assunto facilitando a tomada de decisão em um ambiente móvel mohamed a. sharaf panos k....

ASSUNTOFacilitando a Tomada de Decisão em um Ambiente MóvelMohamed A. SharafPanos K. Chrysanthis

Felipe Menezes CardosoCOPIN – UFCGBanco de Dados – 2007.1

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Objetivo

• Apresentar um novo algoritmo de gerência de difusão de dados para tomada de decisão.

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Sumário•Visão Geral de SAD e Data Warehouse

•Visão Multidimensional e Ferramentas OLAP

•Esquema Estrela

•Search Lattice

•Data Cube Operator

•Modelo OLAP Wireless Proposto

•Algoritmo Proposto (STOBS)

•Avaliação de Desempenho do STOBS

•Conclusões

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SAD – Sistema de Apoio a Decisão

• Apoiar os gerentes e diretores das organizações nos seus processos de tomada de decisão.

• Processar complexas consultas gerenciais• Manipulação de grande quantidade de

informação.

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Data Warehouse

Warehouse – Armazém ou DepósitoData Warehouse (DW) – Depósito de Dado

Fonte: Colaço, 2004

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Data Warehouse

“Conjunto de dados, não volátil, orientado por temas, integrado, que varia com o passar do tempo e que serve de suporte para o processo de tomada de decisões da gerência.”

(W. H. INMON,1996)

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CUBO de Dados

Representação Multidimensional Conceitual

•Proporciona diferentes visões aos gerentes, facilitando o entendimento e a visualização de problemas típicos de suporte à decisão.

•Mais intuitiva para o processamento analítico da informação

Fatos (Vendas)

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CUBO de Dados• Um cubo possui grande quantidade de

células (fatos ou medidas do negócio)• Tempo: 10 anos, granularidade dia = 3650 linhas• Cliente: 1000 clientes• Produtos: 3000

• 3650*1000*5 = 18.250.000 células• Ou seja, 18.250.000 vendas para o gerente

analisar.• Exige-se uma ferramenta para analisar essas

informações

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Ferramentas OLAP

Sistema de Apoio à Decisão• Processamento Analítico da Informação• Grande volume de dados• Alto nível de agregação ou sumarização• Utiliza visualização multidimensional dos

dados• Dimensão = Critério de Agregação

• Vendas por mês • Vendas por fornecedor• Vendas por produto• Vendas por cliente

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Operações OLAP

• Uma ferramenta OLAP deve implementar algumas funções, entre elas:• Drill Down• Roll UP• Série temporal (ex: vendas mês a mês)

• Deve-se conhecer o passado para prever o futuro.

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Esquema Estrela para DW

• Simular um cubo de dados através de um esquema relacional especial.

• Consiste de:• Tabela de Fatos (A estrela)

• Tabela dominante

• Tabelas de Dimensão (Os planetas)• Tabelas auxiliares• Qualificam os fatos

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Esquema Estrela

Dimensão Fornecedor

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Hierarquia de uma Dimensão

PRODUTO

MONITORPAPEL IMPRESSORA NOTEBOOK

Sansung LGLexmark HPAntalis Toshiba Acer HP

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Operações OLAP

Demonstração

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Ambiente OLAP Móvel

DW Fixo

FH

MH

DW Móvel(Cache)

Wireless

Gerente Móvel

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Dispositivos Móveis

• Características Peculiares• Assimetria da Conexão• Desconexões Freqüentes

• Intencional• Não Intencional

• Limitação da Fonte de Energia• Quanto menos transmissão, mais economia

de bateria.

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DW para um Ambiente Móvel

• Unir estas duas tecnologias é desafiante.• Questões de desempenho• Questões de armazenamento

• Diversas pesquisas estão sendo desenvolvidas nesta área – Mobile DW.

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Tabela de Fatos

• Consultas OLAP tipicamente são na forma de dados sumarizados em vários níveis de detalhe.• Vendas de um produto em determinado ano, mês,

dia;• Vendas por fornecedor;• Total de vendas da empresa;• etc.

• Pode-se materializar as consultas para aumentar o desempenho.• Visões Materializadas

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Visões Materializadas

• Visão é uma relação derivada de uma ou mais relações base, que são computadas sempre que uma referência a ela é feita.

• Visão Materializada• Visão que é armazenada na base de dados

em vez de ser computada• Aumenta o desempenho de consultas com grande

quantidade de dados

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Search Lattice

• Grafo direcionado que representa o espaço de visões materializadas com suas derivações.

• Cada vértice representa uma combinação de atributos do Group-By.

CFP

CF CP FP

C F P

_

VM

VM

VM VM

VM

Atributos do Group-By

Relação de Dependência(Dependency Derivation)

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Data Cube Operator

• Pode-se gerar todas as possíveis visões materializadas de uma consulta OLAP através do Data Cube Operator.

• Data Cube Operator• Proposto pelo pessoal da Microsoft e IBM• União de todos os possíveis operadores

Group-By aplicados aos atributos da tabela de fatos.

• 2^n VMs, n são as dimensões da estrela.

