Aps - modelagem de banco de dados multidimensional

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Fundamentos e Modelagem de Bancos de Dados Multidimensionais
Resumo: Este artigo apresenta estruturas de indexação para bancos de dados multidimensionais, as Árvores Bitmap, comparando com as estruturas usadas para bancos de dados relacionais. Então percorremos diversas opções para modelagem de dados multidimensionais, incluindo os Modelos Estrela e Snowflake e suas variações. Introdução Autilização de Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDRs) é prática consolidada mundialmente. Os dados precisam poder ser armazenados e recuperados geralmente em intervalos curtos de tempo, em situações não triviais tais como: • Situações de alta concorrência, por vezes de milhares de acessos simultâneos, que precisam ser gerenciados em ambientes transacionais; • Grandes web sitesque, além dos requisitos de desempenho, necessitam cuidados especificamente com relação à segurança dos dados; • Aplicações analíticas, baseadas em históricos de anos, para apoio a decisões gerenciais e estratégicas. As estruturas de dados e mecanismos de indexação utilizados por esses SGBDRs atendem bem às duas primeiras situações. Todavia, as aplicações analíticas possuem peculiaridades tais comomanipulação de grandes volumes de dados e baixa taxa de atualização. Essas características favorecem outro modelo estrutural, mais eficiente e por vezes mais econômico, no tocante a espaço de armazenamento. Conhecendo as estruturas de dados, a compreensão das alternativas de modelagem de dados multidimensional, base dos sistemas analíticos, fica facilitada. Neste texto abordaremos as principaisdiferenças entre sistemas transacionais e analíticos, bem como algumas estruturas de indexação comumente utilizadas para cada tipo. Apresentaremos, ainda, considerações importantes quanto à modelagem de dados multidimensional, incluindo os modelos estrela e snowflake e suas variações. Fundamentos de Sistemas Analíticos Nos últimos anos o termo Business Intelligence (BI) tem sido largamente utilizadono mercado como sinônimo de sistemas analíticos, OLAP, cubos, entre outros. Embora essas denominações possam estar associadas entre si, são conceitualmente distintas. A rigor, Business Intelligence pode ser obtido por qualquer artefato, seja tecnológico ou não, que permita a extração de conhecimento a partir de análises do negócio. Por razões óbvias, a efetividade destas análises será maior se osdados estiverem disponíveis de modo consistente e, preferencialmente, consolidado. Este é um dos objetivos dos Data Warehouses. Soluções informatizadas de BI geralmente contém sistemas analíticos, que podem ser de diversos tipos, dependendo do objetivo das análises e do perfil do usuário, conforme ilustrado na Figura 1: • Decision Support Systems (DSS), ou Sistemas de Apoio a Decisão: sãobaseados em relatórios analíticos, normalmente utilizados por usuários de nível operacional; • Management Information Systems (MIS), ou Sistemas de Informações Gerenciais: permitem análises mais profundas, com a realização de simulações de cenários. Por vezes, utilizam-se

de ferramentas de Data Mining para identificação de cruzamentos não triviais. São utilizados por analistas de negócio no níveltático; • Executive Information Systems (EIS), ou Sistemas de Informações Executivas: são voltados para profissionais que atuam no nível estratégico das empresas, como diretores e presidência. Oferecem, para tanto, um conjunto de indicadores chave de desempenho (KPI, ou Key Performance Indicators).

Figura 1: alguns tipos de sistemas analíticos. O afinamento da pirâmide indica quantidades menores emais específicas de usuários para cada sistema. Independentemente do tipo de sistema analítico, este difere substancialmente dos sistemas transacionais de produção. A seguir, apresentaremos tais diferenças, bem como os conceitos envolvidos. Sistemas Transacionais X Sistemas Analíticos Sistemas transacionais, também conhecidos como sintéticos ou ainda OLTP – Online Transactional Processing - são...
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