OLAP = ferramenta de acesso ao DW referindo-se a um conjunto de processos para criao, gerencia e manipulao de dados multid

OLAP = ferramenta de acesso ao DW referindo-se a um conjunto de processos para criao, gerencia e manipulao de dados multidimensionais para anlise e visualizao pelo usurio em busca de uma maior compreenso destes dados

Porque usar = prover os usurios uma melhoria na qualidade de suas previses, disponibilizando uma serie de vises diferenciadas / provem uma iterativa viso sobre uma variedade de informaes o usurio podendo iteragir com o sistema e avaliar estes dados sobre formas diferenciadas / da suporte a analises mais sofisticadas e que atendam a um numero maior de dimenses. Dado analisado ao mesmo tempo por produto, comprador, fbrica, tempo

Funcionalidades = define uma estrutura de dados em termos de mltiplas dimenses / apresenta a multidimensionalidade em telas atravs de uma configurao tridimensional de linhas, colunas e paginas / visulaiza hierarquias e navega pelas dimenses definindo formulas e associa-las a membros de dimenses / facilidade para fazer analises, definindo agregaes e cruzamentos, permitindo visualizar os dados atravs de mltiplos nvel de hierarquias e diferentes perspectivas

OLAP X Planilhas = excessiva vinculao da organizao dos dados com sua vizualizao / redundncia na definio de agregados e formulas. Planilhas no separam a estrutura de um modelo de dados das vises daquele modelo resultando em grande complexidade de manipulao

Operaes OLAP = navegao pelas hierarquias e seus elementos ( permitindo selecionar as perpectivas sob as quais se deseja visualizar as variveis ou medidas) / drill down ( navegao ao longo das dimenses na direo de maior detalhe) / roll up (navegao ao longo das dimenses na direo de menor detalhe / Slice ( operao que corta o cubo mas mantem as perpectivas de visualizao dos dados) / Dice ( mudana de perpectiva de viso como se girasse o cubo em nossas mos buscando descobrir comportamentos conforme a perspectiva de analise dos dados

OLPT X OLAP = olpt acumulam dados detalhados a partir das operaes do dia a dia dos negcios, mais frequente, pequena quantidade de dados por consulta com dados bsicos correntes (folhas de pagamentos, contas a pagar, compra de produtos, controle de estoques) / olap= projetados para suportar requisitos de dados as hoc dos usurios com grande quantidade de dados por consulta / consulta a dados derivados / dados correntes passados e projees (prognostico / perfil/ relatrio resumo / analise das tendencias)

Ferramentas olap = maestro, business objects , dss, analysys services

Data Mining = descobrir novos relacionamentos ou novos conhecimentos sobre os dados com o uso de tecnicas automaticas de explorao de grandes quantidade de dados de forma a descobrir novos padres e relaes que, devido ao volume de dados, no seriam facilmente descobertos a olho nu pelo ser humano. Processo de extrair informao vlida previamente desconhecida e de mxima abrangncia a partir de grandes bases de dados, usando-as para tomadas de decises permitindo ao usurio explorar e inferir informao til a partir dos dados descobrindo relacionamentos escondidos no banco de dados, permitindo produzir conhecimento novo escondido em grande base de dados. Se relaciona coma a analise de dados e o uso de ferramentas computacionais na busca de caractersticas regras e regularidades em um grande conjunto de dados com tcnicas de estatsticas, d eaprendizado de mquinas, de reconhecimento de padres e de visualizao de dados

Objetivos data mining = Explicar algum evento ou medida observada / confirmar uma hiptese / analisas os dados buscando relacionamentos novos e no previstos /

Dados = os grandes dados geralmente originam-se de diversas fontes e combinando-se as informaes destas podem-se encontrar alguma coisa nova e no triviais. A necessidade por informaes melhores e mais rpidas, tem gerado grande interesse na construo de DWs

DW = grande banco de dados enquanto a capacidade de aprendisado substituda por tcnicas de Data Mining, resultando numa melhor relao entre empresa e cliente, aumenta as vendas, dirige as estratgias de marketing

Aplicaes de DM = analises e suporte a deciso ( analise e gerencia de mercado e risco e deteco de fraudes), text mining, analise da web

Analise e gerencia de mercado

Alvo do marketing = descobrir grupos de clientes modelo que compartilhem as mesmas caractersticas / Determimar padro de consumo do cliente ao longo do tempo / analise cruzada / informaes de clientes / identificao das necessidades dos clientes / provendo informaes resumo

Deteco de gerencia de fraudes = usa modelos de dados histricos para construir modelos de comportamento fraudulento e usar data mining para ajudar a identificar instancias similares

Dado informao conhecimento ao

Qualidade de dados = acuracidade, integridade, consistncia, completeza, disponibilidade, acessibilidade, confiabilidade, temporalidade, completeza, atualidade, consistncia, precisao