Nos últimos anos, as empresas perceberam a importância de tecnologias que envolvem análise e ciências de dados, Business Intelligence – BI e similares. Entretanto, a maioria não tem os meios necessários para processar as informações úteis aos gestores. Uma das ferramentas que permitem esse procedimento são as Análises OLAP.

Entender como funciona esse instrumento e qual a sua finalidade é relevante para que a transformação digital de sua empresa seja realizada corretamente, então vamos lá:

O que são Análises OLAP?

Online Analytical Processing (OLAP) é um método que garante que os dados corporativos sejam analisados de forma mais ágil, consistente e interativa pelos gerentes, analistas, executivos e outros interessados nas informações.

Essas ferramentas são criadas com a finalidade de analisar um grande volume de dados de forma dinâmica e multidimensional (dados manipulados sobre múltiplas perspectivas).

A análise, feita por softwares, navega pelos dados de um Data Warehouse (depósito de dados) e os estrutura, possibilitando que os usuários exerçam suas atividades tanto de forma analítica (realização de pesquisas) quanto navegacional (apresentação de informações).

Para que são utilizadas em BI?

Business Intelligence (BI) é uma das atividades que mais se expande no mundo dos negócios. O Gartner pontificou um aumento de 20% de seu uso na América Latina. Já de acordo com a mesma fonte, o Brasil é o país que mais agrega crescimento em BI no mundo.

Como as companhias que utilizam BI coletam, integram e trabalham sobre uma enorme quantidade de dados, é fundamental que sejam desenvolvidos sistemas analíticos que extraiam o conteúdo relevante automaticamente, como o OLAP.

Portanto, essas análises são um componente fundamental para o pleno funcionamento do BI, pois efetua cálculos complexos que possibilitam operações típicas, como:

• produtos mais vendidos;
• previsões;
• percentuais de crescimento;
• comparações de valores entre períodos;
• médias, somas ou valores cumulativos;
• e outras médias.

Como posso utilizá-las?

Na prática, o OLAP é uma interface que análise os dados extraídos por outras ferramentas e armazenados em um Data Warehouse. Na tela serão fornecidas informações relevantes sobre o negócio aos gestores dele. Suas aplicações são amplas, podendo ser utilizados nos setores de:

• finanças: contas a receber, fluxo de caixa, análise de balanço etc;
• vendas: análise de vendas por região, produto ou vendedor etc, previsões, lucratividade por cliente;
• marketing: análise de preço por volume, lucratividade de produto, análise de mercados;
• recursos humanos: projeção de salários, análise de benefícios;
• manufatura: gerência de estoque, cadeia de fornecimento, planejamento de demanda etc.

Existem vários instrumentos de Análise OLAP, cada um com suas características, finalidades diferentes e podem ou não serem utilizados mutuamente. Os principais são:

• Relacional (ROLAP): acessam bancos de dados integrados;
• Multidimensional (MOLAP): acessam dados multidimensionais por meio de cubos e hipercubos (que serão explicados posteriormente neste artigo);
• Híbrida (HOLAP): acessam tanto os dados relacionais quanto os multidimensionais;
• Desktop (DOLAP): desenvolvidos para computadores pessoais.

Para selecionar a mais adequada para seu negócio, você pode contratar profissionais especializados em transformação digital para desenvolver, implantar ou adaptar (que sejam open-source) uma existente às necessidades de seu negócio. Algumas das principais ferramentas OLAP da atualidade são:

• IBM Cognos: realiza análises, elabora relatórios e cria métricas;
• Micro Strategy: entrega relatórios, fornece um dashboard (painel de controle) aos usuários e também permite análise via dispositivos móveis;
• Palo OLAP Server: centraliza todos os bancos de dados em uma única fonte, permitindo análise de forma generalizada;
• Apache Kylin: fornece interface SQL e MOLAP, atua de forma sincronizada com Hadoop para trabalhar sobre o grande volume de dados;
• icCube: interface web com funções de cube modeling, monitoramento de servidores, dashboards, entre outras;
• Pentaho BI: ferramenta com funcionalidades ligadas aos serviços OLAP, integração de dados, data mining, dashboard etc.

