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de 31 24/06/2013 16:29 Tecnologias Revistas Cursos Pocket videos Fórum Serviços Publicar Compre Créditos Loja Virtual Assine Seja bem vindo, Fulano de Tal! Fale conosco Meus Serviços Novidade: DevMedia lança o DevWare - Saiba mais! [SQL Magazine 112 - Índice] 1 2 Curtir 6 Gostei (0) (0) comentários Este artigo aborda as melhores práticas empregadas na criação de um processo de Business Intelligence utilizando-se de um case fictício. Serão descritos os passos necessários para a criação de um processo de ETL, bem como da modelagem e publicação. favoritar marcar como lido inserir nota pessoal Demais posts desta série: Trabalhando com Business Intelligence Parte 1 Artigo do tipo Tutorial Recursos especiais neste artigo: Contém nota Quickupdate, Conteúdo sobre boas práticas, Artigo no estilo Curso Online Trabalhando com Business Intelligence Parte 2 Este artigo dá continuidade à apresentação do Pentaho no apoio ao desenvolvimento de uma solução de Business Intelligence que se revela como uma excelente opção, pois além de ser uma ferramenta completa e escalável, é gratuita. Este artigo aborda as melhores práticas empregadas na criação de um processo de Business Intelligence utilizando-se de um case fictício. Serão descritos os passos necessários para a criação de um processo de ETL, bem como da modelagem e publicação da parte lógica do cubo (metadados) e, por fim, a visualização dos dados em uma ferramenta OLAP. Este processo foi desenvolvido com a suíte Pentaho Business Analytics, uma ferramenta gratuita e escalável. Mais especificamente, nesta segunda parte serão descritos as etapas necessários para a criação das transformações responsáveis por migrar os dados da

de 31 24/06/2013 16:29 base Origem, a do sistema transacional (OLTP), para a base Destino (OLAP), a base analítica. Esta foi modelada em formato estrela e será a responsável por armazenar os dados do cubo de Produtos Vendidos da empresa fictícia, Magazine Setorial. Em que situação o tema é útil Entender na prática como definir um processo de migração de dados no contexto de uma solução de business intelligence. A realização correta desta etapa é fundamental para o sucesso do projeto uma vez que os dados nem sempre estão prontos e no formato adequado, sendo necessários ajustes e transformações antes de podermos utilizá-los. Na primeira parte deste artigo foram abordados os principais conceitos de Business Intelligence e, para exemplificá-los, foi proposto o case de uma loja de departamentos fictícia, formada por diversas filiais e com a necessidade de analisar os dados de suas vendas. Na sequência do artigo, foi apresentada a suíte Pentaho, capaz de contemplar os requisitos e regras de negócio elencados. Além disso, a base de dados Origem foi analisada e o raciocínio necessário para a modelagem da base Destino, em formato estrela, foi descrito. Por fim, as etapas para a configuração do Pentaho Data Integration foram descritas. Os resultados desse trabalho dão subsídios para que, nesta segunda e última parte do artigo, o processo de ETL seja criado, juntamente com os metadados do cubo, sua publicação no servidor web e a análise dos dados em uma ferramenta OLAP. Com a base OLAP modelada, significa que as principais decisões já foram tomadas, restando agora a tarefa de migrar os dados para a estrutura proposta. Entretanto, não é raro que sejam necessários pequenos ajustes na modelagem devido a algum detalhe que tenha passado despercebido na análise inicial. Nesta segunda parte do artigo serão descritos os passos necessários para a criação das transformações responsáveis por migrar os dados da base Origem, a do sistema transacional (OLTP), para a base Destino (OLAP), a base analítica, modelada em formato estrela e responsável por armazenar os dados do cubo de Produtos Vendidos da empresa fictícia, Magazine Setorial. Estas transformações serão responsáveis por popular as dimensões dim_data, dim_produto, dim_cliente, dim_vendedor, dim_notafiscal e a tabela fato, ft_notafiscal_produto. Na continuidade, serão apresentados os passos necessários para criar um Job, que tem a responsabilidade de executar todas as transformações criadas, na sequência correta e também os passos para instalar e iniciar o serviço do servidor de BI, no qual o Pentaho User Console (PUC) está inserido, e o serviço do Pentaho Administrator Console (PAC), que tem, entre outras responsabilidades administrativas, a função de manter as conexões JNDI (veja a Nota do DevMan 1), que dão acesso às bases de dados envolvidas nas ETLs. São descritas também as etapas necessárias para a instalação, via Pentaho Marketplace, do plugin da ferramenta OLAP Saiku Analytics. Finalizando, outra ferramenta da suíte será descrita, o Pentaho Schema Workbench, responsável por gerar e publicar o modelo lógico do cubo, fundamental para a análise de dados que será empreendida neste artigo por meio da utilização de uma ferramenta OLAP. Nota DevMan 1. Conexões JNDI A Java Naming and Directory Interface (JNDI) é uma API para acesso a serviços de diretórios. Ela permite que aplicações cliente descubram e obtenham dados ou objetos através de um nome. A API JNDI é utilizada em aplicações Java que acessam recursos externos, como bases de dados, filas ou tópicos JMS e componentes Java EE. Os administradores do sistema gravam objetos administrados num serviço de diretório disponibilizado pelo servidor de aplicações (normalmente) e a aplicação busca estes objetos através da JNDI (lookup). A dimensão tempo, presente na maioria dos projetos de BI, é de grande valia, pois permite analisar os dados levando em consideração o momento em que o fato ocorreu. Para este case, existe a necessidade de agruparmos os dados por ano, trimestre, mês e dia. Diante disso, será criada a dimensão tempo denominada dim_data, que receberá um registro para cada dia do ano, a partir de uma data pré-determinada. Para se definir o período que será abrangido por esta dimensão, é necessária uma análise dos dados da tabela de nota fiscal, a partir da qual percebe-se que a menor data de venda é 01/01/2008. Para que sejam analisadas as vendas já efetuadas e permitir que este processo de geração de registros não precise ser reexecutado por um período considerável, deve-se gerar as datas a partir da primeira venda e por dias suficientes para que haja registros para pelo menos os próximos 10 anos a partir da data atual. Estes registros de datas futuras também são úteis para análises preditivas, traçando uma estimativa para o futuro com base nos dados históricos. A dimensão dim_data pode ter sua estrutura ainda mais simples que a proposta neste case ou, pelo contrário, ser mais rica em detalhes que, dependendo do negócio, podem ser interessantes como, por exemplo, se o dia é um fim de semana, primeiro ou último dia da semana, primeiro ou último dia do mês, etc. Os registros para esta dimensão podem ser criados de diversas maneiras como, por exemplo, por meio de stored procedures que fazem os cálculos no banco de dados e até mesmo por planilhas prontas para download, disponíveis em sites como o kinballgroup.com e encontradas ao se pesquisar no Google por date dimension xls. Na maioria destes casos, no entanto, alguma adaptação será necessária, dependendo das colunas que compõem a dimensão ou dos idiomas envolvidos. Apesar disso, independente da estratégia escolhida para a geração destes dados, esta dimensão poderá ser compartilhada entre todos os futuros cubos. Para gerar os dados da dimensão dim_data, utilizando o PDI, é necessário realizar um conjunto de passos. Inicialmente, crie uma transformação e salve-a com o nome: 1-dim_data. É ela que conterá todas as informações sobre o processo de transformação de dados, permitindo sua automação. Em seguida, arraste um componente Generate Rows, que como o nome sugere, tem a responsabilidade de gerar n linhas, com x colunas, especificando o

