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TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE
Engenharia de Computação
Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto
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OLPT x OLAP
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Roteiro
OLTP
Datawarehouse
OLAP
Operações OLAP
Exemplo com Mondrian e Jpivot
Exercício
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OLTP On-Line Transaction
Processamentos que executam as operações do dia-a-dia da organização
Ênfase ao suporte do negócio, através de um processamento rápido, acurado e eficiente de dados
Ex: movimento bancário
Transações
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Datawarehouse
Consiste basicamente em uma grande massa de dados não-voláteis, organizados em assuntos, integrados e variável em relação ao tempo.
É um conjunto de técnicas que aplicadas em conjunto geram um sistema de dados que nos proporcionam informações para tomada de decisões.
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Datawarehouse
Fornecer os subsídios necessários para a transformação de uma base de dados de uma organização de OLTP para OLAP.
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ETL – Extração Transformação Carga
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Esquema em Estrela
O Star schema ou esquema em estrela é uma metodologia de modelagem de dados utilizada para desenho de um Data warehouse.
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Esquema em Estrela
Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligadas a uma tabela de fatos. As tabelas dimensionais contêm as características de um evento. A tabela de fatos armazena os fatos ocorridos e as chave para as características correspondentes, nas tabelas dimensionais.
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Esquema em Estrela
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OLAP - On Line Analytical Processing
OLAP (Online Analytical Processing) é uma das ferramentas de consulta (front- end) que servem para apresentar respostas aos usuários do DW.
O sucesso do DW esta relacionado com seu front- end
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OLAP - On Line Analytical Processing
OLAP (Processamento analítico on-line) é uma “categoria da tecnologia de software que permite que, analistas, gerentes e executivos obtenham, de maneira rápida, consistente e interativa, o acesso a uma variedade de visualizações possíveis da informação” (INMON,1997);
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Operações OLAP
• Operações Drill Utilizam navegação nos dados, modificando o nível de
granularidade da consulta
• Drill down/ Roll up (Drill up)
• Slice and Dice Navegar nas dimensões
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Drill Down e Roll Up São operações para movimentar a visão dos dados ao longo
dos níveis hierárquicos de uma dimensão Drill down: O usuário navega de um nível mais alto de detalhe até um
nível mais baixo (diminui-se a granularidade) Roll up: O usuário navega de um nível mais baixo de detalhe até o
nível mais alto (aumenta-se a granularidade). Os caminhos de navegação são determinados pelas
hierarquias de dimensão.
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Drill Down e Roll Up
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Drill Down e Roll Up
Drill Down: aumentar o nível de detalhe, ir para o menor grão.
Roll Up: diminuir o nível de detalhe, subir para o maior grão.
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Slice and Dice
Operações para realizar navegação por meio dos dados na visualização por meio de um cubo.
Slice
Corta o cubo, mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados.
Funciona como um filtro restringindo uma dimensão à somente algum ou alguns de seus valores.
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Slice and Dice
Dice
Mudança de perspectiva da visão multidimensional, como se o cubo fosse girado.
Permite descobrir comportamentos e tendências entre os valores das medidas analisadas, em diversas perspectivas.
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Slice and Dice
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Slice and Dice
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Slice and Dice
SLICE
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Slice and Dice
DICE
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Slice and Dice
As operações OLAP podem ser usadas combinadas, ou seja, realizar um slice e um dice ao mesmo tempo junto com operações de drill down, ou roll up
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Exemplo com Mondrian e Jpivot
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Arquitetura
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Camada de Apresentação
• Interface WEB em HTML
• Formulários para interação em javascript
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Camada lógica
• JPivot: Tabelas dinâmicas e operações OLAP
• Execução de consultas MDX pelo Mondrian
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Camada de dados
• SGBD relacional armazena dados de acordo com o modelo de armazenamento ROLAP
• Consultas SQL geradas pelo Mondrian são executados pelo SGBD
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Exercício
Objetivo:
Familiarizar-se com as análises OLAP usando para tal as tabelas pivot do excel.