FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS FERNANDO WILLIAM DE ANDRADE GABRIEL FERREIRA CABRAL

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1 FACULDADE DE TECNOLOGIA DE SÃO JOSÉ DOS CAMPOS FERNANDO WILLIAM DE ANDRADE GABRIEL FERREIRA CABRAL DATA WAREHOUSE: EXTRAINDO CONHECIMENTO PARA TOMADA DE DECISÕES ESTRATÉGICAS EM PEQUENOS NEGÓCIOS SÃO JOSÉ DOS CAMPOS 2009

2 2 FERNANDO WILLIAM DE ANDRADE GABRIEL FERREIRA CABRAL DATA WAREHOUSE: EXTRAINDO CONHECIMENTO PARA TOMADA DE DECISÕES ESTRATÉGICAS EM PEQUENOS NEGÓCIOS Trabalho de conclusão de curso apresentado à Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos, como parte dos requisitos necessários para obtenção do titulo de tecnólogo em informática com ênfase em banco de dados. Orientador: Prof. Carlos Garcia SÃO JOSÉ DOS CAMPOS 2009

3 3 FERNANDO WILLIAM DE ANDRADE GABRIEL FERREIRA CABRAL DATA WAREHOUSE: EXTRAINDO CONHECIMENTO PARA TOMADA DE DECISÕES ESTRATÉGICAS EM PEQUENOS NEGÓCIOS Trabalho de conclusão de curso apresentado à Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos, como parte dos requisitos necessários para obtenção do titulo de tecnólogo em informática com ênfase em banco de dados. Orientador: Prof. Carlos Garcia MSc. FERNANDO MASANORI ASHIKAGA Dra. DANIELA LEAL MUSA MSc. CARLOS AUGUSTO LOMBARDI GARCIA / / DATA DE APROVAÇÃO

4 4 RESUMO No mercado econômico atual, onde as empresas precisam se destacar entre seus concorrentes, algum método diferencial deve ser implantado. Hoje em dia, a informação é a ferramenta mais poderosa e importante que uma organização pode ter. Portanto, deve-se saber explorá-la da forma mais inteligente possível para obter conhecimento sobre a própria empresa e tomar decisões estratégicas, visando a melhoria da organização e, consequentemente, ganhando destaque no mercado. Um sistema de Business Intelligence tem a função de fazer essa análise de dados e retornar resultados, utilizando ferramentas como o Data Warehouse. Muitas empresas de grande porte utilizam o Business Intelligence, mas poucas são as empresas de pequeno porte que fazem uso dessa tecnologia. Esse trabalho explica as ferramentas utilizadas em um ambiente de Business Inteligence, apresenta as formas de modelagem de um Data Warehouse a ser utilizado em micro e pequenas empresas e analisa a estrutura dos sistemas de algumas pequenas empresas, comparando com uma grande empresa que utiliza o Business Intelligence; a fim de mostrar a viabilidade da implantação desse sistema. Palavras-Chave: Inteligência de negócios. Data Warehouse. Modelagem multidimensional. Pequenas empresas.

5 5 ABSTRACT In the actual economic market, where companies need to standout from their competitors, different methods of drawing attention should be implanted. Nowadays, information is the most powerful and important key that an organization may have. Therefore, information should be used in the best possible way to obtain knowledge about the company itself, hence helping the company make strategic decisions to improve the organization, obtaining a noticeable position in the market. A Business Intelligence System can analyze this data and present the necessary results by using tools such as the Data Warehouse. Many big companies use the Business Intelligence System, but few are the small companies that take advantage of this technology. This project explains the tools used in the Business Intelligence environment, presents the modeling forms of a Data Warehouse system used in small companies, and analyzes the structure of a few small companies, comparing them to a big company which uses Business Intelligence, in order to show the viability of implementation of this system. Keywords: Business Intelligence. Data Warehouse. Multidimensional modeling. Small companies.

