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1.Cubo de Dados

O cubo de dados é um formato lógico que permite modelar e visualizar dados sob várias perspectivas. É constituído por tabelas de dimensões e tabela de factos.
As tabelas de factos representam o tema central do cubo e contêm atributos que são medidas numéricas, pelas quais queremos analisar as relações existentes entre as dimensões.
1.1 Introdução
A utilização deSistemas 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;
• Grande web sites que, alémdos 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 asprincipais diferenças 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

2. Fundamentos de Sistemas Analíticos
Nos últimos anos o termo Business Intelligence (BI) tem sidolargamente utilizado no 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 análisesserá maior se os dados estiverem disponíveis de modo consistente e, preferencialmente, consolidado. Este é um dos objetivos da Data Warehouses.

Soluções informatizadas de BI geralmente contêm sistemas analíticos, que podem ser de diversos tipos, dependendo doobjetivo das análises e do perfil do usuário.
• Decision Support Systems (DSS), ou Sistemas de Apoio a Decisão: são baseados 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, utiliza-se deferramentas de Data Mining para identificação de cruzamentos não triviais. São utilizados por analistas de negócio no nível tático;
• 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 KeyPerformance Indicators).

Figura: alguns tipos de sistemas analíticos.
O afinamento da pirâmide indica quantidades menores e mais 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.
2.1 Sistemas Transacionais X...
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