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[PT-BR] OLAP: é de comer ou passar no cabelo?

mgabrielacuenca profile image Maria Gabriela Cuenca ・2 min read

Primeiramente os dados são tratados, as regras são aplicadas, os dados estão limpos e armazenados. Esse processo nós chamamos de ETL (extrair, tratar e carregar), eu falei um pouco sobre aqui. Posteriormente vem a outra parte, a criação do OLAP.

Afinal, o que é o OLAP?

OLAP é a sigla para On-Line Analytical Processing (Processamento Analítico On-Line). Trata-se da capacidade de analisar grandes volumes de dados em diversas perspectivas dentro de um Data Warehouse. Enquanto o DW guarda os dados de forma eficiente, o OLAP deve trazer os dados com a mesma eficiência, mas com muita rapidez.

Algumas características do OLAP

Dentre as características do OLAP, estão o Drill Down e o Drill Up.

O Drill Down é quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade. O Drill Up é o contrário do Drill Down, é quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.

Por exemplo: a dimensão tempo é composta por ano, semestre, trimestre, mês e dia. O usuário fará um Drill Down quando ele passar de trimestre para mês, de mês pra dia.

Arquitetura do OLAP

ROLAP (Relational Online Analytical Processing): Nesse caso a consulta é feita e enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada no mesmo, ou seja, o cubo fica no Servidor.

MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing): O servidor gera consultas que são processadas em dados que já estão armazenados de forma multidimensional.

HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing): Combinação do MOLAP com ROLAP. Com a mistura dessas tecnologias podemos pegar o que há de melhor em cada uma, no caso a boa performance do MOLAP com a escalabilidade melhor do ROLAP.

Por hoje é isso aí :) Fiquem à vontade para perguntar em caso de dúvidas.

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Maria Gabriela Cuenca

@mgabrielacuenca

Apaixonada por Tecnologia 👩🏻‍💻 | ☕️ Dev Java | 📊 Severina dos Dados

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