O que são sistemas OLAP?

O processamento analítico on-line, ou OLAP, é uma tecnologia de processamento de dados eficaz, cujo resultado, com base em grandes conjuntos de todos os tipos de dados, exibe as informações finais. Este é um produto poderoso que ajuda a acessar, recuperar e visualizar informações em um PC, analisando-o de diferentes pontos de vista.

O OLAP é uma ferramenta que fornece uma posição estratégica para o planejamento de longo prazo e considera as informações básicas dos dados operacionais para uma perspectiva de 5, 10 ou mais anos. Os dados são armazenados no banco de dados com a dimensão, que é seu atributo. Os usuários podem visualizar o mesmo conjunto de dados com atributos diferentes, dependendo do objetivo da análise.

História do OLAP

O OLAP não é um conceito novo e tem sido usado há décadas. De fato, a origem da tecnologia remonta a 1962. Mas o termo foi cunhado apenas em 1993 pelo autor do banco de dados Ted Coddom, que também estabeleceu 12 regras para o produto. Como em muitas outras aplicações, o conceito passou por vários estágios de evolução.

A história da tecnologia OLAP remonta a 1970, quando os recursos de informação Express e o primeiro servidor Olap foram lançados. Eles foram adquiridos pela Oracle em 1995 e posteriormente se tornaram a base do processamento analítico on-line do mecanismo de computação multidimensional que a renomada marca de computadores fornecia em seu banco de dados. Em 1992, outro conhecido produto de processamento analítico on-line, o Essbase, foi lançado pela Arbor Software (adquirida pela Oracle em 2007).

Em 1998, a Microsoft lançou o servidor de processamento de dados de análise on-line, o MS Analysis Services. Isso contribuiu para a popularidade da tecnologia e levou ao desenvolvimento de outros produtos. Atualmente, existem vários fornecedores de renome mundial que oferecem aplicativos Olap, incluindo IBM, SAS, SAP, Essbase, Microsoft, Oracle e IcCube.

Processamento Analítico Online

O OLAP é uma ferramenta que permite tomar decisões sobre eventos planejados. O cálculo atípico do Olap pode ser mais complicado do que apenas agregar dados. Consultas analíticas por minuto (AQM) são usadas como referência padrão para comparar o desempenho de diferentes instrumentos. Esses sistemas devem ocultar os usuários o máximo possível da sintaxe de consultas complexas e fornecer um tempo de resposta consistente para todos (independentemente de quão complicados sejam).

Os seguintes principais recursos do OLAP existem:

1. Representações de dados multidimensionais.
2. Suporte para computação complexa.
3. Inteligência temporária.

A apresentação multidimensional fornece a base para o processamento analítico através do acesso flexível a dados corporativos. Ele permite que os usuários analisem dados em qualquer dimensão e em qualquer nível de agregação.

O suporte para computação complexa é a base do software OLAP.

Inteligência temporária é usada para avaliar a eficácia de qualquer aplicação analítica durante um período de tempo específico. Por exemplo, este mês em comparação com o mês anterior, este mês em comparação com o mesmo mês do ano passado.

Estrutura de dados multidimensional

Uma das principais características do processamento analítico on-line é a estrutura de dados multidimensional. Um cubo pode ter várias dimensões. Graças a esse modelo, todo o processo de análise inteligente do OLAP é simples para gerentes e executivos, uma vez que os objetos representados nas células são objetos de negócios do mundo real. Além disso, esse modelo de dados permite que os usuários processem não apenas arrays estruturados, mas também estruturados e semi-estruturados.Tudo isso os torna especialmente populares para análise de dados e aplicativos de BI.

Principais recursos dos sistemas OLAP:

1. Use métodos de análise de dados multidimensionais.
2. Fornecer suporte avançado ao banco de dados.
3. Crie interfaces de usuário final fáceis de usar.
4. Suporta arquitetura cliente / servidor.

Um dos principais componentes dos conceitos OLAP é um servidor do lado do cliente. Além de agregar e pré-processar dados de um banco de dados relacional, ele fornece parâmetros avançados de cálculo e gravação, funções adicionais, recursos básicos de consulta avançada e outras funções.

Dependendo do aplicativo de amostra selecionado pelo usuário, vários modelos de dados e ferramentas estão disponíveis, incluindo alertas em tempo real, uma função para aplicar cenários hipotéticos, otimização e relatórios OLAP complexos.

Forma cúbica

O conceito é baseado em uma forma cúbica. A localização dos dados mostra como o OLAP adere ao princípio da análise multivariada, resultando na criação de uma estrutura de dados para uma análise rápida e eficiente.