6 6 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Figura 2.1 Ferramentas de um ambiente Business Intelligence...13 Figura 2.2 Funcionamento da ferramenta ETL...16 Figura 3.1 Infra-estrutura de uma pequena empresa utilizando DW Figura 3.2 Exemplo de entidades de uma pequena empresa Figura 3.3 Diagrama do Modelo Estrela Fato e Dimensões Figura 3.4 Modelo Estrela Fato Cliente e suas dimensões Figura 3.5 Particionamento do Data Warehouse em vários Data Mart s Figura 3.6 Arquitetura Top-Down Figura 3.7 Arquitetura Bottom-Up Figura 3.8 Cubo Multidimensional Figura 4.1 Diagrama da conexão entre os computadores nos Mercados Eleven e Yamashita Figura 4.2 Diagrama da conexão entre os computadores no Supermercado Patri Figura 4.3 Modelo estrela para a entidade Produto Figura 4.4 Talend Open Studio Figura 4.5 Mondrian e JPivot Figura 4.6 Médias de entrada e saída de produtos registrados nos sistemas OLTP s dos mercados Eleven e Yamashita Figura 4.7 Diferença entre as médias de entrada e saída de produtos registrados nos sistemas OLTP s dos mercados Eleven e Yamashita Figura 4.8 Vendas da seção de açougue do Supermercado Patri em Setembro/

7 7 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BI Business Intelligence. DM Data Mining DW Data Warehouse. ETL Extraction, Transformation and Load MPEs Micro e Pequenas Empresas ODS Operational Data Store OLAP Online Analytical Processing OLTP On-Line Transaction Processing. SEBRAE Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. SGBD Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados

8 8 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Motivação Objetivos Metodologia Organização do trabalho DATA WAREHOUSE APLICADO ÀS PEQUENAS EMPRESAS Business Intelligence OLTP (On-Line Transaction Processing) ETL (Extraction, Transformation and Load) Metadados Data Warehouse Características do DW Passos para implantar um Data Warehouse Modelagem Multidimensional Data Mart OLAP (On-Line Analytical Processing) Considerações Finais MODELO DE DW PARA MICRO E PEQUENAS EMPRESAS Pequenas empresas e suas necessidades Infra-estrutura Levantamento das entidades globais Definindo Modelo Multidimensional Definindo granularidade Definindo critérios de particionamento Ciclicidade dos dados e dados instantâneos Escolha de uma arquitetura Popular o Data Warehouse Consulta Considerações Finais ANÁLISE DA ESTRUTURA DE PEQUENAS EMPRESAS Infra-estrutura Configuração dos computadores... 39

9 Comunicação entre os computadores Dia-a-dia na empresa Sistemas que compõem as empresas Linguagem e banco de dados O que acontece sem o conhecimento dos funcionários Nível de aprendizado Levantamento das entidades globais Volume dos dados Descobrindo as necessidades Definindo modelo multidimensional Definindo critérios de particionamento Ferramentas Ferramenta de ETL Ferramenta OLAP JPivot Sustentabilidade das ferramentas Análise dos dados Considerações finais VERIFICAÇÃO DE VIABILIDADE O caso Aurora Alimentos Comparação e conclusão do estudo de caso CONSIDERAÇÕES FINAIS Contribuições e conclusões Trabalhos futuros REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICES... 74

10 10 1 INTRODUÇÃO 1.1 Motivação A maior parte das empresas estabelecidas no território brasileiro são micro e pequenas empresas (MPEs), representando uma fatia de 98% das 5.1 milhões existentes (SEBRAE/SP 2008). Além de contribuir, gerando renda para o país, as micro e pequenas empresas são responsáveis por 60% dos empregos com carteira assinada no país. Apesar de serem importantes para o desenvolvimento do país, cerca de 27% das MPEs morrem no primeiro ano e 60% delas não sobrevivem aos cinco primeiros anos, um fato negativo para o país. A cada ano, 267 mil ocupações deixam de existir, o que gera um prejuízo de 16 bilhões de reais. Segundo pesquisa feita pelo SEBRAE com os próprios empresários em 2004, aponta que de acordo com 49% dos entrevistados, para o sucesso, é necessário possuir um bom conhecimento de mercado na área em que atua; e 48% acham importante ter boas estratégias de vendas. 1.2 Objetivos O objetivo deste trabalho é mostrar a viabilidade da implantação de um sistema de Business Intelligence (BI) em micro e pequenas empresas, a partir de uma pesquisa ambiental realizada em diversos estabelecimentos pequenos em comparação a um estudo de caso de uma grande empresa que possui este tipo de sistema. 1.3 Metodologia

