O artigo se concentra em um mergulho profundo nos sistemas OLAP e explora suas necessidades, como eles funcionam, diferentes tipos de OLAP, etc.

Primeiramente, o que é OLAP?

Sistemas de processamento de dados.

Antes que os dados possam ser colocados em uso, eles devem ser processados. Dentro da ciência de dados, existem dois tipos principais de sistemas de processamento de dados — OLTP ( Online Transaction Processing ) e OLAP ( Online Analytical Processing ).

OLAP é um sistema de processamento de dados que executa análises complexas em alta velocidade em grandes bancos de dados de negócios (data warehouse, data marts etc.). O OLAP permite análise de dados multidimensionais rápida e flexível para aplicativos de inteligência de negócios (BI) e suporte a decisões em implementações de armazenamento de dados.

O que são dados multidimensionais?

Uma dimensão refere-se a um elemento específico dentro do conjunto de dados. Agora, a maioria dos dados de negócios é multidimensional, ou seja, consiste em várias categorias nas quais os dados podem ser divididos para análise.

Por exemplo, os números de vendas de uma empresa podem ser divididos em várias dimensões relacionadas à localização — país, estado, cidade; tempo — ano, mês, semana, dia; categoria de produto — homens/mulheres/crianças, marca etc.

No entanto, os dados são armazenados principalmente como conjuntos de dados em tabelas, que podem organizar os dados em 2 dimensões por vez.

Uma tabela de banco de dados relacional armazena registros individuais em um formato de linha por coluna em que cada “fato” de dados no banco de dados fica na interseção de duas dimensões — uma linha e uma coluna.

Como o OLAP entra em cena?

Embora as ferramentas de relatório de banco de dados relacional possam consultar, relatar e analisar dados multidimensionais, o desempenho diminui à medida que os volumes de dados aumentam. E exige um grande esforço para reorganizar os resultados para focar em outras dimensões.

O OLAP extrai esses dados de vários conjuntos de dados relacionais e os reorganiza em um formato multidimensional capaz de processamento rápido e análises poderosas.

Como isso é realmente executado?

Cubo OLAP.

Cubo OLAP

O núcleo dos sistemas OLAP, os cubos OLAP são bancos de dados multidimensionais baseados em array.

Eles ajudam a analisar e processar diferentes dimensões de dados com mais rapidez e eficiência do que os bancos de dados tradicionais, estendendo o formato linha por coluna dos bancos de dados tradicionais e adicionando camadas para outras dimensões de dados.

Por exemplo, a camada superior do cubo organizaria as vendas da empresa com base nos trimestres, podemos detalhar ainda mais e observar os números de vendas por mês, por semana, por dia, etc.

Teoricamente, os dados podem ser armazenados em cubos com camadas infinitas, mas em uma escala prática, as organizações geralmente armazenam cubos OLAP apenas com as camadas necessárias, de modo a obter desempenho e análise ideais. Esses dados históricos e agregados são armazenados na forma de esquema de estrela e floco de neve.

Operações em cubos OLAP

Analistas/desenvolvedores podem executar várias operações analíticas OLAP contra esses bancos de dados multidimensionais: -

DRILL-DOWN

Permite uma navegação mais profunda dentro de uma dimensão, descendo na hierarquia do conceito ou aumentando o nº. de dimensões para obter dados mais detalhados.

Por exemplo, se uma empresa deseja visualizar seus números de vendas com base no período de tempo, ela pode visualizar as vendas por ano e, em seguida, detalhar as vendas por trimestre, por mês, etc.

ROLAR

Esta operação resume os dados ao longo de uma dimensão — essencialmente um “drill-up”, subindo na hierarquia do conceito ou reduzindo o número. de dimensões para agregar dados.

Por exemplo, em vez de visualizar os números de vendas por produto, podemos agrupar e visualizar as vendas por categoria.

CORTAR E CORTAR

As operações de divisão criam um subcubo ao longo de uma dimensão a partir do cubo OLAP principal. Por exemplo, números de vendas de 2019 (dimensão de tempo).

A operação Dice cria um subcubo ao longo de várias dimensões a partir do cubo OLAP principal. Por exemplo, números de vendas de 2019 (dimensão de tempo) de Gujrat e Maharashtra (dimensão de localização).

PIVÔ

A operação de pivô gira a exibição do cubo atual girando os eixos de dados — permitindo exibições multidimensionais dinâmicas dos dados.

Tipos de cubos OLAP

MOLAP

MOLAP é OLAP multidimensional, que indexa diretamente no banco de dados multidimensional. É a solução OLAP mais rápida e prática para análise multidimensional.

ROLAP

ROLAP é o OLAP relacional, aquela análise multidimensional dinâmica dos dados armazenados em tabelas relacionais, sem reorganizá-los em forma de cubo OLAP. O ROLAP é melhor utilizado quando a capacidade de trabalhar diretamente com grandes quantidades de dados é mais importante do que o desempenho e a flexibilidade.

HOLAP

HOLAP, ou OLAP híbrido, tenta criar uma otimização entre MOLAP e ROLAP. Ele combina a maior capacidade de dados do ROLAP com os melhores recursos de processamento do MOLAP. Embora o cubo hybird ofereça uma melhor escalabilidade, não se pode ignorar o inevitável impacto no custo de desempenho - a lentidão devido ao acesso a fontes de dados relacionais.

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Prachi Singh

Associado de Tecnologia na Morgan Stanley

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