Sistemas de Apoio à Decisão: Arquiteturas OLAP – Parte I (Teoria)

Fala, meus consagrados! Tudo beleza com vocês?

Vocês sabem quais são as arquiteturas OLAP, quais as diferenças entre elas e como elas são cobradas em concursos? Então simbora comigo!

Veremos os seguintes tópicos neste artigo:

• Introdução e conceituação;
• Cubo de dados;
• Operações OLAP;
• Arquiteturas OLAP;
• MOLAP (Multidimensional On Line Analytical Processing);
• ROLAP (Relational On Line Analytical Processing);
• HOLAP (Hybrid On Line Analytical Processing);
• DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing);
• Outras arquiteturas OLAP;
• Síntese das arquiteturas em desempenho, escabilidade e custo;
• Síntese das arquiteturas em termos-chave;
• Mapa mental;
• Referências.

Introdução e conceituação

OLAP significa On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line). Trata da capacidade de analisar grandes volumes de informações nas mais diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse (DW). É um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter idéias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos.

A aplicação OLAP  soluciona o problema de síntese,  análise e consolidação de dados, pois é o processamento analítico online dos dados. Tem capacidade de visualizações das informações a partir  de  muitas  perspectivas  diferentes,  enquanto  mantém  uma  estrutura  de  dados  adequada  e eficiente.

As funções básicas do OLAP são:

• Visualização multidimensional dos dados;
• Exploração;
• Rotação;
• Vários modos de visualização.

Como comparação com as aplicações OLTP (On-Line Transaction Processing, Processamento Transacional On-Line), temos a seguinte tabela:

Cubo de dados

Operações OLAP

• Slice/Dice:
  • É uma das principais características de uma ferramenta OLAP;
  • É uma operação com responsabilidade de:
    • Recuperar o micro-cubo dentro do OLAP;
    • Servir para modificar a posição de uma informação;
    • Alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a compreensão dos usuários; e
    • Girar o cubo sempre que tiver necessidade;
• Pivot:
  • Rotation;
  • Visualiza dados por uma nova perspectiva;
• Drill Across:
  • Ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão;
  • O principal exemplo dessa característica é a com o uso na dimensão tempo, composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia;
    • Usando essa operação, o usuário pode passar de ano direto para trimestre ou mês.
• Drill Down:
  • Ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação;
    • Diminuindo a granularidade;

• Roll Up:

  • Drill Up;
  • É o contrário do Drill Down: ocorre quando o usuário aumenta a granularidade;
    • Diminuindo o nível de detalhamento da informação;
• Drill Throught:
  • Ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para uma outra;
  • Por exemplo:
    • Inicia na dimensão do tempo e no próximo passo analisa a informação por região.

Arquiteturas OLAP

Há várias arquiteturas OLAP, tais como:

• MOLAP;
• ROLAP;
• HOLAP;
• DOLAP;
• FFOLAP;
• WOLAP;
• JOLAP; e
• SOLAP.

Veremos as características, vantagens, desvantagens e termos-chave das seguintes da arquiteturas mais cobradas em concursos:

• MOLAP;
• ROLAP;
• HOLAP; e
• DOLAP.

Sobre as restantes, iremos ver a parte conceitual:

• FFOLAP;
• WOLAP;
• JOLAP; e
• SOLAP.

MOLAP (Multidimensional On Line Analytical Processing)

Características:

• Arquitetura OLAP tradicional;
• Os dados são armazenados em cubos dimensionais;
  • Em formatos proprietários;
  • Em um banco de dados multidimensional onde o servidor MOLAP atua;
• Os dados não são armazenados em banco de dados relacionais; e
• O usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamente no servidor MOLAP.

Vantagens:

• Alto desempenho:
  • Os cubos são construídos para uma rápida recuperação de dados; e
• Pode executar cálculos complexos:
  • Todos os cálculos são pré-gerados quando o cubo é criado e podem ser facilmente aplicados no momento da pesquisa de dados.

