Data Warehouse - Basic Concepts

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1 Bases de Dados e DataWarehouse 02 Data Warehouse - Basic Concepts BDDW 2006/2007 Notice! Author " João Moura Pires This material can be freely used for personal or academic purposes without any previous authorization from the author, only if this notice is maintained with.! For commercial purposes the use of any part of this material requires the previous authorization from the author. 2

2 Bibliography! Many examples are extracted and adapted from " [Imhoff, 2003] - Mastering Data Warehouse Design : Relational and Dimensional Techniques, Wiley. " [Kimball, 2002] - The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition), from Ralph Kimball, Margy Ross, Willey 3 Table of Contents!! Quick overview of OLAP cube concepts! 4

3 Data Warehouse - Basic Concepts DW - Basic Concepts - 5 Strategic and tactical portions of a BI environment. [Imhoff, 2003] 6

4 Architecture [Imhoff, 2003] 7 CIF: Data Acquisition - (ETL) [Imhoff, 2003] Data acquisition is a set of processes and programs that extracts data for the data warehouse and operational data store from the operational systems. The data acquisition programs perform the cleansing as well as the integration of the data and transformation into an enterprise format. This enterprise format reflects an integrated set of enterprise business rules that usually causes the data acquisition layer to be the most complex component in the CIF. In addition to programs that transform and clean up data, the data acquisition layer also includes audit and control processes and programs to ensure the integrity of the data as it enters the data warehouse or operational data store. 8

5 CIF: Data Delivery - (ETL) [Imhoff, 2003] Data delivery is the process that moves data from the data warehouse into data and oper marts. Like the data acquisition layer, it manipulates the data as it moves it. In the case of data delivery, however, the origin is the data warehouse or ODS, which already contains highquality, integrated data that conforms to the enterprise business rules. 9 CIF: Data Warehouse [Imhoff, 2003] a subject-oriented, integrated, time variant and non-volatile collection of data used in strategic decision making [Imnon, 1980] 10

6 CIF: Operational Data Store - It is subject oriented like a data warehouse. [Imhoff, 2003] - Its data is fully integrated like a data warehouse. - Its data is current.! The ODS has minimal history and shows the state of the entity as close to real time as feasible. - Its data is volatile or updatable. - Its data is almost entirely detailed with a small amount of dynamic aggregation 11 CIF: Data Mart [Imhoff, 2003] The data in each data mart is usually tailored for a particular capability or function, such as product profitability analysis, KPI analyses, customer demographic analyses, and so on. 12

7 CIF: Metadata Management Technical meta data describes the physical structures in the CIF and the detailed processes that move and transform data in the environment. Business metadata describes the data structures, data elements, business rules, and business usage of data in the CIF [Imhoff, 2003] Administrative metadata describes the operation of the CIF, including audit trails, performance metrics, data quality metrics, and other statistical meta data. 13 CIF: Information feedback [Imhoff, 2003] Information feedback is the sharing mechanism that allows intelligence and knowledge gathered through the usage of the to be shared with other data stores, as appropriate 14

8 CIF: Information Workshop The library component provides a directory of the resources and data available in the CIF, organized in a way that makes sense to business users. This directory is much like a library, in that there is a standard taxonomy for categorizing and ordering information components. [Imhoff, 2003] toolbox is the collection of reusable components (for example, analytical reports) that business users can share, in order to leverage work and analysis performed by others in the enterprise. In the workbench, metadata, data, and analysis tools are organized around business functions and tasks that supports business users in their jobs 15 Role and Purpose of the Data Warehouse [Imhoff, 2003] 16

9 The multipurpose nature of the DW! It should be enterprise focused! Its design should be as resilient to change as possible.! It should be designed to load massive amounts of data in very short amounts of time.! It should be designed for optimal data extraction processing by the data delivery programs.! Its data should be in a format that supports any and all possible BI analyses in any and all technologies. 17 Design Pattern for the DW! Non-redundant! Stable! since change is inevitable, we must be prepared to accommodate newly discovered entities or attributes as new BI capabilities and data marts are created.! Consistent! Flexible in Terms of the Ultimate Data Usage 18

