
OLAP – Requisitos
• Habilidade de suportar grande escalas de dados.
• Consistente, queries com tempo de resposta rápida.
• Integrar OLAP com Banco de dados Relacional.
• Funcionalidade de ROLAP.
• Mecanismos de cálculo matemáticos complexos
(Agregação, Matriz de cálculo e cálculocrossdimensional ).
• Dados integrados e relacionados.
• Multi-user read/write.
• Habilidade de suportar, implementar e adotar
facilmente.
• Robusto gerenciamento de usuário e acesso a dados.
• Suporte a outras ferramentas Clientes
OLAP – Conclusão
• O OLAP por característica é fornecer recursos
poderosos para a análise de dados e tomada de
descisões.
• O OLAP por si só não faz nada.
• Para o sucesso do OLAP é preciso ter um DM e DWH
bem definidos.
• Os usuários precisam ter conhecimento em extrair as
informações que a ferramenta lhe fornece.
OLAP - Referências
[¹] Anzanello, C. A., “OLAP Conceitos e Utilização”, Universidade federal do
Rio Grande do Sul (UFRGS), 2002.
[²] MOLAP, HOLAP, ROLAP http://www.1keydata.com/datawarehousing/molap-rolap.html.
[3] Goil, S., Choudhary, A., “High Performance OLAP and Data Mining on
Parallel Computers”, Northwest University, 1997.
[4] Hyperion Corp, “The Role of the OLAP Server in a Data Warehousing
Solution”, 2000.
[5] Henderson, G., “OLAP Best Practices”,SAS Institutes, Paper 37-26.