OLAP e Bancos de Dados Multidimensionais

Visualizações multidimensionais de conjuntos de dados permitem a análise de relações entre categorias de dados, com aplicações ilimitadas em finanças, vendas e varejo, marketing, manufatura, CRM, recursos humanos, operações de negócios, TI e muito mais. Os recursos de cálculo e inteligência de tempo do Essbase o tornam uma excelente escolha para modelagem e análise de dados flexíveis.

Os departamentos financeiros usam OLAP para aplicativos como orçamento, cálculo de custo baseado em atividade (alocações), análise de desempenho financeiro e modelagem financeira. Os departamentos de vendas usam OLAP para análise e previsão de vendas. Os departamentos de marketing usam OLAP para análise de pesquisa de mercado, previsão de vendas, análise de promoções, análise de clientes e segmentação de mercado/cliente. Os aplicativos OLAP de manufatura típicos incluem planejamento de produção e análise de defeitos.

Importante para todos esses aplicativos é a capacidade de fornecer aos gerentes as informações necessárias para tomar decisões eficazes sobre as direções estratégicas de uma organização. Um aplicativo OLAP bem-sucedido fornece informações conforme necessário, ou seja, fornece informações "just-in-time" para uma tomada de decisão eficaz.

Fornecer essas informações requer mais do que um nível base de dados detalhados. Informações just-in-time são dados calculados que geralmente refletem relacionamentos complexos e geralmente são calculados instantaneamente. Analisar e modelar relacionamentos complexos é prático apenas se os tempos de resposta forem consistentemente curtos. Além disso, como a natureza dos relacionamentos de dados pode não ser conhecida antecipadamente, o modelo de dados deve ser flexível. Um modelo de dados verdadeiramente flexível garante que os sistemas OLAP possam responder às mudanças nos requisitos de negócios, conforme necessário, para uma tomada de decisão eficaz.

Embora os aplicativos OLAP sejam encontrados em áreas funcionais amplamente divergentes, todos exigem os seguintes recursos principais:

  • Views multidimensionais de dados

  • Recursos com uso intensivo de cálculo

  • Inteligência de tempo

Os principais sistemas OLAP são bancos de dados multidimensionais, que não apenas consolidam e calculam dados, mas também fornecem recuperação e cálculo de uma variedade de subconjuntos de dados. Um banco de dados multidimensional suporta várias views de conjuntos de dados para usuários que precisam analisar os relacionamentos entre categorias de dados. Por exemplo, um analista de marketing pode fazer as seguintes perguntas:

  • Como o Produto A foi vendido no mês passado? Como esse número se compara às vendas no mesmo mês nos últimos cinco anos? Como o produto foi vendido por filial, região e território?

  • Este produto vendeu melhor em determinadas regiões? Existem tendências regionais?

  • Os clientes devolveram o produto A no ano passado? As devoluções foram devidas a defeitos do produto? A empresa fabricou os produtos em uma planta específica?

  • As comissões e os preços afetaram a forma como os vendedores venderam o produto? Alguns vendedores venderam mais?

Em bancos de dados multidimensionais, o número de views de dados é limitado apenas pela estrutura do banco de dados, a estrutura que define todos os elementos do banco de dados. Os usuários podem girar os dados para ver informações de um ponto de vista diferente, fazer drill-down para encontrar informações mais detalhadas ou fazer drill-up para ver uma visão geral.