O que é OLAP?

A integração do OLAP com data warehouses permitiu que analistas de dados encontrassem padrões e relações dentro dos dados com muito mais rapidez e eficiência. Mas o trabalho do OLAP, sigla para Online Analytical Processing, acontece nos bastidores, por assim dizer. Assim, você pode ser um analista experiente trabalhando com dados em uma ferramenta de business intelligence e contar com o suporte do OLAP, mas não necessariamente saber o que é OLAP ou o quanto ele ajuda.

Neste artigo, vamos entender melhor o que é OLAP e como ele funciona para você valorizá-lo de verdade. Para um mergulho mais profundo sobre como o OLAP se encaixa em bancos de dados, experimente nosso curso de Database Design, que oferece uma visão completa e certamente vai tornar você expert não só no conceito de OLAP, mas também no seu papel dentro do contexto mais amplo de bancos de dados. 

O que é Online Analytical Processing?

Você pode ser um analista sénior e ainda estar se perguntando: o que é OLAP, ou online analytical processing? Em poucas palavras, OLAP é uma técnica de processamento de dados que mudou a forma como analisamos grandes volumes de informações. Como o OLAP se tornou uma parte importante dos fluxos de trabalho de dados, muitos analistas já trabalham com recursos de OLAP sem nem perceber.  

Com OLAP, analistas de dados conseguem analisar rapidamente consultas complexas e transformar conjuntos de dados enormes em insights acionáveis, aqueles que nossos gestores pedem com frequência. O OLAP permite análise multidimensional, ou seja, olhar para dimensões como tempo, geografia e categorias hierárquicas para enxergar padrões e tendências que provavelmente seriam difíceis de detectar se você estivesse trabalhando apenas com tabelas, tentando descobrir associações sem o OLAP.

OLAP. Fonte: CSUS coursework online

Vamos ver como o OLAP entra na manipulação de grandes conjuntos de dados. A melhor parte é que você pode realizar essas operações em tempo real. Pense nestas três ações específicas:

1. Extrair perspectivas específicas do conjunto de dados.
2. Aprofundar nos detalhes para uma análise minuciosa.
3. Agregá-los para gerar resumos de alto nível.

Por exemplo, o OLAP ajuda a extrair dados de vendas por região, detalhar para analisar o desempenho de vendas de cada loja individualmente e, depois, agregar tudo para mostrar as tendências gerais de vendas.

O que são cubos OLAP?

Qualquer conversa sobre OLAP fica incompleta sem falar de cubos OLAP. Um cubo OLAP, também chamado de hipercubo, é um tipo de estrutura de dados que permite análise rápida e multidimensional de grandes volumes, indo além do que bancos de dados relacionais conseguem fazer. Seus principais recursos incluem:

1. Dimensões: representam diferentes categorias de análise.
2. Medidas: são os valores numéricos que você deseja analisar.
3. Pré-agregação: dados pré-calculados e armazenados para consultas rápidas.
4. Hierarquias: permitem detalhar dentro das dimensões.
5. Desempenho rápido de consulta: possibilitam análise veloz de grandes conjuntos de dados.

Resumindo, os cubos OLAP pegam nossas tabelas, que são planas e bidimensionais (pense em planilhas), e as elevam para algo com três (ou muitas mais) dimensões. Os cubos OLAP adicionam camadas e relações. Eles organizam os dados da forma certa para dar suporte a consultas analíticas complexas e relatórios com muito mais velocidade.  

Como funcionam os sistemas OLAP

A análise de grandes volumes de dados multidimensionais começa com a coleta de informações de várias fontes e seu armazenamento em data warehouses, seguida da criação de cubos OLAP para consultas rápidas e eficientes.  Veja o diagrama para entender onde o OLAP entra nisso:

Processo de funcionamento do OLAP. Fonte: NetSuite

Coleta e armazenamento de dados

Os dados são extraídos de múltiplas fontes, como bancos transacionais e sistemas externos. Em seguida, passam por um processo de transformação para garantir qualidade. Depois, são carregados em um data warehouse centralizado, otimizado para consultas analíticas e armazenamento histórico.

Criação de cubos OLAP

Cubos OLAP são estruturas de dados multidimensionais pré-calculadas, construídas a partir dos dados armazenados no data warehouse. Eles organizam informações em dimensões e hierarquias predefinidas (por exemplo, tempo, produto, local) e medidas (por exemplo, vendas, quantidade). Esse pré-cálculo de agregações é parte central do OLAP e é o que garante respostas rápidas a consultas. Como os cubos OLAP são pré-agregados em vários níveis, conseguimos acessar dados resumidos sem precisar escrever a mesma consulta SQL sobre os dados brutos.

