André Fernandes de CaldasSaulo Oliveira

1. Introdução◦ 1.1 Modelo Multidimensional◦ 1.2 OLAP

2. Características SOLAP 3. Categorias SOLAP 4.Aplicações 5.Soluções

• Organizações diariamente coletam grandes quantidades de dados para suas operações diárias...

• Dados são armazenados em Banco de Dados Transacionais

• Esses dados passam pelo processo de Extração, Transformação e Carga (ETL) e alimentam o Data Warehouse (DW)

• O DW, por ser um banco de dados multidimensional, oferece suporte para aplicações de processamento analítico para extração de informações estratégicas (OLAP.)

• É estimado que mais de 80% de todos os dados armazenados em bancos de dados possuem um componente espacial.

• As Ferramentas OLAP são essenciais para tomada de decisão em uma empresa por gerentes e analistas, porém apesar de ter a capacidade para analise espaço-temporal , não há uma representação cartográfica e operadores espaciais para navegar através dos dados, podendo levar a informações falsas

• Os Sistemas de Informação Geográfica (GIS), são sistemas que provêem suporte para analise, manipulação e visualização de dados Geográficos em forma de mapas.

• Esses sistemas provêem uma forma de exibição da informação espacial de maneira simples e fácil, porem, elas não permitem navegação interativa dos dados espaciais em diferentes níveis de agregação e épocas.

A fim de prover uma solução integrada entre os GIS, o DW e OLAP, surgiu as ferramentas SOLAP

As ferramentas SOLAP unem as capacidades de analise estratégica usadas nos cubos OLAP, com a representação gráfica dos dados espaciais nos sistemas GIS

• O modelo entidade-relacionamento é normalmente usado no desenvolvimento de aplicações transacionais (OLTP).

• Este modelo conduz ao espalhamento dos dados ao longo do banco de dados o que torna impraticável a extração de informações que traduzam de maneira clara qual o status atual da organização.

Já o modelo multidimensional permite uma extração melhor das informações contidas nos cubos, sendo utilizada por ferramentas (OLAP)

É o modelo utilizado no DW

Constituído por :◦ Dimensões◦ Medidas◦ Membros◦ Fatos ◦ Cubos de dados.

Dimensões ◦ Representam os temas de interesses do usuário ou eixos de

analise de um espaço dimensional. ◦ Organizadas hierarquicamente em níveis de granularidade

Medidas◦ Atributos numéricos a serem analisados em diferentes

dimensões◦ Depende de um conjunto de dimensões, que provêem

contexto para as medidas.

Membros◦ Toda dimensão contem membros.◦ Esse membros se representam conforme seu nível de

granularidade(Ex: meses podem ser agregados em anos)◦ Ano 2001 pode ser desagregado em meses.

Fatos◦ São tabelas que possuem informação de negócio,

concentram maior parte dos dados.◦ Cada combinação de membros dimensionais,

resultando em valores de medida para um nível de agregação específico representa um fato

Cubo de Dados◦ Composto por um conjunto de medidas agregadas

de acordo com um conjunto de dimensões.◦ Agregações de medidas e combinações de

dimensões podem ser pré-computadas para oferecer performance

Exemplo de Modelo multidimensional

On-Line Analitical Processing

◦ Capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas.

◦ Facilita tomada de decisao de gestores

◦ Abordagem de bancos de dados multidimensionais

Arquitetura:◦ BD multidimensional◦ Servidor OLAP ◦ Cliente OLAP

BD Multidimensional◦ Armazena os dados em tabelas fatos e dimensões.

Servidor OLAP◦ Responsavel por receber requisições do cliente OLAP e

acessar o BD Cliente OLAP

◦ Permite visualização e navegação dos dados pelo usuário◦ Permite exploração e analisar dados com operadores

como:drill up, drill down, drill across, slice e dicing

Problema:◦ As recentes implementações de SDW (Spatial

DW) permitiram armazenamento de dados geograficos

◦ Porem as ferramentas que utilizam o DW convencional não tinham suporte para analisar componentes geograficos

◦ A solução encontrada foi unir Sistemas de informação geografica e o OLAP.

◦ Desta combinação nasce a definição SOLAP

Spatial On-Line Analitical Processing

◦ Capacidade de manipular e analisar Informações em diferentes níveis de agregação e épocas com operadores drill (OLAP) , adicionada as vantagens das representações cartográficas de dimensões espaciais(GIS) .

◦ Integração das funcionalidades dos Sistemas de Informação Geográficos com as funcionalidades dos Sistemas OLAP

◦ Suporte a operações de drill automaticos entre os niveis espaciais de uma dimensao espacial.

