bd multidimensionais - Gestão em Sistemas de Informação PE

Report
 Luciano Santos
 Plínio Silva
 Bruno Assis
 Erilson Vieira
 Cleyton Gomes
 Jefferson Alves
 Fidias Alves
Gestão S.I.
S.I.P.E.
Profª: Márcia Passos
Gestão S.I.
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 O que é BD Multidimensional?
 Características
 Data Warehouse
 Ferramentas OLAP
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 Modelo BD Multidimensional
 Agrupamento de Informações: Dimensões,
Medidas, Fatos e Agregações.
 Modelo Cubo
 Estrutura de BD Multidimensional
 Hipercubos
 Multicubos
 Qual o Melhor?
 Estudo Caso de Uso
 Conclusão
 Referências
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Banco de dados multidimensionais
(alguns autores chamam de dimensionais) tem o
propósito de fornecer subsídio para realização
de análises. Para tanto, sua arquitetura e até
mesmo a terminologia empregada são distintas
das utilizadas para bancos de dados
transacionais. O fato de existirem diversas
informações a serem cruzadas (dimensões)
permite a realização de pesquisas mais
detalhadas para tomada de decisão.
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 Um
banco
de
dados
multidimensional é uma forma de
banco de dados que é projetado
para fazer o melhor uso de
armazenar e utilizar dados.
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 Normalmente estruturado, a fim de otimizar
o processamento analítico online (OLAP) e
aplicações de data warehouse.
 O banco de dados multidimensional pode
receber dados de uma variedade de
bancos de dados relacionais e estruturar
as informações em categorias e seções
que podem ser acessados em um número
de maneiras diferentes.
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 O modelo multidimensional reflete a
maneira de pensar dos especialistas de
negócios
e
responde
às
suas
necessidades de informações.
 A tecnologia relacional de bancos de
dados possibilita ao data warehouse ser
utilizado para responder as questões de
forma rápida e precisa.
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Para isso, são necessários três
componentes essenciais:
1. Os dados provenientes das várias fontes
distribuídas pela empresa e armazenados em um
único local;
2. Ferramentas que possibilitem a análise das
informações armazenadas de forma rápida,
flexível com alta qualidade de apresentação;
3. O conhecimento do especialista de negócios.
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 Um Data Warehouse é uma base de
dados, geralmente relacional, que
consolida
as
informações
empresariais.
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 Existem inúmeras  Permitem ao
ferramentas
usuário visualizar os
disponíveis no
vários níveis de
mercado chamadas detalhamento da
de OLAP.
informação, sob as
visões das
On-Line Analytical
Processing
diferentes
dimensões definidas
no modelo.
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Metadata
OLAP Server
other
sources
Extract
Transform
Load
Refresh
Operational
DBs
Data
Warehouse
Serve
Analysis
Query
Reports
Data mining
Data Marts
Data SourcesGestão S.I.Data Storage
S.I.P.E.
OLAP Engine Front-End Tools
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 Os dados são modelados em uma
estrutura multidimensional conhecida
por “cubo”. As dimensões do cubo
representam os componentes dos
negócios da empresa, tais como
"cliente", "produto", "fornecedor" e
"tempo".
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 Para conhecermos a arquitetura de OLAP
é preciso conhecer seus termos
 Cubo
 Dimensão
 Hierarquia
 Membro
 Medidas
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 Os sistemas OLAP ajudam os
analistas e os gerentes a sintetizarem
as informações sobre a empresa
através de comparações, visões
personalizadas, análises estatística,
previsões e simulações
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 As
análises
sobre
dados
históricos envolvem uma série de
possibilidades de cruzamentos e
agrupamentos de informações,
com o uso dos seguintes termos:
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 Dimensões: estabelecem a organização dos
dados, determinando possíveis
consultas/cruzamentos. Por exemplo: região,
tempo, canal de venda
 Medidas: são os valores a serem analisados,
como médias, totais e quantidades;
 Fatos: são os dados a serem agrupados,
contendo os valores de cada medida para cada
combinação das dimensões existentes;
 Agregações: totalizações calculadas nos diversos
níveis hierárquicos.
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Fonte: http://www.youtube.com/watch?v=kx19CV4MyNg
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Hierarquia:
1. Geografia
2. País
3. Estado
4. Cidade
5.
Cubo
Dimensões
Etc...
Medidas:
É representada por uma
dimensão
especial utilizada para
realizar comparações.
Inclui membros como:
custos, lucros ou taxas.
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Membros
 São sistemas proprietários que não
seguem padrões, ou seja, cada
desenvolvedor cria a sua própria
estrutura para o banco de dados, isto
é, para armazenar o cubo e usa as
suas próprias ferramentas para
acessá-lo.
