Primeiras aulas do curso OLAP com SQL Server: construção do Data Warehouse

OLAP com SQL Server: construção do Data Warehouse

Apresentação e Configuração - Introdução

[00:00:00] Oi, gente. Bem-vindo ao curso "OLAP usando SQL Server". Seguindo a linha de todos os cursos de Business Intelligence, nós começamos com curso de Introdução ao Business Intelligence, onde eu mostrei todos os passos e todos os conceitos importantes para que você implemente um projeto de informações gerenciais dentro da sua empresa.

[00:00:24] Depois, percorremos um curso que foi dividido em duas partes onde, nesse curso, nós criamos um Data Warehouse e fizemos todos os processos de extração, transformação e carga desse banco de dados gerencial.

[00:00:39] Nesse curso agora, nós vamos construir as bases de consultas. E essas bases de consultas serão utilizando o banco de dados do tipo OLAP. O OLAP vem do em inglês "Online Analytical Processing".

[00:00:54] Os OLAPs são bancos de dados cujo projeto favorece a consulta, favorece a performance em obter informações sumarizadas e com formatos totalmente diferenciados.

[00:01:11] Os OLAPs normalmente são construídos de forma departamental, mas sempre usando uma única fonte de dados, o Data Warehouse. Então, é sobre OLAPs, como construir OLAPs utilizando a ferramenta da Microsoft, é que nós iremos ver neste curso.

[00:01:34] Obrigado e espero que vocês gostem bastante. Tchau!

Apresentação e Configuração - Onde este curso se aplica

O que nós estamos vendo aqui em cima são todos os passos necessários para construção de um sistema de Business Intelligence.

Detalhes sobre esses passos nós vimos no curso de introdução ao Business Intelligence. Se você não fez esse curso, eu aconselho fortemente que você faça ele antes de continuar aqui conosco.

Onde nós vamos atuar dentro desse esquema? Nós vamos justamente estar atuando sobre a construção dos OLAPs, que são os bancos de dados de consulta que vão ter como única fonte o nosso Data Warehouse.

E nós iremos utilizar o Microsoft Analysis Services para construção desses bancos de dados OLAP.

Então, com esse pequeno vídeo, eu mostro a vocês onde nós vamos trabalhar dentro do esquema do Business Intelligence.

Apresentação e Configuração - Matriz Dimensão Indicador da Sucos

Claro que, para construir os nossos OLAPs, precisamos, antes, entender a nossa matriz dimensão-indicador. Ela foi construída baseado nas entrevistas com esses usuários aqui, que são usuários-chave da nossa empresa de suco de frutas, e nós chegamos à conclusão que eles desejam ver todos esses indicadores, cruzando por essas entidades.

Vimos o relacionamento entre essas entidades e chegamos à conclusão que nós temos esses relacionamentos, que foram definidos, no momento da construção do nosso Data Warehouse, em quatro dimensões de pesquisa.

A quinta dimensão de pesquisa, também construímos no nosso Data Warehouse, é a dimensão tempo, que é uma dimensão obrigatória em todo sistema de Business Intelligence.

A definição dessas entidades, desses indicadores e a construção do Data Warehouse, nós vimos nos cursos anteriores que precedem esse treinamento.

Em cima dessas informações, nós construímos a nossa matriz dimensão-indicador e aí, sim, depois que o Data Warehouse está pronto, baseado nessa matriz, nós precisamos agora segmentar os nossos bancos de dados gerenciais, os nossos OLAPs.

Então, conversando com os usuários, nós chegamos à conclusão que vamos construir três OLAPs diferentes.

Nós vamos construir o OLAP de vendas, que vai ter esses indicadores, sejam esses seis indicadores aqui em cima na matriz, que são indicadores que vão vir direto do Data Warehouse, e mais esses três indicadores aqui, que serão calculados dentro do OLAP.

Nós temos aqui o OLAP de custos, que vai estar analisando somente dados de gastos na empresa e, finalmente, nós temos o OLAP da presidência, que vai estar olhando todos os indicadores, mas tendo uma ênfase muito específica na parte de lucro.

Tanto é que nós vamos começar a olhar aqui esse indicador de margem, que vai ser um dos indicadores mais importantes no OLAP da presidência.

Então, como é que eu construo meus OLAPs? Eu não vou direto construir os OLAPs de venda e de custos da presidência. Existe uma certa regra.

O que nós devemos fazer é o seguinte, é analisarmos o nosso Data Warehouse, e a primeira coisa é nós construirmos o que chamamos de OLAPs primários. Esses OLAPs primários basicamente serão um OLAP para cada tabela de fato.

Então, eu vou construir esses OLAPs baseados em cada tabela de fato do meu Data Warehouse mas, é claro, olhando sempre as mesmas dimensões de pesquisa.

E, depois, com esses OLAPs primários, eu vou construir os OLAPs finais de consulta, que no caso vão ser os três o OLAPs que eu mostrei antes, o de vendas, o de custo e o da presidência. E esses OLAPS finais utilizarão parte dos OLAPs primários que foram construídos.

Então, para a construção do OLAP, a primeira coisa que eu tenho que fazer é entender muito bem como está o meu Data Warehouse. Então eu sei que o meu Data Warehouse possui algumas tabelas.

Nós temos as tabelas da dimensão produto, que está no formato Snowflake; nós temos a tabela de clientes, que está no modelo Estrela; a tabela de fábricas também está no modelo Estrela;

A tabela organizacional, que tem a ver com a dimensão de vendas, ela está em uma tabela no formato Pai-Filho; nós temos a tabela de tempo, com todos os indicadores também já desnormalizados em uma única tabela.

E nós temos as seguintes tabelas de fato: nós temos a tabela de Fato_001, que cruza basicamente com todas as dimensões; temos a tabela de Fato_002, que cruza com todas as dimensões, exceto a dimensão organizacional; temos a tabela de Fato_003, que só vê fábrica e tempo; temos a tabela de Fato_004 e, finalmente, a tabela de Fato_005.

Então, resumindo, quais são os nossos passos no momento da construção do OLAP? Primeiro, eu vou construir um ou mais OLAPs, baseados nas minhas tabelas de fato do meu Data Warehouse, levando em consideração que as dimensões devem ser construídas antes e a mesma dimensão deve ser única.

Minto, vou explicar explicar melhor. A dimensão tem que ser única para todas as tabelas de fato. E depois eu vou construir os meus OLAPs secundários, que são os OLAPs finais para os meus usuários, lendo parcialmente dos meus OLAPs primários. Então é isso que nós vamos fazer agora.

Sobre o curso OLAP com SQL Server: construção do Data Warehouse

O curso OLAP com SQL Server: construção do Data Warehouse possui 170 minutos de vídeos, em um total de 59 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Business Intelligence em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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