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Data Cube Operator

Demonstração

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Modelo OLAP Wireless

ServidorDW

O Gerente Móvel

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1. O gerente requisita VMs.

2. O Servidor difunda as VMs no canal Broadcast.

3. O gerente baixa as VMs requisitadas.

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Modelo OLAP Wireless

Bucket

Header

Header

T(C,P) T(C,P) T(C,P,F) T(C,P,F) T(C,P,F)

Bucket DescritorBucket Descritor

•Especifica se o Bucket em questão é um descritor ou é um dado.

•Contém o Offset para o próximo pacote descritor e do pacote descritor corrente.

Header

BroadcastIdentificador: 110Qtd. de Linhas: 1000Qtd. De Pacotes da Tabela: 2Valor do Otimizador Alfa: 2

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Modelo OLAP Wireless

Bucket

Header

T(F) T(F) T(C,P) T(C,P) T(C,P)

Bucket DescritorBucket Descritor

O cliente solicita a Tabela T(C,P) utilizando codificação de bit (110).

Cliente vai para o canal de Download. (Active Mode)

O cliente encontra um pacote descritor (001) e o classifica como:

• Exact Match

• No Match

• Subsuming Match

Se for compatível com a solicitação entãoContinua no Active Mode e baixa a tabela

Senão

Vai para Doze Mode e acorda no próximo pacote descritor

Broadcast

Id: 001L: 800...

Id: 110L: 100...

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Algoritmo STOBS-α

• STOBS - Summary Table On-Demand Broadcast Scheduler

• Algoritmo de Gerenciamento de Difusão

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Algoritmo STOBS-α

Dois componentes básicos:•Normalizador•Otimizador-α

•Data Cube Search Lattice.•Relação de dependência (Dependency

Derivation).

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Algoritmo STOBS-α - Normalizador

O servidor mantém uma fila com todas as requisições à tabelas dos clientes.

• Para cada requisição ele armazena:• R – Número de requisições feitas à tabela

Tx.• W – Tempo da primeira requisição Qx, feita

à tabela Tx.• S – Tamanho da tabela Tx.

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Algoritmo STOBS-α - Normalizador

• Cada vez que o servidor for difundir uma tabela ele realiza o seguinte cálculo para cada tabela da fila:• (Rx * W) / S• A tabela de maior valor será escolhida para

o broadcast

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Algoritmo STOBS-α - Otimizador

• Após a seleção da tabela (VM) que será difundida, o servidor utiliza o otimizador-α para limpar a fila de requisições.

• Otimizador-α• Baseado no parâmetro α, elimina da fila de

requisições as solicitações de VMs que podem ser derivadas e estão até α níveis abaixo no grafo de Lattice.

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Algoritmo STOBS-α

• Utiliza a fórmula:• |X| - |Y| <= α

• Onde |X| é a quantidade de atributos da visão materializadas x que será difundida (Broadcasted) e |Y| a quantidade de atributos da visão materializada y que está na fila de requisições.

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Funcionamento - STOBS-αPara α = 2

Imaginemos uma solicitação Q para a tabela T(d1,d2,d3,d4)

Esta tabela pode derivar tabelas mais abstratas tais como:T(d1), T(d2), T(d3), T(d4),T(d1,d2) , T(d1,d3),T(d1,d2,d3) e T(d1,d2,d4).

Entretanto, como α = 2, apenas as requisições as tabelas T(d1,d2) , T(d1,d3),T(d1,d2,d3) e T(d1,d2,d4) serão satisfeitas pela solicitação Q.

As tabelas T(d1), T(d2), T(d3), T(d4) permanecerão na fila.

Data Cube Search Lattice

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Avaliação de Desempenho

• Foram medidos:• Tempo de Espera: Tempo gasto pelo cliente para

esperar por um pacote descritor no canal de Download. Doze Mode

• Tempo de Tune: Tempo gasto pelo cliente para ler um pacote descritor ou baixar um stream de dados. Active Mode.

• Tempo de Processamento: Tempo gasto para converter o stream baixado em uma tabela sumarizada.

• Tempo de Acesso: • Tespera + Ttune + Tprocessamento

• Consumo de Energia:• Tactive + Tdoze + Tprocessamento

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Resultado de Desempenho

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Resultado de Desempenho

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Resultado de Desempenho

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Resultado de Desempenho

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Considerações Finais

• É desafiante um ambiente de suporte à decisão com dispositivos móveis.

• O uso de visões materializadas é uma estratégia interessante em um ambiente OLAP Móvel

• O algoritmo STOBS mostrou-se bastante flexível e de alto desempenho.

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Referências Bibliográficas

SHARAF, Mohamed; CHRYSANTHIS, Panos. Facilitanting Mobile Decision Making. WMC’02, September 28, 2002.

COLAÇO JR., Methanias. Projetando Sistemas de Apoio à Decisão baseado em Data Warehouse. Aracaju: Axcel, 2004.197 p.

GRAY, Jym; CHAUDHURI, Surajit; BOSWORTH, Adam; LAYMAN, Andrew; REICHART, Don; VENKATRAO Murali; PELLOW, Frank; PIRAHESH, Hamid.Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals. 1996.

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Dúvidas?