de 31 24/06/2013 16:29 nome, tipo de dado e o valor de cada uma delas. Dê o nome de Gera linhas com data inicial e, em Limit, informe o número de linhas desejadas. Como o primeiro registro da dimensão será referente à data da primeira venda e o objetivo é gerar registros para, pelo menos os próximos 10 anos a partir da data atual, informe o valor 8000, que será suficiente para gerar registros de 01/01/2008 até 01/01/2028. Feito isso, em Fields, informe o único campo desejado, com o nome dtinicio, tipo Date, formato yyyymmdd e em Value informe a data inicial 20080101. Com isso definimos qual tipo de dado será gerado em nosso banco. Em seguida, para verificar se está tudo ok, faça um Preview dos dados e clique em OK para fechar o step. O próximo passo é arrastar o componente Add sequence, que gera um número sequencial, e criar uma seta de ligação entre os dois steps. Edite o step Add sequence, dê o nome de nrsequencialdia, preencha com este mesmo valor o campo Name of value, para que seja criada uma coluna com este nome em nosso resultset (de 8000 linhas) e clique em OK. Ainda nesta etapa, arraste o step Calculator adicionando-o ao fluxo da ETL, dê o nome de Cálculos e Formatos de Datas, inclua uma linha para cada variável a ser calculada, preencha as colunas de acordo com a Figura 1 e perceba a riqueza de opções que este componente disponibiliza (desde o tratamento de strings, como escape e unescape HTML, até funções de cálculos com números e datas). Neste componente foram criadas 10 variáveis necessárias para o preenchimento da dimensão dim_data. A primeira é dtdata que será obtida somando a data inicial, 01/01/2008, com o número sequencial criado pelo componente Add sequence. As outras variáveis serão criadas com base na data obtida e servem para representá-la em diversos formatos. Figura 1. Componente Calculator, configurado para gerar as datas em vários formatos. Agora partiremos para a definição dos atributos referentes ao trimestre. Como alternativa para não complicar o raciocínio com o step Calculator, também capaz de executar esta atividade, inclua o step Value Mapper, que é uma tabela de mapeamento do tipo de-para, onde é feita a relação entre o número do mês e o número do trimestre correspondente, conforme indica a Figura 2.

de 31 24/06/2013 16:29 Figura 2. Componente Value Mapper, permite mapeamentos do tipo de-para. Para gerar a última coluna necessária, onde teremos a descrição do trimestre, com valores T1, T2, T3 e T4, concatene a letra T com nrtrimestre. Para isto, inclua um novo step Calculator e insira uma linha para cada variável a ser criada, preenchendo as colunas conforme a Figura 3. Repare que a primeira variável criada, dsconcatenar, está com o valor Y em Remove. Isto indica que ela só existirá neste step e não fará parte do resultset. Figura 3. Componente Calculator, para concatenar duas strings. Em seguida, para persistir os dados no banco, inclua ao fluxo da ETL o componente Table output e edite-o, com dois cliques. Nesse momento, dê o nome de dim_data e selecione a conexão para a base Destino. Em Target table escreva dim_data e marque as opções Truncate table e Specify database fields para que, na segunda aba, de nome Database fields, seja possível fazer o mapeamento das colunas que receberão valor neste Insert, proporcionado pelo componente. Dando continuidade, para que o PDI preencha automaticamente a tabela deste componente com os nomes das colunas a serem afetadas, clique em Get fields, e quando perguntado pelo PDI se o usuário deseja limpar os valores já preenchidos e incluir uma linha para cada campo da tabela informada, selecione Clear and add all, após em Edit field mapping e então em OK. Neste momento, o PDI montará automaticamente o mapeamento das colunas pela semelhança dos nomes, sendo necessário apenas fazer o vínculo entre nrano e dsano, tarefa necessária nos casos em que o nome da coluna do resultset não for igual ao nome da coluna no banco, como demonstra a Figura 4.

de 31 24/06/2013 16:29 Figura 4. Table output para gravar a dimensão dim_data. Implementados os passos anteriores, execute a transformação a partir do menu Action > Run e obtenha uma tela como a apresentada na Figura 5 que confirma a inclusão de 8000 linhas em 1.6 segundo. Figura 5. Transformação sendo executada, gerando e incluindo 8000 linhas em 1.6 segundo.

