Data Warehousing. Histórico. Uma Hierarquia de Necessidades de Informação. Transacional vs. Data Warehousing. OLAP Décadas de 60 e 70

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1 Warehousing Ana Carolina Salgado Fábio Ávila Carlos Eduardo Pires Sofisticação do Usuário Uma Hierarquia de Necessidades de Informação MD OLAP Consulta ad hoc Relatório Operacional Que outras coisas podiam ser importantes? O que é provável acontecer amanhã? Por que isto aconteceu hoje? O que aconteceu hoje? Dados 1 2 Sistemas Analíticos uma solução DW OLAP On Line Analytical Processing Apoio a suporte estratégico de decisão Provê diferentes níveis de análise Permite aos usuários que naveguem nos diferentes níveis de dados Permitem busca no Sistema para achar novos relacionamentos Exemplos: Aplicações baseadas em planilha Aplicações de previsão de vendas Transacional vs Warehousing Frequência de de atualização Estruturado para Otimizado para Transacional Tempo real Integridade de de dados Processamento de de transações Warehousing Periodicamente Facilidade de de consulta Perfomance de de consultas 3 4 OLAP Décadas de 60 e 70 Histórico APL A Programming Language Ken Iverson Primeira linguagem com variáveis multi-dimensionais e operadores de processamento WOL Write-Only Language Usado em muitas aplicações comerciais nos anos 70 e 80 com funções similares aos Sistemas OLAP de hoje 1970 Express Mais orientado a aplicações e largamente utilizado Produto multi-dimensional com origens acadêmicas Comprado pela Oracle e acoplado ao seu SGBD 5 6 SQL Server - Aula Prática 1

2 OLAP Década de System W da Comshare Primeiro a ter uma abordagem de hipercubo Bem mais orientado ao desenvolvimento do usuário final e Sistemas Financeiros Trouxe muitos conceitos hoje altamente adotados Metaphor Também trouxe muitos conceitos adotados hoje Computação client/server, processamento multidimensional em dados relacionais, processamento de grupos de trabalho, desenvolvimento OO Problemas em hardware não-proprietário e GUI sem padronização Comprado pela IBM em 1994 Final da década integração com planilhas OLAP Década de 80 Microsoft Excel Recurso de PivotTable ferramenta OLAP mais utilizada, não pelos recursos, mas pelo número de usuários de Excel Add-ins - oportunidade para aplicações de terceiros para OLAP no Excel Aplicações frontend proprietárias pouco populares Solução: integração com planilhas 7 8 Banco de Dados Multidimensional Conceitos e Terminologia de Warehousing O que é Banco de Dados Multidimensional? O que é (DW)? O que é Mart? O que é OLAP? B a n c o d e D a d o s M u lt id im e n sio n a l P ense (conceitualm ente ) em um B a nc o d e D a d os M u ltid im e ns ion a l (B DMD M D) D ) c o m o u m A R R A Y g ig a nt e s c o B D M D (i,j,l,m,n,o,p,r,s,t,, ) T a m a n ho M á x im o do B D M D = i m ax x * j m a x * k max x * l max x * 9 10 Banco de Dados Multidimensional BIDIMENSIONAL Leste Oeste Sul Produto Produto Produto Produto Coleção de dados orientada a assunto, integrada, não-volátil e variante no tempo, utilizada para tomada de decisões "a copy of transaction data - W H Inmon specifically structured for query and analysis" R Kimball 12 SQL Server - Aula Prática 2

3 Repositório estruturado e corporativo de dados orientados a assunto, variantes no tempo e históricos, usados para recuperação de informações e suporte à decisão O DW armazena dados atômicos e sumarizados - Definição de DW da Oracle 13 Propriedades de um DW Orientado a Assunto Nãovolátil Integrado Variante no Tempo 14 Orientado a Assunto Os dados são divididos e armazenados por áreas de negócio Aplicações OLTP Aposentadoria Investimento Integrado Os dados de um determinado assunto são definidos e armazenados apenas uma vez Poupança Contas Seguro Empréstimo Poupança Informações Financeiras dos Clientes 15 Empréstimos Aplicações OLTP Cliente 16 Variante no Tempo Os dados são armazenados como uma série de fotografias, cada uma representando um período no tempo Não-Volátil Os dados não são atualizados e nem removidos Operacional Carga Inserção, Atualização, Remoção e/ou Leitura Leitura SQL Server - Aula Prática 3