Arquitetura:◦ BD multidimensional espaço-temporal◦ Servidor SOLAP ◦ Cliente SOLAP

BD Multidimensional Espaço-Temporal◦ Alem de armazenar dados no modelo dimensional, possui potencial

para armazenar dados geográficos Servidor SOLAP

◦ Responsável por receber requisições do cliente SOLAP e acessar o BD

Cliente SOLAP◦ Permite visualização e navegação dos dados pelo usuário◦ Permite exploração e analisar dados com operadores como:drill up,

drill down, drill across, slice e dicing◦ Analise por tabelas, graficos, mapas e diagramas◦ Permite operações drill espacial em dimensoes espaciais.

Dimensoes Espaciais◦ Não Geometricas◦ Geometricas◦ Mistas

Não Geométricas◦ As dimensões não geométricas usa os nomes dos

lugares como referencia, como Canadá por exemplo

◦ Em análises espaço-temporal essa dimensão é tratada como uma dimensão descritiva

◦ Nesse caso o dado geométrico necessário para representar o membro da dimensão no mapa não é usado

◦ A análise pode então ficar incompleta

Geométricas◦ compreendem para todos os membros da

dimensão, em todos os níveis de detalhes, formas geométricas (como polígonos, por exemplo, para representar a fronteira do país) que são espacialmente referenciadas para permitir que os membros de sua dimensão (Ex. Canadá) sejam visualizados e selecionados cartograficamente

Mista◦ As dimensões mistas compreendem um

subconjunto dos níveis de detalhes e somente dados alfanuméricos para outros

Variam conforme abordagem◦ OLAP dominante◦ GIS dominante◦ Integração Plena

◦ OLAP dominante Ferramentas que dao suporte total as

funcionalidades OLAP, porem fornece poucos ou nenhum recurso para visualização cartografica da informação.

◦ GIS dominante Ao contrario das OLAP dominantes, oferecem suporte

total a funcionalidades GIS , porem oferece um acesso minimo a fontes de dados OLAP e quase nenhuma funcionalidade OLAP

◦ Integração Plena Ferramentas que buscam aproximar as

funcionalidades SIG e OLAP sob uma mesma interface comum, permitindo extrair a vantagem de ambas as abordagens(Ex.: operações drill-down sobre um pais, para descer na hierarquia de estados visualmente)

as áreas de aplicação de ferramentas SOLAP são bastante abrangentes, pois reune as areas de aplicação OLAP com SIG.

Exemplos◦ Finanças◦ Vendas◦ Marketing◦ Recursos Humanos◦ Manufatura◦ Decisão◦ Areas da Geografia e Geologia

Algumas aplicações exemplos:

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•K-MapX•ProClarity•MS-SQL Server•VBScript development

Analisando as estatisticas de hospitalização e morte com respeito às doenças respiratórias, câncer, etc

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•Geomedia WebMap•ProClarity•MS-SQL Server•VB development

Analisando as quantidades de acidentes e gravidade no que diz respeito às condições da estrada, o tráfego, topografia, etc

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•ArcGIS 3D•ProClarity•MS-SQL Server•VB development

Análise 3D dos povoamentos florestais no que diz respeito a espécies arbóreas, idade, drenagem, etc

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•JMap Spatial OLAP•Oracle 10g + spatial

Analisando as estatísticas alunos com relação à origem, último diploma, língua, etc

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•JMap Spatial OLAP•Oracle 10g + spatial

Analisando o volume de madeira das terras com base em espécies de madeira e as classes de idade durante muitos anos.

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•JMap Spatial OLAP•Oracle 10g + spatial

Análise do desempenho em relação à trajetória de posição, as condições meteorológicas, técnicas, etc

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•JMap Spatial OLAP•Oracle 10g + spatial

Analisando os dados de busca e salvamento no que respeita à localização, características do barco, as condições meteorológicas, a experiência-piloto, etc

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As soluções variam conforme a abordagem ◦ Soluções integradas◦ GIS dominante◦ OLAP dominante

Soluções que suportam as funcionalidades OLAP e GIS. A GUI é customizada e construída sobre as duas tecnologias, integrando as funções OLAP e GIS

Estas ferramentas integram o gerenciamento dos dados multidimensionais e espaciais.

Facilitam implantação e atualização de cubos espaciais.

Alguns fornecedores

• Soluções:• SAS Web OLAP viewer for Java (SAS) – Arquitetura ESRI ArcGIS com SAS Enterprise Server BI

(acesso a cubos multidimensionais)– Permite a visualização de dados multidimensionais em

mapas.

