quinta-feira, 24 de setembro de 2009

Linguagens de Consulta e Produtos OLAP

Linguagens de Consulta:

OLAP por muito tempo não teve uma linguagem de consulta padronizada. A primeira especificação foi introduzida em 1997 pela Microsoft com OLE DB for OLAP (ODBO), introduzindo então a linguagem MDX. Em 2001, Microsoft e Hyperion lançaram a especificação "XML for analysis" (XML para análises), que foi bem-recebida por grande parte dos vendedores de softwares OLAP. Como esta também usou MDX como a linguagem de consulta, esta se tornou de fato a linguagem padrão.

Produtos OLAP:

Hoje:
Atualmente existem no mercado diversos produtos OLAP que se diferenciam muito uns dos outros, tal fato gera uma situação muitas vezes contraditória no momento da escolha da ferramenta mais adequada às necessidades de uma organização.

Para tornar o problema ainda mais complexo, nem os profissionais de tecnologia da informação (TI) nem os usuários finais estão suficientemente informados sobre que produtos OLAP adquirir. O processo de avaliação de uma ferramenta OLAP envolve análise das: funcionalidades, arquitetura, e interfaces e impacto sobre a organização.

O processo de aquisição de uma ferramenta OLAP deveria envolver não só os profissionais de TI como também os grupo de usuários finais. Porém, nem sempre esta premissa é verdadeira. Diversas organizações relatam sérios problemas de comunicação entre as equipes envolvidas na escolha de uma ferramenta OLAP.

A escolha de uma ferramenta OLAP inadequada pode ocasionar severas conseqüências para um projeto de datawarehouse, entre as quais podemos citar:

· Falha total do projeto e conseqüente perda dos benefícios esperados para os negócios da empresa, além dos prejuízos financeiros gerados pelo alto custo da aquisição de software, serviços e treinamentos das equipes iniciais do projeto resultando benefícios ilusórios e temporários. Esta situação é muito comum em diversas organizações e sob certos aspectos gera piores resultados.

· Falha parcial do projeto onde apenas alguns módulos sobrevivem, reduzindo assim o escopo, estando comparados com o item anterior, uma vez que passam a existir menores incentivos para substituir os sistemas atuais.



História:

  • Em 1970, Express foi a primeira ferramenta multidimensional usada para aplicações de marketing. Foi adquirida pela Oracle em 1995;

  • Em 1982, Comshare System W foi a primeira ferramenta OLAP usada para aplicações financeiras;

  • Em 1984, Metaphor foi o primeiro ROLAP. Foi adquirido pela IBM em 1991;

  • Em 1985, Pilot Command Center foi o primeiro EIS Cliente/Servidor estilo OLAP;

  • Em 1992, Arbor Essbase primeiro OLAP Cliente/Servidor que usa a planilha eletrônica com front-end;

  • Em 1994, MicroStrategy DSS Agent primeiro ROLAP com um engine multidimensional;

  • Em 1995, Holos 4.0 primeiro HOLAP;

  • Em 1996, Business Objects primeira ferramenta que provém ao mesmo tempo relatórios relacionais e multidimensionais de cubos construídos dinamicamente no desktop de dados relacionais;

  • Em 1998 IBM lança o IBM DB2 OLAP;

  • Em 1998 Microsoft lança Microsoft OLAP.




3 comentários:

  1. Essas ferramentas adequadas às necessidades de uma organização são capazes de navegar pelos dados de um Data Warehouse, possuindo uma estrutura adequada tanto para a realização de pesquisas como para a apresentação de informações.

    ResponderExcluir
  2. Nas ferramentas de navegação OLAP, é possível navegar entre diferentes níveis de granularidades (detalhamento) de um cubo de dados. Através de um processo chamado Drill o usuário pode aumentar (Drill down[8]) ou diminuir (Drill up[9]) o nível de detalhamento dos dados. Por exemplo, se um relatório estiver consolidado por países, fazendo um Drill down[8], os dados passarão a ser apresentados por Estados, cidades, bairros e assim sucessivamente até o menor nível de detalhamento possível. O processo contrário, o Drill up[9], faz com que os dados sejam consolidados em níveis superiores de informação.
    Outra possibilidade apresentada pela maioria das ferramentas de navegação OLAP é o recurso chamado Slice and dice. Esse recurso é usado para criar visões dos dados por meio de sua reorganização, de forma que eles possam ser examinados sob diferentes perspectivas.

    ResponderExcluir
  3. Um Servidor de Dados Dimensionais é Responsável por processar as consultas OLAP
    estipuladas pelo o cliente sobre o SGBD que mantém os dados dimensionais. O servidor
    de dados utilizado na nossa implementação foi o Microsoft Analysis Services conectado
    ao SQL Server 2005.

    ResponderExcluir