4 Alterando os Dados em um DW Características dos dados Bancos de Dados Operacionais Banco de Característica Descrição Primeira Carga Consolidado Centralizado em toda a empresa Consistente Dentro do do data warehouse Atualizar Orientado ao aoassunto Organizado à perspectiva do do usuário Atualizar Histórico Snapshots no no tempo Atualizar Eliminar ou Arquivar Somente-leitura Resumido Não pode atualizar Ao Aonível apropriado de de detalhe Comparativo Propriedade Tempo de Resposta Operações Natureza dos dados Organização dos Dados Tamanho Fontes de Dados Atividades OLTP Milisegundos para segundos DML dias Aplicação Pequeno para grande Operacional, Interna Processos Segundos para horas Leitura Snapshots no tempo Assunto, tempo Grande para Muito Grande Operacional, Interna, Externa Análise O que é um Mart O que é Um subconjunto de um Específico a um assunto particular ou atividade de negócios Pode ser uma solução tática Por que construir Marts Consultas mais rápidas e menor número de usuários Tempo de implantação minimizado Marts Integrados Garantem dados consistentes Requerem planejamento prévio Movendo dados de um para Marts Fonte 1 Fonte 2 Fonte 3 Vantagens Campos compartilhados Fonte comum Processamento distribuído Mart Vendas Mart Finanças as Mart Suporte a clientes Desvantagens Tempo mais longo de desenvolvimento Movendos dados de Marts para um Fonte Fonte 11 Fonte Fonte 22 Fonte Fonte 33 Vantagens Mais simples e rápido Dados específicos de cada departamento Mart Vendas Mart Finanças as Mart Suporte a clientes Desvantagens Duplicação de dados marts incompatíveis SQL Server - Aula Prática 4

5 Comparativo Processamento OLTP Propriedade Escopo Empresa Mart Departamento Sistemas OLTP Muitas transações e curtas Alto grau de concorrência Assuntos Fonte de Dados Vários Várias Um único assunto Poucas Atividades tendem a acontecer numa taxa relativamente constante Dados detalhados Tempo de Implementação Meses a anos Meses Atualizações dos dados freqüentes Bancos de dados refletem o estado atual dos dados Processamento OLTP Sistemas OLTP Consultas geralmente ocorrem sobre um pequeno conjunto de dados e são conhecidas antecipadamente Foco é armazenamento, confiabilidade, desempenho e disponibilidade dos dados Processamento OLAP Sistemas OLAP Projetados para análise gerencial Priorizam facilitar consultas e navegação na estrutura dimensional Dados são resumidos, históricos e baseados em assuntos Processamento OLAP Sistemas OLAP Consultas OLAP geralmente "ad-hoc" e acessam grandes conjuntos de dados Atualizações só em em "batch" e por causa disso não há controle de concorrência Dados não normalizados já que o foco do OLAP está na recuperação e visualização e não no armazenamento 29 O Processo de Warehousing 30 SQL Server - Aula Prática 5

6 Warehousing (DWing) O processo de Warehousing Sistemas fonte OLTP Marts Clientes Obter dados Transformações Popular Popular Consultar Marts Dados Um Sistema de Warehousing Dados de de Sistemas Operacionais OLTP OLTP OLTP Dados da Empresa Vendas Contábil Marts Produção Compras Dados no no Ambiente OLAP E X E M P L O Relatório mensal de vendas do nordeste Maio/1999 Estado PE PE PE Totais CE CE CE Totais AL AL Totais Nordeste Total Olinda Recife Fortaleza Crato Maceió Un Vendidas Vendas $ $12850 $14135 $26985 $16800 $ 9143 $25943 $ 9595 $ 9595 $ Comparando ambientes de modelagem Modelando um Operacional: OLTP Entidades normalizadas Segue terceira forma normal ou maior Produz um design complexo de BD Armazena dados no nível transacional mais baixo Aumenta o nível de JOIN de tabelas em consultas Estrutura tipicamente estática Analítico: Entidades desnormalizadas Produz um único design de BD mais facilmente compreensível pelos usuários Armazena dados Nível de transação Nível de sumário Diminui o número de JOIN de tabelas em consultas Estrutura dinâmica SQL Server - Aula Prática 6