de 31 24/06/2013 16:29 Por fim, confira o resultado obtido e perceba que os dados foram gerados no idioma adotado pelo computador em que o PDI está instalado, que neste caso é o português, como demonstra a Figura 6. Figura 6. Dados obtidos com a transformação dim_data. A ETL desta dimensão será a mais trabalhosa se comparada às demais deste processo, pois as próximas terão, tão somente, a responsabilidade de mover os dados para a base analítica, já que os dados deste case necessitam apenas da concatenação dos campos DDD e telefone celular para gerar um campo único, formatado. De acordo com os requisitos e regras de negócio propostos neste case, descritos na parte 1 deste artigo, a dimensão dim_produto não possui a necessidade de que seus dados sejam versionados. Além disso, as informações sobre a categoria dos produtos ficará nesta mesma dimensão, uma vez que um produto sempre está atrelado a uma mesma categoria. A adoção de uma coluna para o código do produto e outra para o código da categoria do produto não é obrigatória, embora seja uma boa prática. Dessa forma, a performance do processo de ETL é melhorada, pois um lookup em uma coluna do tipo inteiro é muitas vezes mais rápido do que em uma coluna do tipo string. Nesta dimensão fica claro que os atributos de produto e categoria estão desnormalizados, ou seja, repetidos em todos os registros. Esta redundância é uma das características do BI para agilizar a leitura dos dados sem se preocupar com o espaço em disco gasto. Com o objetivo de evitar repetição neste artigo, uma vez que o funcionamento do PDI está esclarecido, a partir deste ponto não será mais especificado a todo step criado que este deve ser ligado ao fluxo da ETL por meio de um hop (seta). Para criar a ETL responsável por popular a dimensão dim_produto com os dados do sistema transacional é necessário realizar um conjunto de passos. Inicialmente, crie uma transformação e salve-a com o nome: 2-dim_produto. Novamente, esta transformação será responsável por manter todo o fluxo que definiremos a partir de agora de forma que possamos executá-la com maior agilidade. O segundo passo é arrastar um componente Table input, dê o nome de Lê produto e selecione no combo Connection a conexão para a base Origem. Este componente é utilizado para ler os dados do banco de dados, via SQL. Em seguida, clique em Get SQL select statement, selecione com um duplo clique a tabela produto e então clique em Yes, para que o SQL seja montado com todos os nomes das colunas, ao invés de um simples, porém não recomendado, Select * from. Faça um Preview dos dados e clique em OK. Para recuperar o nome da categoria de produtos a que este produto está relacionado, inclua no fluxo um step Database lookup, chame-o de dsprodutocategoria, selecione a conexão Origem e em Lookup table preencha com o nome da tabela em que se deseja fazer a consulta, produtocategoria. Em seguida, para habilitar o cache e carregar todo o conteúdo desta tabela em memória e, dessa forma, melhorar a performance, marque Enable cache e Load all data from table. Na primeira tabela deste componente, The Keys(s) to lookup the value(s), indique os campos utilizados como chave neste lookup, equivalente à cláusula Where de um SQL. Como indica a Figura 7, o campo Table field recebe id e o campo Field1 recebe produtocategoria_id, com Comparator =. Na segunda tabela deste componente, Values to return from the lookup table, são indicados os campos que se deseja buscar no banco de dados e o nome que se deseja atribuir a eles. No caso, Field recebe dsnome e New name recebe dsprodutocategoria.

de 31 24/06/2013 16:29 Figura 7. Componente Database Lookup, realizando uma busca pelo campo id da tabela produtocategoria e recuperando o nome da categoria do produto. Na continuidade, inclua o step Select Values. Este step tem a finalidade de organizar o fluxo dentro do PDI, uma vez que é possível renomear as colunas, excluí-las do fluxo ou ainda alterar o seu tipo, precisão e formato. Na primeira aba, chamada Select & Alter, clique em Get fields to select e em Clear and add all. Isto faz com que os nomes de todas as colunas sejam trazidos automaticamente, deixando os dados prontos para serem manipulados. Feito isso, renomeie a coluna id, para produto_id e dsnome para dsproduto, conforme a Figura 8. Na aba Remove, remova do fluxo as colunas vlcompra, vlvenda e cdbarras pois não precisaremos delas e então clique em OK. Assim que o step for fechado, clique com o botão direito em Show input fields e verifique os campos que entraram no fluxo. Por fim, clique em Show output fields e verifique os campos que saíram deste step e formam o resultset.

de 31 24/06/2013 16:29 Figura 8. Select values, para organizar os dados. Superados os passos anteriores, todos os dados da base transacional referentes ao produto estão prontos. Para salvá-los na base analítica, arraste o componente Insert/Update, que antes de fazer o insert verifica se o registro já existe na base. Caso exista, ele faz o update nos campos desejados. Para isso, edite o step, dê o nome de dim_produto, selecione a conexão para a base Destino e em Target table preencha ou selecione em Browse o nome dim_produto. Da mesma forma que no componente de Database Lookup, na primeira tabela deste step, deve-se informar os campos-chave, no caso, produto_id. Na segunda tabela deste componente constam as colunas que farão parte do Insert/Update. Observe a Figura 9.

de 31 24/06/2013 16:29 Figura 9. Insert/Update para persistir a dimensão simples dim_produto. Como boa prática, é interessante que toda dimensão tenha o seu primeiro registro com atributos sem valor, para que no momento da ETL da tabela fato, se porventura o lookup pelo id do produto falhar, o registro aponte para este registro default. Estes registros ficam persistidos no banco e evidenciam a falha nos dados, na lógica ou no processamento de alguma ETL, ficando mais fácil de perceber e corrigir a não conformidade. Para isso, inclua um componente Generate Rows e gere uma linha, mas ao invés de ligá-lo ao final do fluxo da ETL, faça com que ele seja outra fonte de dados para o step dim_produto. Os nomes e tipos das colunas devem ser os mesmos e estar na mesma ordem que os campos observados em Show input fields do step Insert/Update, como expõe a Figura 10.

