Inteligência nos Negócios (Business Inteligente)

Sistemas de Informação – Sistemas de Apoio a Decisão

Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng.

(Apostila 4: OLAP)

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BI

Dados ( OLTP e outras fontes)

Data Warehouse/ Data Marts

Ferramentas OLAP

Mineração de dados - KDD

Interpretação/

Avaliação

Decisões

Analise

de dados

Analises dos

tomadores de

decisão

Fundamentação da disciplina

Dados

Informação

Conhecimento

Análises Exploratória de Dados

3

Exemplos

6

7

8

Processamento analítico on-line (OLAP):

Navegando e visualizando os dados da

organização.

9

OLAP é uma das ferramentas de consulta e de apresentação de

informações (front-end) para os usuários de uma solução de BI.

Aplicações OLAP têm uma interface que privilegia o suporte a

múltiplas formas de visualização das medidas e de suas dimensões.

A tecnologia OLAP (On Line Analytical Processing) foi definida em

decorrência da forte necessidade de análises dos dados de forma fácil

e flexível. Analisam-se múltiplas visões do negócio em diferentes

níveis de detalhe, comparações e tendências.

OLAP: o que é

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OLAP (Processamento analítico on-line) é uma “categoria da tecnologia

de software que permite que analistas, gerentes e executivos obtenham,

de maneira rápida, consistente e interativa, acesso a uma variedade de

visualizações possíveis da informação” (INMON,1997);

OLAP é o processamento de dados dedicado ao suporte à decisão por

meio de visualização de dados agregados (quantidade vendida, lucro,

preço) ao longo de várias dimensões analíticas (tempo, categoria de

produto, loja), armazenados em BD dimensional (DW).

OLAP: Definição

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Objetivo

A tecnologia OLAP tem como objetivo auxiliar analistas de negócios a

sintetizarem informações sobre a empresa por meio de comparações,

visões personalizadas, análise histórica e projeção dos dados em vários

cenários.

Terminologia

Para melhor compreensão dos dados, as análises são sempre associadas

a um cubo, onde as arestas representam as dimensões e cada célula

representa uma medida (indicador), resultado de uma determinada

visão (cruzamento de uma ou mais dimensões).

OLAP

13

OLAP

Cubo é uma estrutura de dados que pode ser imaginado como

folha de cálculo de multidimensional.

14

OLAP

15

OLAP

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Exemplos de cubos de dados

• O cubo de dados de 3 (três) dimensões:

25

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OLAP: Operadores

OPERAÇÃO DESCRIÇÃO EXEMPLO

Drill Down Aumento do nível de detalhe da

informação e, conseqüentemente,

diminuição do grau de granularidade.

Uma análise de vendas por Estado

é alterada para uma análise de

vendas das cidades de um Estado

específico.

Drill Up Diminuição no nível de detalhe e

aumento no grau de granularidade.

Uma análise de vendas é alterada

de uma cidade para seu Estado

correspondente

Slice

Corta o cubo, mas mantém a mesma

perspectiva de visualização dos dados.

Funciona como um filtro restringindo

uma dimensão a somente algum ou

alguns de seus valores.

Em uma dimensão tempo de um

modelo é selecionado somente o

ano de 2000.

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OLAP: Operadores

Dice

Mudança de perspectiva da visão

multidimensional como se o cubo fosse

girado. Permite descobrir comportamentos

e tendências entre os valores das medidas

analisadas em diversas perspectivas.

A análise é alterada de região

(linha) por ano (coluna) para ano

(linha) por região (coluna).

Drill

Across

O nível de análise dentro de uma mesma

dimensão é alterado, ou seja, o usuário pula

um nível intermediário dentro de uma

mesma dimensão.

O nível da análise é alterado direto

de ano para mês dentro de uma

dimensão tempo, quando esta é

composta de ano, semestre e mês.

Sort

Tem a função de ordenar a informação,

podendo ser aplicada a qualquer tipo de

informação, e não somente a valores

numéricos.

Ordenar as instituições em ordem

alfabética.

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Há três tecnologias principais para a construção de cubos

multidimensionais: ROLAP, MOLAP e HOLAP.

