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.
Processamento Analítico Online (OLAP) é uma estrutura de base de dados optimizada para uma rápida exibição de dados multidimensionais. As bases de dados OLAP são frequentemente referidas como "cubos", uma forma eficaz de pensar em dados multidimensionais. Num sentido simplificado, um cubo OLAP é algo como uma folha de cálculo tridimensional, embora o OLAP seja capaz de lidar com mais de três dimensões. As bases de dados OLAP são tipicamente implementadas em bases de dados relacionais especialmente concebidas, optimizadas para fornecer resultados rápidos a consultas. As bases de dados OLAP podem superar substancialmente as bases de dados de ficheiros planos e as bases de dados relacionais típicas ou transaccionais quando se trata de fornecer respostas rápidas a consultas multi-dimensionais.
Mas como é que a OLAP realmente o faz? Vamos comparar uma base de dados relacional padrão e a OLAP. Para demonstrar isto, uma possível questão que os gestores de TI responsáveis pela gestão e optimização dos activos de software podem 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 a utilização máxima da licença para uma determinada característica do produto dentro de um mês específico num determinado site?
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.
Quando a rápida recuperação de dados é uma prioridade no planeamento, resolução de problemas e apoio à decisão, as empresas podem tirar partido de ferramentas multidimensionais tais como OLAP. Em OLAP, os dados armazenados são pré-agregados, o que pode trazer resultados instantâneos mesmo com grandes quantidades de dados. Os cubos podem ter muitas dimensões que podem ser utilizadas para agregar, fatiar e cortar os dados. Além disso, é possível cortar ainda mais as dimensões em hierarquias construídas directamente dentro do cubo.
A figura acima ilustra a abordagem da OLAP para responder à nossa primeira pergunta. Duas das dimensões do nosso cubo são Produto e Tempo . Através da pré-agregação destas dimensões, podemos obter instantaneamente a informação de que necessitamos. A área em destaque é a Utilização Máxima de Licença do Produto C para o ano 2014.
Outra dimensão que podemos acrescentar ao nosso cubo OLAP é a Localização.
Isto mostra como a OLAP realiza análises multi-dimensionais. Neste exemplo, o cubo OLAP pré-agregou a dimensão Localização com Produto e Tempo. A área em destaque mostra a utilização máxima da licença do Produto C para o ano 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 desenhar um cubo, focaliza-se o fornecimento de respostas a um pequeno conjunto de questões que abordam necessidades empresariais fundamentais. Um cubo construído sobre uma pré-alocação de dados bem pensada responde a estas questões, fácil e rapidamente. Isto é o que a OLAP faz. Permite explorar dados empresariais de forma eficiente - uma razão claramente inteligente para considerar ferramentas de business intelligence que utilizam OLAP, tais 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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