0 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 10. Gerando uma linha com valores em branco. Por fim, execute a transformação, que terá a aparência observada na Figura 11. Perceba nos dados da base analítica que o registro default com dados nulos, oriundos do step Generate Rows, foi incluído antes dos outros, com o valor da coluna SK_dimProduto igual a 1. Caso esta ETL seja executada mais de uma vez, deixe o Generate Rows habilitado apenas na primeira, para que o insert/update não gere uma linha em branco a cada execução. Isto porque a condição do lookup em dim_produto nunca será satisfeita e seria incluído um novo registro com valores nulos, pois por definição, não se pode comparar qualquer valor a valores nulos. Figura 11. Transformação 2-dim_produto sendo executada. A partir dos requisitos e regras de negócio propostos neste case foi definido que a dimensão dim_cliente tem a necessidade de que seus dados sejam versionados e que uma nova coluna seja criada, concatenando o DDD com o telefone no seguinte formato: (99) 9999-9999 ou (99) 99999-9999, dependendo se o telefone conta com 8 ou 9 dígitos. Para popular esta dimensão com os dados do sistema transacional, inicialmente crie uma transformação e salve-a com o nome: 3-dim_cliente. Com a transformação definida, arraste um componente Table input, dê o nome de Lê cliente, selecione a conexão para a base Origem em Get SQL select statement e aponte para a tabela cliente, trazendo os nomes de suas colunas. Para fins de conferência, clique em Preview, visualize os dados obtidos e feche o step. Para converter o inteiro nrcelular na string dscelular, inclua o componente Calculator e crie uma linha para a primeira variável, chamada, em New field, de dscelular. Em Calculation, selecione Create a copy of field A. Depois, em Field A, selecione nrcelular, em Value type selecione String, em Length preencha 9 e em Conversion mask preencha com #. Para descobrir a quantidade de dígitos do número do telefone celular, crie uma linha para a segunda variável, a coluna tamanho_fone, em Calculation selecione Return the length of a string A, em Field A selecione dscelular e em Value type selecione Integer, conforme a Figura 12. Figura 12. Calculator para criar a string dscelular e recuperar a quantidade de caracteres desta string em tamanho_fone. Visando distribuir o fluxo da ETL e recuperar o prefixo do telefone conforme a quantidade de caracteres, de 8 ou 9 dígitos, inclua o step Filter rows e chame-o de 8 digitos?. Ele é o famigerado if que toda linguagem de programação precisa ter. De acordo com uma condição, o fluxo segue para um ou outro lado. Ainda neste step, em The condition, selecione nos três campos da condição a ser imposta os valores tamanho_fone, = e 8. Caso esta condição seja verdadeira, o fluxo segue para o step que estiver selecionado em Send true data to step, caso contrário, o fluxo segue para o step selecionado em Send false data to step. Assim que os próximos steps forem ligados ao Filter rows, o PDI perguntará se o fluxo é para a condição verdadeira ou para a falsa. A meta agora é separar o prefixo do sufixo do número do telefone celular de 8 dígitos. Para isto, inclua o componente Strings cut com o nome Recorta fone 8 dígitos, ligando-o ao step Filter rows, criado no passo anterior, definindo que este caminho deve ser percorrido caso a condição definida seja verdadeira. De modo semelhante à Figura 13, crie duas novas colunas, a partir de dscelular, chamadas dsprefixocelular e dssufixocelular. A

1 de 31 24/06/2013 16:29 primeira recebe o valor referente à substring da posição 0 até a 4, enquanto a segunda recebe o valor referente à substring da posição 4 até a 8. Figura 13. String Cut, para gerar prefixo e sufixo do número de telefone com 8 digitos. Duplique o step criado no passo anterior a partir dos simples comandos de copiar e colar. Feito isto, ligue o step criado ao step Filter rows, adicionado no passo 4 deste tópico, definindo que é para ser seguido caso a condição definida seja falsa. Chame-o de Recorta fone 9 dígitos e altere os valores para que o prefixo receba valores dos caracteres 0 a 5, enquanto o sufixo, dos caracteres 5 a 9. A última tarefa é criar a nova string, concatenando as strings extraídas. Deste modo, inclua um novo step Calculator, ligue-o ao fluxo do fone de 8 dígitos e preencha como na Figura 14. Repare que foram criadas duas constantes, abre_parentesis com o valor ( e fecha_parentesis com o valor ), com um espaço após o parêntese para facilitar a criação da string dsfonecel, com o número de telefone formatado. Figura 14. Criando o campo dsfonecel, com formatação prevendo prefixos com 4 ou 5 algarismos. Um recurso interessante do PDI é fazer com que esses dois fluxos criados, após o step Filter Rows, convirjam em um único step, unificando o fluxo dos dados na ETL. Isto só será possível, no entanto, se o resultset dos dois fluxos tiverem as colunas com o mesmo nome, na mesma ordem e com o mesmo tipo de dados. Para unificar o fluxo dos dados, faça o link do step Recorta fone 9 dígitos criado no item 6 deste tópico e vincule-o ao Calculator criado no item 7. Com a finalidade de persistir os dados na SCD, isto é, uma dimensão com versionamento dos dados, o step chamado Dimension lookup/update é necessário. Assim, inclua este step e chame-o de dim_cliente, selecione a conexão de Destino e informe dim_cliente em Target table. Da mesma forma que foi feito nos steps de lookup, e Insert/Update, na aba Keys, deve-se informar os campos chave desta informação, que identificam o registro na base transacional. Neste caso, em Dimension field deve-se selecionar a coluna da base OLAP, cliente_id, e, em Field in stream, a coluna da base OLTP, id. Logo abaixo da aba Keys, em Technical key field, selecione a surrogate key SK_dimCliente, em Version field clique em nrversaoregistro, em Data range start field selecione dtiniciovigenciaregistro e em Table daterange end clique em dtfimvigenciaregistro, como demonstra a Figura 15. Com estas informações o PDI tem subsídios para fazer o versionamento das informações de maneira automatizada, ajustando os valores do número da versão e das datas início e fim de vigência dos registros.

2 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 15. Dimensão de Cliente preparada para ter seus registros versionados (SCD). Na segunda aba, chamada Fields, faz-se o mapeamento das colunas afetadas versus as colunas do resultset. Uma terceira coluna, chamada Type of dimension update, exige um dos dois valores, Insert ou Update, para configurar a ação que o componente executará ao verificar o valor destes campos na dimensão dim_cliente. Na primeira situação, caso o registro tenha sofrido alteração com relação ao valor já gravado no banco, um novo registro será inserido com o número da versão acrescido em um. No segundo caso, o valor é simplesmente sobrescrito. Confira o mapeamento na Figura 16.

3 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 16. Dimensão de Cliente tendo seus registros versionados (SCD) caso qualquer coluna sofra alteração. Implementados os passos anteriores, execute a transformação, que se parecerá com a da Figura 17. Neste case, executado em um notebook pessoal com recursos limitados, foram lidas, transformadas e incluídas 34.970 linhas em 21 segundos. Para finalizar a ETL desta dimensão, verifique os dados obtidos e perceba que o componente Dimension lookup/update cria automaticamente o registro com valores nulos.