11 11 A pesquisa está organizada em camadas, levando em conta a dimensão do assunto tratado e o grau de importância do mesmo, e apresentado conforme a evolução histórica das ferramentas. O trabalho faz uma análise da estrutura de três supermercados de pequeno porte, inclusive dos sistemas automatizados implantados em cada um, e compara com um caso de uma empresa de grande porte que possui um sistema de BI, para analisar a viabilidade da implantação desse sistema nas pequenas empresas. 1.4 Organização do trabalho O segundo capítulo contem a fundamentação do trabalho, tratando de conceitos existentes e já aplicados no mercado, abordando desde a inteligência de negócios até as ferramentas de Data Warehouse, descrevendo suas características e funcionamento. No terceiro capítulo, são descritas as formas de modelagem de Data Warehouse voltada às pequenas empresas. Depois, no quarto capítulo, o trabalho apresenta a estrutura de algumas pequenas empresas, bem como os sistemas utilizados por elas. O quinto capítulo mostra a comparação feita entre uma grande empresa com sistema de BI e três pequenas empresas. O capítulo seis apresenta uma conclusão de todo o trabalho.

12 12 2 DATA WAREHOUSE APLICADO ÀS PEQUENAS EMPRESAS Este capítulo apresenta os conceitos e ferramentas que envolvem a inteligência de negócios. O foco principal é apresentar as características e funcionamento da ferramenta de Data Warehouse para extração de dados da organização, visando estabelecer estratégias para o sucesso de pequenas empresas. O capítulo está dividido em nove subtópicos, abordando os assuntos de Business Intelligence, OLTP, ETL, Metadados, Data Warehouse, Modelagem Multidimensional, Data Mart, OLAP e Conclusão sobre a ferramenta. 2.1 Business Intelligence O Business Intelligence ou Inteligência Empresarial é composto por processos, técnicas e ferramentas que visam orientar o gerenciamento de empresas. O principal objetivo do BI é transformar dados em informações; essas informações serão transformadas em conhecimento, e então, será possível fazer uso desse conhecimento no planejamento estratégico de mercado, compras, vendas, e permitir que os gerentes das empresas sejam capazes de atuar com rapidez e competência quando houver necessidade de tomar decisões cruciais (ECKERSON, 2002). O BI consiste, basicamente, em cada empresa examinar sua base de dados e analisar o que deve ser feito em termos de planejamento (AUDY; ENDRES; MALVEZZI, 2003). Ele pode ser implantado tanto em grandes quanto em pequenas e médias empresas (HABERMANN, 2006). Em relação à concorrência entre organizações, as que utilizam o BI em seu processo de gerenciamento levam vantagem no mercado competitivo, afinal, não é de hoje que as empresas competem umas com as outras para atingir um alto grau de qualidade, satisfazer as necessidades dos clientes e, consequentemente, obter maiores lucros. O sistema capitalista impõe essa competição e, para não sair perdendo, as empresas precisam realizar um bom planejamento estratégico focado principalmente na tomada de decisões (BARBIERI, 2001).

13 13 A Figura 2.1 mostra as ferramentas de um ambiente Business Intelligence. Figura 2.1 Ferramentas de um ambiente Business Intelligence Fonte: Adaptação do autor segundo (BARBIERI, 2001). A figura 2.1 apresenta as ferramentas de um ambiente Business Intelligence. As fontes de dados representam os bancos de dados transacionais de uma organização. Estes dados são extraídos e transformados pela ferramenta de ETL, e após serem padronizados, são carregados no Data Warehouse, que é o banco de dados histórico, onde todas as transações e atualizações realizadas nos bancos de dados transacionais são armazenadas. Os Data Mart s são partes do Data Warehouse, como se fosse um data warehouse específico para cada seção de uma empresa. As ferramentas de OLAP são utilizadas para a realização de análises aos dados armazenados no Data Warehouse. Qualquer organização, seja qual for seu porte, possui dados que guardam várias informações estratégicas. No entanto, estas informações precisam estar disponíveis para as pessoas certas e tratadas de forma correta, para que se possa realizar uma análise eficaz, resultando na extração de conhecimento (HABERMANN, 2006). Uma simples análise das vendas do último mês, do produto mais vendido e do menos vendido ou até dos produtos comprados pelo consumidor mais assíduo em um determinado intervalo

