O que é OLAP? Saiba mais sobre o substituto dos bancos de dado comuns

O Business Intelligence é uma área que tem ganhado cada vez mais relevância. Por isso, diversas ferramentas como Power BI surgem para analisar os dados coletados. Diferentemente do Excel, elas são muito mais poderosas e completas, uma das mais utilizadas hoje em dia é o OLAP.

Isso é muito importante no contexto atual, em que os dados têm muita importância. Exemplo disso são linguagens de programação voltadas para essas tarefas, o crescimento do blockchain, expansão da mineração de dados e bitcoins.

Por isso, vamos te mostrar como o OLAP se insere nesse meio, abordando os seguintes assuntos:

●     O que é OLAP?

●     Os conceitos básicos do OLAP;

●     Os métodos de armazenamento do OLAP;

●      Relação do OLAP, a mineração de dados e o seis sigma.

O que é OLAP?

O OLAP (Online Analytical Processing - Processamento Analítico Online) é uma tecnologia utilizada em várias aplicações de Business Intelligence (BI). Com essa ferramenta poderosíssima, podemos visualizar relatórios, realizar cálculos analíticos complexos e fazer previsões de cenários hipotéticos de planejamento.

Por meio de uma análise dos dados de negócio, podemos fazer uma série de coisas, como:

●     Análises de tendência;

●     Manipulação de dados;

●     Gerenciamento de performance;

●     Planejamento de orçamento;

●     Modelos de simulação;

●     Relatórios de Data Warehouses;

●     Previsões.

O conhecimentoé a base de qualquer boa tomada de decisão. Um negócio de sucesso precisa estar abastecido com as melhores informações possíveis para analisar e planejar suas estratégias. Isso sempre resulta em eficiência máxima, redução de custos e ganho de mercado.

O OLAP tem o objetivo de fornecer acesso rápido a dados multidimensionais compartilhados. Ele auxilia os gestores a tomar decisões mais assertivas e rápidas, por meio de uma organização do conjunto de dados e seus cálculos.

Nos últimos anos a o crescimento da linguagem Python foi enorme. Grandes sites como GitHub, Stack Overflow e TIOBE mostram como a popularidade dessa linguagem aumentou, se tornando a segunda linguagem mais amada, segundo a pesquisa do Stack Overflow com milhares de desenvolvedores.

Além disso, o mercado de trabalho procura, cada vez mais, profissionais capacitados que sabem como utilizar o máximo da linguagem.

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Os conceitos básicos do OLAP

O mundo dos negócios tem atividades multidimensionais. Isso quer dizer que as decisões são tomadas com base em múltiplas dimensões, considerando as variáveis. Podemos colocar essas variáveis em uma planilha, com eixos x e y que representam um tipo de dado. Por exemplo, a representação das vendas da empresa ao longo dos meses do ano.

Na terminologia do On-line Analytical Processing, chamamos esses grupos de variáveis ou parâmetros de Dimensões. O OLAP fornece uma interface melhor para trabalhar com cada dimensão, já que a quantidade desses dados excede a capacidade das planilhas comuns, como o Python.

Ele é diferente das bases de dados relacionais comuns. As ferramentas do OLAP não armazenam as informações no formato de duas dimensões, em linhas e colunas (igual uma planilha do Excel, por exemplo).

Cubos

Ao invés disso, utilizamos estruturas de dados multidimensionais conhecidas como Cubos. Os Cubos são informações modeladas de maneira multidimensional, expandido o conceito das planilhas tradicionais.

Exemplificando, enquanto a célula de uma planilha representa o encontro entre duas dimensões (vendas por tempo, por exemplo), uma célula de um Cubo é a interseção de incontáveis dimensões (vendas, mês e dia, produtos, regiões, clientes, etc.). Também podemos fazer cálculos com elas, e utilizá-las em fórmulas.

Os métodos de armazenamento do OLAP

Os sistemas do OLAP variam, e são distinguidos pelo acréscimo de uma letra ao acrônimo. Os tipos mais utilizados são o MOLAP e o ROLAP. Vamos ver um pouco sobre cada um, continue na leitura deste artigo!

ROLAP (OLAP Relacional)

O ROLAP acessa os dados armazenados nos bancos de dados relacionais e transforma o conjunto em uma visão multidimensional. Por isso, ele permite que as companhias aproveitem os sistemas de gerenciamento de banco de dados existentes e mineração de dados.

Eles acessam essas informações por meio da linguagem de programação SQL, que é específica para a interação com bancos de dados. Os softwares ROLAP fornecem uma interface gráfica de usuário, e portanto, não é necessário que o utilizador tenha conhecimentos da linguagem SQL.

Entretanto, esse fator acaba sendo uma das fraquezas do ROLAP. O SQL foi idealizado para as tabelas relacionais comuns, e portanto, suas instruções acabam sendo limitadas para fazer análises multidimensionais. Por isso, ele pode não ser tão preciso quando temos grandes volumes de dados.

A grande vantagem, como dissemos, é que aproveitamos os dados transacionais armazenados num banco de dados comum já existente. Então, dentro dos sistemas OLAP disponíveis, ele é o que melhor lida com os dados relacionais, aproveitando as funcionalidades das tabelas já existentes.

MOLAP (OLAP Multidimensional)

Ao contrário do anterior, o MOLAP permite que o usuário modifique os dados já num ambiente multidimensional. Portanto, os dados são armazenados nas estruturas de Cubo, conforme falamos anteriormente. Essa estrutura permite cálculos e modelagem de dados mais rápidos e flexíveis.

Isso pois as células são localizadas por seu nome, ao invés de utilizar instruções de SQL como nos bancos de dados relacionais. Além disso, esses sistemas incorporam algoritmos avançados de processamento de matrizes para gerenciar os dados e realizar cálculos.

Uma desvantagem é que pode ser complicado fazer a transição do sistema de bancos de dados antigo para o MOLAP. Podem ocorrer complicações como a duplicação de dados, por exemplo.

HOLAP (OLAP Híbrido)

O HOLAP incorpora os melhores aspectos do MOLAP e ROLAP. Ele armazena dados em tabelas relacionais, ao mesmo tempo em que agrega as informações e as guarda em cubos pré-calculados. Isso resulta em uma maior escalabilidade, um processamento mais rápido e flexibilidade no acesso à fonte dos dados.

DOLAP (OLAP Desktop)

O DOLAP é um sistema OLAP que permite ao usuário transferir os dados de um SQL server para seu próprio desktop. Ele é mais fácil de implantar, tem menor custo, porém é mais limitado em comparação aos outros sistemas.

Relação do OLAP, a mineração de dados e o seis sigma

O OLAP dá suporte muito útil para a mineração de dados. Este é um processo de coleta de dados corporativos, que utiliza conceitos de blockchain e inteligência artificial. Muitas vezes, as quantidades de dados podem ser gigantescas. Por isso, o OLAP é uma das melhores maneiras de armazenar e analisar eles.

As ferramentas OLAP também são poderosíssimas para o Seis Sigma, principalmente nas etapas de Medir, Analisar e Controlar do método DMAIC. Podemos fazer essas atividades com muito mais precisão e facilidade, contribuindo para a aplicação dos conceitos do Lean Seis Sigma.

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