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Centro Universitário de Belo Horizonte (Uni-BH) Departamento de Tecnologia da Informação

Análise comparativa das ferramentas OLAP Pentaho e Analysis Services

Sander Carvalho Rodrigues Orientador: José Humberto Cruvinel

Belo Horizonte 2010

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Resumo

Em um mercado competitivo como o de hoje, as empresas demandam cada vez processos mais eficientes de gerenciar informações.Neste contexto a análise e o monitoramento de grandes quantidades de dados de forma a se obter informações úteis para o apoio a decisão se tornam fundamentais uma empresa se manter no mercado. As ferramentas de On-line Analytical Processing (OLAP) contribuem para o objetivo de atender melhor as demandas da área gerencial, interpretando dados e fornecendo uma visão analítica das informações. Assimeste trabalho tem como objetivo analisar as ferramentas OLAP - Pentaho e Analysis Services, comparando seus recursos e demostrando os resultados em uma tabela comparativa. Estas ferramentas se propõem ao mesmo objetivo de reunir dados de diversas fontes de dados, propiciando aos gestores informações estratégicas precisas do andamento dos seus negócios, ao mesmo tempo em que oferece uma interfaceamigável.


 

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1 - Introdução

 
 

Segundo Primak (2008 p. 2), na década de 70 a evolução das formas de armazenamento de dados Direct Access Storange Device (DASD) e Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) contribuíram para uma padronização do acesso e armazenamento dos dados. A partir deste momento o computador passou a ser considerado como um repositório central dasinformações da empresa através dos dados fornecidos pelo banco de dados. Cada departamento definia seus próprios dados de acordo com suas próprias prioridades e objetivos. Segundo Davenport (1990, apud SOUZA, 2000 p. 1), no início da década de 90, o setor de Tecnologia da Informação (TI) havia focado até o momento em automatizar atividades de áreas funcionais específicas, buscava-se o aumento daeficiência local, sem a visão de integração para dar suporte a processos completos. No inicio dos anos 90, a grande maioria das empresas de porte grande já contava com um Centro de Processamento de Dados (CPD) que, embora mantivessem estoque de dados, proporcionavam pouquíssima disponibilidade de informação (PRIMAK, 2008). Assim as empresas ficaram dependendo de sistemas incompatíveis que geravamgrandes quantidades de dados ao mesmo tempo em que não conseguiam fornecer informações confiáveis sobre a organização como um todo. Esta dificuldade pode ser confirmada nas afirmações “Nos últimos anos a habilidade para criar, coletar e armazenar informação ultrapassou a nossa capacidade de fazer uso significativo destas informações.” (LOSHIN, 2003 citado por WOITOWICZ, 2009 p. 1) e “Essa crescenteinundação de informações dificulta o processo de tomada de decisão, na medida em que a alta e média gerência se sentem impotentes no processo de busca e recuperação de informações.” (BARBIERI, 2001 p. 34). As empresas armazenam informações todos os dias nos bancos de dados dos softwares operacionais, entretanto, como fazer um uso eficiente dessas informações? Os dados frequentemente sãofragmentados em sistemas operacionais separados, tais como vendas ou folha de pagamento que não são integrados, o que faz com que diferentes gerentes tomem decisão a partir de bases de conhecimento incompatíveis (LAUDON, 1999).


 

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Nesse contexto é que o uso das regras e técnicas de Business Intelligence (BI) ajuda na formatação adequada dos dados operacionais, visando transformar estesdados em depósitos estruturados de informações, independente de sua origem. Para isso, as informações são extraídas do banco de dados operacional e armazenadas em um Data Warehouse (DW) onde os dados são armazenados em estruturas lógicas dimensionais, em outras palavras, uma notação mais sintética, legível e objetiva de se armazenar os dados em um banco de dados comparada com uma estrutura...
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