OLAP пїЅ um conceito de interface com o usuпїЅrio que proporciona a capacidade de ter idпїЅias sobre os dados, permitindo analisпїЅ-los profundamente em diversos пїЅngulos. As funпїЅпїЅes bпїЅsicas do OLAP sпїЅo:
Os engenheiros de dados usam a operação de decomposição para criar uma exibição bidimensional do cubo OLAP. Por exemplo, um cubo MOLAP classifica os dados de acordo com produtos, cidades e meses. Ao decompor o cubo, os engenheiros de dados podem criar uma tabela com aparГЄncia de planilha que consiste em produtos e cidades para um mГЄs especГfico.
Os sistemas OLAP facilitam a anГЎlise de dados complexos para usuГЎrios empresariais nГЈo tГ©cnicos. Esses usuГЎrios podem criar cГЎlculos analГticos complexos e gerar relatГіrios em vez de precisarem aprender a operar bancos de dados.
Um cubo de dados Г© um modelo que representa uma matriz multidimensional de informações. Embora seja mais fГЎcil visualizar um cubo de dados como um modelo de dados tridimensional, a maioria deles tem mais de trГЄs dimensГµes. Um cubo OLAP, ou hipercubo, Г© o termo para cubos de dados em um sistema OLAP. Os cubos OLAP sГЈo rГgidos, pois vocГЄ nГЈo pode alterar as dimensГµes e os dados subjacentes depois de os modelar. Por exemplo, se vocГЄ adicionar a dimensГЈo de warehouse a um cubo com dimensГµes de produto, localização e tempo, terГЎ que remodelar o cubo inteiro.
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Os engenheiros de dados usam a operação fragmentação para criar um subcubo menor a partir de um cubo OLAP. Eles determinam as dimensões necessárias e constroem um cubo menor a partir do hipercubo original.
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VocГЄ sabe o que Г© OLAP (Online Analytical Processing)? O que isso tem a ver com a capacidade de administrar a sua empresa? Como pode impactar na tomada de decisГµes diariamente no ambiente corporativo?
O processamento analГtico online (OLAP) ajuda as organizações a processar e se beneficiar de uma quantidade cada vez maior de informações digitais. Alguns benefГcios do OLAP incluem:
Esta operação é caracterizada pela fixação de um valor para uma das dimensões, obtendo, assim, uma fatia (slice em inglês) do cubo de dados.
O pacote contempla Fundamentos Lean, 5S, Mapeamento de Fluxo de Valor, Kaizen e Manutenção Produtiva Total, que fornecerão todo o conhecimento necessário para que você aplique o Lean em qualquer área, da manufatura ao escritório!
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Se existisse uma ferramenta capaz de adivinhar o que faria um cliente comprar da marca, vocГЄ investiria nisso? Adivinhar ações futuras ainda nГЈo Г© possГvel, mas a anГЎlise de dados […]
Uma desvantagem é que pode ser complicado fazer a transição do sistema de bancos de dados antigo para o MOLAP. Podem ocorrer complicações como a duplicação de dados, por exemplo.
O objeto de três dimensões permite a aglomeração de três informações diferentes em um único gráfico. Assim, ele facilita a interpretação dos dados e permite que os gestores visualizem de forma mais simplificada as informações do negócio.
Para um detalhamento sobre as diferenças entre essas abordagens, configura "OLAP vs. OLTP: qual é a diferença?"
O OLAP Г© especialmente Гєtil para aplicação de cГЎlculos de agregação em grandes quantidades de dados. Os sistemas OLAP sГЈo otimizados para cenГЎrios com leitura intensa, como anГЎlise e business intelligence. O OLAP permite aos usuГЎrios segmentar dados multidimensionais em fatias que podem ser exibidas em duas dimensГµes (como uma tabela dinГўmica) ou filtrar os dados por valores especГficos. Esse processo, Г s vezes, Г© chamado de "segmentar e analisar" os dados e pode ser feito independentemente se os dados sГЈo particionados em vГЎrias fontes de dados. Isso ajuda os usuГЎrios a localizar tendГЄncias, identificar padrГµes e explorar os dados sem precisar saber os detalhes da anГЎlise de dados tradicional.
