UNIVERSIDADE ANHEMBI MORUMBI LUIS CARLOS PESSOTO FILHO LUIZ FELIPE FERNANDES GENTILE NAILSON COELHO COSTA

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1 UNIVERSIDADE ANHEMBI MORUMBI LUIS CARLOS PESSOTO FILHO LUIZ FELIPE FERNANDES GENTILE NAILSON COELHO COSTA SOLUÇÃO DE DATA WAREHOUSE COM ESQUEMAS DINÂMICOS PARA LEVANTAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS DE OBSERVAÇÃO DO USO DE SERVIÇOS PÚBLICOS São Paulo 2009

2 LUIS CARLOS PESSOTO FILHO LUIZ FELIPE FERNANDES GENTILE NAILSON COELHO COSTA SOLUÇÃO DE DATA WAREHOUSE COM ESQUEMAS DINÂMICOS PARA LEVANTAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS DE OBSERVAÇÃO DO USO DE SERVIÇOS PÚBLICOS Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como exigência parcial para a obtenção de título de Graduação do Curso de Ciência da Computação na Universidade Anhembi Morumbi. Orientadora: Dra. Judith Virginia Pavón Mendonza. São Paulo 2009

3 LUIS CARLOS PESSOTO FILHO LUIZ FELIPE FERNANDES GENTILE NAILSON COELHO COSTA SOLUÇÃO DE DATA WAREHOUSE COM ESQUEMAS DINÂMICOS PARA LEVANTAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS DE OBSERVAÇÃO DO USO DE SERVIÇOS PÚBLICOS Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como exigência parcial para a obtenção de título de Graduação do Curso de Ciência da Computação na Universidade Anhembi Morumbi. Aprovado em Profª. Dra. JUDITH VIRGINIA PAVÓN MENDONZA Universidade Anhembi Morumbi Prof. FABIANO DO PRADO MARQUES Universidade Anhembi Morumbi Profª. REGIANE APARECIDA MARUCCI Universidade Anhembi Morumbi

4 AGRADECIMENTOS Agrademos primeiramente a Deus por nos dar força, sabedoria, paciência, amizade, compreensão para que ao longo desse trabalho pudéssemos conviver com muitas pessoas diferentes em muitos aspectos e conseguir trabalhar com todas em harmonia. Agrademos aos nossos familiares e amigos que por muitas vezes tiveram que nos aguentar em momentos difíceis e de muita pressão e que conseguiram com sua verdadeira amizade e compreensão nos ajudar a superar tais momentos. Agradecemos à Prof. Dra. Judith Pavón por ter no orientado com sua paciência e sabedoria ao longo desse trabalho e por nos ter ajudado a alcançar esse objetivo que foi traçado no inicio do ano e que com muito trabalho e esforço de todos foi atingido. Agradecemos à equipe do e-poupatempo por nos ter ajudado disponibilizando as informações necessárias quando lhes foi solicitado. Agradecemos aos professores que ao longo do curso nos orientaram e nos ensinaram e ao coordenador do curso, o professor Luciano Freire que sempre que foi necessário estava à disposição para nos atender e nos ajudar. E agradecemos a todas as outras pessoas que direta ou indiretamente nos ajudaram em todo esse processo ao longo desse ano.

