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Inteligência nos Negócios (Business Inteligente)
Sistemas de Informação – Sistemas de Apoio a Decisão
Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng.
(Apostila 4: OLAP)
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2
BI
Dados ( OLTP e outras fontes)
Data Warehouse/ Data Marts
Ferramentas OLAP
Mineração de dados - KDD
Interpretação/
Avaliação
Decisões
Analise
de dados
Analises dos
tomadores de
decisão
Fundamentação da disciplina
Dados
Informação
Conhecimento
Análises Exploratória de Dados
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3Equipe técnica que desenvolve e
oferece suporte ao BIAnalistas de negócio
Apresentação
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Processamento analítico on-line (OLAP): Navegando e visualizando os dados da organização.
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OLAP (Processamento analítico on-line) é uma das ferramentas de
consulta e de apresentação de informações (front-end) que permite
que analistas, gerentes e executivos obtenham, de maneira rápida,
consistente e interativa, acesso a uma variedade de visualizações de
dados agregados (quantidade vendida, lucro, preço) ao longo de
várias dimensões analíticas (tempo, categoria de produto, loja).
A tecnologia OLAP foi definida em decorrência da forte necessidade
de análises dos dados de forma fácil e flexível. Analisam-se múltiplas
visões do negócio em diferentes níveis de detalhe, comparações e
tendências.
OLAP: Definição
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Objetivo
A tecnologia OLAP tem como objetivo auxiliar analistas de negócios a
sintetizarem informações sobre o assunto de negócio por meio de
comparações, visões personalizadas, análise histórica e projeção dos
dados em vários cenários.
Terminologia
Para melhor compreensão dos dados, as análises são sempre
associadas a um cubo, onde as arestas representam as dimensões e
cada célula representa uma medida (indicador), resultado de uma
determinada visão (cruzamento de uma ou mais dimensões).
OLAP
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OLAP
Cubo é uma estrutura de dados que pode ser imaginado como
folha de cálculo multidimensional.
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OLAP
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OLAP
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Vendas Prod Loja Total
p1 c1 12
p2 c1 11
p1 c3 50
p2 c2 8
c1 c2 c3
p1 12 50
p2 11 8
Tabela fato:Cubo Multi-dimensional
Exemplos de cubos de dados: 2 dimensões
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15
Vendas Prod Loja Tempo Total
p1 c1 1 12
p2 c1 1 11
p1 c3 1 50
p2 c2 1 8
p1 c1 2 44
p1 c2 2 4
Tempo 2c1 c2 c3
p1 44 4
p2 c1 c2 c3
p1 12 50
p2 11 8
Tempo 1
Cubo Multi-dimensionalTabela fato:
Exemplos de cubos de dados: 3 dimensões
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16
Tempo 2c1 c2 c3
p1 44 4
p2 c1 c2 c3
p1 12 50
p2 11 8
Tempo 1
c1 c2 c3
p1 56 4 50
p2 11 8
c1 c2 c3
sum 67 12 50
sum
p1 110
p2 19
129
. . .
Vendas(c1,*,*)
Vendas(*,*,*)Vendas(c2,p2,*)
Operações no cubo
Vendas(*,p2,*)
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Tempo 2c1 c2 c3
p1 44 4
p2 c1 c2 c3
p1 12 50
p2 11 8
Tempo 1
região A região B
p1 56 54
p2 11 8
Hierarquia da
dimensão loja
região
loja
(loja c1 na Região A;
loja c2, c3 na Região B)
Operações no cubo
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Exemplos de cubos de dados
O cubo de dados de 3 (três) dimensões:
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Há três tecnologias principais para a construção de cubos
multidimensionais: ROLAP, MOLAP e HOLAP.
• ROLAP usa BD relacionais tradicionais, onde os dados são
armazenados em tabelas esquematizadas na forma de uma estrela
(star schema) ou de flocos de neve (snow flake schema). Aqui
temos um cubo “lógico” que permite visão detalhada de dados
analíticos.
Arquiteturas OLAP
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• Já MOLAP, utiliza estruturas de dados proprietárias para
armazenar o cubo de dados, tornando o processamento mais
rápido. O armazenamento dos dados é física.
Alguns exemplos de base de dados são: Hyperion Essbase,
Microsoft AnalysisServices, Cognos.
• A tecnologia HOLAP, é uma tecnologia híbrida.
Arquiteturas OLAP
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Análises de dados com EXCELExemploSelecione Dados -> Relatório de tabela e gráfico dinâmicos...
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BI
Dados ( OLTP e outras fontes)
Data Warehouse/ Data Marts
Ferramentas OLAP
Mineração de dados - KDD
Interpretação/
Avaliação
Decisões
Analise
de dados
Analises dos
tomadores de
decisão
Fundamentação da disciplina
Dados
Informação
Conhecimento
Análises Exploratória de Dados
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Pentaho BI-Server 1. Baixar o aplicativo do endereço community.pentaho.com (ver figura);
2. Descompactar e copiar o materal de “SAD_Folha_10” para
“…\pentaho-server\pentaho-solutions\system”
3. Executar o arquivo start-pentaho.bat
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25
Pentaho BI-Server
4. O servidor demora em subir. Aparece a mensagem “Server
startup”(ver fgura). No browser digitar:
http://localhost:8080/pentaho;
5. Se não visualizar a tela principal, verifique os problemas com o Java
(ver slides de apostilas anteriores).
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Pentaho: Bi-ServerExecutar o Bi-Server (para a instalação, consultar apostila de ferramentas)
1. Execute o arquivo biserver-ce\start-pentaho.bat;
2. No browser digitar: http://localhost:8080/pentaho;
3. Escolher o login Administrador (Admin/password)
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Pentaho: Bi-Server
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Pentaho: Bi-ServerExercício Folha 10
1. Adicionar uma nova conexão
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Pentaho: Bi-Server
2. Verifique os parâmetros da conexão
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30
Pentaho: Bi-Server
3. Criar um novo data source
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Pentaho: Bi-Server
4. Dar um novo ao data source e escolher o tipo Database table
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Pentaho: Bi-Server
5. Selecionar a conexão com a base de dados
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Pentaho: Bi-Server
6. Tela para construir os joins entre o fato e as dimensões
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34
Pentaho: Bi-Server
7. Os joins construídos
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Pentaho: Bi-Server
8. O cubo de dados foi construído
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Pentaho: Bi-Server
9. Opções para visualizar o cubo de dados
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Pentaho: Bi-Server
10. Ferramenta JPivot
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Pentaho: Bi-Server
11. Editando o cubo de dados construído
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Pentaho: Bi-Server
12. Agrupando os atributos da DI_LOJA
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Pentaho: Bi-Server
13. Atributos da DI_LOJA agrupados
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4114. Visualização na ferramenta Saiku
Pentaho: Bi-Server
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Pentaho: Bi-Server
15. Outra visualização na ferramenta Saiku
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43
Pentaho: Bi-ServerExercício Folha 10 – item a
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Exercício Folha 10 – item b
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Pentaho: Bi-ServerFolha 10: item e.
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Pentaho: Bi-Server
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Pentaho: Bi-Server
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BI
Dados ( OLTP e outras fontes)
Data Warehouse/ Data Marts
Ferramentas OLAP
Mineração de dados - KDD
Interpretação/
Avaliação
Decisões
Analise
de dados
Analises dos
tomadores de
decisão
Fundamentação da disciplina
Dados
Informação
Conhecimento
Análises Exploratória de Dados