Consultas rápidas e eficientes

Os cubos OLAP facilitam o acesso rápido a dados resumidos em diferentes níveis de granularidade. Você pode executar consultas analíticas complexas sem impactar os sistemas de origem e aproveitar uma exploração de dados mais flexível. Veja algumas das principais operações OLAP que analistas de dados podem realizar:

Operações básicas de OLAP. Fonte: Wikimedia

• Roll-up: a operação de roll-up resume os dados para oferecer uma visão menos detalhada. Por exemplo, em vez de ver vendas de produtos por cidades específicas como Paris, Berlim, Madri e Roma, um roll-up agrega essas informações para mostrar vendas por regiões, como Europa Ocidental e Europa do Sul. 
• Drill-down: o oposto de roll-up é o drill-down. Aqui, o analista pode descer na hierarquia dos dados para obter informações de nível inferior. Por exemplo, ao olhar para vendas anuais, é possível detalhar até vendas mensais.
• Slice: a operação de slice extrai um subconjunto específico de dados com base em uma dimensão. Por exemplo, fazer um slice para analisar as vendas de uma determinada categoria de produto.
• Dice: a operação de dice permite selecionar e analisar simultaneamente dados de múltiplas dimensões. Por exemplo, examinar vendas de produtos específicos em certas regiões durante um período definido.
• Pivot: a operação de pivot gira o cubo OLAP em uma das dimensões. Assim, um analista, interessado em explorar um gráfico com configuração diferente, pode realizar um pivot nos dados arrastando e soltando em uma interface gráfica.

Tipos de sistemas OLAP

Há diferentes tipos de sistemas OLAP, cada um com usos e benefícios próprios. Vamos resumir os tipos em uma tabela.

OLAP vs. OLTP

Agora que vimos diferentes tipos de sistemas OLAP, podemos comparar OLAP e OLTP. Diferente do OLAP, o OTLP, que significa online transaction processing, é voltado a processamento de transações, não a análise. Enquanto o OLAP foca em análise de dados e consultas, o OLTP prioriza o processamento de transações em tempo real e a integridade dos dados em bancos operacionais.

De modo geral, o OLAP lida com consultas mais complexas para apoiar decisões de negócio melhores. Um sistema OLTP cuida das transações do dia a dia para manter a integridade dos dados e atender a várias aplicações, como entrada de pedidos e controle de estoque.

Falando mais especificamente, na linguagem de engenharia e arquitetura de dados, podemos dizer que o OLAP usa um modelo de dados multidimensional com esquema desnormalizado, ideal para consultas rápidas e operações intensivas de leitura. Já o OLTP usa um modelo de dados relacional normalizado, otimizado para operações intensivas de escrita e para garantir consistência em transações em tempo real. Vamos capturar as diferenças em uma tabela:

Benefícios do OLAP

Vamos registrar agora os principais benefícios do OLAP, alguns já comentados acima. 

• Análise de dados mais rápida: o OLAP acelera consultas e análises de grandes volumes de dados, reduzindo o tempo para gerar relatórios e insights. Isso ajuda as empresas a tomarem decisões no momento certo, com base nos dados mais atuais.
• Suporte a usuários não técnicos: torna a análise de dados mais acessível, mesmo para quem não é técnico. Assim, futuros analistas conseguem realizar cálculos e relatórios analíticos complexos sem precisar dominar o uso avançado de bancos de dados.
• Visão unificada dos dados: o OLAP permite gerenciar funções como marketing, finanças e produção em uma única plataforma. Essa visão integrada ajuda gestores e decisores a entender o contexto mais amplo e resolver problemas com mais eficácia.
• Processamento de consultas complexas: sistemas OLAP lidam com consultas complexas que envolvem muitas dimensões e grandes volumes de dados. Esse recurso permite analisar dados em detalhe, algo que seria muito difícil ou até inviável com ferramentas tradicionais de processamento de dados.

Implementando soluções OLAP

Veja os fatores-chave a considerar ao implementar soluções OLAP na sua organização:

1. Requisitos de negócio: defina com clareza as necessidades e objetivos analíticos.
2. Fontes de dados: identifique e integre as fontes de dados relevantes.
3. Escalabilidade: garanta que a solução cresça com o aumento do volume de dados.
4. Facilidade de uso: escolha ferramentas compatíveis com o nível técnico dos usuários.
5. Integração: considere a compatibilidade com os sistemas existentes.
6. Custo: avalie o custo total de propriedade, incluindo licenças e manutenção.

Algumas das ferramentas mais comuns com recursos de OLAP incluem IBM Cognos e Oracle OLAP. Elas oferecem diversos recursos avançados de analytics para atender a diferentes necessidades. 

Considerações finais

Como vimos, o OLAP transforma dados brutos em insights acionáveis ao permitir análise multidimensional e consultas rápidas. Para se aprofundar em processamento e análise de dados, confira nosso curso de Database Design, o curso de Data Warehousing Concepts e o de Introduction to Data Engineering. 

Além disso, se você está aprendendo sobre OLAP, é bem provável que esteja trabalhando com SQL. A DataCamp oferece muitos cursos e trilhas de habilidades em SQL para você evoluir, incluindo nossa trilha SQL for Database Administrators, o curso Introduction to Relational Databases in SQL e o projeto Data-Driven Decision Making in SQL.