5 RESUMO Quando se fala em empresas e órgãos governamentais, existe a necessidade de se levar em consideração os avanços tecnológicos, pois, cada vez mais essas instituições estão aproveitando os benefícios dos recursos tecnológicos disponíveis no mercado em suas atividades. Um exemplo disso é o e-poupatempo, uma iniciativa de governo eletrônico (egov) do estado de São Paulo que visa garantir a rapidez e eficiência dos serviços disponibilizados pelo governo, aliando essa iniciativa com a expansão da inclusão digital. Idealizadores do e-poupatempo realizam regularmente pesquisas, chamadas de campanhas, nas suas unidades para ter informações sobre usabilidade, tipos de usuário dos serviços, tempo médio de atendimento e dificuldades que enfrentam estes usuários quando utilizam os serviços disponíveis no e-poupatempo. Estas campanhas geram relatórios, que são utilizados em análises e confecção de laudos, que ajudam nas tomadas de decisões para melhoria dos serviços. O grande problema é que atualmente os gestores do e-poupatempo dependem da equipe de TI para que a geração desses relatórios seja possível. A equipe do e-poupatempo possui um Data Warehouse (DW) baseada em apenas uma campanha e que foi desenvolvido por um grupo de alunos que concluíram o curso de Sistemas de Informação no final do ano de Porém a necessidade atual do e-poupatempo é ter um DW que possa armazenar informações das diversas campanhas que são aplicadas nas salas e com isso gerar os relatórios necessários para auxiliar nas tomadas de decisões e análises dos dados coletados. Neste trabalho será construído um DW, que permitirá aos usuários confeccionar diferentes tipos de relatórios com base nos dados levantados nas diversas campanhas, tendo assim, maior rapidez nas tomadas de decisões. O diferencial desse trabalho consiste no uso de esquemas dinâmicos de Bancos de Dados (BDs), que permite aos gestores ter uma maior flexibilidade no modelo e na escolha de dimensões. Palavras-chave: Data Warehouse, Esquemas Dinâmicos, Banco de Dados, e-poupatempo

6 ABSTRACT When it comes to companies and government agencies, we must take into account technological advances, therefore, this institutions are increasingly taking advantage of technological resources available on the market in its activities. One example is e- Poupatempo an initiative for electronic government (e-gov) from the state of Sao Paulo which aims to ensure speed and efficiency of services provided by government, combining this effort with the expansion of digital inclusion. E-Poupatempo s developers regularly created researches, called Campaigns in their units to have a notion on usability, like types of users of the services, average attendance and difficulties faced by these users when they use the services available on e-poupatempo. These campaigns generate reports, which are used in analysis and production of reports, which helps in decision-making to improve services. The big problem is that currently the managers of e- Poupatempo depend on IT staff to produce them. The team of e-poupatempo has a Data Warehouse (DW) based on a single campaign that was developed by a group of students who completed the course in Information Systems at the end of But the e-poupatempo s actual need is a data warehouse that can store information from the various campaigns that are applied in classrooms and thus generate the necessary reports to assist in decision-making and analysis of data collected. This work will build a data warehouse, which will allow users to build different types of reports based on data collected in different campaigns, and thus greater speed on decision making. The differential of this work is the use of dynamic schemas of Database, which allows managers to have greater flexibility in the model and the choice of dimensions. Key Words: Data Warehouse, Esquemas Dinâmicos, Banco de Dados, e-poupatempo

7 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Portal do e-poupatempo...17 Figura 2 - Cubo...21 Figura 3 Modelo Estrela...25 Figura 4 - Modelo Snowflake...26 Figura 5 - Constelação de Fatos...27 Figura 6 - Planilha de Atendimento Campanha de Fundo...32 Figura 7 - Planilha de Atendimento Campanha Especifica...33 Figura 8 - Informação sobre as Campanhas Especifica...35 Figura 9 - Tabelas...35 Figura 10 - Banco de Dados Relacional...37 Figura 11- Modelagem Data Warehouse...38 Figura 12 Criação do Banco de Dados...40 Figura 13 Criação do DataSource BDEPOUPATEMPO...41 Figura 14 Criação do DataSource View BDEPOUPATEMPO...42 Figura 15 Visualização do DataSource View...42 Figura 16 Selecionando as tabelas Fato...43 Figura 17 Selecionando as dimensões...43 Figura 18 Estrutura do Cubo...44 Figura 19 Editando as medidas...45 Figura 20 Adicionando atributos às dimensões...45 Figura 21 Tratando a dimensão de tempo...46 Figura 22 Processando o Cubo...46 Figura 23 Analisando os resultados...47 Figura 24 Tela inicial do Microsoft Excel...48 Figura 25 Opções do submenu...49 Figura 26 Configuração da Conexão com Analysis Services...49 Figura 27 Tela de seleção do BD e do Cubo...49 Figura 28 Nomeando o Arquivo de Conexão...50 Figura 29 Tipos de conexão...50 Figura 30 - Total de Atendimentos por Local...51 Figura 31 - Total de Atendimentos por Periodo...51 Figura 32 Total de Atendimentos por Órgão...51

