O que é OLAP (Processamento Analítico Online)?

O que é Processamento Analítico Online (OLAP)? 

O Processamento Analítico Online (OLAP) é uma tecnologia de computação por meio da qual os usuários podem extrair e consultar dados para analisá-los sob diferentes pontos de vista. 

Essas consultas tipicamente complexas e de alta velocidade são realizadas em grandes volumes de dados armazenados em um lago de dados, data warehouse, ou outros repositórios de grande escala. Os aplicativos OLAP típicos incluem business intelligence (BI) e previsões e relatórios.

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Arquitetura OLAP

Os sistemas de processamento analítico online (OLAP) contêm dados multidimensionais. Ao contrário dos dados bidimensionais – organizados simplesmente em linhas e colunas – os dados multidimensionais possuem vários atributos ou recursos. Como resultado, é representado em mais de duas dimensões. 

Por exemplo, um conjunto de dados de compras multidimensionais pode conter os seguintes atributos: 

• ID da transação 
• Timestamp 
• Identificação do Fornecedor 
• Código Do Produto 
• Categoria de Produto 
• Nome do Produto 
• Qtd. 

Para armazenar efetivamente essas informações e mantê-las prontas para consulta, você precisará construir um sistema OLAP multidimensional compreendendo os componentes abaixo:

Armazém de dados 

Um data warehouse é um repositório central de dados organizacionais de diferentes fontes. Arquivos, aplicativos e bases de dados são algumas das fontes mais proeminentes. No entanto, dependendo do seu modelo de negócio, também pode coletar dados de dispositivos ERP, CRM e IoT

Ferramentas Extrair, Transformar, Carregar (ETL)

Os data warehouses usam o extrair, transformar e carregar (ETL) processo para transformar e padronizar dados coletados de diferentes fontes antes que as ferramentas OLAP possam usá-los. Moderno Ferramentas ETL acelere o processo obtendo, preparando, processando e carregando automaticamente os dados para análise.

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Servidor OLAP 

Um servidor de processamento analítico online (OLAP) é um sistema especializado que aproveita a execução rápida para facilitar consultas complexas. É a potência que impulsiona o sistema e geralmente é o nível analítico intermediário em um solução de data warehouse. Ele transforma e organiza os dados em cubos para garantir respostas rápidas às consultas e permitir análises avançadas.

Banco de dados OLAP 

Você pode conectar um banco de dados separado ao data warehouse para evitar que a análise sobrecarregue os recursos do data warehouse. Esses bancos de dados são chamados de bancos de dados OLAP.

Cubo OLAP 

Um OLAP ou cubo de dados auxilia no processamento analítico, representando dados multidimensionalmente, permitindo realizar análises de diversas perspectivas. Esses cubos são frequentemente descritos como “rígidos” porque possuem um esquema ou estrutura predefinida que determina como os dados são organizados dentro do cubo.

Esta rigidez é uma compensação: o esquema fixo significa um desempenho de consulta mais rápido e uma análise simplificada, mas, ao mesmo tempo, também significa flexibilidade limitada e dificuldade no tratamento de novos tipos de dados que não faziam parte do design do esquema original. Adicionar uma nova dimensão quase sempre requer remodelar o cubo.

Ferramentas analíticas OLAP 

As ferramentas OLAP facilitam a interação com o cubo OLAP, permitindo realizar operações analíticas avançadas, como: 

• Detalhamento:Esta operação ajuda a aumentar o nível de detalhe em um conjunto de dados, seja movendo-se de uma posição superior para uma inferior na hierarquia de conceito de uma dimensão ou simplesmente adicionando outra dimensão. Por exemplo, você pode começar com dados de compras anuais e detalhar valores trimestrais, mensais e diários.
• Rolar: Roll-up é o inverso da operação de drill down e permite que os usuários passem de níveis de granularidade mais altos para mais baixos. Por exemplo, você pode começar com compras diárias e acumular totais mensais, trimestrais ou anuais para examinar tendências mais amplas. 

