Artigo SQL Magazine 39 - Microsoft Analysis Services 2000 na prática - Parte 1 - Implementando um modelo multidimensional

Microsoft Analysis Services 2000 na prática - Parte 1

Implementando um modelo multidimensional

Já se tornou comum ouvir profissionais de TI falando em cubos e dimensões. E as ferramentas OLAP disponíveis no mercado são tão fáceis de usar que muitas vezes até os usuários finais se aventuram na criação destes objetos. Mesmo assim, é essencial que o profissional tenha um bom embasamento conceitual, de outra forma os resultados podem ser desastrosos. Ao contrário do que parece, não se trata apenas de clicar Next a cada tela dos vários assistentes que o Microsoft Analysis Services 2000 (ou simplesmente MSAS) nos oferece.

A primeira ferramenta OLAP que a Microsoft incorporou no pacote do SQL Server apareceu na versão 7 e se chamava OLAP Services. O MSAS apareceu com o SQL Server 2000, e continua disponível no SQL 2005 (na versão Express também). Este é um produto muito superior ao OLAP Services, mais estável, com muito mais recursos, além de incluir um mecanismo para Data Mining. Mas a principal vantagem competitiva do MSAS frente aos seus concorrentes OLAP permanece a mesma em todas as versões: custo zero.

O MSAS é um gerenciador de informações e oferece ao desenvolvedor uma série de recursos para auxiliar o processo de análise de dados, seja em termos de melhoria de performance, administração da base, assim como no cálculo de expressões matemáticas sofisticadas.

Se você já o utilizou alguma vez, deve ter notado que o MSAS usa um mecanismo inteiramente independente do SQL Server 2000. Existe, é claro, uma integração entre estes dois mecanismos, mas lembre-se que eles são produtos distintos.

Este artigo é o primeiro de uma série que apresentará recursos e conceitos associados ao MSAS. Ao longo da série, abordaremos soluções baseadas no MSAS que serão úteis tanto para o administrador de dados experiente quanto para o desenvolvedor iniciante no universo de Business Intelligence e OLAP. Este tipo de aplicação é a base para sistemas de apoio à tomada de decisão.

Para tanto, usaremos um modelo de negócios real, a partir do qual criaremos uma aplicação de Business Intelligence e abordaremos tópicos como a modelagem multidimensional, criação e administração de cubos, automação de processos e integração com interface para os usuários.

Neste primeiro artigo, exploramos a modelagem e criação do cubo, ou seja, a base de dados multidimensional que nossa aplicação irá usar.

Mas antes de seguirmos adiante é importante revisarmos alguns conceitos.

Conceitos importantes

Modelagem multidimensional se destina à criação de bases voltadas para a análise de dados. Portanto, o modelo criado será uma representação do modelo de negócios analisado e deverá ser implementado de tal maneira que facilite a manipulação e análise de dados por parte do usuário final. Tenha sempre isso em mente ao pensar sobre OLAP.

Não importa se o modelo será implementado em um banco de dados relacional com esquema estrela, conforme definição de Kimball, ou em um banco genuinamente multidimensional. Na realidade, o MSAS permitirá que você faça esta escolha durante a implementação dos cubos ou mesmo que a mude posteriormente, conforme sua necessidade.

A terminologia que usamos neste artigo é padrão no universo OLAP e, portanto, não a repetiremos aqui.

Modelo de negócios

Vamos considerar neste exemplo um modelo de negócios para o mercado farmacêutico, em que a força de vendas da empresa X atua em todo território nacional representando as linhas de produtos da companhia.

A empresa X pretende analisar dados históricos de demanda mensal de produtos em Valores e Quantidades, assim como o desempenho da força de vendas por categoria de produto. As análises consideram resultados mensais, o acumulado no trimestre, e no ano.

A questão aqui é que os analistas de negócio da empresa X precisam de ferramentas que lhes dêem poder de análise e facilidade de uso, já que o perfil destes usuários é, na maioria, de profissionais leigos em TI. E os próprios analistas de negócio deverão definir, construir, atualizar e distribuir seus relatórios por toda a força de vendas. Os analistas devem ter a capacidade de gerar relatórios sob demanda, ou relatórios ad hoc, como costumamos chamar no universo OLAP.

Os usuários pretendem trabalhar usando planilhas Excel e browser, que são duas interfaces “nativas” para o MSAS (veremos como isto será feito nos próximos artigos desta série).

Outra exigência aqui é a performance do sistema. Estas exigências levaram a equipe de TI da empresa X a optar pelo uso do MSAS. As duas razões principais foram:

1.a empresa não pretendia investir em licenças para uma ferramenta pra geração de relatórios;

2.os usuários do sistema não teriam a qualificação técnica necessária para criar relatórios usando consultas SQL.

É importante fazermos uma ressalva neste ponto. A facilidade de consulta e criação de relatórios não são, por si só, fatores que definirão se o MSAS é uma boa opção para seu projeto. Atualmente, há inúmeras opções no mercado que cumprem este papel, desde componentes (COM) gratuitos a pacotes especializados. " [...] continue lendo...