8 Figura 33 - Total de Atendimentos por Serviço...52 Figura 34- Campanhas Especificas...52 Figura 35 - Total de Ajuda por Serviço...52 Figura 36 - Tempo Médio por Serviço...53

9 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Nível Operacional x Nível SAD - Fonte: Navarro, Tabela 2 - Tabela Fato, Dimensão e Medidas Fonte: O autor (2009)...39

10 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO OBJETIVO JUSTIFICATIVA ABRANGÊNCIA ESTRUTURA DO TRABALHO GOVERNO ELETRÔNICO DEFINIÇÃO TRANSAÇÕES PRINCIPAIS FUNÇÕES E-POUPATEMPO Sobre e-poupatempo DATA WAREHOUSE INTRODUÇÃO Características Conceitos Granularidade Fatos Dimensões Medidas DATAMARTS METADADOS ETL (EXTRACT, TRANSFORM AND LOAD) Extração Transformação Carga Ferramentas para ETL MODELOS MULTIDIMENSIONAIS Tipos de Modelos Multidimensionais ESQUEMAS DINÂMICOS TRABALHOS RELACIONADOS APRESENTAÇÃO DO ESTUDO DE CASO CAMPANHAS...31

11 4.1.2 Campanha de Fundo Campanhas Específicas EXEMPLO DE UTILIZAÇÃO DE ESQUEMAS DINÂMICOS LEVANTAMENTO DE REQUISITOS MODELO DE DADOS RELACIONAL MODELAGEM DO DATA WAREHOUSE IMPLEMENTAÇÃO DA SOLUÇÃO ANÁLISE DOS RESULTADOS CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANEXO I - CARGA DOS DADOS PARA SCHEMA BDEPOUPATEMPO 58

12 12 1 INTRODUÇÃO Para obter um diferencial, empresas procuram novas formas para se destacar no mercado, uma estratégia de sucesso é dispor de informações cruciais para as tomadas de decisão. Isso é possível, se o Gestor ou tomador de decisões consegue acessar as informações relevantes para o negócio a partir de diferentes perspectivas, sem depender dos profissionais da área de TI. Uma dessas formas que possibilita uma análise rápida é o DW, que fornece informações que dão apoio nas tomadas de decisões através de relatórios constantemente atualizados, de acordo com a necessidade do usuário. Além de empresas, órgãos governamentais se utilizam também do DW, não visando à competitividade, mas sim, melhorias para a população em geral e para o estado como um todo. Um exemplo disso é o e-poupatempo, iniciativa do governo do estado de São Paulo, que substitui muitos dos serviços presencias por serviços on-line. Além de disponibilizar esses serviços para que qualquer pessoa que tenha acesso à internet possa acessá-los, o e- Poupatempo dispõe de salas espalhadas pelas unidades do Poupatempo onde o cidadão pode acessar esses serviços e ainda tem a sua disposição monitores que auxiliam na execução dos mesmos. No decorrer do trabalho, será apresentada a implementação e utilização de uma ferramenta de DW na gestão de informações geradas pelas campanhas organizadas pelo e- Poupatempo e aplicadas nas diversas salas espalhadas nos postos do Poupatempo e nos postos móveis. Campanhas são tipos de pesquisas realizadas pelos próprios monitores/atendentes e que será explicado com mais detalhes no capitulo OBJETIVO Atualmente, em todas as salas do e-poupatempo são realizadas pesquisas pelos próprios atendentes com a finalidade de coletar informações sobre o perfil do cidadão e suas dificuldades nas realizações dos serviços públicos eletrônicos, visando à melhoria desses serviços. O objetivo desse trabalho é modelar uma aplicação baseada em um DW para permitir que o próprio Gestor possa criar, sem intervenção da área de TI, diversos tipos de relatórios de acordo as necessidades do negócio, e assim, ajudar na tomada de decisões do e- Poupatempo.