Vamos supor que o usuГЎrio nГЈo queira as informações baseadas em anos, mas em meses (ou seja, ele quer um maior detalhamento das informações). Desse modo, haverГЎ uma redução da hierarquia da dimensГЈo Tempo (ou seja, redução da granularidade). Assim, em vez de analisar o ano, irГЎ ser analisado o mГЄs, que Г© um conjunto menor da respectiva dimensГЈo. Dizemos, assim, que houve a redução do grГЈo Tempo, de ano para mГЄs, sendo possГvel diminuir ainda mais, como a anГЎlise por dia.
O termo OLAP surgiu no ano de 1993 em uma reportagem escrita pela Arbor Software e apareceu como uma solução para manejo dos dados agregados em um Data Warehouse. Na época, um computador satisfatório era excessivamente mais custoso que hoje. No ano de 1995, por exemplo, apenas 1GB de memória RAM poderia custar 32 mil dólares!
Com o avanço tecnológico, processadores e RAMs se tornaram mais potentes e mais baratos, fazendo com que as operações OLAP sejam mais eficientes, rápidas, leves e completas.
Muitas pessoas consideravam as anГЎlises OLAP como uma tecnologia morta, porГ©m, atualmente ela evoluiu e pode suprir as necessidades de sua empresa, contribuindo para uma melhor tomada de decisГµes e, consequentemente, garantindo seu desenvolvimento.
Um banco de dados OLAP é um banco de dados separado que se conecta ao data warehouse. Às vezes, os engenheiros de dados usam um banco de dados OLAP para evitar que o data warehouse fique sobrecarregado por análises OLAP. Eles também usam um banco de dados OLAP para facilitar a criação de modelos de dados OLAP.
Entenda o Modelo Entidade Relacionamento em Banco de Dados.
O SQL e ferramentas de relatГіrio de bancos de dados relacionais certamente podem consultar, relatar e analisar dados multidimensionais armazenados em tabelas, mas o desempenho diminui Г medida que os volumes de dados aumentam. E requer muito trabalho para reorganizar os resultados para se concentrar em diferentes dimensГµes.
OLTP tem dois benefГcios principais: simplicidade e eficiГЄncia. Redução de documentos e uma forma mais rГЎpida de calcular retornos e despesas sГЈo exemplos sobre como OLTP simplifica as coisas nos negГіcios. Ele tambГ©m serve como base para o estabelecimento de uma organização estГЎvel, por causa da atualização constante.
Data Warehouse é uma organização de banco de dados para análises e business intelligence, surgiu como um conceito acadêmico, criado na década de 1980. Sua arquitetura e desenho é voltado para processamento e armaznemanto de altos volume de dados.
Por exemplo, podemos ter DimensГµes como Produto, RegiГЈo e Tempo em um DW. A Fato possui caracterГstica quantitativa dentro do DW. A partir dela sГЈo extraГdas as mГ©tricas que sГЈo cruzadas com os dados das DimensГµes, concebendo, assim, informações significativas para a anГЎlise do usuГЎrio.
Escalabilidade Horizontal e de Alta Desempenho para armazenamento de Big Data. Vamos inicialmente conhecer o Hbase e o Hive. O Hbase Г© o banco de dados NoSQL padrГЈo do Hadoop. Г‰ de cГіdigo aberto que tem sua origem no Google Bigtable.
Componentes do Apache Hadoop O framework do Hadoop Г© formado por dois componentes principais: armazenamento e processamento.
O Hadoop possui três formas de instalação e execução da plataforma:
Existem 4 categorias principais dentro dos bancos de dados NoSQL:
Conheça os principais bancos de dados NoSQL (não-relacionais)
Conheça a seguir alguns dos principais e saiba qual é o mais indicado para a sua solução.
Confira Os 4 Bancos De Dados Mais Utilizados Do Mercado!
Conhecer o seu negГіcio e saber quais as necessidades que o banco de dados deve suprir Г© algo muito importante. Para escolher uma solução de banco de dados vocГЄ precisa considerar as necessidades atuais do seu negГіcio e tambГ©m fazer uma projeção realГstica do crescimento esperado para o futuro da sua empresa.