- O OLAP ajuda as empresas a analisar rapidamente dados agregados e multidimensionais quando são necessárias respostas rápidas para o planeamento e o apoio à tomada de decisões.
- Os cubos OLAP podem pré-agregar dados em várias dimensões, tais como produto e tempo, tornando a análise detalhada mais rápida do que as consultas relacionais convencionais.
- O Open iT Analysis Server utiliza inteligência empresarial do tipo OLAP para ajudar os gestores de TI a analisar de forma eficiente a utilização de licenças e questões relacionadas com os ativos de software.
Um analista que se depara com uma consulta relacional simples tem de esperar 90 segundos até que um rollup multidimensional termine e, depois, espera mais 90 segundos para aprofundar a análise na fatia que realmente importa. Na terceira iteração, a questão já mudou. O OLAP altera essa equação ao pré-agregar dados em dimensões como produto e tempo, transformando as análises detalhadas em operações que demoram menos de um segundo, em vez de varreduras completas da tabela. O Open iT Analysis Server aplica essa mesma inteligência empresarial ao estilo OLAP às questões relacionadas com a utilização de licenças e ativos de software, proporcionando aos gestores de TI respostas rápidas às questões de planeamento e otimização que perdem valor quanto mais tempo demoram a ser calculadas.
O business intelligence baseado na análise de dados agregados é um dos tópicos mais importantes no mundo empresarial actual. Cada vez mais empresas estão a descobrir a importância de recolher, armazenar e analisar os diversos dados disponíveis no âmbito dos processos empresariais para obter vantagens competitivas. Com o número de tecnologias de business intelligence disponíveis para permitir uma análise de dados eficaz, é essencial escolher a ferramenta certa, uma que possa fornecer resultados rápidos e precisos. Este artigo focalizar-se-á numa ferramenta que comprovadamente dá estes resultados: OLAP.
O Processamento Analítico Online (OLAP) é uma estrutura de base de dados otimizada para a apresentação rápida de dados multidimensionais. As bases de dados OLAP são frequentemente designadas por«cubos», uma forma eficaz de conceber os dados multidimensionais. Num sentido simplificado, um cubo OLAP é algo semelhante a uma folha de cálculo tridimensional, embora o OLAP seja capaz de lidar com mais de três dimensões. As bases de dados OLAP são normalmente implementadas em bases de dados relacionais especialmente concebidas, otimizadas para fornecer resultados rápidos às consultas. As bases de dados OLAP podem superar substancialmente as bases de dados de ficheiros planos e as bases de dados relacionais típicas ou transacionais no que diz respeito a fornecer respostas rápidas a consultas multidimensionais.
Mas como é que o OLAP faz isso, na prática? Vamos comparar uma base de dados relacional padrão com o OLAP. Para demonstrar isto, uma possível questão que os gestores de TI responsáveis pela gestão e otimização de ativos de software possam querer ver respondida é:
Qual é a utilização máxima da licença para um determinado produto dentro de um determinado ano?
Agora, imagine que o gestor de TI tem uma base de dados muito grande de registos históricos de utilização. Para responder a essa pergunta utilizando uma base de dados relacional convencional, é necessário obter a informação a partir de diferentes tabelas. Combina todos os dados e efectua uma consulta para extrair a informação de que necessita.
Para consultas complexas, este pode ser um processo lento. O que acontece quando o gestor de TI quer detalhar essa informação? Por exemplo, ele ou ela gostaria agora de saber:
Qual é o limite máximo de utilização da licença para uma determinada funcionalidade do produto, num mês específico e num local específico?
O gestor de TI teria então de voltar a executar a consulta. A aplicação destes filtros irá atrasar ainda mais um processo já lento, o que não é uma opção para uma empresa que necessita de informação rapidamente.
Nos casos em que a recuperação rápida de dados é uma prioridade no planeamento, na resolução de problemas e no apoio à tomada de decisões, as empresas podem tirar partido de ferramentas multidimensionais, como o OLAP. No OLAP, os dados armazenados são pré-agregados, o que permite obter resultados instantaneamente, mesmo com grandes volumes de dados. Os cubos podem ter várias dimensões, que podem ser utilizadas para agregar, segmentar e analisar os dados. Além disso, é possível segmentar ainda mais as dimensões em hierarquias criadas diretamente no próprio cubo.
A figura acima ilustra a abordagem OLAP para responder à nossa primeira pergunta. Duas das dimensões do nosso cubo são «Produto» e «Tempo». Através da pré-agregação destas dimensões, podemos recuperar instantaneamente a informação de que precisamos. A área destacada corresponde à «Utilização máxima de licenças do Produto C» para o ano de 2014.
Outra dimensão que podemos adicionar ao nosso cubo OLAP éa Localização.
Isto ilustra como o OLAP realiza análises multidimensionais. Neste exemplo, o cubo OLAP pré-agregou a dimensão «Localização» com as dimensões «Produto» e «Tempo». A área destacada mostra a utilização máxima de licenças do Produto C para o ano de 2014, mas, desta vez, apenas para a América do Norte.
E a partir desses dados, podemos imediatamente pesquisar a nossa informação usando hierarquias. Esta figura mostra a Utilização Máxima da Licença da Funcionalidade 2 - Produto C para Fevereiro de 2014 na América do Norte.
Ao conceber um cubo, o foco recai na resposta a um pequeno conjunto de perguntas que abordam necessidades empresariais fundamentais. Um cubo construído com base numa pré-alocação de dados bem ponderada responde a essas perguntas de forma fácil e rápida. É isso que o OLAP faz. Permite explorar os dados empresariais de forma eficiente – uma razão claramente sensata para considerar ferramentas de inteligência empresarial que utilizam OLAP, como o Open iT Analysis Server.
The Analysis Server is an advanced software asset management tool addressing the needs of individuals tasked with managing complex and expensive software asset portfolios. Along with Open iT modules, the Analysis Server can provide rich reports on the many facets of <software asset management (SAM), such as license usage, application, server and storage usage, in a fast and efficient way.
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