Quais são as diferenças entre OLAP e OLTP?

OLTP significa Online Transaction Processing e se refere aos sistemas operacionais das organizações. Seus objetivos são processar os dados rotineiros e dar suporte às funções de execução do negócio, enquanto o OLAP se concentra na tomada de decisões.

Ambos podem ser utilizados concomitantemente na empresa, entretanto são destinados a colaboradores de diferentes níveis administrativos. Com o fim de expor os diferentes aspectos de cada conceito, elaboramos uma lista com as características principais do OLTP e outra com da OLAP. Analise-as a seguir:

OLTP

• aplicação: nível operacional da empresa;
• funcionalidade: alta velocidade, porém não ideal para análises gerenciais;
• estrutura de dados: têm elevado nível de detalhamento;
• armazenamento dos dados: feito por meios convencionais (sem utilizar software específico);
• usuários: técnicos, analistas e outros colaboradores;
• frequência de utilização: diariamente;
• volatilidade: dados alteram constantemente, a inserção, modificação e exclusão de dados são permitidos pelos utilizadores.

OLAP

• aplicação: nível estratégico, auxilia na análise empresarial e tomada de decisões;
• funcionalidade: gera análises e relatórios gerenciais com leitura otimizada;
• estrutura de dados: poucos detalhes, pois tem alto nível de sumarização;
• armazenamento dos dados: utiliza-se da Data Warehouse para otimizar o desempenho da grande quantidade de dados;
• usuários: destinados aos gestores;
• frequência de utilização: baixa, semanal, mensal ou anualmente, conforme programação da empresa;
• volatilidade: dados não sofrem alterações, pois os usuários apenas realizarão sua leitura.

Como funcionam os cubos analíticos?

O cubo OLAP é o elemento multidimensional em que são estruturados os dados. Ele permite uma rápida análise dos valores quantitativos sob diferentes perspectivas do assunto estudado.

Imagine um cubo, com cada um de seus lados contendo um tipo de dados. Por exemplo, um lado contendo relações de vendas, como porcentagem, valores e lucros, outro lado do cubo relacionando tempo, listando os meses do ano e, por fim, outro lado separando as regiões em que a empresa atua.

Se você deseja saber a porcentagem de vendas em uma determinada região e determinado período, basta conectar as linhas do cubo.

O objeto de três dimensões permite a aglomeração de três informações diferentes em um único gráfico. Assim, ele facilita a interpretação dos dados e permite que os gestores visualizem de forma mais simplificada as informações do negócio.

As interfaces de análises OLAP também permitem que sejam executadas várias operações sobre o cubo. O ato de Slice, por exemplo, consiste em cortar o cubo em diferentes fatias, permitindo que sejam gerados relatórios de duas dimensões, caso os administradores entendam necessário fazê-lo.

Qual o panorama sobre o futuro dessas análises?

O termo OLAP surgiu no ano de 1993 em uma reportagem escrita pela Arbor Software e apareceu como uma solução para manejo dos dados agregados em um Data Warehouse. Na época, um computador satisfatório era excessivamente mais custoso que hoje. No ano de 1995, por exemplo, apenas 1GB de memória RAM poderia custar 32 mil dólares!

Com o avanço tecnológico, processadores e RAMs se tornaram mais potentes e mais baratos, fazendo com que as operações OLAP sejam mais eficientes, rápidas, leves e completas.

Dessa forma, apesar de ser um conceito antigo, não se trata de uma tecnologia morta, muito pelo contrário, atualmente ser encontra em ascensão pela crescente popularidade do Business Intelligence e consiste em uma ferramenta útil para a análise de dados multidimensionais.

Muitas pessoas consideravam as análises OLAP como uma tecnologia morta, porém, atualmente ela evoluiu e pode suprir as necessidades de sua empresa, contribuindo para uma melhor tomada de decisões e, consequentemente, garantindo seu desenvolvimento.

Além da OLAP, existem vários outras ferramentas para processar dados. Conheça aqui as principais tipos de instrumentos de BI e saiba quais você deve utilizar!