7 Componentes de Modelagem do DW Tabelas de de Geográfica Produto Geográfica Tabela-Fato Produto Medidas Tempo Und $ Fatos Esquema Estrela (Star) Dimension Table Dim_Tempo Chave_Tempo Dim_Funcionario Chave_Funcionario Codigo_Funcionario Tabela Fato Fato_Vendas Chave_Tempo Chave_Funcionario Chave_Produto Chave_Cliente Chave_Entregador Dim_Produto Chave_Produto Codigo_Produto Tempo Dim_Entregador Chave_Entreegador Codigo_Entregador Qtd-Prod Valor-Total Dim_Cliente Chave_Cliente Codigo_Cliente Esquema Floco de Neve (Snowflake) Escolhendo um schema Fato_Vendas Chave_Tempo Chave_Funcionario Chave_Produto Chave_Cliente Chave_Entregador RequiredDate Tabela- Principal Dim_Produto Chave_Produto Nome Tamanho CodigoMarca Tabelas- Tabelas- Secundárias Secundárias MarcaProduto CodigoMarca CodigoCategoria Clareza Star Snowflake + fácil + difícil Número de tabelas < > Complexidade de consultas + simples + complexo Categoria CodigoCategoria Nome Performance de consulta + rápido + lento Escolhendo granuralidade Determinar Requisitos dos dados Escolher o nível mais baixo de detalhe Requer espaço em disco Envolve maior tempo de processamento Provê capacidade detalhada de análise de dados Adaptar medidas à granuralidade estabelecida Considerações de design Usar medidas aditivas e numéricas Definindo características de dimensões Aplicando características a tabelas de dimensão Definir PRIMARY KEY Incluir colunas altamente correlacionadas e descritivas Projetando para Usabilidade e Extensibilidade Minimizar ou evitar uso de códigos e abreviações Criar colunas úteis para níveis de agregação Evitar valores nulos ou faltando Minimizar o número de registros que mudam ao longo do tempo SQL Server - Aula Prática 7

8 Identificando Hierarquias de Hierarquia Consolidada Local da Hierarquia em emseparado Lozal da Lozal da Definido dimensões tempo Quebrar tempo em atributos individuais Representar tempo como dias úteis, finais de semana, feriados, ou períodos fiscais Limitado a granuralidade da tabela fato geográfica de produto de cliente Considerações de Performance Tabelas fato muito grandes Design do Star Schema Tabelas fato longas e estreitas Tabelas de dimensão curtas e largas Incluindo dados pré-calculados Aumenta a performance das consultas mas aumenta o tamanho de uma tabela fato Movendo colunas de uma tabela fato para outra tabela Reduz o tamanho da tabela fato mas pode afetar performance de consultas Location Local Atlanta Denver Detroit Sales Sales Q1 Q2 Q3 Tempo Q4 Grapes Uvas Cherries Cerejas Melons Melões Apples Maçãs Pears Pêras Product Produto Local Membro Membro Detroit Dia 1 Dia 2 Jan Fev Atlanta Denver Níveis Níveis Célula Célula Q1 Q2 Q3 Time Q4 Tempo Trimestre 1 Trimestre 2 Propriedades Trimestre 3 Propriedades Trimestre 4 Uvas Cerejas Melões Maçãs Pêras Início 1 dejulho Produto Fim 39 de Setembro 1 de Outubro 31 de Dezembro 1 de Janeiro 31 de Março 1 de Abril 30 de Junho Características das tabelas Tabelas fato Uma tabela fato por cubo Chaves e medidas Medidas - colunas aditivas Determinar nível de detalhe Tabelas dimensão Dimensões compartilhadas ou privadas SQL Server - Aula Prática 8

9 Mapeamento Dados Operacionais Dados Multidimensionais Dimensões Compartilhadas Fatos Atributos quantitativos sobre o desempenho do negócio em um determinado ramo Exemplo: sobre o fato vendas, a quantidade vendida, o preço da venda, a margem de lucro, etc Dimensões Atributos qualitativos sobre os ramos do negócio envolvidos na medida de desempenho de determinado fato Exemplo: sobre a dimensão produto, a descrição, o código, o preço, etc 1 2 Fatos 3 4 Fatos Fatos x Fatos Armazenamento do cubo 1 2 Fatos Fatos Fatos NÃO!!!! Fatos 5 6 Explosão de dados Regra % de todas as possíveis agregações provê 80% de ganho de performance Formas de armazenamento MOLAP Multidimensional OLAP ROLAP Relational OLAP HOLAP Hybrid OLAP Estrutura MOLAP Estrutura ROLAP ou ou Mart Mart Cubo Cubo Armazena cópia da tabela fato e dimensões ou ou Mart Mart Dados ROLAP Dados-base são mantidos no SGBD-fonte SGBD Armazena agregações SGBD Agregações ROLAP Agregações são armazenadas em tabelas relacionais Estrutura totalmente relacional Dados MOLAP Agregações MOLAP SQL Server - Aula Prática 9