13 JUSTIFICATIVA O e-poupatempo não possui uma ferramenta de auxílio à análise dos dados obtidos através das pesquisas e de visualização desses dados por diferentes critérios e a partir de diferentes perspectivas. Diante desse problema, pretende-se modelar uma solução que atenda essas necessidades, disponibilizando para os gestores do e-poupatempo, relatórios que servirão para auxiliar na análise dos dados coletados e que possa ser utilizada como uma ferramenta de apoio à decisão. Essa ferramenta será capaz de gerar relatórios a partir de campanhas que poderão ser criadas a qualquer momento pela equipe do e-poupatempo denominadas Campanhas Específicas. Esse é o ponto principal desse trabalho, que para poder disponibilizar esses relatórios, se utilizará dos conceitos de esquemas dinâmicos de BDs na criação do DW. Ao longo desse trabalho será explicado o que é uma campanha, o que é um esquema dinâmico e como ele será aplicado. 1.3 ABRANGÊNCIA Esse trabalho pretende realizar o levantamento de requisitos e modelar uma aplicação baseada em um DW que sirva de solução para o problema exposto, que permitirá que os gestores do e-poupatempo analisem os dados obtidos pelas campanhas sob diversas perspectivas, sem que pra isso seja necessária a intervenção da equipe técnica para a criação dos relatórios. Devido à falta de dados, será disponibilizado ao final desse trabalho toda a documentação e uma prévia de como será essa aplicação, pois para que todos os testes sejam realizados com sucesso, existe a necessidade de uma grande massa de dados e a mesma não existe, pois as coletas dos dados tiveram inicio em Outubro de ESTRUTURA DO TRABALHO O trabalho foi estruturado da seguinte forma: No capítulo 2 são abordados os conceitos de Governo Eletrônico, incluindo suas definições, transações e principais funções, inclui também conceitos sobre e-poupatempo. No capítulo 3 são abordados os conceitos de Data Warehouse, incluindo conceitos básicos, importância, características. No capitulo 4 é apresentado o estudo de caso, incluindo os conceitos de campanha, levantamento de requisitos e modelo de dados relacional.

14 14 No capítulo 5 é apresentada a modelagem do Data Warehouse. No capítulo 6 é apresentada a implementação do modelo dividida em Extração dos dados, Transformação dos dados, Construção do Cubo e Processamento do Cubo. No capítulo 7 é apresentada a análise dos resultados obtidos. No capítulo 8 é apresentada a conclusão do grupo sobre o trabalho.

15 15 2 GOVERNO ELETRÔNICO O Governo Eletrônico (e-gov) é uma tendência mundial e tem como objetivo estabelecer uma melhor relação entre o setor público e seu público-alvo, utilizando a tecnologia de informação como elo. 2.1 DEFINIÇÃO Os aparelhos governamentais, no início dessa década, impulsionados pela evolução dos processos tecnológicos e pela necessidade de reestruturação e modernização das ações governamentais, conceberam a idéia de aperfeiçoar, facilitar e disseminar os serviços prestados pelo setor público utilizando a tecnologia de informação e comunicação (TIC) como ferramenta. Essa idéia foi intitulada Governo Eletrônico. (RIBEIRO, 2009) 2.2 TRANSAÇÕES O Governo Eletrônico atua principalmente em três tipos de transações: a) G2G (Government to Government): transações intra ou inter-governos, geralmente feitas em sistemas de gestão interna, criados e mantidos pelo próprio governo para otimizar seus canais de informação. São esses tipos de transações que permitem, por exemplo, que os Cadastros de Pessoa Física (CPF) sejam emitidos em qualquer município do Brasil e mesmo assim, obedeçam a uma numeração única e nacionalmente conhecida. b) G2B (Government to Business): transações entre o Governo e as empresas, é a transação menos comum, mas com grande potencial para crescer. Em alguns países, por exemplo, já é possível cadastrar-se como fornecedor de um produto de interesse do Governo, ou candidatar-se a uma licitação através da Internet. c) G2C (Government to Citizens): transações entre o Governo e os cidadãos, são as transações mais comuns, e são amplamente difundidas nos países com tradição democrática. Um exemplo comum são os sites que o Governo disponibiliza aos cidadãos para execução de serviços que anteriormente só poderiam ser feitos presencialmente, como o Boletim de Ocorrência que hoje pode ser feito pela Internet.