14 14 de tempo, podem ser fontes de informações para uma pequena empresa reconhecer se o planejamento realizado está surtindo efeito ou se mudanças devem ser iniciadas. Ou seja, essas informações auxiliarão as empresas a se adequarem conforme as necessidades dos seus clientes. Muitas empresas de pequeno e médio porte ainda organizam seus dados em planilhas, pois acreditam não ser capazes de sustentar financeiramente a implantação de aplicações de BI. Porém, nem todos os projetos de Business Intelligence começam com um alto custo. O capital a ser investido aumenta com o tempo, de acordo com a necessidade e com o crescimento da empresa (HABERMANN, 2006). Para que estratégias de mercado e planejamento sejam postas em prática em pequenas e médias empresas, mudanças são necessárias, e elas devem ser efetuadas aos poucos, incorporando inicialmente um sistema de automação na empresa, o qual deverá ser usado de modo a tornar o controle de mercadorias mais rígido, além de organizar melhor as informações e torná-las disponíveis mais facilmente para os próprios empresários. Toda organização interessada em aplicar o BI deve olhar o negócio como um investimento a se fazer para obter resultados a médio e longo prazo (SERAIN, 2007). Feito isso, poderá iniciar-se o processo de implantação de uma estratégia mais forte, como o Business Intelligence, fazendo com que essas empresas tenham cada vez mais visão de mercado e consigam adequar-se ao contexto em que atuam. Nenhuma empresa pequena deve esperar seu crescimento para definir um planejamento estratégico. Muito pelo contrário. As empresas de pequeno e médio porte precisam, desde sua criação, trabalhar sobre este assunto para tornarem-se grandes organizações. Inicialmente, os processos de planejamento nestas empresas são incompletos e irregulares, mas, se trabalhados corretamente e com seriedade, eles serão de extrema utilidade para auxiliar na tomada de decisões da empresa (PRIMAK, 2009). Diversas ferramentas podem ser utilizadas na implantação de uma aplicação de BI; como ferramentas OLAP, Data Mining(DM), Data Warehouse(DW), por exemplo.

15 OLTP (On-Line Transaction Processing) Online Transaction Processing (OLTP) - ou Processamento de Transações em Tempo-Real - são sistemas que se encarregam de registrar todas as transações contidas em uma determinada operação organizacional. São os bancos de dados convencionais e eles não são capazes de gerar relatórios para uma possível análise de dados da empresa, por isso, faz-se necessária a criação do Data Warehouse (KIMBALL, 1996). Os sistemas OLTP permitem a inserção, atualização, consulta e deleção de dados e são orientados aos processos desenvolvidos na empresa, como Pedido, Pagamento, Nota e, diferente do DW, são voláteis, pois os dados passam por constantes modificações (KIMBALL, 1996). É justamente desses bancos que os dados são extraídos para compor o Data Warehouse. Portanto, o DW é composto por vários dados extraídos de diversos bancos que a organização possui, através do processo de ETL. 2.3 ETL (Extraction, Transformation and Load) Os dados que compõem as diversas OLTP s da organização não seguem um padrão de formatação, impedindo sua análise direta. É necessário, portanto, padronizar esses dados através da ferramenta ETL, que extrai, limpa, transforma e carrega dados para um Data Warehouse. A ETL é um dos fatores mais críticos e importantes dentro de um DW, pois segundo Inmon (2002 apud CRAMER, 2006, p. 21): "O processo de integração e transformação de dados, tipicamente, consome até 80% dos recursos de desenvolvimento". Na Figura 2.2, é mostrado o funcionamento de uma ferramenta ETL.

16 16 Figura 2.2 Funcionamento da ferramenta ETL Fonte: Adaptação do autor segundo (PEREIRA, 2000). As bases de dados das fontes OLTP são os bancos transacionais de uma organização. Seus dados são extraídos pela ferramenta de ETL e então, são transformados seguindo um padrão definido. Após a validação destes dados padronizados, eles são enviados ao Data Warehouse para a realização de análises. A primeira coisa a se fazer em um processo ETL é definir de que locais os dados serão extraídos. Várias origens diferentes podem armazenar esses dados, e elas podem possuir formatos distintos, podendo ser um robusto SGBD ou até mesmo um simples arquivo texto ou arquivos DBF, entre outros possíveis (KIMBALL e ROSS, 2002). Com as origens definidas, o próximo passo é extrair os dados dos bancos de dados transacionais, registro a registro, para serem carregados no aplicativo de solicitação, também é gerado um catálogo desses dados para controle do sistema. Como os dados são extraídos de diferentes sistemas, é comum haver incompatibilidade e inconsistência. Por isso, o processo de limpeza é necessário para corrigir as imperfeições dos dados contidos na base de dados transacional que, por algum motivo, passaram despercebidos nos sistemas de origem ou foram criados há muito tempo, podendo conter lixo, tais como códigos inválidos e preenchimento de vários campos com valores incompatíveis entre si. Após a limpeza, os dados devem passar por uma transformação. Ela é responsável pela

