Conceitos Básicos Sobre OLAP

OLAP - On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line)

OLAP é um conceito de interface com o usuário que proporciona a capacidade de ter idéias sobre os dados, permitindo analisá-los profundamente em diversos ângulos. As funções básicas do OLAP são:

• Visualização multidimensional dos dados;
• Exploração;
• Rotação;
• Vários modos de visualização.

O OLAP e o Data Warehouse são destinados a trabalharem juntos, enquanto o DW armazena as informações de forma eficiente, o OLAP deve recuperá-las com a mesma eficiência, porém com muita rapidez. As duas tecnologias se complementam, ao ponto de que um Data Warehouse para ser bem sucedido, já na sua concepção, deve levar em consideração o que se deseja apresentar na interface OLAP.

Saiba mais: OLAP com o SQL Server

O OLAP é uma interface com o usuário e não uma forma de armazenamento de dados, porém se utiliza do armazenamento para poder apresentar as informações.

Os métodos de armazenamento são:

• ROLAP (OLAP Relacional): Os dados são armazenados de forma relacional.
• MOLAP (OLAP Multidimensional): Os dados são armazenados de forma multidimensional.
• HOLAP (OLAP Híbrido): Uma combinação dos métodos ROLAP e MOLAP.
• DOLAP (OLAP Desktop): O conjunto de dados multidimensionais deve ser criado no servidor e transferido para o desktop. Permite portabilidade aos usuários OLAP que não possuem acesso direto ao servidor.

Os métodos mais comuns de armazenamento de dados utilizados pelos sistemas OLAP são ROLAP e MOLAP, a única diferença entre eles é a tecnologia de banco de dados. O ROLAP usa a tecnologia RDBMS (Relational DataBase Management System), na qual os dados são armazenados em uma série de tabelas e colunas. Enquanto o MOLAP usa a tecnologia MDDB (MultiDimensional Database), onde os dados são armazenados em arrays multidimensionais.

Os dois fornecem uma base sólida para análise e apresentam tanto vantagens quanto desvantagens. Para se escolher entre os dois métodos deve-se levar em consideração os requisitos e a abrangência do aplicativo a ser desenvolvido.

ROLAP é mais indicado para DATA WAREHOUSE pelo grande volume de dados, a necessidade de um maior número de funções e diversas regras de negócio a serem aplicadas.

MOLAP é mais indidado para DATA MARTS, onde os dados são mais específicos e o aplicativo será direcionado na análise com dimensionalidade limitada e pouco detalhamento das informações.

Para se fazer uma comparação básica entre os dois métodos, as regras mais importantes são desempenho da consulta e desempenho do carregamento.

DESEMPENHO DE CONSULTA

O MOLAP fornece uma resposta rápida para praticamente qualquer consulta, pois no modelo multidimensional são gerados previamente todas as combinações e resumos possíveis.

O ROLAP responde às consultas da mesma forma que os aplicativos RDBMSs, a velocidade da resposta depende da informação desejada, pois a maior parte do processamento é feito em tempo de execução tendo em vista que os dados pré-calculados e resumidos geralmente não atendem a todas as solicitações dos usuários.

DESEMPENHO DE CARREGAMENTO

O MOLAP necessita de um longo período para execução da carga de dados, raramente esta carga é diária devido ao grande volume de informações a serem atualizadas para possibilitar um retorno rápido às consultas da inferface OLAP.

O ROLAP possibilita um carregamento mais rápido devido à estrutura de tabelas e colunas, menos complexa em comparação à estrutura de arrays utilizada pelo MOLAP. Outro fator importante na rapidez da carga é o número menor de informações pré-calculadas e resumidas.

Por fim, chegamos à conclusão de que não existe uma definição entre qual o melhor, ROLAP ou MOLAP, e que a tendência será a utilização do método HOLAP (citado acima), no qual é possível utilizar as vantagens dos dois modelos numa mesma arquitetura.

Como Modelar Dados para OLAP: Boas Práticas

Em OLAP, o objetivo é otimizar o armazenamento e a consulta de dados para análises multidimensionais, favorecendo a velocidade na geração de relatórios e insights.

Boas Práticas:

• Adote o modelo estrela (star schema): Centralize os dados em uma tabela de fatos (ex: vendas, pedidos) e ligue-a a tabelas de dimensão (ex: cliente, produto, tempo). Esse modelo simplifica a navegação e melhora o desempenho.
• Use o modelo floco de neve (snowflake) apenas se necessário: Embora mais normalizado, ele pode comprometer a performance e complexidade da consulta.
• Inclua hierarquias claras nas dimensões: Por exemplo, na dimensão “Tempo”, é ideal estruturar dia → mês → trimestre → ano, permitindo operações de drill down e roll up com facilidade.
• Garanta consistência nos dados históricos: Crie estratégias para lidar com mudanças nas dimensões.
• Prefira chaves surrogadas às naturais: Isso evita problemas de integridade e melhora o controle histórico.
• Otimize os atributos das dimensões: Inclua dados úteis para filtros e agrupamentos – mas evite sobrecarregar com campos irrelevantes para análise.

Casos de Uso Reais de OLAP

Soluções OLAP são amplamente utilizadas por empresas para transformar grandes volumes de dados em informações acionáveis. A seguir, alguns exemplos práticos:

Varejo:

Empresas utilizam OLAP para analisar vendas por região, produto, período e canal de distribuição. Isso permite identificar produtos mais lucrativos, sazonalidade e preferências regionais.

Finanças:

Bancos usam OLAP para monitorar KPIs como inadimplência, rentabilidade de contas e desempenho de investimentos em diferentes agências e segmentos de clientes.

Saúde:

Hospitais podem analisar a performance de atendimentos, taxas de ocupação, tempo médio de espera, consumo de insumos e diagnósticos mais recorrentes.

Indústria:

OLAP ajuda a acompanhar custos de produção, produtividade por turno, eficiência de máquinas e consumo de matéria-prima, auxiliando na tomada de decisões operacionais.

Educação:

Instituições de ensino aplicam OLAP para avaliar índices de evasão, desempenho acadêmico por curso e professor, e engajamento dos alunos em disciplinas online.

Esses exemplos demonstram a versatilidade e valor estratégico que o OLAP pode agregar quando integrado corretamente à cultura de dados da organização.

Automatização da Modelagem OLAP com Suporte de IA

A modelagem de estruturas OLAP pode ser complexa, especialmente em projetos com grande volume de dados ou muitos departamentos. Nesse cenário, a Inteligência Artificial começa a desempenhar um papel relevante ao automatizar parte da modelagem e sugerir melhorias.

Como a IA pode ajudar:

• Sugestão automática de dimensões e métricas: Algoritmos de IA podem analisar os dados brutos e propor dimensões relevantes com base na frequência, correlação ou semelhança de atributos.
• Identificação de hierarquias ocultas: Por meio de aprendizado de máquina, é possível detectar estruturas hierárquicas não explícitas.
• Otimização de desempenho: Modelos de IA podem simular consultas para prever gargalos e recomendar ajustes na estrutura do cubo.
• Modelagem dinâmica orientada por uso: A IA pode acompanhar o uso real dos dados e adaptar a estrutura OLAP para melhorar a responsividade.
• Geração de documentação automatizada: Além da modelagem, a IA pode gerar descrições e dicionários de dados com base nos metadados.

A integração entre OLAP e IA, portanto, não só acelera o desenvolvimento como aumenta a precisão e aderência dos modelos às necessidades reais de análise.