w Luciano Santos w Plnio Silva w Bruno

w Luciano Santos w Plínio Silva w Bruno Assis w Erilson Vieira w Cleyton Gomes w Jefferson Alves w Fidias Alves Gestão S. I. P. E.

Profª: Márcia Passos Gestão S. I. P. E.

w O que é BD Multidimensional? w Características w Data Warehouse w Ferramentas OLAP Gestão S. I. P. E.

w Modelo BD Multidimensional v Agrupamento de Informações: Dimensões, Medidas, Fatos e Agregações. v Modelo Cubo w Estrutura de BD Multidimensional v Hipercubos v Multicubos v Qual o Melhor? w Estudo Caso de Uso w Conclusão w Referências Gestão S. I. P. E.

Banco de dados multidimensionais (alguns autores chamam de dimensionais) tem o propósito de fornecer subsídio para realização de análises. Para tanto, sua arquitetura e até mesmo a terminologia empregada são distintas das utilizadas para bancos de dados transacionais. O fato de existirem diversas informações a serem cruzadas (dimensões) permite a realização de pesquisas mais detalhadas para tomada de decisão. Gestão S. I. P. E.

w Um banco de dados multidimensional é uma forma de banco de dados que é projetado para fazer o melhor uso de armazenar e utilizar dados. Gestão S. I. P. E.

w Normalmente estruturado, a fim de otimizar o processamento analítico online (OLAP) e aplicações de data warehouse. w O banco de dados multidimensional pode receber dados de uma variedade de bancos de dados relacionais e estruturar as informações em categorias e seções que podem ser acessados em um número de maneiras diferentes. Gestão S. I. P. E.

w O modelo multidimensional reflete a maneira de pensar dos especialistas de negócios e responde às suas necessidades de informações. w A tecnologia relacional de bancos de dados possibilita ao data warehouse ser utilizado para responder as questões de forma rápida e precisa. Gestão S. I. P. E.

Para isso, são necessários três componentes essenciais: 1. Os dados provenientes das várias fontes distribuídas pela empresa e armazenados em um único local; 2. Ferramentas que possibilitem a análise das informações armazenadas de forma rápida, flexível com alta qualidade de apresentação; 3. O conhecimento do especialista de negócios. Gestão S. I. P. E.

w Um Data Warehouse é uma base de dados, geralmente relacional, que consolida as informações empresariais. Gestão S. I. P. E.

w Existem inúmeras ferramentas w disponíveis no mercado chamadas de OLAP. On-Line Gestão S. I. Permitem ao usuário visualizar os vários níveis de detalhamento da informação, sob as Analytical Processing visões das diferentes dimensões definidas no modelo. S. I. P. E.

Metadata OLAP Server other sources Extract Transform Load Refresh Operational DBs Data Warehouse Serve Analysis Query Reports Data mining Data Marts Data Sources. Gestão S. I. Data Storage S. I. P. E. OLAP Engine Front-End Tools

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w Os dados são modelados em uma estrutura multidimensional conhecida por “cubo”. As dimensões do cubo representam os componentes dos negócios da empresa, tais como "cliente", "produto", "fornecedor" e "tempo". Gestão S. I. P. E.

w Para conhecermos a arquitetura de OLAP é preciso conhecer seus termos w Cubo w Dimensão w Hierarquia w Membro w Medidas Gestão S. I. P. E.

w Os sistemas OLAP ajudam os analistas e os gerentes a sintetizarem as informações sobre a empresa através de comparações, visões personalizadas, análises estatística, previsões e simulações Gestão S. I. P. E.

w As análises sobre dados históricos envolvem uma série de possibilidades de cruzamentos e agrupamentos de informações, com o uso dos seguintes termos: Gestão S. I. P. E.

w Dimensões: estabelecem a organização dos dados, determinando possíveis consultas/cruzamentos. Por exemplo: região, tempo, canal de venda w Medidas: são os valores a serem analisados, como médias, totais e quantidades; w Fatos: são os dados a serem agrupados, contendo os valores de cada medida para cada combinação das dimensões existentes; w Agregações: totalizações calculadas nos diversos níveis hierárquicos. Gestão S. I. P. E.

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Fonte: http: //www. youtube. com/watch? v=kx 19 CV 4 My. Ng Gestão S. I. P. E.

Hierarquia: 1. Geografia 2. País 3. Estado 4. Cidade 5. Cubo Dimensões Etc. . . Medidas: É representada por uma dimensão especial utilizada para realizar comparações. Inclui membros como: custos, lucros ou taxas. Gestão S. I. P. E. Membros

w São sistemas proprietários que não seguem padrões, ou seja, cada desenvolvedor cria a sua própria estrutura para o banco de dados, isto é, para armazenar o cubo e usa as suas próprias ferramentas para acessá-lo. Gestão S. I. P. E.

