OLAP.

O processamento analítico on-line (On-line Analytical Processing, OLAP) é uma tecnologia utilizada para organizar bases de dados empresariais extensas e suportar business intelligence. As bases de dados OLAP são divididas num ou mais cubos, e cada cubo é organizado e estruturado por um administrador do cubo de forma a ajustar-se à forma que utilizada para obter e analisar dados, para que seja mais fácil criar e utilizar os relatórios de Tabela Dinâmica e de Gráfico Dinâmica de que necessita.
Tem capacidade de visualizações das informações a partir de muitas perspectivas diferentes, enquanto mantém uma estrutura de dados adequada e eficiente. A visualização é realizada em dados agregados, e não em dados operacionais porque a aplicação OLAP tem por finalidade apoiar os usuários finais a tomar decisões estratégicas.
É uma ferramenta de Business Inteligente utilizada para apoiar as empresas na análise ad-hoc de suas informações, visando obter novos conhecimentos que são empregados na tomada de decisão.

ARQUITETURAS.

Para conhecer o termo multidimensionalidade é necessário conhecer alguns termos utilizados em OLAP.Como:

• Cubo: É uma estrutura que armazena os dados de negócio em formato multidimensional, tornando-os mais fácil de analisar.

• Dimensão: É uma unidade de análise que agrupa dados de negócio relacionados. As dimensões se tornam cabeçalho de colunas e linhas, como exemplo linhas de produto, regiões de venda ou períodos de tempo.

• Hierarquia: É composta por todos os níveis de uma dimensão, podendo ser balanceada ou não. Na hierarquia balanceada os níveis mais baixo são equivalentes, porém, isto não ocorre nas hierarquias não balanceadas onde a equivalência hierárquica não existe. Por exemplo, em uma dimensão geográfica o nível país não possui o sub-nível Estado para um determinado membro e possui para outro. No caso específico pode-se citar o país Liechtenstein que não possui Estado e o Brasil, que possui uma série de Estados.

• Membro: É um subconjunto de uma dimensão. Cada nível hierárquico tem membros apropriados aquele nível. Por exemplo, em uma dimensão geográfica existe o nível e seus membros:
Nível Membros:
Região Ásia: América do Sul, América do Norte
Países: China, Brasil, USA
Estados/Províncias: Yunna, Piauí, Califórnia


• Medidas: É uma dimensão especial utilizada para realizar comparações. Ela inclui membros tais como: custos, lucros ou taxas.

Conforme o método de armazenamento de dados utilizado para uma aplicação OLAP, será elaborada a arquitetura da aplicação.

• ROLAP - OLAP Relacional
• MOLAP - OLAP multidimensional
• HOLAP - OLAP híbrido
• DOLAP - Desktop OLAP
• WOLAP - Web OLAP Ferramenta OLAP a partir de um navegador
• JOLAP - API Java para servidores e aplicações OLAP Orientada a objetos
• SOLAP - Spatial OLAP (SIG + OLAP)

ROLAP - OLAP Relacional (Relational On line Processing).

• Esse tipo de arquitetura utiliza banco de dados relacional, resultando em um maior acoplamento com fontes de dados OLTP.

• A consulta é enviada ao servidor de base de dados relacional e processada no mesmo (Tabela de Fatos). Nota-se que o processamento OLAP se dá exclusivamente no servidor.

• Utiliza um SGBD relacional

• É mais tolerante às mudanças de fontes de dados originais quando elas são OLTP, pois também utiliza OLTP.

Existem vários esquemas utilizados em ROLAP. Exemplos:

• Esquema estrela
• Esquema floco de neve
• Esquema constelação

MOLAP - OLAP multidimensional (Multidimensional On-Line Analytical Processing).

• Dados são armazenados em um banco de dados multidimensional em uma estrutura do tipo Array para prover um melhor desempenho das consultas.
• A implementação varia de acordo com a ferramenta OLAP utilizada, mas freqüentemente é implementado em um banco de dados relacional, porém não na terceira forma normal.
• O acesso aos dados ocorre diretamente no banco de dados do servidor multidimensional, o utilizador trabalha, constrói e manipula os dados do cubo diretamente no servidor. (SGBD multidimensional).
• Os dados de um banco multidimensional exigem um espaço menor que o necessário para armazenar os mesmos dados em um BD relacional.
• Apresenta como vantagem a grande gama de funções de análises presentes nos bancos multidimensionais.
• Utiliza Cubos pré-calculados o que aumenta o desempenho nas consultas
• Permite Consultas Ad-hoc com dinamismo.