16 PRINCIPAIS FUNÇÕES O Programa de Governo Eletrônico brasileiro se compromete a transformar as relações entre Governo, Cidadãos e Empresas buscando: a) Aprimorar a qualidade dos serviços prestados b) Promover a interação com empresas e indústrias c) Fortalecer a participação cidadã através do acesso à informação d) Tornar a administração governamental mais eficiente A adesão ao Governo Eletrônico traz diversos benefícios, tanto para o próprio governo, que diminui seus gastos na execução dos serviços e garante transparência em suas ações, como para o cidadão, que não precisa mais se deslocar ao posto de serviço, não enfrenta filas, e na grande maioria dos casos acessa os serviços a qualquer hora e de qualquer lugar. 2.4 E-POUPATEMPO Conforme o relatório técnico sobre a ética na pesquisa com cidadão, a monitoração dos usuários durante a utilização dos serviços públicos eletrônicos foi realizada em salas que receberam o nome de e-poupatempo. Neste local, cidadãos podem acessar qualquer site governamental ou público de interesse, sendo auxiliados, quando necessário, por pessoal treinado e especializado tanto na utilização de tais serviços quanto no manuseio dos equipamentos (FILGUEIRAS; FERREIRA, 2006, p. 6). Neste mesmo ambiente foi instalado o Laboratório de Interação Homem-Computador (LabIHC), que tem a responsabilidade de identificar e avaliar barreiras que dificultam ou impedem a utilização dos serviços eletrônicos. O e-poupatempo é uma iniciativa do Governo do Estado de São Paulo, que busca levar o padrão de qualidade do atendimento do Poupatempo para o meio eletrônico. Atualmente o e-poupatempo conta com várias salas de atendimento dentro dos postos do e-poupatempo, e com bases móveis que fazem um revezamento nas cidades onde não existem postos fixos do Poupatempo. Tudo isso serve para aproximar o cidadão dos serviços que ele tem disponível a partir da sua própria casa, bastando ter apenas acesso à internet para realizar os serviços disponíveis no site. Na figura 1 é apresentada a página inicial do e-poupatempo no site do Poupatempo.

17 17 Figura 1 - Portal do e-poupatempo - Fonte: e-poupatempo (2008) Sobre e-poupatempo O projeto e-poupatempo, além de visar à padronização dos serviços de governo eletrônico existentes na esfera estadual, tornando sua utilização mais fácil, rápida, intuitiva e menos burocrática, têm como objetivo também fornecer os meios para que os cidadãos possam conhecer e utilizar esse tipo de serviço. Com esse propósito, foram criadas as salas de atendimento e-poupatempo dentro dos Poupatempos espalhados pelo Estado de São Paulo, essas salas além de fornecer acesso à internet e orientação para utilização dos serviços disponíveis em meio eletrônico, ainda permitem que essa utilização seja monitorada e posteriormente avaliada contribuindo para a análise dos serviços existentes atualmente e garantindo um salto na qualidade e eficiência dos serviços já existentes e uma melhor base para a elaboração dos novos serviços a serem disponibilizados. Alguns exemplos de serviços oferecidos pelo e-poupatempo são: Boletim de Ocorrência, Carteira Nacional de Habilitação, Segunda via de RG, Carteira de Trabalho Profissional, etc.

