Data Warehouse Professor Edson Emílio Scalabrin telefone: 0xx41-330-1786 e-mail: [email protected] download: http://www.ppgia.pucpr.br/~scalabrin 1 Objetivo Apresentar: • conceitos • as características de um Data Warehouse • algumas arquiteturas • • • • • Modelos de dados Desenvolvimento do Data Warehouse Povoamento do Data Warehouse Extração de informações do Data Warehouse Análise do uso da tecnologia Data Warehouse 2 Plano CONCEITOS As Características de um Data Warehouse Algumas arquiteturas Modelos de dados Desenvolvimento do Data Warehouse Povoamento do Data Warehouse Extração de informações do Data Warehouse Análise do uso da tecnologia Data Warehouse 3 Data Warehouse Definição I: • “ É uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis no tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo gerencial de tomada de decisão ” [ Inmon ] 4 Data Warehouse Definição II: • “ É um processo em andamento que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender às necessidades de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte a decisão ” [Harjinder ] 5 Data Warehouse Definição III: • “ É uma coleção de técnicas e tecnologias que juntas disponibilizam um enfoque pragmático e sistemático para tratar com o problema do usuário final de acessar informações que estão distribuídas em vários sistemas da organização ” [ Barquini ] 6 Dados operacionais vs. Data Warehouse Características BD Operacional Data Warehouse Objetivo Operações diários do negócio Analisar o negócio Uso Operacional Informativo Tipo de processamento OLTP OLAP Unidade de trabalho Inclusão, alteração, exclusão Carga e consulta Número de usuários Milhares Centenas Tipo de usuário Operadores Comunidade gerencial Interação do usuário Somente pré-definida Pré-definida e ad-hoc Condições dos dados Dados operacionais Dados Analíticos Volume Megabytes - gigabytes Gigabytes - terabytes Histórico 60 a 90 dias 5 a 10 anos 7 Dados operacionais vs. Data Warehouse Características BD Operacional Data Warehouse Granularidade Detalhados Detalhados e resumidos Redundância Não ocorre Ocorre Estrutura Estática Variável Manutenção desejada Mínima Constante Acesso a registros Dezenas Milhares Atualização Contínua (tempo real) Periódica (batch) Integridade Transação A cada atualização Número de índices Poucos / simples Muitos / complexos Intenção dos índices Localizar um registro Aperfeiçoar consultas 8 Componente de um Data Warehouse Data Warehouse não é o fim, ele é um meio que as empresas dispõem para analisar informações podendo utilizá-las para a melhoria dos processos atuais e futuros Qualquer fonte Qualquer Dado Qualquer acesso Ferramentas de consultas (relatórios) Dados Operacionais Data Warehouse Dados Externos Ferramentas de OLAP Aplicativos 9 Plano Conceitos AS CARACTERÍSTICAS DE UM DATA WAREHOUSE Algumas arquiteturas Modelos de dados Desenvolvimento do Data Warehouse Povoamento do Data Warehouse Extração de informações do Data Warehouse Análise do uso da tecnologia Data Warehouse 10 Data Warehouse Características Orientação por assunto Integração Variação no tempo Não volatilidade Localização Credibilidade dos dados Granularidade Metadados 11 Data Warehouse Características Orientação por assunto • Um DW sempre armazena dados importantes sobre temas específicos da empresa e conforme o interesse das pessoas que irão utilizá-lo. Exemplo: • Uma empresa pode trabalhar com vendas de produtos alimentícios no varejo e o seu maior interesse ser o perfil de seus compradores, então o DW será voltado para as pessoas que compram seus produtos e não para os produtos que ela vende. 12 Data Warehouse Características Integração (a) Aplicação B Aplicação A (b) Aplicação A Aplicação B Aplicação C Aplicação C Valor atual, 2 anos Incompatibilida de: mesmo elemento, nomes diferentes Incoerência: diferentes elementos, mesmo nome Valor atual, 3 meses Valor atual, 1 ano Valor atual, 6 meses 13 Data Warehouse Características Integração de dados OPERACIONAL Aplicação A: m,f Aplicação B: 1,0 Aplicação C: masculino, feminino DATA WAREHOUSE sexo: m, f Aplicação A: caminho - centímetros Aplicação B: caminho - pés Aplicação C: caminho - jardas Aplicação A: descrição Aplicação B: descrição Aplicação C: descrição Aplicação A: chave char(10) Aplicação B: chave dec fixed(9,2) Aplicação C: chave char(12) caminho: centímetros ? descrição Chave char(12) 14 Data Warehouse Características Integração de dados OPERACIONAL Plano de Saúde - Maria Silva - Feminino - 01/12/68 Clinica - Maria Silva - Duas internações em 2000 - Equipe médica - Duração média das internações Laboratório de Exames - Maria Silva - Exames requeridos - Resultados DATA WAREHOUSE - Maria Silva - Feminino - Nascida em 01/12/68 - Duas internações em 2000 - Equipe médica - Duração média das internações - Exames requeridos - Resultados dos exames - Casada - 2 filhos 15 Data Warehouse Características Variação no tempo Operacional Maria Silva Rua XV, 02 Medicação: X, Y Entrada: 05/11/00 Alta: 10/11/00 Quais são medicamentos ministrados à Maria Silva neste momento? Atômico Maria Silva Rua 24 horas, 12 Medicação: X, Z Entrada: 01/03/98 Alta: 10/03/98 Maria Silva Rua XV, 02 Medicação: X, Y Entrada: 10/11/00 Alta: 10/11/00 Quais foram os medicamentos ministrados à Maria Silva nos últimos 5 anos? Departamental Janeiro 4101 Fevereiro 4209 Março 4175 Abril 4215 .... .... .... Estamos atendendo mais ou menos pacientes ao longo do tempo? Individual Pacientes desde 1980 tomando o medicamento X e com período de internação superior à 5 dias Quais são os riscos (tendências) em relação aos pacientes que foram vitimas de infeção hospitalar? 