• Fatia: O fatiamento seleciona um subconjunto de dados usando uma ou mais dimensões, ajudando você a se concentrar em aspectos específicos. Você pode dividir os dados para avaliar qualquer dimensão de seu interesse, como região, horário ou categoria de produto. 
• ele diz: O corte em cubos cria um cubo de dados menor, fornecendo simultaneamente valores para múltiplas dimensões. Ajuda a analisar dados em várias combinações dimensionais. 
• Pivô: Também chamado de rotação, o pivô altera a orientação de um cubo de dados para permitir sua visualização de diferentes perspectivas. Ao dinamizar um cubo, você pode reorganizar medidas e dimensões para facilitar a comparação e a análise. 

Como funcionam os sistemas OLAP? 

Os sistemas de processamento analítico online (OLAP) funcionam em um processo de três etapas:

Quando usar soluções OLAP 

Geralmente, as soluções de processamento analítico online são ideais sempre que grandes volumes de dados passam por análises complexas para obter insights que possam orientar a tomada de decisões.

Aqui estão alguns casos em que usar sistemas OLAP é a decisão certa:

1. Requisitos analíticos complexos

Esses sistemas são úteis quando é necessário realizar análises multidimensionais com inúmeras dimensões e medidas.

2. Grandes volumes de dados

Quando existem volumes de dados significativos, analisá-los através de métodos tradicionais sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) não é viável devido a restrições de desempenho. Como os dados são pré-agregados e resumidos antes dos usuários consultarem o sistema, os cubos OLAP garantem tempos de resposta rápidos, mesmo para big data.

3. Análise Ad-Hoc e Interativa

Ao explorar os dados de forma interativa, examine os detalhes e conduza análises ad hoc para identificar padrões, tendências e anomalias. Os cubos OLAP oferecem uma interface amigável para analistas e gerentes de negócios explorarem grandes conjuntos de dados sem escrever consultas complexas.

4. Relatórios agregados

Quando você precisar de relatórios agregados e resumos com granularidades variadas, como resumos semanais, mensais ou trimestrais.

5. Análise de Séries Temporais

Ao analisar dados ao longo de períodos de tempo, você pode facilmente detalhar e acumular diferentes períodos para determinar tendências e padrões históricos.

6. Análise Hierárquica de Dados

Ao analisar estruturas de dados hierárquicas — como hierarquias de produtos, geográficas e organizacionais — porque o OLAP é excelente no tratamento de dados com estruturas hierárquicas.

7. Análise Preditiva e Previsão

Quando você precisar de análises preditivas, previsões e análises hipotéticas para orientar o desenvolvimento de estratégias e a tomada de decisões.

8. Inteligência de Negócios e Gestão de Desempenho

Quando você precisa de uma solução abrangente de BI para avaliar os principais indicadores de desempenho e obter insights sobre as operações de negócios.

Tipos de sistemas OLAP (MOLAP vs.. ROLAP versus. HOLAP) 

Existem três tipos de sistemas OLAP: 

OLAP comparado com outras técnicas de análise de dados 

Aqui está uma olhada em como o OLAP se compara a outros análise de dados técnicas. 

1. OLAP x OLTP

Saiba mais sobre OLTP x OLAP. 

2. OLAP versus mineração de dados

3. OLAP versus armazenamento de dados

Vantagens OLAP 

Estas são as vantagens mais significativas de usar um sistema OLAP:

• Análise Multidimensional: Ela oferece uma visão mais holística do desempenho organizacional, permitindo análises multidimensionais e fornecendo insights mais profundos sobre os padrões, tendências e relacionamentos dos dados do que a análise unidimensional consegue.
• Resposta de consulta acelerada: Esses sistemas aceleram as respostas às consultas mesmo quando trabalham com conjuntos de dados massivos, pré-agregando dados e armazenando-os multidimensionalmente. Você pode explorar dados e realizar análises complexas usando esses sistemas sem enfrentar atrasos.
• Ad-Análise hoc: Graças ao seu suporte para análise ad hoc, você pode fazer e obter respostas a questões analíticas complexas sem consultas predefinidas, melhorando a flexibilidade e agilidade analítica.
• Visualização de dados: ao combinar esses sistemas com ferramentas e plataformas de visualização de dados, você pode criar relatórios, painéis e gráficos de maneira conveniente para visualizar dados e comunicar insights de maneira eficaz. As representações visuais dos dados facilitam a compreensão das partes interessadas não técnicas e auxiliam na tomada de decisões.
• Apoio à decisão: O OLAP pode ajudar na tomada de decisões, pois simplifica a análise, permitindo avaliar alternativas e, em última análise, fazer escolhas informadas com base em insights significativos. Esse recurso ajuda a otimizar a alocação de recursos, o planejamento estratégico e o gerenciamento de desempenho.