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Alicerce em Cubos
 Quando o modelo multidimensional é
processado, nova base é gerada,
desta vez contendo tanto os dados
quanto as agregações em formato
próprio, utilizando-se de estruturas
apropriadas para pesquisas.
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Cubo com três dimensões
 Representação de um cubo com as dimensões Produto, Região e
Tempo.
Esparsos
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Tipos de Cubo
Podem apresentar seus dados
para uma aplicação usando dois tipos
de cubos:
 Hipercubos
 Multicubos.
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Hipercubo
 Todos
os
dados
aparecem
logicamente como um simples cubo.
 Todas
as
múltiplas
partes
representadas pelo hipercubo têm
idêntica dimensionalidade, isto é,
cada pedaço é de igual tamanho.
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Vantagem
 A vantagem desta abordagem é o rápido tempo
de resposta, independente do número de
dimensões envolvidas
Multicubos
 dado é segmentado em um conjunto de cubos
pequenos (subcubos), cada qual é composto de
um subconjunto das dimensões avaliadas.
 Por exemplo, nos dados das vendas podemos
colocar em um cubo as dimensões produto, região
e mês, em outro as dimensões produto, vendedor
e região, e em outro as dimensões produto,
vendedor e mês.
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Vantagem
 São a menor utilização de espaço de
armazenamento em disco, por diminuir o
problema dos dados esparsos, e o melhor
desempenho em consultas em um único cubo.
Qual o melhor?
 Multicubos são mais eficientes e versáteis;
 Hipercubos são mais fáceis para entender;
 Usuário deve reconhecer melhor hipercubos pela
sua simplicidade de uso;
 Produtos mais sofisticados tendem a usar
multicubos;
 No hipercubo, cada dimensão pertence a um
único cubo;
 Em um multicubo, a dimensão pode fazer parte de
múltiplos cubos.
DELLA VIA
 Nome fantasia do cliente
Della Via Pneus
 Sede
Rua Professor Arnaldo João Semeraro, 164
Jd. Santa Emília - São Paulo – SP
CEP 04184-000
www.dellavia.com.br
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Desafios
 Ter um ERP que pudesse acompanhar o crescimento
da Della Via
 Necessidade de acompanhamento fiscal
 Centralização das informações e organização da
empresa
 Agilidade na tomada de decisão
 Conformidade com a legislação
 Integração das informações numa única ferramenta
 Controle das informações
Resultados
Produtos & Serviços da TOTVS neste cliente
 Utiliza 18 módulos do ERP TOTVS Varejo
 BI (Business Intelligence)
Depoimento
“Temos 700 profissionais usando o ERP, desde a nossa
frente de lojas até BI. Nós não temos nenhum outro sistema
paralelo na empresa, somos 100% TOTVS. Ganhamos em
agilidade no atendimento dos clientes, que por sua vez
ficaram mais satisfeitos”.
Gestão S.I.
S.I.P.E.
 Esperamos
Nesta
O desenvolvimento
apresentação,
que todos
deprocuramos
possam
sistemasescolher
analíticos
percorrer
melhor,
são
assuntos
cada
e entender
vez
pouco
mais
divulgados
as
comum.
características
Embora
e com pouca
haja
de
cada
ferramentas
bibliografia.
modelo de
de
Abordamos
diversos
dados abordados
fornecedores,
as estruturas
nestade
nada
dadoselas
mais
adiantam
apresentação.
comumente
se a encontradas
modelagem de
em
dados
gerenciadores
e o paradigma
relacionais
analítico
e analíticos.
não forem
compreendidos.
Agradecemos
à todos!
Gestão S.I.
S.I.P.E.
 SISNEMA. Disponível em:
<http://sisnema.com.br/Materias/idmat013979.htm>
 MICROSOFT. Disponível em: < http://msdn.microsoft.com/ptbr/library/cc518031.aspx>
 BATEBYTE. Disponível em:
<http://www.batebyte.pr.gov.br/modules/conteudo/conteudo.php?co
nteudo=1732>
 ABEPRO. Disponível em:
<http://www.abepro.org.br/biblioteca/ENEGEP1998_ART222.pdf>
 FIGUEIREDO, A. M. C. M. (1998) Molap x Rolap: Embate de
Tecnologias para Data Warehouse, Developers’ Magazine, ano
2,n. 18, p. 24-25, fev.
 FORSMAN, S. (1997). OLAP Council White Paper. OLAP Council.
 TOTVS. Clientes. 28 setembro 2011. Disponível em:
<http://www.totvs.com/clientes/casos-de-sucesso/dellavia-pneus>

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