Como organizar o enorme volume de dados e informações disponíveis para investigar e analisar, chegando a conclusões úteis?
Com este problema na mão, surgiu no mundo o OLAP (Online Analytical Processing) que é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.
Em um modelo de dados OLAP, a informação é conceitualmente organizada em cubos que armazenam valores quantitativos ou medidas nas suas diversas dimensões, formando os diversos “lados de Cubo multidimensional”.
Uma dimensão pode ser qualquer visão do negócio que faça sentido para sua análise, como produto, departamento ou tempo. Este modelo de dados multidimensional simplifica para os usuários o processo de formular pesquisas ou “queries” complexas, criar relatórios, efetuar análises comparativas, e visualizar subconjuntos de maior interesse.
E o que fazemos com este “cubo multidimensional” ?
Podemos:
- Selecionar dados de uma única dimensão (SLICE) – “Só quero ver o diagnóstico de pessoas que apresentavam “Febre”;
- Extrair um “subcubo” da seleção de duas ou mais dimensões (DICE) – “Febre no Pronto Atendimento nos meses de Jan e Fev/19”;
- Examinar dados com maior detalhe, vendo os “dados menores” que compõem o valor mostrado (DRILL DOWN);
- Combinar células de uma ou mais dimensões para atingir um nível maior de generalização (ROLL UP); ou
- Visualizar dados por uma nova perspectiva (PIVOT ou ROTATION).
Para termos esta capacidade de análise e “combinação” de dados e informações é necessário ter uma base de dados bem montada e que siga os preceitos da modelagem multidimensional. Esta base de dados é chamada de “Data Warehouse” (DW) é uma tecnologia que pode ser implementada em sistemas de banco de dados tradicionais e é atualmente o grande alicerce da solução de Business Intelligence (BI).
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