4 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 17. Dimensão de Cliente populada em poucos segundos. Dando continuidade à criação das ETLs, as dimensões dim_vendedor e dim_notafiscal devem ter seus dados populados, seguindo exatamente as mesmas técnicas vistas nos tópicos anteriores. Com o intuito de ganhar produtividade, reaproveite o trabalho já criado nas primeiras ETLs para popular as dimensões restantes. Por exemplo, para iniciar o desenvolvimento da ETL de Vendedor, salve com outro nome a de Cliente, pois são muito semelhantes. De igual forma, para agilizar a criação da transformação responsável por migrar as Notas Fiscais, salve com outro nome a ETL de Vendedor e faça as adaptações necessárias. Todas as transformações estão disponíveis no site da SQL Magazine. A fato é a tabela central em um esquema estrela, contendo em sua chave primária as chaves estrangeiras para todas as Dimensões e em seus atributos as colunas referentes às Medidas. Esta tabela é a mais importante de um cubo, pois é com base nela que o servidor de BI faz todos os cálculos, como será explicado no tópico Modelo Lógico Metadados do Schema. Para preenchê-la com os dados do sistema transacional, de forma semelhante a como procedemos anteriormente, crie uma transformação e salve-a com o nome: 6-ft_notafiscal_produto. Assim como foi feito nos exemplos anteriores, arraste um componente Table input, dê o nome de Lê notafiscal_produto, selecione a conexão para a base Origem e busque todas as colunas. Isto permitirá que você manipule as informações. Em seguida, acrescente ao fluxo o componente Database lookup e recupere as colunas de notafiscal da base Origem, conforme a Figura 18.

5 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 18. Lookup em notafiscal, na base OLTP, pelo id. Nesta etapa do processo, os ids utilizados na base transacional já foram obtidos, sendo necessária a busca dos ids correspondentes nas respectivas dimensões da base analítica. A recuperação da chave do registro na dimensão, a SK, é feita normalmente com o componente Database lookup, entretanto o lookup nos casos de dimensões SCD, que têm seus dados versionados, exige uma atenção especial, uma vez que se deve recuperar o id do registro vigente na data em que ocorreu cada fato, e não o registro vigente no momento da execução do processo. A maneira mais simples de fazer o lookup em uma dimensão SCD é incluir um step Dimension lookup/update, que como o próprio nome diz, pode ser utilizado tanto para persistir quanto para fazer o lookup em uma dimensão SCD. Para o lookup, somente é necessário preencher a primeira aba, de acordo com a Figura 19. É importante ater-se ao campo Stream Datefield, que deve receber o nome da coluna com a data do fato. Este step retorna o valor da chave da dimensão em questão, marcada em Technical Key Field, neste caso SK_dimVendedor.

6 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 19. Lookup em uma dimensão SCD, retorna o SK_dimVendedor vigente no momento em que o fato ocorreu. Para recuperar a chave do registro nas outras dimensões, crie o step Dimension lookup/update para a dim_cliente, que é SCD, e os steps Database lookup para as dimensões simples dim_notafiscal, dim_produto e dim_data. Nos lookups de notafiscal e produto, lembre-se de deixar o valor um como default para evidenciar a falha caso não encontre o registro, e no lookup da data, o default, neste caso, seria 20080101. Antes de gravar os dados, deve-se avaliar se o cubo será insumo para análises que levarão em conta, na maioria das vezes, o valor total de compra e venda, ou seja, o valor multiplicado pela quantidade de produtos, ou se será mais comum a necessidade de obter estatísticas levando em conta a quantidade vendida de cada produto em uma nota fiscal. Para este case, entendeu-se que a quantidade é de menor importância, então o processo deve agilizar ao máximo as pesquisas referentes aos valores totais. Para isto, as colunas de valor serão persistidas já multiplicadas pela quantidade vendida. Estes cálculos, como será visto na continuidade, podem ser feitos no cubo por meio de Calculated Members, com uma fórmula entre as colunas físicas existentes, dando origem a um valor calculado, sem a necessidade de tê-los como atributo da tabela fato. Assim, inclua um step Calculator, conforme a Figura 20.

7 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 20. Valores totais sendo calculados, sendo que o valor do lucro será obtido no modelo lógico. Para persistir os dados da tabela fato ft_notafiscal_produto, acrescente o componente Table output. Também poderia ser utilizado o step Insert/Update para esta tarefa. Por fim, execute a transformação e migre 156 mil linhas em pouco mais de um minuto, como demonstra a Figura 21. Esta seria tanto a carga inicial quanto a ETL diária, lembrando que em um ambiente de produção, devem ser lidos apenas os registros incluídos ou alterados após o último processo de ETL, tornando o processo ainda mais rápido. Figura 21. ETL para a tabela fato a uma velocidade de 2.400 registros incluídos por segundo. Para executar várias transformações na sequência correta e dispará-las através de uma única ação, o PDI conta com a funcionalidade dos Jobs, apresentada na Figura 22. Além disso, os Jobs podem executar tarefas de gerenciamento de arquivos, de FTP, de envio de e-mails em caso de sucesso ou, em caso de falha, enviar, por e-mail, os arquivos de log gerados pelo Pentaho. É bastante utilizado também para executar SQLs e outras atividades muito úteis como a possibilidade de se verificar se uma tabela já existe, para que o processo então a crie automaticamente ou confirmar se determinado web service está no ar antes de executar determinada ação.