Desvantagens:

• Baixa escalabilidade:
  • Sua vantagem de conseguir alto desempenho com a pré-geração de todos os cálculos no momento da criação dos cubos, faz com que o MOLAP seja limitado a uma pouca quantidade de dados. Esta deficiência pode ser contornada pela inclusão apenas do resumo dos cálculos quando se construir o cubo; e
• Investimentos altos:
  • Este modelo exige enormes investimentos adicionais como cubo de tecnologia proprietária.

Termos-chave:

• Armazenamento dos dados em cubos dimensionais e em formato proprietário;
• Alto desempenho;
• Execução de cálculos complexos;
• Baixa escalabilidade; e
• Investimentos altos.

ROLAP (Relational On Line Analytical Processing)

Características:

• Os dados são armazenados em banco de dados relacionais;
• A manipulação dos dados armazenados no banco de dados relacional é feita para dar a aparência de operação Slice/Dice tradicional; e
• Na essência, cada ação de Slice/Dice é equivalente a adicionar uma cláusula WHERE em uma declaração SQL.

Vantagens:

• Alta escalabilidade:
  • Usando a arquitetura ROLAP, não há nenhuma restrição na limitação da quantidade dados a serem analisados, cabendo essa limitação sendo do próprio banco de dados relacional utilizado; e
• Pode alavancar as funcionalidades inerentes do banco de dados relacional:
  • Muitos bancos de dados relacionais já vêm com uma série de funcionalidades e a arquitetura ROLAP pode alavancar estas funcionalidades.

Desvantagens:

• Baixo desempenho:
  • Cada relatório ROLAP é basicamente uma consulta SQL (ou várias consultas SQL) no banco de dados relacional e uma consulta pode ser consumir muito tempo se houver uma grande quantidade de dados; e
• Limitado pelas funcionalidades SQL:
  • ROLAP se baseia principalmente na geração instruções SQL para consultar a base de dados relacional, porém essas instruções não suprem todas as necessidades (por exemplo, é difícil de realizar cálculos complexos utilizando SQL). Portanto, usar ROLAP é se limitar ao que instruções SQL podem fazer.

Termos-chave:

• Alta escalabilidade;
• Pode alavancar as funcionalidades inerentes do banco de dados relacional;
• Baixo desempenho;
• Limitado pelas funcionalidades SQL.

HOLAP (Hybrid On Line Analytical Processing)

Características:

• Tenta combinar as vantagens de MOLAP e ROLAP;
  • Extraindo o que há de melhor de cada uma, ou seja:
    • A alta performance do MOLAP com a melhor escalabilidade do ROLAP;
• Para informações do tipo síntese:
  • HOLAP utiliza cubos dimensionais para um desempenho mais rápido; e
• Quando for necessário mais detalhe de uma informação:
  • HOLAP pode ir além do cubo multidimensional para o banco de dados relacional utilizado no armazenamento dos detalhes.

Vantagens:

• Alto desempenho:
  • Os cubos dimensionais apenas armazenam síntese das informações; e
• Alta escalabilidade:
  • Os detalhes das informações são armazenados em um banco de dados relacional.

Desvantagem:

• Arquitetura de o maior custo:
  • É modelo que possui o maior custo de aquisição.

Termos-chave:

• Alto desempenho;
• Alta escalabilidade; e
• Arquitetura de o maior custo.

DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing)

Característica:

• A partir de um cliente qualquer, emite uma consulta para o servidor e recebe o cubo de informações de volta para ser analisado na estação cliente.

Vantagens:

• Pouco tráfego que na rede:
  • Todo o processamento OLAP acontece na máquina cliente; e
• Sem sobrecarregar o servidor de banco de dados:
  • Como todo o processamento acontece na máquina cliente, o servidor fica menos sobrecarregado.

Desvantagem:

• Limitação do cubo de dados:
  • O tamanho do cubo de dados não pode ser muito grande, caso contrário, a análise passa a ser demorada e/ou a máquina do cliente pode não suportar em função de sua configuração.

Termos-chave:

• Pouco tráfego que na rede;
• Sem sobrecarregar o servidor de banco de dados; e
• Limitação do cubo de dados.