Um cubo OLAP também é chamado de "hipercubo". É descrito como consistindo em fatos numéricos (medidas), classificados por facetas (dimensões). As dimensões estão relacionadas aos atributos que definem um problema de negócios. Simplificando, uma dimensão é um rótulo que descreve uma medida. Por exemplo, em relatórios de vendas, a medida será o volume de vendas e as dimensões incluirão o período de vendas, vendedores, um produto ou serviço e a região de vendas. No relato de operações de produção, a medida pode ser o total de custos de produção e unidades de produção. As dimensões serão a data ou a hora da produção, a fase ou fase de produção, até os trabalhadores envolvidos no processo de produção.

O cubo de dados OLAP é a base do sistema. Os dados no cubo são organizados usando um padrão de estrela ou floco de neve. No centro há uma tabela de fatos contendo agregados (medidas). Está associado a uma série de tabelas de medição contendo informações sobre medidas. Dimensões descrevem como essas medidas podem ser analisadas. Se um cubo contiver mais de três dimensões, geralmente é chamado de hipercubo.

Uma das principais funções pertencentes ao cubo é sua natureza estática, o que implica que o cubo não pode ser alterado após seu desenvolvimento. Portanto, o processo de criação de um cubo e a configuração de um modelo de dados é um passo crucial para o processamento de dados apropriado na arquitetura OLAP.

Agregação de dados

O uso de agregações é a principal razão pela qual as solicitações são processadas muito mais rapidamente nas ferramentas OLAP (em comparação com o OLTP). Agregações são resumos de dados que foram calculados anteriormente durante o processamento. Todos os membros armazenados em tabelas de dimensão OLAP definem as consultas que o cubo pode receber.

Em um cubo, as acumulações de informações são armazenadas em células, cujas coordenadas são especificadas por tamanhos específicos. O número de agregados que um cubo pode conter depende de todas as combinações possíveis de elementos de dimensão. Portanto, um cubo típico em um aplicativo pode conter um número extremamente grande de agregados. Um cálculo preliminar será realizado apenas para os principais agregados distribuídos no cubo analítico da análise on-line. Isso reduzirá significativamente o tempo necessário para determinar quaisquer agregações ao executar uma consulta em um modelo de dados.

Há também duas opções relacionadas às agregações com as quais você pode melhorar o desempenho de um cubo acabado: crie uma agregação do cache de recursos e use a agregação com base em uma análise das solicitações do usuário.

Princípio de funcionamento

Normalmente, a análise de informações operacionais obtidas de transações pode ser realizada usando uma planilha simples (os valores de dados são apresentados em linhas e colunas). Isso é bom, dada a natureza bidimensional dos dados. No caso do OLAP, existem diferenças devido ao array de dados multidimensional.Como elas geralmente são obtidas de fontes diferentes, uma planilha nem sempre pode processá-las com eficiência.

O cubo resolve esse problema e também garante que o data warehouse OLAP opere de maneira lógica e ordenada. A empresa coleta dados de várias fontes e é apresentada em vários formatos, como arquivos de texto, arquivos multimídia, planilhas do Excel, bancos de dados do Access e até mesmo bancos de dados OLTP.

Todos os dados são coletados em um repositório preenchido diretamente a partir de fontes. Nele, as informações brutas recebidas do OLTP e de outras fontes serão limpas de quaisquer transações erradas, incompletas e inconsistentes.

Após a limpeza e conversão, as informações serão armazenadas em um banco de dados relacional. Em seguida, ele será enviado para o servidor OLAP multidimensional (ou cubo Olap) para análise. Os usuários finais responsáveis ​​por aplicativos de negócios, mineração de dados e outras operações de negócios terão acesso às informações necessárias do cubo da Olap.

Benefícios do modelo de matriz

O OLAP é uma ferramenta que fornece desempenho de consulta rápida, o que é obtido por meio de armazenamento otimizado, indexação multidimensional e armazenamento em cache, que são vantagens significativas do sistema. Além disso, as vantagens são:

1. Dados menores no disco.
2. Cálculo automatizado de agregados de um nível mais alto de dados.
3. Modelos de matriz fornecem indexação natural.
4. A recuperação eficiente de dados é obtida por meio da pré-estruturação.
5. Compacto para conjuntos de dados de baixa dimensão.

As desvantagens do OLAP incluem o fato de que algumas soluções (etapa de processamento) podem ser bastante demoradas, especialmente com grandes quantidades de informações. Isso geralmente é corrigido executando somente o processamento incremental (os dados que foram modificados são estudados).

Operações analíticas básicas

Convolução (roll-up / drill-up) também é conhecido como “consolidação”. A coagulação envolve a coleta de todos os dados que podem ser obtidos e o cálculo de todos em uma ou mais dimensões. Na maioria das vezes, isso pode exigir a aplicação de uma fórmula matemática. Como um exemplo de OLAP, podemos considerar uma rede de varejo com pontos de venda em diferentes cidades. Para identificar modelos e antecipar tendências de vendas futuras, os dados sobre eles de todos os pontos são "recolhidos" no departamento de vendas principal da empresa para consolidação e cálculo.