8 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 22. Job criado para executar todas as transformações na sequencia esperada. Os Jobs, bem como as transformações, podem ser chamados a partir da linha de comando (pelos componentes Pan e Kitchen), via HTTP (pelo Carte), pelas interfaces web (PUC e PAC) ou ainda, executados automaticamente em horário e periodicidade configuráveis, por meio de um BI-Server, que terá algumas das suas principais funcionalidades brevemente descritas a seguir. O BI-Server refere-se, como o próprio nome diz, à camada servidora da Suíte Pentaho, que é composta pelo Pentaho User Console (PUC) e pelo Pentaho Administrator Console (PAC). Juntos, são responsáveis pela segurança e regras de negócio, sendo constituídos por diversos componentes. Os principais são: o Tomcat, como servidor de aplicação para o PUC; o Jetty, como servidor light de aplicação para o PAC; o Hibernate, para o mapeamento objetorelacional; o Hypersonic, como SGBDR; o Quartz, para agendamentos de processos; e o Spring, como framework de desenvolvimento Java. O PUC conta ainda com as bibliotecas de todas as ferramentas da suíte, como o PDI, Pentaho Analysis Server (Mondrian OLAP Server), Pentaho Report Designer (JFreeReport) e Pentaho Data Mining (Weka). Como todos os componentes são de código aberto e amplamente difundidos no mercado, a configuração é simples e as possibilidades de adaptações são ilimitadas. Um recurso importante é a integração com autenticadores sigle sign-on (SSO) de usuários como LDAP, Active Directory ou com aplicações Java via Spring. Outro recurso importante para viabilizar o trabalho em equipe e facilitar a manutenção das ETLs é a possibilidade de armazená-las em um repositório Pentaho no banco de dados ao invés de, como feito neste artigo, armazená-las em arquivos. Para criar este repositório, basta acessar no PDI o menu Tools > Repository > Connect. Em Repository, clique no botão com o sinal de + e crie a configuração para o repositório a ser criado. Em seguida, selecione Kettle database repository, configure a conexão com o SGBDR desejado, dê um nome para o repositório e, por fim, clique em Create or Upgrade. O repositório será criado e estará pronto para armazenar todo o processo de ETL, bastando para isso conectar-se a ele pelo PDI. Para que o BI-Server também possa acessar as ETLs deste repositório, útil para a futura automatização da execução dos processos, após executado o passo 1 deste tópico, deve-se configurar o arquivo biserver-ce/pentaho-solutions/system/kettle/settings.xml, alterando o repository.type de files para rdbms, incluindo em repository.name o nome com que o repositório foi criado e ajustando, caso necessário, o usuário do repositório, em repository.userid, e sua senha, em repository.password. Para instalar e configurar o BI-Server, inicialmente faça o download da última versão do BI-Server, que na escrita deste artigo é a 4.8.0-stable, no endereço indicado na seção Links e efetue a configuração do servidor da mesma forma que foi indicada para o PDI, simplesmente descompactando o arquivo.zip. Repare que foram criadas duas pastas, sendo uma para o PAC e outra para o BI-Server e o PUC. Para que o BI-Server tenha acesso às bases de dados envolvidas, complete a configuração incluindo o driver JDBC, mencionado na primeira parte deste artigo no tópico Drivers JDBC, em bi-serverce\tomcat\lib. Dependendo do sistema operacional do servidor, execute o BI-Server simplesmente clicando em start-pentaho.bat ou via linha de comando, executando./start-pentaho.sh. A solução pode ser acessada pelo endereço http://localhost:8080 utilizando o usuário padrão joe e a senha password. Após a conexão estabelecida, altere o idioma do PUC pelo menu View > Languages > Português Brasil, e pelo menu Visualizar > Navegador, torne visível a parte esquerda da tela, onde é possível navegar pelas pastas com as soluções criadas e disponibilizadas ao usuário final. Para armazenar os arquivos deste case, clique com o botão direito do mouse nesta área e em Nova Pasta crie uma pasta chamada SQLMagazine. Ainda no PUC, para incluir no BI-Server um navegador OLAP feito com jquery, acesse o menu Ferramentas > Pentaho Market Place e instale o plugin Saiku Analytics, clicando no botão Install correspondente, tal como se visualiza na Figura 23.

9 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 23. Instalando o Saiku Analytics via Pentaho Market Place. Para publicar no BI-Server schemas ou reports por meio de suas respectivas ferramentas Pentaho Schema Workbench e Pentaho Report Designer, deve-se informar a senha de publicação cadastrada no arquivo biserver-ce/pentaho-solutions/system/publisher_config.xml, como demonstra a Listagem 1. Neste caso, a senha foi definida como 1234, sem criptografia. Listagem 1. Configurando a senha para publicações. <publisher config> <publisher password>1234</publisher password> </publisher config> Para facilitar toda a configuração das fontes de dados, o Pentaho trabalha com conexões JNDI. Isto quer dizer que é dado um nome para a configuração criada para a conexão com o banco e as ferramentas da suíte podem utilizá-la. A administração destas conexões é feita pela interface do PAC e permite que a aplicação de homologação não precise de nenhuma alteração quando passar para o ambiente de produção, pois as conexões terão o mesmo nome, porém apontando para bases distintas. Para seguir com a criação de uma conexão JNDI no BI-Server, necessária para que o cubo a ser criado tenha acesso à base de dados analítica, inicie o serviço do PAC de acordo com o SO executando administration-console\start-pac.bat ou administration-console/start-pac.sh. Este serviço é provido pelo servidor light de aplicações Jetty, que pode ser acessado pelo mesmo endereço que o BI-Server na porta 8099. Neste case, o serviço do Pentaho Administrator Console está disponível no endereço http://localhost:8099/ através do usuário admin e da senha password. Pela interface do PAC são gerenciados, na primeira aba, Users & Roles, os Usuários e seus Grupos, enquanto na segunda aba, Databases Connections, são gerenciadas as conexões JNDI. Na terceira aba, Services, o cache de diversos serviços é administrado, enquanto que na quarta e última aba, Scheduler, são gerenciados os processos agendados. Para criar a conexão JNDI (vide Figura 24), clique em Database Connections e adicione uma conexão com o nome SQLMagazine. De acordo com o driver JDBC instalado, selecione em Driver Class com.mysql.jdbc.driver e preencha a URL com a string de conexão JDBC jdbc:mysql://localhost:3306 /dw_magazine_setorial, que foi criada obedecendo ao formato: jdbc:sgbdr:endereço: porta/database.

0 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 24. Testando a conexão JNDI criada no BI-Server, via PAC. Vencidas as etapas anteriores, os dados do datamart de Vendas estão prontos para serem visualizados em um cubo multidimensional, restando apenas as tarefas de criar e publicar a camada de metadados, necessária para que o servidor OLAP, o Mondrian, possa converter adequadamente as queries multidimensionais MDX em diversas queries SQL ANSI, se utilizando de suas funções de agregação como group by, sum, count, max, min, avg, etc., submetendo-as, posteriormente, ao banco de dados. É dentro deste servidor OLAP que são gerenciados, por exemplo, os cálculos necessários para a extração das informações geradas pelo cubo, feitos a partir das Medidas elencadas nesta modelagem, as quais se referem a atributos da tabela fato, central no esquema estrela. A camada de metadados possibilita que sejam usados nomes mais intuitivos e fáceis de serem compreendidos pelos usuários, que não estão habituados com a nomenclatura utilizada em um banco de dados. Além disso, faz parte desta modelagem, embora não seja foco deste artigo, o controle de acesso ao Schema, determinando a visibilidade de cubos, dimensões, hierarquias e medidas por usuários e grupos de usuários. Esta modelagem lógica nada mais é que um arquivo no formato XML, responsável pelo mapeamento da estrutura física e pela definição do formato em que as informações deverão ser apresentadas. Este mapeamento contém um Schema, que por sua vez pode ser composto por vários Cubos. Neste case, temos o Schema Vendas e o cubo de Produtos Vendidos, recordando que um cubo é formado por uma tabela fato, diversas dimensões e ao menos uma medida. Para contemplar todos os requisitos deste case, serão necessárias as dimensões Cliente, Vendedor, NotaFiscal, Produto e Data, além das medidas Quantidade, Valor Compra, Valor Venda e da medida calculada Valor Lucro. Vale registrar que toda dimensão terá uma ou mais hierarquias, que servem para criar agrupamentos. Neste case, teremos hierarquias em Vendedor, com os níveis Filial e Vendedor e em Produto, com níveis para Categoria e Produto. Seguindo os mesmos princípios, os Clientes poderiam estar agrupados por UF, criando-se uma hierarquia com os níveis UF e Cliente. A ferramenta da suíte que auxilia na criação do XML do esquema é o Pentaho Schema Workbench (PSW). Para criar a parte lógica do cubo, faça o download da última versão, atualmente a 4.4.0, no endereço indicado na seção Links e proceda a configuração, tal como realizado com o PDI. É necessária também a cópia do.jar do JDBC e a criação da conexão para a base analítica, conforme vistos no tópico Download, Instalação e Configuração do PDI, na primeira parte deste artigo. Esta ferramenta está disponibilizada no Sourceforge, dentro do projeto Mondrian, ao invés de estar na suíte Pentaho. Isto porque ela é utilizada por outras ferramentas de Open Source Business Intelligence (OSBI). Finalizada a configuração do PSW, é necessário criar e publicar no BI-Server o arquivo com os metadados do cubo Vendas. Para isso, crie um Schema e salve-o com o nome SQLMagazine.xml, e, então, na parte superior esquerda da tela do PSW, clique em Schema e no campo name, ao lado direito da tela, preencha com o nome Vendas.