Como implementar uma solução OLAP? 

A implementação de uma solução de processamento analítico online (OLAP) é um processo com várias partes. Aqui está uma visão geral:

1. Definindo os Requisitos

• Antes de projetar um sistema OLAP, você deve determinar os objetivos de negócios e os requisitos analíticos que ele atenderá.
• Liste as fontes de dados, medidas, dimensões e KPIs que você incluirá no sistema.

2. Modelagem de dados

• Comece projetando o modelo dimensional para seu sistema OLAP, incluindo tabelas de dimensões, tabelas de fatos e hierarquias.
• Lembre-se de selecionar as técnicas adequadas de modelagem de dados, dependendo do seu esquema de banco de dados requisitos. Você pode escolher cronograma rígido, esquema de floco de neve ou outro modelagem dimensional abordagens.

3. Integração de Dados

• Obtenha dados de diferentes sistemas de origem, como bancos de dados transacionais, sistemas ERP e CRM e fontes externas.
• Transforme e limpe os dados para garantir qualidade, precisão e consistência.
• Depois que os dados forem transformados, você poderá carregá-los no sistema de destino.

4. Projeto de cubo OLAP

• Identifique as medidas, hierarquias e dimensões que cada cubo apresentará com base nos requisitos de análise estabelecidos anteriormente.
• Pré-calcule e armazene dados agregados em vários níveis de granularidade nos cubos OLAP para otimizar as consultas.

5. Implementação de servidor OLAP

• Escolha e implemente um servidor ou plataforma OLAP que atenda aos requisitos do projeto.
• Configure o servidor para conectar-se ao data warehouse e acessar os cubos OLAP.
• Defina as configurações de segurança, os controles de acesso e as autorizações necessárias para manter a integridade e a confidencialidade dos dados.

6. Ferramentas e interfaces do cliente

• Selecione e implemente ferramentas ou interfaces de cliente para que os usuários possam interagir com o sistema.
• Fornece interfaces fáceis de usar que simplificam consultas, análises, relatórios e Visualização de dados.

7. Teste e otimização

• Conduza testes para validar a funcionalidade, a precisão e o desempenho do sistema OLAP.
• Otimize o sistema para usabilidade, desempenho de consulta e escalabilidade com base em feedback e padrões de uso.

8. Implantação e Manutenção

• Implante o sistema OLAP em produção e avalie seu desempenho.
• Crie protocolos regulares de atualização de dados, processamento de cubos e manutenção de atualizações do sistema.
• Avalie e melhore regularmente o sistema para atender aos requisitos organizacionais em evolução.

Esses requisitos em evolução podem incluir o refinamento do seu modelo de dados, o ajuste da estrutura do cubo OLAP ou a atualização dos seus processos ETL. Eles geralmente são necessários devido à adição de novas fontes de dados, à modificação do esquema das fontes existentes e aos requisitos analíticos. Como alternativa, talvez seja necessário otimizar o desempenho do banco de dados.

Resumindo 

Com sua funcionalidade exclusiva e centrada em análises, os sistemas OLAP desempenham um papel fundamental na inteligência de negócios. Eles fornecem aos analistas de dados, proprietários de empresas e partes interessadas os insights necessários para tomar as decisões certas no momento certo. 

AsteraA plataforma de integração de dados sem código da empresa oferece suporte a sistemas OLAP. Adicionalmente, Astera Construtor de Data Warehouse automatiza o armazenamento de dados e é otimizado para uso com OLAP. A plataforma também possui um designer de modelo de dados que você pode usar para criar uma arquitetura OLAP a partir de um sistema OLTP existente.

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