Divulgação (drill-down). Este é o oposto da coagulação. O processo começa com um grande conjunto de dados e, em seguida, divide-se em partes menores, permitindo que os usuários visualizem os detalhes. No exemplo da rede de varejo, o analista analisará os dados de vendas e analisará marcas ou produtos individuais que são considerados best sellers em cada um dos pontos de venda em diferentes cidades.

Seção (Fatia e dado). Este é um processo em que as operações analíticas incluem duas ações: derivar um conjunto de dados específico do cubo OLAP (“cortar” o aspecto da análise) e visualizá-lo de diferentes pontos de vista ou ângulos. Isso pode acontecer quando todos os dados das tomadas são recebidos e inseridos no hipercubo. O analista corta o conjunto de dados de vendas do OLAP Cube. Será então visualizado ao analisar as vendas de unidades individuais em cada região. No momento, outros usuários podem se concentrar em avaliar a relação custo-benefício das vendas ou avaliar a eficácia de uma campanha de marketing e publicidade.

Virar (Pivot) Os eixos de dados são rotacionados para fornecer uma substituição para a apresentação de informações.

Variedades de bases de dados

Em princípio, esse é um cubo OLAP típico que implementa o processamento analítico de dados multidimensionais usando o Cubo OLAP ou qualquer cubo de dados para que o processo analítico possa adicionar dimensões conforme necessário. Qualquer informação carregada em um banco de dados multidimensional será armazenada ou arquivada e poderá ser acessada quando necessário.

Existem sistemas ou tecnologias OLAP menos conhecidos, mas estes são os principais usados ​​atualmente por grandes corporações, estruturas de negócios e até mesmo pelo governo.

Ferramentas OLAP

Ferramentas para processamento analítico online são muito bem apresentadas na Internet na forma de versões gratuitas e pagas.

O mais popular deles:

1. O Dundas BI da Dundas Data Visualization é uma plataforma baseada em navegador para business intelligence e visualização de dados, que inclui dashboards integrados, ferramentas de relatórios OLAP e análise de dados.
2. A Yellowfin é uma plataforma de business intelligence, que é uma solução integrada única projetada para empresas de diversos setores e tamanhos. Este sistema é configurado para empresas no campo da contabilidade, publicidade, agricultura.
3. A ClicData é uma solução de business intelligence (BI) projetada principalmente para uso em pequenas e médias empresas. A ferramenta permite que os usuários finais criem relatórios e painéis. A Board foi criada para combinar business intelligence, gerenciamento de desempenho corporativo e é um sistema totalmente funcional que atende empresas de médio e grande porte.
4. O Domo é um pacote de gerenciamento de negócios baseado em nuvem que se integra a várias fontes de dados, incluindo planilhas, bancos de dados, redes sociais e qualquer solução existente de nuvem ou de software local.
5. O InetSoft Style Intelligence é uma plataforma de software de business intelligence que permite aos usuários criar dashboards, tecnologia visual de análise OLAP e relatórios usando o mecanismo de mashup.
6. Birst da Infor Company é uma solução em rede para analistas de negócios e análise, que combina as idéias de várias equipes e ajuda a tomar decisões informadas. A ferramenta permite que usuários descentralizados aumentem o modelo de equipes corporativas.
7. O Halo é um sistema abrangente de gerenciamento de cadeia de suprimentos e inteligência comercial que ajuda no planejamento de negócios e na previsão de estoques para o gerenciamento da cadeia de suprimentos. O sistema usa dados de todas as fontes - grandes, pequenas e intermediárias.
8. O Chartio é uma solução de business intelligence baseada em nuvem que fornece fundadores, grupos de negócios, analistas de dados e grupos de produtos com ferramentas organizacionais para o trabalho diário.
9. O Exago BI é uma solução baseada na web projetada para implementação em aplicativos da web. A implementação do Exago BI permite que empresas de todos os portes forneçam aos seus clientes relatórios especiais, oportunos e interativos.

Impacto nos negócios

O usuário encontrará o OLAP na maioria dos aplicativos comerciais em todos os setores.A análise é usada não apenas por negócios, mas também por outras partes interessadas.

Algumas de suas aplicações mais comuns incluem:

1. Análise de dados OLAP de marketing.
2. Demonstrações financeiras que cobrem vendas e despesas, orçamento e planejamento financeiro.
3. Gerenciamento de processos de negócios.
4. Análise de vendas.
5. Marketing de banco de dados.

As indústrias continuam a crescer, o que significa que os usuários verão em breve mais aplicativos OLAP. O processamento adaptado multidimensional fornece uma análise mais dinâmica. É por esse motivo que esses sistemas e tecnologias OLAP são usados ​​para avaliar cenários hipotéticos e cenários alternativos de negócios.