Sistemas OLAP

Atualmente, a constante geração de dados faz com que as empresas tenham cada vez mais informações para processar, limpar e analisar.

Um dos pontos mais importantes é a rapidez e otimização dos bancos de dados relacionais onde todas essas informações são armazenadas.

Para realizar operações de business intelligence, é necessário otimizar o registo e a análise de dados para detetar novas oportunidades e melhorar as métricas ao nível do negócio.

Os sistemas OLAP representam processamento analítico online e são projetados para aumentar a velocidade de consulta de tabelas SQL complexas. Um sistema OLAP é projetado para análise, portanto é otimizado para consultas do tipo SELECT, em oposição aos sistemas OLTP (processamento de transações online), que são projetados para registro de dados por meio de instruções SQL do tipo: INSERT, UPDATE OR DELETE.

Os cubos OLAP são a unidade básica dos sistemas OLAP e são visualizados como cubos ou hipercubos multidimensionais onde cada dimensão pertence a um valor de interesse do negócio.

Por exemplo, imagine uma empresa que se dedica à venda de produtos online. Numa dimensão você poderia ter a data em diferentes hierarquias (anos, meses, dias), em outra dimensão estaria o país de compra e na última o tipo de produto vendido.

Cada uma das dimensões pode ter hierarquias diferentes. O nível de hierarquia mais detalhado nos dá o nível de granularidade dessa dimensão.

Há algum tempo, as empresas adotaram o sistema OLAP através de bancos de dados não relacionais. Algum tempo depois, eles perceberam que, aplicando certos esquemas de relacionamento entre tabelas, como o esquema em estrela ou o esquema em floco de neve, juntamente com processos de indexação e agrupamento, os sistemas OLAP poderiam ser construídos em bancos de dados relacionais.

Os sistemas OLAP criados em bancos de dados relacionais adotaram o nome ROLAP (OLAP Relacional) e os demais adotaram o nome MOLAP (OLAP Multidimensional).

Os sistemas ROLAP podem ter um tempo de resposta mais longo que os sistemas MOLAP. No entanto, a sua grande escalabilidade tornou-os a escolha preferida na maioria das empresas e negócios na concepção de toda a arquitectura de business intelligence.

Os cubos OLAP são muito interessantes porque nos permitem agregar informações para que sejam rapidamente acessíveis, mas também nos permitem realizar diversas operações sobre eles. Vejamos alguns exemplos:

Detalhamento : Esta operação consiste em desagregar o nível hierárquico para visualizar a informação num nível inferior mais detalhado. Por exemplo, passar de anos para meses seria uma operação de detalhamento.

Rolar : A operação de roll-up é o inverso do drill-down. Consiste em agregar os dados em um nível hierárquico superior e mais amplo. Um exemplo seria adicionar meses a anos.

Fatiamento : A função de fatiamento é usada para selecionar um subconjunto de células específicas do cubo multidimensional e criar um cubo com menos dimensões, pois eliminamos aquele que não é de interesse.

Ditado : o corte em dados consiste em girar o hipercubo e selecionar um subcubo do cubo geral de acordo com a informação que nos interessa.