HOLAP - OLAP híbrido ( Hybrid On-Line Analytical Processing).

• Processamento híbrido cuja forma de acesso aos dados é uma mistura de tecnologias onde há uma combinação entre ROLAP e MOLAP
• Consegue combinar a capacidade e a escalabilidade das ferramentas ROLAP com o desempenho superior dos bancos de dados multidimensionais.
• Exemplo:

“Suponha uma base de 50.000 clientes distribuídos em 500 cidades, 23 estados, 5 regiões e um total geral. Até o nível de cidades o armazenamento multidimensional resolveria as consultas para levantar totais de vendas. Porém, se fosse necessário consultar o total de vendas de um determinado cliente, o banco de dados relacional responderia com muito mais rapidez à solicitação. Essa situação é típica para a indicação da arquitetura HOLAP “

OLIVEIRA, P. C. S : disponível em: http://www.dwbrasil.com.br/html/olap

DOLAP - Desktop OLAP (Desktop On-Line Analytical Processing).

• Variação de arquitetura OLAP criada para fornecer portabilidade dos dados e se obter uma redução do tráfico na rede.

• Normalmente utiliza Banco de dados Relacional.

• O usuário ao acessar o bancos de dados num servidor multidimensional central Olap, através de sua máquina local, dispara uma instrução SQL e acessa os cubos já existentes e obtém de volta um novo Cubo (copiado) para ser analisado em sua estação de trabalho.

WOLAP - Web OLAP

• Variação de arquitetura OLAP que utiliza um browser para acessar a ferramenta.

• Como utiliza Web, foi criada para facilitar a distribuição, o acesso remoto dos dados pois a sua utilização independente de plataforma.

• Atualmente o uso de WOLAP está sendo muito divulgado, porém ainda é muito pouco utilizado.


SOLAP – Spatial Olap

• É a união de OLAP com sistema de informação geográfico.

• É a união de aplicação de OLAP com aplicação Sistema de informações Geográficas (SIG), para possibilitar análises.

• Permite localizar sobre uma carta geográfica as informações correspondentes às áreas através OLAP e vice-versa.

• Os usuários podem navegar através dos dados, através de duas abordagens: Seja a partir da interface de OLAP seja através do SIG.

Ferramentas.

Atualmente, existem muitas ferramentas de OLAP no mercado e mudanças têm ocorrido em um ritmo acelerado. Na maioria das ferramentas observa-se a existência de dois componentes: a ferramenta do administrador e a ferramenta do usuário final.
O componente do administrador é usado para administrar e gerar os cubos de dados a serem acessados., enquanto o componente do usuário final, tem acesso aos dados para extraí-los de suas bases de dados, com os quais geram relatórios capazes de responder as suas questões gerenciais. As ferramentas surgiram juntamente com os sistemas de apoio a decisão para fazerem a extração e análise dos dados contidos nos DW e DMs. Algumas das características destas ferramentas:

• Consultas ad-hoc: geradas pelos usuários finais de acordo com os suas necessidades de cruzar informações de uma forma não vista e que o levem a descoberta do que procuram. Segundo Inmom “são consultas com acesso casual único e tratamento de dados segundo parâmetros nunca antes utilizado de forma iterativa e heurística”.
• Drill-down: Desagrega uma dimensão.
• Drill Across: envolvem mais do que uma tabela de fato – descer na hierarquia
• Roll-up: Agrega uma dimensão - subir na Hierarquia
• Drill-through:Detalha além do cubo. Vai até o nível de registros.
• Slice: Faz restrição de um valor ao longo de uma dimensão.
• Dice: Faz restrições de valores em várias dimensões.aplica-se sobre os valores das células.
• Pivot: Muda o eixo de visualização.
• Rank: Ordena os membros de uma dimensão de acordo com algum critério.

Consultas em OLAP

• Consultas sobre Multidimensional Database.
•  Necessidade de Multidimensional Expressions.
•  Surgimento da linguagem de consulta MDX.
•  Começou a ser utilizado comercialmente em 1998.
•  Para fazer consultas em bases de dados OLAP.

•  Projetada pela Microsoft como um padrão para consultas e troca de dados em Multidimensional Data Sources.

•  Utilizada como uma linguagem de expressões, para calcular valores, e como linguagem de consulta.

• Considerações (MDX x SQL)
• Aparentemente semelhantes
•  Diferenças importantes:
• – MDX usa um cubo como datasource e a saída da consulta é outro cubo;
• – SQL usa tabelas como datasource e a saída é em forma de colunas.