1 de 31 24/06/2013 16:29 Em seguida, clique com o botão direito em Schema e então em Add Cube. Clique no cubo criado e dê o nome de Produtos Vendidos. Para entender melhor o que está acontecendo, a cada passo aqui elencado, verifique o fonte do arquivo gerado com o nome SQLMagazine.XML. É recomendada a utilização de uma ferramenta especializada em edição de arquivos XML, com realce de sintaxe, o que facilita a descoberta de não conformidades no código. Para criar a dimensão Cliente, clique com o botão direito no cubo e então em Add Dimension. Logo após, clique na dimensão criada e dê o nome de Cliente. Na sequência, para incluir a hierarquia Cliente na dimensão de mesmo nome, clique com o botão direito nesta dimensão e então em Add Hierarchy, dando a esta o nome de Cliente. Para vincular a dimensão do cubo com a tabela do banco de dados, clique com o botão direito na hierarquia criada e depois em Add Table, selecionando em name, a tabela dim_cliente. Continuando o vínculo da dimensão com a tabela correspondente, clique na dimensão Cliente e selecione em foreignkey a coluna SK_dimCliente, conforme a Figura 25. Em seguida, siga o mesmo procedimento que o item anterior, clicando na hierarquia Cliente, mas no campo primarykey, conforme a Figura 26. Figura 25. Mapeando a dimensão Cliente.

2 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 26. Mapeando a hierarquia Cliente. Para adicionar o nível da hierarquia Cliente, clique com o botão direito nesta hierarquia e em Add Level. Em column, selecione cliente_id e em namecolumn, selecione dsnome, como mostra a Figura 27. Repare que o fato de indicar qual é a coluna chave faz com que as dimensões SCD tenham o mapeamento igual às dimensões simples. Para que o mapeamento seja considerado funcional, a sua tabela fato deve ser definida, como alertado ao clicar no cubo Produtos Vendidos, pela mensagem apresentada em vermelho Fact name must be set.

3 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 27. Mapeando o nível Cliente na hierarquia Cliente da Dimensão Cliente. Para incluir a tabela fato no mapeamento, clique com o botão direito sobre o cubo Vendas, em Add Table e em name, selecione ft_notafiscal_produto. Feito isso, a mensagem de erro ao clicar no cubo passa a ser Cube must contain mesures, indicando que faltam informações sobre as Medidas para que o mapeamento seja considerado válido. Com a finalidade de incluir as Medidas, clique com o direito no cubo Vendas. Em Add Measure inclua a Medida com o nome Quantidade e, em aggregator, selecione sum, em column, qtproduto e em datatype, integer. Siga o mesmo procedimento para criar as Medidas Valor Compra e Valor Venda, com a diferença que estes últimos têm Numeric como datatype e totalizam, respectivamente, as colunas vlcompra e vlvenda. Perceba, neste momento, que o mapeamento está funcional, pois a mensagem de alerta se apagou. Com o intuito de criar a medida calculada que informará o lucro obtido, que não está persistido no banco de dados, clique com o botão direito no cubo Produtos Vendidos e em Add Calculated Member. Em name, preencha com Valor Lucro e em formula formulaelement, insira a fórmula [Measures]. [Valor Venda] - [Measures].[Valor Compra]. Para criar a dimensão Vendedor, siga os passos de 3 a 7 deste tópico, com a diferença de que esta terá uma hierarquia e dois níveis, um para a Filial e outro para o Vendedor. Desta forma, os vendedores de uma filial estarão sempre agrupados. Continue seguindo os mesmos passos do mapeamento da dimensão Vendedor e crie a camada lógica para a dimensão dim_produto, que terá um nível para Categoria e outro para Produto. Crie também a camada lógica para a dimensão dim_notafiscal, que terá um único nível na hierarquia. Observe a Figura 28.

4 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 28. Mapeando a hierarquia de Produto entre os níveis Categoria e Produto. Finalizando o mapeamento, crie a dimensão de nome Data com o valor de type igual a TimeDimension, ao invés do valor default StandardDimension e então inclua a hierarquia chamada Data, que possui em seu primeiro nível o Ano, com LevelType igual a TimeYears. Os níveis Trimestre, Mês e Dia seguem a mesma lógica, alterando o valor de LevelType para TimeQuarters, TimeMonths ou TimeDays, respectivamente. Isto permite ao BI-Server uma perfeita representação dos dados temporais, dentro de uma timeline. Para publicar os metadados no BI-Server, clique em Publish no menu File do PSW e insira os dados de publicação, de acordo com a Figura 29. Em Publish Password, insira a senha configurada na Listagem 1, informe o usuário default joe, a senha password e clique em Ok.

