Kamila T. Lyra
Karina C. S. Nishimura
Thiago P. Colonhezi
William S. Soares
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Keneth Iverson – 1962
“A Programming Language” - APL
Necessidade de relatórios dinâmicos
Tecnologia OLAP – década de 90.
Popularidade
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Processamento Analítico Online
◦ Manipular e analisar um grande volume de dados
sob múltiplas perspectivas
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Otimização de consulta e relatório
BI- síntese de informações corporativas
◦ visões comparativas e personalizadas:
 Apresenta as informações via um modelo de dados
natural e intuitivo.
◦ análises históricas; e
◦ elaboração de cenários.
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Tipos básicos de dados:
◦ Medidas:
 Dados numéricos, como quantidades e médias
 Parâmetros utilizados na tomada de decisões
 dimensão especial utilizada para realizar comparações.
◦ Dimensões:
 Uma unidade de análise que agrupa dados de negócio
relacionados.
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Conceitos – chave:
◦ Cubo: estrutura multidimensional de dados do
negócio.
◦ Membro: subconjunto de uma dimensão.
◦ Hierarquia: Uma estrutura em árvore lógica que
organiza os membros de uma dimensão.
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Conceitos-chave
◦ Drill-up: diminuir o nível de detalhamento
◦ Drill-down: aumentar o nível de detalhamento
◦ Slice and Dice: reorganizar os dados
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Uma dimensão
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Duas Dimensões
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Três Dimensões
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Quatro Dimensões
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Exemplo: aplicações bancárias
OLTP: Ponto de vista do cliente.
◦ inserção, alteração, remoção de dados individuais.
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OLAP: Ponto de vista do Gerente.
◦ Análise global de contas correntes com diversas
visões. Ex:
 Saber qual é o desempenho de contas correntes que
tenham cheque especial e tenham utilizado o valor
máximo dos mesmos em um determinado período de
tempo em algumas regiões.
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MOLAP: os dados são armazenados em cubos
multimensionais.
ROLAP: manipula os dados armazenados no
banco de dados relacional para dar a
aparência de funcionalidade slice and dice
do OLAP tradicional.
HOLAP: combinação do MOLAP e ROLAP.
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São utilizados por gestores de qualquer nível
da organização;
Análise, navegação e visualização de dados
corporativos:
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Alto desempenho
Consistente
Interativa
Dinâmica
Perspectivas diferentes
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Escolha de uma ferramenta OLAP inadequada
pode ocasionar severas consequências para
um projeto de datawarehouse.
Não existe nenhuma característica peculiar
que dite como a ferramenta deve ser
construída, qual tecnologia deva ser usada e
que funcionalidades devem ser
implementadas