16 Data Warehouse Características Não volatilidade OPERACIONAL DATA WAREHOUSE incluir alterar acessar carregar excluir acessar excluir incluir alterar 17 Data Warehouse Características Localização Formas de armazenamento: • único local (centralizado) • por área de interesse (distribuído) • por nível de detalhes Dados altamente resumidos Dados levemente resumidos Dados detalhados atuais Dados detalhados antigos 18 Data Warehouse Características Credibilidade dos dados • É o mais importante para o sucesso de qualquer projeto • Discrepâncias simples de todo tipo podem causar sérios problemas quando se quer extrair dados para suportar decisões estratégicas para o negócio das empresas; • Dados não dignos de confiança podem resultar em relatórios inúteis, que não tem importância alguma – por exemplo, uma lista de pacientes do sexo masculino e grávidos; 19 Data Warehouse Características Granularidade • Baixa – é possível responder a praticamente qualquer consulta – porém, grande quantidade de recursos computacionais é necessária para responder perguntas específicas • Alta – ocorre uma significativa redução da possibilidade de utilização dos dados para atender consultas detalhadas – porém, reduz-se muito o espaço em disco e o número de índices necessários 20 Data Warehouse Características Exemplo de níveis de granularidade Baixa Prod. A1 B1 A1 A1 Data 13/9/00 14/9/00 16/9/00 16/9/00 Qtda. 10 15 20 90 Alta Valor 100,00 150,00 200,00 890,00 mês/ano Prod. Qtda. Valor 09/00 A1 120 1190,00 09/00 B1 15 150,00 21 Data Warehouse Características Metadados Três diferentes camadas: • operacionais, centrais do Data Warehouse, nível do usuário Três diferentes componentes: • Mapeamento: descrevem como os dados de sistemas operacionais são transformados antes de entrarem no DW • Histórico: descrevem as regras corretas a serem aplicadas nos dados corretos quando as regras de negócio mudam • Algoritmos de sumarização: – mostram a relação entre os diferentes níveis de detalhes dos dados, indicando inclusive que nível de sumarização é mais adequado para um dado objetivo. 22 Data Warehouse Características Fontes de metadados • Repositórios de ferramentas CASE • Documentação do desenvolvimento dos sistemas operacionais • Código fonte dos sistemas operacionais • Entrevistas • O próprio ambiente do Data Warehouse – informações tais como freqüência da acesso, em que nível de agregação, tempo de resposta de cada consulta, etc.. 23 Plano Conceitos As características de um Data Warehouse ALGUMAS ARQUITETURAS Modelos de dados Desenvolvimento do Data Warehouse Povoamento do Data Warehouse Extração de informações do Data Warehouse Análise do uso da tecnologia Data Warehouse 24 Arquitetura Genérica de um D/W Camadas de bancos de dados operacionais e fontes externas: • É composto pelos dados dos sistemas operacionais das empresas e informações provenientes de fontes externas que serão integradas para compor o DW. Camada de acesso a informação: • Envolve o hardware e o software utilizado para obtenção de relatórios, planilhas, gráficos e consultas. • É nesta camada que os usuários finais interagem com o DW, utilizando ferramentas de manipulação, análise e apresentação dos dados, incluindose as ferramentas de data-mining e visualização. Camada de acesso aos dados: • Esta camada faz a ligação entre as ferramentas de acesso à informação e os bancos de dados operacionais. • Esta camada se comunica com diferentes sistemas de bancos de dados, sistemas de arquivos e fontes sob diferentes protocolos de comunicação, o 25 que se chama acesso universal de dados. Arquitetura Genérica de um D/W Camada de metadados (Dicionário de dados): • Metadados são as informações que descrevem os dados utilizados pela empresa – descrições de registros, comandos de criação de tabelas, diagramas Entidade/Relacionamentos (E-R), dados de um dicionário de dados, etc. Camada de gerenciamento de processos: • É a camada responsável pelo gerenciamento dos processos que contribuem para manter o DW atualizado e consistente. Camada de transporte: • Esta camada gerencia o transporte de informações pelo ambiente de rede. Inclui a coleta de mensagens e transações e se encarrega de entregá-las em locais e tempos determinados. Camada do Data Warehouse: • Corresponde aos dados utilizados para obter informações. 26 Arquitetura Genérica de um D/W 27 Arquitetura 2o. Chaudhuri Um componente back end: conjunto de aplicações responsáveis por extrair, filtrar, transformar, integrar e carregar os dados de diferentes origens no DW; Um componente front end: conjunto de aplicações responsáveis por disponibilizar aos usuários finais acesso ao DW; Um repositório para armazenar e gerenciar os metadados do sistema. Data Warehouse (SGBD) Componente front-end Componente back-end Repositório de metadados Fontes internas Fontes externas 28 Arquitetura: 2o. Chaudhuri O fluxo de dados Outflow Componente front-end Upflow Metaflow Inflow Repositório de metadados Fontes internas Component e back-end Data Warehouse Downflow Dados antigos Fontes externas 29 Arquitetura: 2o. Valente Consultas Data warehouse Integrador Extrator Base de dados Extrator Extrator Base de dados Base de dados 30 Plano Conceitos As características de um Data Warehouse Algumas Arquiteturas MODELO DE DADOS Desenvolvimento do Data Warehouse Povoamento do Data Warehouse Extração de informações do Data Warehouse Análise do uso da tecnologia Data Warehouse 31