17 17 padronização dos dados, pois estes podem vir com formatação diferente dos diversos OLTP s, como no caso do ano que pode ser representado com dois ou quatro dígitos, permitindo uma análise concisa. Outro exemplo seria um sistema ter a definição do sexo de uma pessoa como M para Masculino e F para Feminino e outro sistema ter M para Feminino e H para Masculino. Neste caso, o processo de transformação do ETL teria que padronizar os dados para enviá-los ao Data Warehouse, para não haver informações iguais em formatos distintos quando o usuário estiver realizando uma análise (CIELO, 2006). Após serem padronizados, os dados são carregados no Data Warehouse pelo ETL, a partir de um sistema de banco de dados temporário. E as tabelas que serão atualizadas no sistema de DW devem ser montadas utilizando-se agregações, sumarizações e ordenação dos dados. Constantemente, os bancos de dados transacionais sofrem atualizações, sendo necessário enviá-las ao DW. Elas devem ser adicionadas de acordo com a data em que os dados foram modificados. Outra funcionalidade do processo de ETL é a extração de informações sobre os próprios dados dos bancos transacionais, gerando uma documentação que contém os metadados. 2.4 Metadados As informações que descrevem os dados de uma empresa são chamadas de metadados. São as informações de um DW que não são os próprios dados do banco. Os metadados atuam como uma enciclopédia para o data warehouse (KIMBALL e ROSS, 2002). Em um sistema OLTP bancos de dados transacionais gera-se documentação apenas sobre o levantamento dos dados, o banco de dados em si e o sistema que o alimenta. No Data Warehouse, a complexidade aumenta, pois além do levantamento de dados e do banco, a documentação também envolve o levantamento de relatórios a serem gerados, a origem dos dados que vão alimentar o DW, os processos de extração, tratamento e carga de dados (ETL), entre outros (INMON, 1997).

18 18 Metadados também podem ser gerados por todas as mudanças sofridas pelas regras de negócio da empresa, além da frequência de acesso aos dados. Com as informações obtidas pelos metadados, os usuários tornam comuns os cruzamentos entre os dados para identificar informações que não eram vistas nos sistemas transacionais (INMON, 1997). Existem três tipos de metadados: os de nível operacional são aqueles existentes nos modelos de dados dos sistemas transacionais; os de nível warehouse são orientados por assunto e informam as transformações executadas sobre os dados; e os de nível do negócio representam as informações disponíveis para análise dos usuários (SEN e VARGHESE, 1998). Entre alguns exemplos de metadados estão as informações sobre transformações dos dados, tabelas, colunas, agregações, índices, regras de transformação dos dados, os nomes dos atributos, os domínios dos valores, os tipos de dados, as tabelas ou arquivos onde são extraídos os dados, o mapeamento dos campos das tabelas físicas do DW, entre outros. 2.5 Data Warehouse Data Warehouse, também chamado de armazém de dados ou repositório de dados, é uma ferramenta de apoio à tomada de decisão estratégica utilizada pelas empresas. Ele é um banco de dados estruturado, de forma a facilitar a análise dos dados, a geração de relatórios e a apresentação de resultados, o qual permite que empresas extraiam informações sobre seus próprios dados e, assim, possam planejar novas estratégias para o futuro. Para Kimball (1998 apud COME, 2001, p. 2), DW é o lugar onde as pessoas podem acessar seus dados. O DW geralmente utiliza um histórico de informações pelo período de cinco a dez anos. Ele sempre conterá uma tabela armazenando o elemento tempo (hora, dia, semana, mês, semestre, ano) para registrar quando uma transição foi realizada (INMON, 1997) Características do DW