18 18 3 DATA WAREHOUSE Os DWs são ambientes desenvolvidos para armazenar grandes quantidades de dados que posteriormente serão utilizados para análises e tomadas de decisões. No decorrer desse capítulo, são apresentados os conceitos, características, tipos de modelos e ferramentas para extração dos dados. São abordados também os conceitos de esquemas dinâmicos de banco de dados. 3.1 INTRODUÇÃO Os sistemas e as bases de dados disponíveis hoje dentro das organizações foram concebidos e implantados para atender as necessidades do setor operacional, onde os dados relevantes são, geralmente, os dados do período atual e a fronteira de sua informação está delimitada pela área de atuação do departamento que utiliza aquele sistema. (NAVARRO, 2009). Na tomada de decisões, o nível gerencial e estratégico da organização precisa conhecer a tendência desses dados ao longo do tempo, e precisa cruzar dados advindos de diversos setores da empresa. A tabela 1 mostra a diferença entre os dois níveis: Tabela 1 - Nível Operacional x Nível SAD - Fonte: Navarro, 2009 Tópico ou Função Nível Operacional Nível Suporte à Decisão Conteúdo dos Dados Valores Correntes Dados históricos, consolidados e trabalhados. Organização dos Dados Orientada à Aplicação Orientado à Informação Natureza dos Dados Estrutura e Formato dos Dados Dinâmica, Dados Normalizados. Complexos, desejáveis para computação operacional. Estática, dados desnormalizados. Simples, desejáveis para análise de negócios. Possibilidade de Acesso Alta Moderada a Baixa Atualização Contínua Periódica Aplicação Não-estruturada, Estruturada, processamento processamento analítico. repetitivo. Tempo de Resposta Entre 2 e 30 segundos Segundos a minutos O processo de tomada de decisão deve considerar a empresa como um todo, desde o nível mais operacional até ao mais alto escalão. Nesse cenário um Sistema de Apoio à decisão

19 19 (SAD) mostra sua importância, disponibilizando uma visão mais apurada das informações e garantindo maior segurança no processo decisório. Os DWs são criados pelas organizações justamente para atuar nessa realidade, fornecendo informações precisas e confiáveis aos SAD s e esses fornecendo aos gerentes uma visão global da organização, permitindo uma tomada de decisão mais precisa. (PARIS, 2009). Um DW como a própria tradução do nome diz, é basicamente um Armazém de Dados. Sua principal função é o armazenamento dos dados de uma empresa, de forma a dar suporte à tomada de decisões da organização. A arquitetura DW é amplamente utilizada em SAD s para auxiliar o corpo gerencial e estratégico da empresa na tomada de melhores decisões para o rumo das operações e processos da companhia. (MACHADO, 2004) Características Uma das grandes diferenças de um DW é o seu ciclo de vida. Em um banco de dados operacional, primeiro entende-se a necessidade e somente após esse processo é que se inicia a fase de projeto e desenvolvimento. Em um DW, quase que acontece de maneira inversa, pois uma vez tendo os dados sob controle, é feita a integração, testes para verificar distorções, codificação dos dados, e, somente após todo esse processo é que os resultados obtidos são analisados e finalmente os requisitos do sistema são compreendidos (INMON, 1997). Existem várias características que são pertinentes ao DW, a seguir as quatro principais: a) Orientação por Assunto: As informações armazenadas em um DW são agrupadas por assunto e cada um está relacionado a um processo de interesse da empresa. b) Não Volátil: Os dados são carregados e depois ficam disponíveis para serem acessados. Não existe manipulação dos dados no que diz respeito à alteração, modificação dos mesmos. c) Variação de Tempo: Os dados não podem ser alterados, mas ao longo do tempo, dependendo do momento que o mesmo esteja sendo analisado ele pode variar. Nesse contexto o campo data é o elemento principal para que as análises ou comparações possam ser realizadas. d) Integração: Os dados podem vir de várias fontes e antes de serem carregados, passam por alguns processos que fazem com que sejam filtrados e agregados e isso garante que tudo esteja unificado.