• ROLAP usa BD relacionais tradicionais, onde os dados são

armazenados em tabelas esquematizadas na forma de uma estrela (star

schema) ou de flocos de neve (snow flake schema). Aqui temos um cubo

“lógico” que permite visão detalhada de dados analíticos.

Arquiteturas OLAP

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• Já MOLAP, utiliza estruturas de dados proprietárias para armazenar o

cubo de dados, tornando o processamento mais rápido.

O armazenamento dos dados é física.

Alguns exemplos de base de dados são: Hyperion Essbase,

Microsoft AnalysisServices, Cognos.

• A tecnologia HOLAP, é uma tecnologia híbrida.

Arquiteturas OLAP

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Análises de dados com EXCEL Exemplo

Selecione Dados -> Relatório de tabela e gráfico dinâmicos...

31

Pentaho: Bi-Server Instalação:

Descompactar (diretório sem acentos e sem caráteres especiais):

biserver-ce-5.X.X-stable

Criando variável JAVA_HOME para o BI Server

1. Abrir Painel de Controle\Sistema;

2. Selecione a aba Avançado e clique em Variáveis de Ambiente;

3. Em Variáveis do sistema clique no botão Nova;

4. Na janela Nova variável de sistema, digite JAVA_HOME no campo

Nome da variável e no campo Valor da variável digite o caminho do

diretório onde foi instalado o JDK e clique no botão OK;

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Pentaho: Bi-Server

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Pentaho: Bi-Server

Editando variável PATH para o BI Server

1. Selecione a variável Path em Variáveis do sistema e clique no botão

Editar;

2. Digite “;%JAVA_HOME%\bin” ao final do conteúdo do campo

Valor da variável e em seguida clique no botão OK;

3. Na janela Variáveis de ambiente clique no botão OK;

4. Na janela Propriedades do sistema clique no botão OK.

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Pentaho: Bi-Server

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Pentaho: Bi-Server

Executar e Parar o Bi-Server

1. Execute o arquivo biserver-ce\start-pentaho.bat;

2. No browser digitar: http://localhost:8080/pentaho;

3. Escolher o login Administrador (Admin/password)

4. Execute biserver-ce\stop-pentaho.bat para parar o serviço;

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Pentaho: Bi-Server

37

Pentaho: Bi-Server

38

Adicionar a conexão

Pentaho: Bi-Server

39

Adicionar a conexão

Pentaho: Bi-Server

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Pentaho: Bi-Server

Instalando o plugin SAIKU:

41

Pentaho: schema-workbench

Mondrian Schema-Workbench

Interface gráfica que permite criar e testar arquivos XML (arquivos

schemas) usados pelo servidor OLAP Mondrian, que representam os

cubos de dados;

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Pentaho: schema-workbench Instalação:

1. Descompactar: psw-ce-3.X.X.XXX

2. Copiar de \biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\lib o

driver da base de dados Postgres para \schema-workbench\drivers

3. Execute o arquivo workbench.bat e escolha a opção

Options /Connection para configurar uma conexão

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Pentaho: schema-workbench 1. Criar e salvar um novo Schema;

2. Criar um cubo OLAP;

44

Pentaho: schema-workbench 3. Mapear a tabela FATO;

45

Pentaho: schema-workbench 4. Mapeando medidas da tabela FATO;

46

Pentaho: schema-workbench 5. Mapeando uma DIMENSÃO;

6. Incluindo a hierarquia;

47

Pentaho: schema-workbench 7. Definindo a hierarquia de uma DIMENSÃO;

48

Pentaho: schema-workbench 8. Incluir um NÍVEL na hierarquia da dimensão;

49

Pentaho: schema-workbench 9. Salve o esquema

50

10. Publicando o Schema

Pentaho: schema-workbench

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11. Visualizando os dados no bi-server:

Pentaho: schema-workbench

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BI

Dados ( OLTP e outras fontes)

Data Warehouse/ Data Marts

Ferramentas OLAP

Mineração de dados - KDD

Interpretação/

Avaliação

Decisões

Analise

de dados

Analises dos

tomadores de

decisão

Fundamentação da disciplina

Dados

Informação

Conhecimento

Análises Exploratória de Dados