19 19 Na maioria dos bancos, é necessário um maior controle na entrada de dados, pois estes estão sendo constantemente modificados, adicionados e removidos pelas transações efetuadas na organização. Já no Data Warehouse, a preocupação não é com a entrada de dados, mas com a saída, extração e apresentação dos dados, pois serão os resultados analisados nele que definirão novas estratégias. E para garantir a eficiência na saída de informações, os DW s possuem algumas características: Orientado por assunto: Os dados de uma empresa são organizados por assuntos de seu interesse, sendo que estes levam a um assunto principal, que seria o foco central da empresa, como por exemplo, análise de vendas, análise de segmentos de clientes (INMON, 1997). Integrado: No Data Warehouse, os dados devem possuir formatos comuns de medida, para que possa viabilizar uma análise eficiente. E para que um padrão seja aplicado aos dados, estes passam por uma fase de transformação chamada ETL (INMON, 1997). Variável no tempo: A análise dos dados em um Data Warehouse ocorre em função do tempo, para que seja possível visualizar as mudanças que ocorreram na organização. Por isso, a cada modificação no banco de dados transacional da empresa, uma nova entrada é criada no DW e os dados deste nunca serão modificados, para que seja possível a análise de todo o histórico armazenado (INMON, 1997). Não Volátil: Os dados de um DW nunca poderão ser modificados, o usuário poderá apenas consultar e gerar relatórios, para garantir o registro das mudanças com o decorrer do tempo (INMON, 1997) Passos para implantar um Data Warehouse O Data Warehouse deve ser implantado aos poucos dentro de uma organização. Primeiramente, devem ser criados todos os Data Mart s necessários, um para cada departamento da empresa, e então, chegar ao desenvolvimento de um DW em nível corporativo. Sete etapas devem ser seguidas para implantação de um DW (FERNANDES et al., 2006).

20 20 Etapa 1 Atingir resultados em curto prazo: Toda e qualquer organização precisa desenvolver estratégias em um curto prazo, por isso, é necessário definir etapas específicas de construção, para minimizar os riscos e custo do negócio. Etapa 2 Integrar sistemas: É necessário integrar os diversos sistemas da empresa, onde todos os dados de produção e das fontes externas precisam ser mapeados para o modelo de dados do DW. Esse processo deve ser sincronizado para evitar problemas de acesso aos dados. Etapa 3 Escolher o SGBD: É necessário escolher, cuidadosamente, um bom sistema gerenciador de banco de dados de suporte ao DW, em relação ao nível do desempenho na carga e indexação dos dados, tempo de resposta, capacidade de armazenamento, paralelismo, escalabilidade. Etapa 4 Escolher as ferramentas: A escolha das ferramentas a serem utilizadas é um passo muito importante, pois acarretará diretamente no desempenho do sistema. Deve-se considerar as ferramentas disponíveis no mercado. Elas devem fornecer interfaces amigáveis, geração de relatórios, análises multidimensionais, acesso via web, Data Mining, entre outros requisitos. Etapa 5 - Construção visando expansão: É necessário construir um Data Warehouse flexível, que possa ser expandido; podendo manter níveis de desempenho mesmo atingindo petabytes em seu tamanho. Etapa 6 - Manter o sistema aberto para mudanças: O ambiente DW deve ser aberto para permitir que as ferramentas escolhidas no início da implantação do sistema possam ser substituídas por outras mais atuais e eficientes. Etapa 7 - Disponibilizar os equipamentos adequados: Bons equipamentos devem ser levados em consideração para a implantação de um sistema DW. É importante conservar o sistema de armazenamento, que gerencia o tráfego, alocação, backup e a restauração dos dados. 2.6 Modelagem Multidimensional

21 21 Segundo Imhoff, Galemmo e Geiger (2003 apud CRAMER, 2006, p. 24), um modelo dimensional é uma forma de modelagem de dados que acondiciona os dados de acordo com consultas e processos específicos do negócio. Os objetivos são tornar os esquemas de dados compreensíveis aos usuários e aumentar o desempenho através de consultas multidimensionais. O modelo multidimensional permite que o Data Warehouse seja desenvolvido por partes e distribuído em toda organização através do uso de dimensões e fatos conforme as bases lógicas do sistema (KIMBALL, 1998). Este assunto será abordado com mais detalhes no próximo capítulo. 2.7 Data Mart Um Data Mart é uma divisão lógica de um Data Warehouse, que atende uma área específica da organização. Por isso, os DW s são comumente orientados por assunto. Os Data Mart s pertencem às áreas específicas da empresa contabilidade, finanças, vendas e etc. E são modelados de acordo com as especificações de cada departamento, possuindo assim, design único (INMON; TEDERMAN; IMHOFF, 2001). O objetivo do Data Mart é aumentar a velocidade na consulta de informações, pois possui um escopo menor de informações e, como é segmentado para uma determinada área, possibilita a análise multidimensional, com os cruzamentos e visões previamente calculadas. Os Data Mart s podem ser independentes quando os dados de um departamento não se comunicam com os de outros departamentos. Neste caso, existem muitas redundâncias de dados, pois cada departamento possui seus próprios modelos, porém, a aplicação destes dados torna-se mais fácil.