20 Conceitos Abaixo serão apresentados alguns dos principais conceitos básicos de DW, incluindo granularidade, fato, dimensão e medidas Granularidade A granularidade refere-se ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados. Quanto maior foi o nível de detalhamento mais baixo será o nível de granularidade e quanto menor for o nível de detalhamento mais alto será o nível de granularidade e esse é o mais importante aspecto de um projeto de DW. Durante o projeto do DW essa é a questão mais crítica a ser tratada, pois, quanto maior for o volume de dados menor será a performance e isso está diretamente relacionado à questão de maior nível de detalhamento, pois isso implica a necessidade de maior espaço para armazenamento dos dados, em contrapartida, quanto menor for o nível de detalhamento menos espaço será necessário para armazenar os dados, mas em uma eventual análise, menos dados serão analisados e isso pode afetar em uma tomada de decisão Fatos Utilizado para analisar o processo que envolve um negócio da empresa, o fato é uma coleção de itens de dados e essa coleção é composta de dados de medidas e de contexto. Cada fato ao longo do tempo representará a evolução da organização dia após dia, em uma modelagem podem existir mais de um fato, depende dos processos da empresa. A principal característica de um fato é que ele é representado por valores numéricos, como por exemplo, quantidade de produtos vendidos, e são implementados em tabelas, por esse motivo as mesmas são denominadas tabelas de fato (INMON, 1997) Dimensões Uma aplicação que se baseia em DW tem por finalidade analisar os dados coletados ao longo de um período e a partir daí, ajudar na análise dos mesmos e emitir relatórios para auxiliar nas tomadas de decisões. Em uma empresa de venda de produtos, por exemplo,

21 21 muitas vezes é necessário avaliar o quando um determinado produto vende por semana, por mês, por ano, e essas visualizações nada mais são que as dimensões, ou seja, representam as possíveis formas de visualização dos dados e conceitualmente são todos os elementos que fazem parte de um fato. Cada dimensão pode ou não conter membros e caso existam, passam a fazer parte de uma hierarquia. Uma hierarquia representa a classificação dos dados dentro de uma dimensão e caso a modelagem não seja bem feita, isso pode inviabilizar uma analise mais global sobre um dado especifico Medidas São consideradas medidas, todos os atributos numéricos que representam um fato e é determinada pela combinação das dimensões que participam do mesmo. Usando como base o exemplo utilizado na explicação de dimensões, a quantidade de um determinado produto que foi vendido em um determinado mês é chamada de medida, esses valores numéricos são conhecidos como variáveis (KIMBALL, 2007). A Figura 2 é uma representação de um cubo onde o fato corresponde à Venda de Produtos, existem três dimensões, Região, Produto e Mês e as medidas surgem a partir do relacionamento entre as dimensões, por exemplo: Quantidade de Suco. Figura 2 - Cubo - Fonte: Nardi (2009)

22 DATAMARTS O termo DataMart designa um subconjunto do DW que contém os dados sobre um setor ou departamento específico da empresa. Geralmente os DWs são constituídos de diversos DataMarts, onde cada DataMart é modelado com foco em um departamento ou setor específico da empresa. Em suma, um DataMart possui as mesmas características de um DW, só que possui menor proporção, e é direcionado para um departamento da empresa ou assunto específico. 3.3 METADADOS A idéia mais comum que se tem sobre Metadados é que eles representam dados sobre dados. De uma forma um pouco mais completa podemos dizer que o metadado é a descrição do dado, do ambiente onde ele reside, como ele é manipulado e para onde é distribuído". Outra forma, mais concisa e direta, é definir metadado como "documentação" (TRONCHIN, 1998). Sem metadados, os dados não têm significado, e ações como a de localizar informações contidas em um DW tornam-se uma tarefa muito difícil, semelhante a procurar o telefone de uma pessoa sem a ajuda de uma lista telefônica. 3.4 ETL (EXTRACT, TRANSFORM AND LOAD) A extração, transformação e carga dos dados devem ser feitas com o intuito de garantir a integridade da informação para que, desta forma, seja construída, uma base de dados confiável e com qualidade, que realmente demonstre a realidade dos negócios da empresa. O ETL é importante, pois constituem tarefas criticas para seu funcionamento efetivo e eficiente. O processo de ETL é um processo que envolve: a) a extração dos dados vinda de diversas fontes externas, podendo ser bancos de dados relacionais ou ate arquivos textos; b) a transformação destes arquivos para atender às necessidades de negócios que são solicitadas, isto é, a informação chega de forma bruta e sai com as devidas formatações requeridas pelo usuário. c) a carga destes dados, já modificados e transformados para a forma que o usuário