10 Design Pattern for the DW Standard ER approach + Historical Data + Structures Changes 19 Data Warehouse - Basic Concepts Quick overview of OLAP cube concepts DW - Basic Concepts - 20

11 Multidimensional Cube Um negócio que vende vários produtos através de várias lojas, pretende medir o seu desempenho ao longo do tempo Tempo Produtos Valor de vendas Unidades vendida... Valores referentes a: um produto um dia numa loja Lojas Hiper-cubo Quick overview of OLAP cube concepts 21 Multidimensional Cube Tempo Mês Semana Produtos Tipos de produtos Marca de produtos Região N Lojas Matriz esparsa dia Medidas referentes a: um produto um dia numa loja Quick overview of OLAP cube concepts 22

12 Basic operation: Slice Slice: subconjunto dos dados Multidimensionais. Um slice é definido através da selecção de valores específicos para atributos das dimensões Quick overview of OLAP cube concepts 23 Basic operation: Aggregation Tempo! f (l, p,t) l=l 2,t=t 1, p Produtos Lojas! f (l, p,t) l,t=t 1,p"MarcaX! f (l, p,t) l,t=t 1,p"MarcaY! f (l, p,t) l"{l 2,l 3,l 5 },t=t 1,p Região 1 Quick overview of OLAP cube concepts 24

13 Data Warehouse - Basic Concepts DW - Basic Concepts - 25 Multidimensional Cube Uma modelação dos dados que permita conciliar os aspectos seguintes Seja facilmente percebido pelos diferentes utilizadores do sistema analítico Simples Próximo dos termos próprios de análise da actividade Permita um processamento eficaz das interrogações A ordem adequada para processar os joins Permita a construção de software para os utilizadores navegarem nos dados de forma intuitiva e efectuarem as análises pretendidas a partir de um modelo dimensional genérico. 26

14 Star schema! Fact table! Big and central table. The only table with many joins connecting with the others tables! Many Dimension Tables Asymmetric Model! With only one join connecting to the fact table Time tempo_key dia_semana mês trimestre ano Dimension Sales tempo_key produto_key loja_key valor_vendido unidades_vendidas valor_custo Fact Table Product produto_key descrição marca categoria Store loja_key nome morada tipo Dimension Dimension 27 Fact Tables! Medidas numéricas da actividade ou processo! Valores contínuos! Aditivos (podem ser adicionados ao longo de qualquer dimensão)! Semi-aditivos (podem ser adicionados ao longo de algumas dimensão)! Não aditivos (apenas podem ser contados)! Forma de sumariar a informação! Granularidade da tabela de factos! Ex: valores das vendas diárias por produto e por loja! Tabelas de factos são em geral esparsas! Ex: se um certo produto não for vendido numa certa loja num certo dia então não 28

15 Dimension Tables! São tabelas de chave simples que se ligam à tabela de factos! Os atributos mais interessantes são as descrições textuais existentes nas dimensões de análise da actividade.! Servem para definir restrições sobre os dados em análise! São em geral os cabeçalhos das linhas Marca Valor Vendido Unidades Vendidas M M M M Typical result! Data for the first quarter for all stores by brand Marca Valor Vendido Unidades Vendidas M M M M Distinct values for the selected attribute Metrics Textual Attribute of a Dimension 30

16 Querying a Star Schema Time tempo_key dia_semana mês trimestre ano Dimension Sales tempo_key produto_key loja_key valor_vendido unidades_vendidas valor_custo Fact Table Dimension Product produto_key descrição marca categoria Store loja_key nome morada tipo Dimension 31 Typical SQL query for OLAP Selecting the columns select p.marca, sum(f.valor_vendido), sum(f.unidades_vendidas) from vendas f, produto p, tempo t aliases where f.produto_key = p.produto_key! and f.tempo_key = t.time_key! and f.trimestre = T group by p.marca order by p.marca Join constraint Join constraint Application constraint Grouping Sorting 32

