h2: Conceitos Fundamentais de ROLAP, DW e Business Intelligence

Esquemas Utilizados em ROLAP

Esquema Estrela (Star Schema)

Representação esquemática:

Dimensão Tempo (dim. mês, dim. semana)
Dimensão Cliente _________/\_________ Dimensão Região (dim. Cidade, dim. Estado)
                                \ Fatos de Venda /
Dimensão Vendedor     /_/_____________\_\     Dimensão Produto (dim. tipo do produto)

Os relacionamentos entre a entidade fato e as dimensões são simples ligações entre as duas entidades em um relacionamento de um para muitos (1:N), no sentido da dimensão para a fato.

Modelo Floco de Neve (Snowflake Schema)

Estrutura de exemplo:

• Fato de Vendas: Cod_mes, Cod_prod, Cod_regiao, Cod_cliente
• Dimensão Mês: Mês
• Dimensão Produto: Cod_prod, Cod_cat
• Dimensão Categoria: Cod_cat
• Dimensão Cliente: Cod_cli
• Dimensão Região: Cod_reg

Fatos (Facts)

Fato é tudo aquilo que pode ser apresentado por um valor aditivo, ou, sem academicismos, por meio de valores numéricos. Esses conjuntos de valores numéricos são denominados de métricas ou medidas.

Um fato pode satisfazer três características básicas:

• Varia ao longo do tempo.
• Possui valores numéricos e de variação.
• Seu histórico pode ser mantido e cresce com o passar do tempo.

Exemplo prático:

"Show de Daniela Mercury no Rio de Janeiro marcado para as 22 horas. Quando faltavam 5 minutos para as 23 horas, um locutor anunciou que o show começaria dali a quinze minutos."

Todo e qualquer fato possui sempre pontos de referência, que podemos denominar de quatro pontos cardeais de um fato. Os elementos que participam de um fato, no mínimo, são:

• Quando aconteceu o fato? (23h10)
• Quem é o personagem do fato? (Daniela Mercury)
• Onde aconteceu o fato? (Rio de Janeiro)
• O que é objeto do fato? (Show)

Representação dos Fatos (Dimensões e Medidas):

Onde ---------------------------------- Quando
                      |
                Atraso/Compras (Medida)
                      |
Quem ---------------------------------- O Quê

Business Intelligence (BI)

São técnicas, métodos e ferramentas de análise de dados para subsidiar processos de decisão de uma empresa. O BI é implementado através de softwares com o intuito de utilizar os dados importantes da organização para auxiliar no processo de tomada de decisões, proporcionando melhorias para a alta administração.

Processo Extração, Transformação e Carga (ETL)

O processo ETL apresenta como algumas de suas tarefas a filtragem, integração, conversão, condensação e derivação dos dados de entrada. Estes dados podem ser originados de diversas fontes, inclusive externas aos sistemas OLTP da organização.

Data Warehouse (DW)

O DW é utilizado para armazenar conjuntos de dados organizados por assuntos, mantendo todo um histórico corporativo.

Data Mining

Processo que consiste na identificação de informações relevantes que estão presentes em grandes bancos de dados ou repositórios. É geralmente realizado em três etapas:

1. A exploração;
2. A definição dos padrões;
3. A validação dos dados.