Apresentação. Rodrigo Leite Durães

Transcrição

1 Apresentação Assunto DATA WAREHOUSE Professor Rodrigo Leite Durães

2 Data Warehouse Surgimento SADs Definição Propriedades e Conceitos Aplicações Arquitetura Modelagem Projeto Acesso a dados Considerações Finais

3 Surgimento Necessidade de análise de dados históricos Necessidade de análise de dados corporativos oriundos de banco de dados diferentes ou distribuídos. Sistemas de Apoio à Decisão

4 Sistema de Apoio à Decisão Informação Obtidas analisando dados históricos de vendas, produção, etc Análise dos Dados Aumenta a competitividade da empresa Era feita intuitivamente

5 Sistema de Apoio à Decisão Dificuldade para obter informação Quantidade de dados cresce com expansão e tempo Dados conflitantes Impossivel para alguém gurdar tantos dados Moobilidade do mercado de trabalho

6 Sistema de Apoio à Decisão Benefícios Determinar mercado-alvo de um produto Criar promoções Responder rapidamente a mudanças de mercado Problema Dados históricos não guardados Solução Banco de Dados especializados para SADs

7 Histórico Criado pela IBM, década de 60, intitulado Information Ware House Relançado várias vezes sem sucesso. Seu nome definitivo foi dado por William Inmon Tornou-se viável por novas tecnologias (armazenamento e processamento)

8 Definição Sistema que armazena dados históricos Um ambiente não um produto Integra dados corporativos num único repositório de dados, se necessário sumarizando-os Utilizado por SADs

9 Propriedades BD Operacional Data Warehouse Usuários Funcionários Gerência Utilização Tarefas Cotidianas Decisões Estratégicas Padrão de uso Previsível Imprevisível Funcionamento Base em transições Base na análise Valores de dados Atuais e voláteis Históricos e não-voláteis Detalhamneto Alto Sumarizado Organização do dados Orientado a aplicações Orientado a assunto

10 Principais Características Orientado a assunto Integrado Não volátil Variável com o tempo

11 Processamento OLAP Pesquisa Inteligente ( Data Mining ) Ênfase na performance da recuperação de consultas Visualização de dados ao longo de varias dimensões analíticas.

12 OLTP x OLAP Características Operacional-OLTP Decisão-OLAP Objetivo Op. diárias do negócio Análisar o negócio Visão dos dados Relacional Multidimensional Op. com os dados Incl., Alt, Excl e Cons. Carga e Consulta Atualização Contínua (tempo real) Periódica (Bach) N o de usuários Milhares Dezenas Tipo de usuário Operacional Gerencial Interação c/ usuário Pré-definida Pré-definida e ad-hoc Granularidade Detalhados Detalhados e Resumos Redundância Não ocorre Ocorre Volume Megabytes-Gigabytes Gigabytes-Terabytes Histórico Até uma atualização 5 a 10 anos Acesso a registro Dezenas Milhares

13 Granularidade Processo de Sumarização (alta) Processo de envelhecimento(baixa) Nível de detalhe dos dados Quanto maior o nível de detalhamento menor a granularidade.

14 Metadados Metadados de mapeamento Metadados de Sumarização Metadados históricos Metadados de padrões de acesso

15 Modelagem Multidimensional NORDESTE Tempo Jan./99 PERNAMBUCO CEARÁ FORTALEZA... SOBRAL SUDESTE RIO DE JANEIRO SÃO PAULO Fev./ P1 P2 P3 P4 Produto

16 Modelagem Pivoteamento (rotação) Disposição roll-up (ascende) Disposição drill-down (refina na hierarquia) Esquema estrela Esquema floco de neve.

17 Projeto de DW