22 22 Mas em um ambiente ideal, os Data Mart s são integrados, onde existe comunicação entre departamentos, e os dados possuem um formato mais próximo da realidade da empresa. Porém, o tempo para seu desenvolvimento é maior. A seguir, algumas diferenças entre Data Mart e Data Warehouse são apresentadas. Tabela 1 Diferenças entre Data Mart e Data Warehouse DATA MART DATA WAREHOUSE Departamental Corporativo Pequena quantidade de dados históricos Grande quantidade de dados históricos Tecnologia otimizada para acesso e análise Tecnologia otimizada para armazenamento e gerenciamento de grandes volumes de dados Cada departamento possui uma estrutura Estrutura adequada ao entendimento diferente corporativo de dados Altamente indexado Levemente indexado Fonte: Adaptação do autor segundo Inmon (1999, p.4). Independente se os dados estão armazenados em um Data Warehouse ou em um Data Mart, eles serão buscados e analisados através de ferramentas OLAP. 2.8 OLAP (On-Line Analytical Processing) Criado em 1993, por Edgar F. Codd, o OLAP (Online Analytical Processing) - Processamento Analítico em Tempo Real é uma ferramenta que promove a busca de informações dentro de um DW, devolvendo-as ao usuário, permitindo traçar metas estratégicas para a empresa (CRAMER, 2006). O THE OLAP COUNCIL(1995), um conselho para padronizar a tecnologia OLAP (CRAMER, 2006), define o termo como: uma tecnologia de software que possibilita que os analistas, gerentes e executivos tenham entendimento sobre os dados de forma rápida, consistente, e com acesso interativo a uma ampla variedade de visões possíveis de informações que foram

23 23 transformadas a partir de dados brutos para refletir a dimensionalidade real da empresa como entendida pelo usuário. Segundo Codd, as ferramentas de consulta e geração de relatórios da época não permitiam uma visualização e análise de dados de acordo com múltiplas dimensões de maneira que fizesse sentido para os analistas em um determinado tempo. A ferramenta OLAP foi criada justamente para promover a interação entre as várias dimensões, pois é uma tecnologia projetada para análise de modelos multidimensionais. O usuário pode fazer uma busca em diferentes níveis de profundidade, dependendo do que ele queira analisar, e quanto menor for o grau de detalhamento da pesquisa, mais rápida será a obtenção de resultados. A base de dados OLAP fornece um método para acessar, visualizar e analisar dados corporativos com alta flexibilidade e desempenho via um modelo de dados natural e intuitivo. Existem quatro arquiteturas diferentes de OLAP que classificam-se em ROLAP, MOLAP, HOLAP e DOLAP. ROLAP - Relational On Line Analytical Processing: Nesta arquitetura, os dados do DW são armazenados nos próprios SGBD s relacionais dos bancos de dados fontes, em que as tabelas são implementadas com estruturas relacionais clássicas, ou seja, a consulta é enviada ao servidor do banco de dados, onde é processada (CARVALHO, 2004). MOLAP - Multidimensional On Line Analytical Processing: A requisição é feita pelo usuário diretamente ao servidor de banco de dados multidimensionais que possuem um tratamento dimensional nativo. Portanto, a manipulação dos dados também ocorre diretamente no servidor, obtendo um ganho de desempenho (CARVALHO, 2004). HOLAP - Hybrid On Line Analytical Processing: É a combinação entre ROLAP e MOLAP, ele permite a análise multidimensional de dados tanto armazenados em um banco de dados multidimensional como em um SGBD relacional. Os dados de maior granularidade são armazenados em estruturas relacionais e os de menor granularidade em estruturas dimensionais nativas, obtendo a escalabilidade do ROLAP e o alto desempenho do MOLAP (THOMSEN, 2002).

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