• Map4Decision v1.0 (Intelli3)– Arquitetura Web-GIS(Jmap Server) combinado com acesso

relacional ou multidimensional OLAP.– Permite visualização do conteúdo dos cubos definido em uma

arquitetura OLAP relacional (usando uma conexão JDBC) ou definidas no Microsoft SQL Server 2008 (acesso direto através de MDX) e associá-las aos cubos de dados geoespaciais.

– Map4Decision suporta todos os vetores populares e formatos raster da indústria do GIS

• Panorama NovaView GIS (Panorama) – Integra produtos já existentes com os principais

sistemas ESRI ArcGIS Server por prestação de informações analíticas a partir do cubo em um mapa.

– É possível acessar datacubes multidimensional da Microsoft Analysis Services ou SAP BW.

A abordagem GIS dominante oferece funcionalidades GIS dentro de uma GUI GIS.

Possui apenas um acesso simplificado a fontes de dados OLAP e praticamente nenhuma funcionalidade OLAP.

Alianças entre vendedores OLAP e GIS facilitaram o desenvolvimento destas aplicações

Alguns fornecedores

• Soluções• OLAP Add-on for ArcGIS 9.1 or 9.2 (ESRI) – permite a visualização em ambiente ArcGIS, de dados somente

leitura extraída de um servidor OLAP (por exemplo, Microsoft SQL Server, OLAP SAS Server ou SAP BW).

– Ofere recursos para conectar manualmente a exportação de dados multidimensional somente leitura com uma camada de ArcGIS cartográfica.

– Exige ESRI ArcIMS ou ESRI ArcGIS Server.– solução é unidirecional, o que significa que os operadores OLAP

estão disponíveis em dados descritivos OLAP somente.

• MapPoint 2002-2010 OLAP Wizard Add-in (Microsoft)– Destinado à analise, visualização e comunicação de informações

usando mapas geograficos– utiliza o formato .cub(Microsoft) e converte em um formato tabular

a partir da qual MapPoint pode fazer solicitações de OLAP e criar mapas.

– O processo de criação do mapa é feito manualmente pelo usuário no Assistente do pedido OLAP.

– A Microsoft datacube SQL Server (. Cub) deve conter componentes geográficos, tais como endereços, nomes de lugares, as coordenadas (longitude e / latitudes) para o MapPoint pode automaticamente representam as medidas em mapas.

– Não suporta as operações drill em mapas geográficos.

• Location Intelligence Component v.1 (Pitney Bowes)  – implantado em uma arquitetura que consiste o visualizador

cartográfico Mapxtreme acoplado com uma ferramenta de OLAP (MicroStrategy ou Business Objects).

– O administrador do servidor deve preparar um arquivo de configuração XML armazenando a referência entre os identificadores de objetos no mapa e os identificadores de dados multidimensional

• Map Intelligence (Integeo)  – Middleware que liga uma plataforma geoespacial (por

exemplo, ESRI, MapInfo, Google Maps, ...) para uma plataforma de BI (por exemplo, Oracle / Hyperion, IBM / Cognos, Business Objects, MicroStrategy, ...).

– oferece recursos cartográficos e muitos operadores de análise espacial em mapas.

Oracle Fusion Middleware MapViewer (Oracle) ◦ Oracle permite combinar Oracle OLAP Option e a

MapViewer, a fim de desenvolver aplicações ad-hoc.

◦ Os aplicativos são criados usando o JDeveloper.

A abordagem OLAP dominante oferece funcionalidades OLAP dentro de uma GUI OLAP

Infelizmente muitos produtos comerciais OLAP não oferecem suporte a exibição cartografica

Alguns fornecedores

• Exemplos• TARGIT BI Suite 2K9 (TARGIT)

— implantado em uma arquitetura que consiste em um visualizador de propriedade cartográficos juntamente com o acesso a cubo multidimensional (Pentaho Mondrian, Microsoft Analysis Services, IBM DB2 Cube Views, Oracle OLAP).

—TARGIT permite a configuração de camadas MapInfo para a implantação de "mapas expansíveis.”

—Um mapa escalável é um mapa onde os níveis de cartografia estão associados com os elementos de um datacube multidimensional e onde a navegação entre os níveis é realizada usando um zoom.

Tableau software 5.0 (Tableau Software) ◦ ferramenta de visualização que tem acesso a datacubes

multidimensional (Microsoft Analysis Services, Oracle Essbase).

◦ exige um formato de dados específico para definir os dados espaciais.

JRubik (Source Forge)◦ é um cliente OLAP JPivot. O cliente OLAP pode se

conectar a um servidor OLAP Mondrian (de Pentaho). ◦ No entanto, o projeto JRubik tem nenhuma atualização

em seu site desde 2005.