5 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 29. Autenticação do PSW exige a senha do usuário e a senha de publicação. Finalizando a publicação dos metadados, na tela que será aberta, selecione a pasta em que deseja salvar o XML, neste case a pasta SQLMagazine, criada no passo 2 do tópico Instalando o BI-Server. Como apresenta a Figura 30, em Pentaho or JNDI Data Source, preencha com o nome da conexão criada no PAC, demonstrada no item 5 do tópico Instalando o BI-Server, e marque a opção Register XMLA Data Source. Isto faz com que o PSW, além de copiar o XML para o local especificado, também registre automaticamente no Mondrian que este Schema foi mapeado, em biserver-ce/pentaho-solutions /system/olap/datasources.xml. Por fim, clique em Publish e aguarde a mensagem Published Successful.

6 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 30. Selecionando o local para gravar o arquivo XML com o schema criado. Após a publicação dos metadados é necessário fazer um refresh no cache do Mondrian e para isto algumas alternativas estão disponíveis. Uma destas alternativas é, dentro do PUC, pelo menu Ferramentas > Atualizar > Mondrian Schema Cache. O mesmo resultado pode ser obtido dentro do PAC, na aba Services > Refresh BI Server, clicando no botão Mondrian Cache. Encerrados os passos anteriores, o schema está publicado e disponível para que as análises sejam feitas, demonstrando o potencial que uma aplicação de Business Intelligence oferece. Entretanto, para isso, é necessária a utilização de uma ferramenta OLAP, que permite navegar no cubo e criar análises multidimensionais. Na atual versão livre do Pentaho, em sua instalação default, o navegador OLAP disponível é o JPivot. Entretanto, este navegador é tido como deprecated, e não estará disponível nas próximas versões da suíte. Diante disso, como alternativa, será utilizado neste case o plugin Saiku Analytics, que é um navegador OLAP mais atrativo e funcional. Cabe registrar que a versão paga do Pentaho conta com o Pentaho Analysis, um navegador OLAP ainda mais completo. Caso o Pentaho apresente um comportamento inesperado quando os passos elencados adiante forem seguidos, leia o que o log descreve, armazenado em biserver-ce/tomcat/logs/catalina.out, pois costuma ser bastante elucidativo. Para analisar os dados com o Saiku Analytics, na barra de ferramentas do PUC, clique no ícone vermelho, de nome New Saiku Analytics. Feito isto, será aberta uma aba com o navegador OLAP, que permite criarmos análises nos Schemas e Cubos publicados. Para permitir melhor visualização deste plugin

7 de 31 24/06/2013 16:29 em uma nova aba do browser, clique duas vezes na aba criada dentro do PUC. Agora selecione no combo chamado Cubos, dentro do Schema Vendas, o cubo Produtos Vendidos. As dimensões e medidas serão apresentadas logo abaixo deste combo, permitindo que os níveis de suas hierarquias sejam selecionados com um clique e então arrastados e soltados em Columns, Rows ou Filters, de acordo com o resultado desejado. Na Figura 31 foi totalizado o lucro por filial, arrastando Valor Lucro para Columns e Filial para Rows. Figura 31. Criando a primeira análise OLAP no Saiku Analytics. Para que os eixos sejam invertidos, ou seja, os níveis que estiverem dispostos em Columns sejam dispostos em Rows e vice-versa, clique em Swap axis na barra de ferramentas do Saiku. Após, clique no ícone Toggle Chart e veja o gráfico gerado (Figura 32).

8 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 32. Gráfico gerado automaticamente. Incrementando a análise, clique novamente em Swap axis e em Toggle Chart e acrescente o Ano junto às colunas. Em seguida, clique na lupa, ao lado do Ano, selecione os anos desejados, de 2010 a 2012, confirme com OK e verifique o resultado. Na sequência, inclua a coluna Vendedor e tenha um resultado como o exposto na Figura 33.

9 de 31 24/06/2013 16:29 Figura 33. Acrescentando o atributo Ano como coluna. Concluídas as etapas elencadas neste case percebe-se, navegando no cubo com a ferramenta OLAP, que são inúmeras as possibilidades de cruzamento de informações. A partir de então é possível constatar o quanto estas funcionalidades são valiosas e desejadas por empresas de todos os portes, ramos e nacionalidades. Este artigo teve como principal objetivo desmistificar Business Intelligence, demonstrando que BI não é um bicho de sete cabeças. Dentre as soluções disponíveis no mercado para implementação de um processo de BI, a escolha de uma delas é sempre uma tarefa de especial relevância. Neste contexto, para contemplar os requisitos propostos no case fictício, optou-se pela suíte Pentaho, que se revela como uma excelente opção, pois além de ser uma ferramenta completa e escalável, é gratuita. Na criação deste processo de BI, inúmeras decisões tiveram de ser tomadas, sempre vislumbrando contemplar os requisitos elencados pelo cliente. A necessidade de tomar tais decisões evidencia que o BI se enquadra na categoria de Serviços, pois diferente dos tradicionais Produtos de prateleira, as soluções são desenvolvidas sob medida, considerando as necessidades de cada projeto, na medida em que os ambientes, negócios e requisitos se diferem. Um dos fatores mais atrativos do Pentaho é o fato de ser altamente escalável, permitindo que o projeto de BI se inicie com uma configuração de hardware pequena e, conforme o projeto evolui, esta configuração possa ser melhorada. Para maximizar a performance, existe a possibilidade de executar as ETLs em um cluster de servidores ou de termos um cluster de servidores para fazer o cache dos dados de todas as queries e seus parâmetros, por exemplo. Outra técnica muito útil é no mapeamento da tabela fato, utilizando-se de tabelas agregadas, que armazenam os valores pré-computados dos agrupadores proporcionados pelos cubos, de acordo com as dimensões, hierarquias e medidas definidas nele. A estrutura de cada uma destas tabelas e a devida query para gerar os seus dados podem ser criados com a utilização da ferramenta Pentaho Aggregation Designer. Vale registrar, no entanto, que os conceitos e técnicas aqui apresentados são suficientes para contemplar os requisitos elencados pelos clientes, na maioria dos projetos de BI. Entretanto, a criação de um cubo é apenas a primeira parte deste desenvolvimento, satisfazendo os usuários experientes e conhecedores do negócio com o poder de análise que uma ferramenta OLAP proporciona. Agora que os dados estão prontos para serem consumidos, provavelmente outras formas de saídas serão necessárias, focadas nos diversos perfis de usuários que cada negócio exige. Relatórios e dashboards, por exemplo, mostram informações em formatos pré-estabelecidos, sempre úteis para o acompanhamento de determinados indicadores. Entretanto, o desenvolvimento destes e sua correta compreensão demandam novos artigos, assim como as técnicas de otimização, configurações e deploy para o