10 Estrutura HOLAP Armazenamento MOLAP HOLAP ROLAP ou ou Mart Mart Dados-base mantidos no BD fonte Cubo Cubo Agregações calculadas e armazenadas no cubo Dados de base Agregações Cubo Cubo Tabela Relacional Cubo Tabela Relacional Tabela Relacional Dados ROLAP Perspectiva do Cliente MOLAP HOLAP ROLAP SGBD Agregações MOLAP Performance de consulta Imediato Mais rápido Rápido Consumo em disco Alto Médio Baixo Manutenção do cubo Alto Médio Baixo Front-End de um DW Ferramentas OLAP Características de um Relatório OLAP Séries Temporais Comparações Ajuda à Identificação de Anomalias ou Exceções Operações Drill Up Drill Down Drill Across Slicing/Dicing Relatório OLAP Produto Vendas no Mês Comparação com o Mês Anterior Pasta Colgate Sul 110 **12% Pasta Colgate Sudeste 179-3% Pasta Colgate Nordeste 55 5% Total 344 **6% Relatório OLAP Produto Tam anho Vendas no M ê s C o m p C o m o M ê s An te rio r C o lg a te S ul A 3 4 **1 0 % C o lg a te S ul B 3 6 **1 3 % C o lg a te S ul C 4 0 **1 1 % C o lg a te T o tal **1 2 % C o lg a te S u d es te A % C o lg a te S u d es te B % C o lg a te S u d es te C % C o lg a te T o tal % C o lg a te N o rd e ste A % C o lg a te N o rd e ste B % C o lg a te N o rd e ste C % C o lg a te T o tal % T o ta l % Relatório OLAP P r o d u t o R e g i ã o E q u i p e d e V e n d a s V e n d a s n o M ê s C o m p C o m o M ê s A n t e r i o r C o lg a t e S u l P A le g r e 5 2 * * 2 1 % C o lg a t e S u l C u r it ib a % C o lg a t e S u l F lo r ia n ó p % C o lg a t e * * 1 2 % C o lg a t e S u d e s t e S ã o P a u lo % C o lg a t e S u d e s t e R io % C o lg a t e S u d e s t e B e lo H o r iz % C o lg a t e % C o lg a t e N o r d e s t e S a lv a d o r % C o lg a t e N o r d e s t e F o r t a le z a % C o lg a t e N o r d e s t e R e c ife % C o lg a t e % T o t a l % SQL Server - Aula Prática 10

11 Tamanho de um DW Tamanho de um DW VENDAS É medido pelo tamanho da Tabela de Fatos Tempo: 2 anos x 365 dias = 730 dias : 300 lojas Produto: produtos Um Cubo Quadridimensional Tamanho de um DW Promoção: cada item vendido está associado a uma única promoção Número de registros da tabela de fatos (média de 3000 produtos vendidos ao dia em cada loja): 730 x 300 x 3000 x 1 = 657 milhões de registros Tamanho de um DW Número de campos chaves = 4; Número de campos fatos = 4; Total de campos = 8 (de 4 bytes, cada um) Tamanho da tabela de fatos: x 8 x 4 = 21GB SQL para OLAP (Oracle) SELECT pproduto#, dtrimestre, SUM(vfaturamento) FROM vendas v, data d, Produto p WHERE vproduto# = pproduto# AND vdata = ddata# AND dtrimestre IN ( 2, 3 ) AND dano = 1999 AND pproduto# IN ( P1, P2 ) GROUP BY {CUBE,ROLLUP} (pproduto#, ttrimestre) SQL para OLAP (Oracle) MERGE INTO newemp n1 USING external_table e1 ON ( n1empno = e1empno ) WHEN MATCHED THEN UPDATE SET n1ename = e1ename, n1job = e1job WHEN NOT MATCHED THEN INSERT (empno, ename, job) / SQL Server - Aula Prática 11

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