23 23 deseja, no DW. Com isso, cada tópico estará explicando de uma forma mais abrangente a definição de cada um dos tópicos de ETL (Extração, Transformação e Carga) Extração Durante a implementação de um DW, a primeira parte do processo é a extração de dados dos sistemas de origem, este podendo ser feito de diversas fontes como bancos de dados relacionais ou arquivos texto, chamados de flat files. Cada sistema pode também utilizar um formato ou organização de dados diferente. Formatos de dados comuns são bases de dados relacionais e flat files ou em português, arquivos planos, mas podem incluir estruturas de bases de dados não relacionais. A extração converte para um determinado formato para a entrada no processamento da transformação, fazendo com que estes cheguem de forma mais limpa e clara. Os tipos de tratamentos mais comuns no processo de extração são: a) Resolução de conflitos de nomes; b) Conversão de dados para um tipo de unidade de medida comum; c) Padronização no formato de datas Transformação A fase de transformação (transform) funciona como um filtro nos dados vindos da extração, aplicando uma série de regras aos dados que serão carregados. Algumas fontes de dados não precisarão de tantas mudanças, pois podem ser que já estejam corretos sendo assim necessitarão de pouca manipulação nos dados. Em caso contrário, pode ser necessário um ou mais de um dos seguintes tipos de transformação: 1 Seleção de apenas determinadas colunas para carregar; 2 Tradução de valores codificados, o que é conhecido como limpeza de dados; 3 Codificação de valores, mapeando, por exemplo, Masculino, "1 e Sr. para M; 4 Derivação de um novo valor calculado; 5 União de dados extraídos de diversas fontes;

24 24 6 Resumo de várias linhas de dados; 7 Geração de valores de chaves substitutas; 8 Transformação de múltiplas colunas em múltiplas linhas ou vice-versa (Rotação); 9 Quebra de uma coluna em diversas colunas Carga A fase de carga, como o próprio nome já diz, faz a carga do DW, isto é, carrega os dados no ambiente. Dependendo do tipo de necessidade da organização, este processo pode variar. Alguns DWs podem substituir as informações existentes semanalmente, com dados atualizados, ao passo que outro, ou até outras partes do mesmo DW, podem acrescentar dados a cada hora. Essa medida de tempo entre as cargas depende do tempo disponível e das necessidades de negócios. Sistemas mais complexos podem manter um histórico de todas as mudanças sofridas pelos dados Ferramentas para ETL Existem no mercado muitas ferramentas para realizar o ETL, cuja função principal é a de extrair os dados de diversas fontes heterogêneas, transformarem esses dados a partir de regras de negócios pré-definidas e a partir daí, realizar a carga em um DW ou Data Mart. A maioria das fontes de onde os dados são extraídos são BDs relacionais, mas existem diversos outros tipos de fontes e as ferramentas de ETL devem ser capazes de ler as informações. As ferramentas mais usadas e mais poderosas existentes no mercado são o PowerCenter da Informática e o DataStage da IBM. Ambas possuem como grande diferencial a questão da portabilidade, não necessitam de um banco de dados especifico para funcionar, pois podem acessar informações de bases heterogêneas. Um diferencial do PowerCenter é que seu processamento pode ser em modo batch ou em tempo real devido sua estrutura. O DataStage tem como principal característica a utilização do processamento em paralelo o que otimiza a extração. 3.5 MODELOS MULTIDIMENSIONAIS São técnicas de modelagem que auxiliam no ganho de performance nas consultas e servem basicamente para consultas analíticas. Essa modelagem é feita a partir do

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