OLAP: diferenças entre revisões

 

As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diárias.

 

 

"Online analytical processing", ou OLAP fornece para organizações um método de acessar, visualizar, e analisar os dados corporativos com alta flexibilidade e performance. No mundo globalizado de hoje as empresas estão enfrentando maior concorrência e expandindo sua atuação para novos mercados. Portanto, a velocidade com que executivos obtêm informações e tomam decisões determina a competitividade de uma empresa e seu sucesso de longo prazo. OLAP apresenta informações para usuários via um modelo de dados natural e intuitivo. Através de um simples estilo de navegação e pesquisa, usuários finais podem rapidamente analisar inúmeros cenários, gerar relatórios "ad-hoc", e descobrir tendências e fatos relevantes independente do tamanho, complexidade, e fonte dos dados corporativos. De fato, colocar informação em bancos de dados corporativos sempre foi mais fácil do que retirá-los. Quanto maior e complexa a informação armazenada, mais difícil é para retirá-la. A tecnologia OLAP acaba com estas dificuldades levando a informação mais próxima ao usuário que dela necessite. Portanto, o OLAP é freqüentemente utilizado para integrar e disponibilizar informações gerenciais contidas em bases de dados operacionais, sistemas ERP e CRM, sistemas contábeis, e Data Warehouses. Estas características tornaram-no uma tecnologia essencial em diversos tipos de aplicações de suporte à decisão e sistemas para executivos.

 

Em um modelo de dados OLAP, a informação é conceitualmente organizada em cubos que armazenam valores quantitativos ou medidas. As medidas são identificadas por duas ou mais categorias descritivas denominadas dimensões que formam a estrutura de um cubo. Uma dimensão pode ser qualquer visão do negócio que faça sentido para sua análise, como produto, departamento ou tempo. Este modelo de dados multidimensional simplifica para os usuários o processo de formular pesquisas ou "queries" complexas, criar relatórios, efetuar análises comparativas, e visualizar subconjuntos (slice) de maior interesse. Por exemplo, um cubo contendo informações de vendas poderá ser composto pelas dimensões tempo, região, produto, cliente, cenário (orçado ou real) e medidas. Medidas típicas seriam valor de venda, unidades vendidas, custos, margem, etc.

 

Dentro de cada dimensão de um modelo OLAP, os dados podem ser organizados em uma hierarquia que define diferentes níveis de detalhe. Por exemplo, dentro da dimensão tempo, você poderá ter uma hierarquia representando os níveis anos, meses, e dias. Da mesma forma, a dimensão região poderá ter os níveis país, região, estado e cidade. Assim, um usuário visualizando dados em um modelo OLAP irá navegar para cima (drill up) ou para baixo (drill down) entre níveis para visualizar informação com maior ou menor nível de detalhe sem a menor dificuldade.

 

{| class="wikitable sortable"

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| Marketing || Análise de Preço/Volume, Lucratividade de Produto, Análise de Mercados, …

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|}

 

Descrito por [[Edgar Frank Codd|E. F. Codd]], em 1992, o termo OLAP possui 12 (doze) regras utilizadas para avaliar ferramentas ou produtos OLAP. Essas doze regras são:

# Conceito de visão multidimensional;

# Transparência;

# Relatórios flexíveis;

# Níveis de dimensões e agregações ilimitados.

Além destas doze regras de Codd, o [[Gartner Group]] adicionou mais nove:

# Dados Arrays múltiplos;

# Interface SQL.

 

 

[[Categoria:OLAP]]