17 Processing the SQL query for OLAP! Primeiro, as restrições de aplicação são processadas em cada dimensão.! Ex: Mês = Março ; Ano = 1997; Tipo de loja = Hyper ; Região =..! Cada dimensão produz um conjunto de chaves candidatas.! Ex: Tempo: todas as tempo_key referentes a Março de 1997! Todas as chaves candidatas são concatenadas (produto cartesiano) para formar chaves concatenadas para serem pesquisas na tabela de factos.! Todos os hits são agrupados e agregados de acordo com a interrogação 33 Browsing the Dimension Tables! Browsing - é a actividade do utilizador de explorar uma tabela de dimensão com o objectivo de expressar restrições e de escolher cabeçalhos de linhas dos relatórios. Envolve normalmente restringir um ou mais atributos dimensionais e inspeccionar os valores distintos de outros atributos na presença dessas restrições! Mecanismo genérico e adequado para o utilizador especificar as interrogações à base de dados.! SIMPLICIDADE para o utilizador! DESEMPENHO na execução da pesquisa 34

18 Browsing the Dimension Tables Dimensão: dim1 (ex: produto) Atributo: Marca Tipo Restrição: Alcatel Nokia Telemóvel Nome Valores Distintos: Alcatel Ericson Coca-Cola Nokia Motorola Nestle Telemóvel Televisão... Easy Hierarchies in the Dimension Tables Dimensão PRODUCTO Hierarquia USA (número e descrição) Tamanho embalagem Marca Subcategoria Categoria Departamento Outros atributos Tipo de embalagem... Não é necessário normalizar! Roll up / Rool down Agregar / Desagregar É possível agregar e desagregar com outros atributos não pertencentes à hierarquia. 36

19 Drill Down e Drill Up Dep. Valor Vendido Unidades Vendidas D D D D Desagregou departamento por marca Dep. Marca Valor Vendido Unidades Vendidas D-1 M D-1 M D-2 M Drill Down e Drill Up Dep. Valor Vendido Unidades Vendidas D D D D Desagregou departamento por tipo de embalagem Dep. Tipo Embalagem Valor Vendido Unidades Vendidas D-1 E D-1 E D-1 E

20 Drill Down e Drill Up! Desagregação é apenas juntar mais cabeçalhos de linha das tabelas de dimensões. Criando mais uma coluna que é um atributo de uma tabela dimensão! Agregação é apenas retirar cabeçalhos de linha.! Não é necessária uma hierarquia explícita para suportar a desagregação 39 From a rowset to an analytical view 40

21 Classical OLAP view 41 Inefficient OLAP view 42

22 What about Partial Totals? Sum of Sales Trimestre Divisão Tipo_Prod PROD T1 T2 T3 T4 Grand Total ACCESSORY AUDIOTAPE - DIV C1-AUDIOTAPE C1-CHROMECAS C1-METALCAS C1-STNDCAS AUDIOTAPE Total VIDEOTAPE C2-8MMVIDEO C2-HI8VIDEO C2-STNDVHSVIDEO VIDEOTAPE Total ACCESSORY - DIV Total AUDIO - AUDIO DIV - COMP A2-AMPLIFIER A2-CASDECK A2-CDPLAYER A2-RECEIVER A2-TUNER AUDIO - COMP Total PORT-AUDIO A1-PORTCAS A1-PORTCD A1-PORTST PORT-AUDIO Total AUDIO - DIV Total VIDEO - DIV CAMCORDER B3-8MMCMCDR B3-HI8CMCDR B3-VHSCMCDR CAMCORDER Total TV B1-BWTV B1-COLORTV B1-PORTTV TV Total VCR B2-STNDVCR B2-STRVCR B2-TOTALPROD VCR Total VIDEO - DIV Total Grand Total Data Warehouse - Basic Concepts Further Reading and Summary DW - Basic Concepts - 44

23 Further Reading and Summary! Readings! (Kimball - The Data Warehouse toolkit, 2002) - pag 16 to 27.! What you should know:! Understand the Corporate Information Model (CIF): The different roles for the DW, the ODS and the Data Marts (specially the OLAP data marts). The fundamental aspect of feedback from the knowledge and information gathered at DSS systems into the architecture (operational systems and the DW)! Understand the fundamental differences between OLTP and the analytical activities developed on the DW or on the Data Marts: data, access, users... 45

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