Outras arquiteturas OLAP

FFOLAP:

• Flat-filed OLAP;
• É, em princípio, similar ao sistema do DOLAP;
  • Entretanto, um simples sistema de indexação de arquivo é usado para o suporte de dados;
• Os sistemas FFOLAP são principalmente baseados em um sistema DOLAP que utiliza um sistema de indexação de arquivo ao invés de um SGBD.

WOLAP:

• Web On Line Analytical Processing;
• É a utilização de uma ferramenta OLAP a partir de um browser
• Tem duas tecnologias que estão em constante evolução:
  • A primeira é a Web; e
  • A segunda são as ferramentas OLAP; e
• A diferença desta ferramenta para as outras é que ela utiliza a Web;
  • Facilitando assim, a distribuição da ferramenta, o acesso remoto dos dados a serem analisados e a utilização da aplicação independente de plataforma.

JOLAP:

• Java Online Analytical Processing;
• É uma API java para OLAP;
• É uma API (Interface de Programação de aplicações) Java para o ambiente Java EE;
• Suporta a criação, armazenamento, acesso e gerenciamento de dados em uma aplicação OLAP;
• Hyperion, IBM e Oracle iniciaram o desenvolvimento do JOLAP com a intenção de ser uma contraparte do Java Database Connectivity (JDBC) especificamente para OLAP; e
• O programa Java Community Process 2.0 (JCP) supervisiona o processo de desenvolvimento JOLAP.

SOLAP:

• Spacial Online Analytical Processing;
• É a união de OLAP com sistema de informação geográfico;
• Pode ser definido como uma plataforma visual construída especialmente para suportar de forma rápida e fácil, análises  de espaço-temporal e de exploração de dados na sequência de uma abordagem multidimensional composto de níveis de agregação disponíveis em monitores de cartográficas, bem como em displays tabulares e diagrama.

Síntese das arquiteturas em desempenho, escabilidade e custo

Síntese das arquiteturas em termos-chave

Mapa mental

Referências

• Architectures, Concepts and Operators. Disponível em: http://fedc.wiwi.hu-berlin.de/xplore/ebooks/html/csa/node72.html
• Arquiteturas de Ferramentas OLAP. Disponível em: https://www.devmedia.com.br/artigo-sql-magazine-9-arquiteturas-de-ferramentas-olap/7565
• Conceitos Básicos Sobre OLAP. Disponível em: https://www.devmedia.com.br/conceitos-basicos-sobre-olap/12523
• Evolução do OLAP. Disponível em: http://sisnema.com.br/Materias/idmat014848.htm
• JOLAP (Java Online Analytical Processing). Disponível em: https://www.theserverside.com/definition/JOLAP-Java-Online-Analytical-Processing
• MOLAP, ROLAP, And HOLAP: http://www.1keydata.com/datawarehousing/molap-rolap.html
• OLAP como Alternativa de Melhoria do Processo Decisório e de Auxílio à Formulação de Estratégias: Casos de Empresas que Utilizam esta Ferramenta de Apoio à Decisão. Disponível em: http://www.anpad.org.br/diversos/down_zips/10/enanpad2006-adia-1641.pdf
• OLAP Conceitos e Utilização. Disponível em: https://www.klebermota.eti.br/wp-content/OLAP.pdf
• O que é SOLAP?. Disponível em: http://blogs.ambientelivre.com.br/marcio/o-que-e-solap/
• Proposta de uma ferramenta OLAP em um Data Mart comercial: Uma aplicação prática na indústria calçadista: http://nead.feevale.br/tc/files/450.pdf
• Um estudo sobre as ferramentas OLAP. Disponível em: https://www.devmedia.com.br/um-estudo-sobre-as-ferramentas-olap/6691
• What is OLAP, MOLAP, ROLAP, DOLAP, HOLAP? Examples?: http://www.geekinterview.com/question_details/271

Na próxima parte, iremos tratar as questões sobre essa teoria. Então revisem que teremos ótimas questões para respondermos.

Então é isso!

[]’s e até a próxima!
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Professor Rogerão Araújo