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Oracle Discoverer – A Ferramenta OLAP da Oracle
Por Damaris Fanderuff
Leitura Obrigatória: SQL Magazine 9, artigo Arquiteturas de ferramentas OLAP.
Leitura Obrigatória: SQL Magazine 13, artigo Modelagem de Data Warehouses e Data Marts Parte 1.
Leitura Obrigatória: SQL Magazine 14, artigo Modelagem de Data Warehouses e Data Marts Parte 2.
Introdução
Sistemas de data warehouse (DW) são uma modalidade de sistemas de apoio a decisão (SAD) que vêm ganhando espaço nas organizações por possibilitar o acesso a informações confiáveis, com boa velocidade e garantia de qualidade de dados quando bem projetados.
Os data warehouses são bancos de dados que devem conter informações necessárias para a tomada de decisões. Em geral, são alimentados com migrações periódicas de dados oriundos dos sistemas operacionais transacionais (OLTP – Processamento de Transações On-Line) e de dados externos adquiridos freqüentemente, como informações demográficas ou de instituições de pesquisa. Os dados carregados para o data warehouse passam por processos de agregação, detalhamento, totalização, desnormalização e, em geral, tratamento, integração e consistência. As operações de carga e preparação dos dados ocorrem em uma etapa conhecida como ETL (Extração, Transformação e Limpeza). O tratamento realizado na fase de ETL é quase sempre necessário devido as diferentes formas de armazenamento e organização dos dados nos sistemas de origem.
Depois de carregados na base do DW, os dados ficam disponíveis para o Processamento Analítico On-Line (OLAP), onde é possível a manipulação de cubos de decisão, geração de consultas ad-hoc (consultas de criação flexível de acordo com as necessidades do usuário), emissão de relatórios e gráficos, com alto desempenho.
Neste contexto, as formas de processamento OLTP e OLAP se contrapõem. No processamento operacional ou de transações (OLTP), a consistência e capacidade de recuperação de dados são críticas, sendo o controle transacional especialmente importante para minimizar os problemas que podem ser gerados pela concorrência de processos. Por outro lado, no processamento analítico dá-se maior importância aos dados históricos, totalizados e consolidados, em detrimento dos dados detalhados ou individualizados. A Tabela 1 ilustra as principais diferenças entre as duas formas de processamento.
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Características |
OLTP |
OLAP |
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Objetivo |
Operações diárias do negócio |
Analisar o negócio |
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Uso |
Operacional |
Informativo |
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