Alicerce em Cubos w Quando o modelo multidimensional é processado, nova base é gerada, desta vez contendo tanto os dados quanto as agregações em formato próprio, utilizando-se de estruturas apropriadas para pesquisas. Gestão S. I. P. E.

Cubo com três dimensões w Representação de um cubo com as dimensões Produto, Região e Tempo.

Esparsos Gestão S. I. P. E.

Tipos de Cubo Podem apresentar seus dados para uma aplicação usando dois tipos de cubos: w Hipercubos w Multicubos. Gestão S. I. P. E.

Hipercubo w Todos os dados aparecem logicamente como um simples cubo. w Todas as múltiplas partes representadas pelo hipercubo têm idêntica dimensionalidade, isto é, cada pedaço é de igual tamanho. Gestão S. I. P. E.

Vantagem w A vantagem desta abordagem é o rápido tempo de resposta, independente do número de dimensões envolvidas

Multicubos w dado é segmentado em um conjunto de cubos pequenos (subcubos), cada qual é composto de um subconjunto das dimensões avaliadas. w Por exemplo, nos dados das vendas podemos colocar em um cubo as dimensões produto, região e mês, em outro as dimensões produto, vendedor e região, e em outro as dimensões produto, vendedor e mês. Gestão S. I. P. E.

Vantagem w São a menor utilização de espaço de armazenamento em disco, por diminuir o problema dos dados esparsos, e o melhor desempenho em consultas em um único cubo.

Qual o melhor? w Multicubos são mais eficientes e versáteis; w Hipercubos são mais fáceis para entender; w Usuário deve reconhecer melhor hipercubos pela sua simplicidade de uso; w Produtos mais sofisticados tendem a usar multicubos; w No hipercubo, cada dimensão pertence a um único cubo; w Em um multicubo, a dimensão pode fazer parte de múltiplos cubos.

DELLA VIA w Nome fantasia do cliente Della Via Pneus w Sede Rua Professor Arnaldo João Semeraro, 164 Jd. Santa Emília - São Paulo – SP CEP 04184 -000 www. dellavia. com. br Gestão S. I. P. E.

Desafios w Ter um ERP que pudesse acompanhar o crescimento da Della Via w Necessidade de acompanhamento fiscal w Centralização das informações e organização da empresa w Agilidade na tomada de decisão w Conformidade com a legislação w Integração das informações numa única ferramenta w Controle das informações

Resultados Produtos & Serviços da TOTVS neste cliente w Utiliza 18 módulos do ERP TOTVS Varejo w BI (Business Intelligence) Depoimento “Temos 700 profissionais usando o ERP, desde a nossa frente de lojas até BI. Nós não temos nenhum outro sistema paralelo na empresa, somos 100% TOTVS. Ganhamos em agilidade no atendimento dos clientes, que por sua vez ficaram mais satisfeitos”. Gestão S. I. P. E.

w Esperamos que todos possam escolher Nesta apresentação, procuramos percorrer O desenvolvimento de sistemas analíticos melhor, e entender as características de são cada vez mais comum. Embora haja assuntos pouco divulgados e com pouca cada modelo de dados abordados nesta ferramentas de diversos fornecedores, de bibliografia. Abordamos as estruturas de nada elas adiantam se a modelagem de dados mais comumente encontradas em apresentação. dados e o paradigma analítico não forem gerenciadores relacionais e analíticos. compreendidos. Agradecemos à todos! Gestão S. I. P. E.

w SISNEMA. Disponível em: <http: //sisnema. com. br/Materias/idmat 013979. htm> w MICROSOFT. Disponível em: < http: //msdn. microsoft. com/ptbr/library/cc 518031. aspx> w BATEBYTE. Disponível em: <http: //www. batebyte. pr. gov. br/modules/conteudo. php? co nteudo=1732> w ABEPRO. Disponível em: <http: //www. abepro. org. br/biblioteca/ENEGEP 1998_ART 222. pdf> w FIGUEIREDO, A. M. C. M. (1998) Molap x Rolap: Embate de Tecnologias para Data Warehouse, Developers’ Magazine, ano 2, n. 18, p. 24 -25, fev. w FORSMAN, S. (1997). OLAP Council White Paper. OLAP Council. w TOTVS. Clientes. 28 setembro 2011. Disponível em: <http: //www. totvs. com/clientes/casos-de-sucesso/dellavia-pneus>