Sistemas OLTP e OLAP

OLTP (On-line Transactional Processing) é um sistema utilizado como base de SGBD (Sistema Gerenciador de Banco de Dados) transacionais. Ele permite que a realização de comandos básicos, como insert, update e delete. É utilizado pela maior parte das empresas em pequenas transações em tempo real e de forma rápida. Como não salvam histórico de dados, não são ideais para utilização em suporte a tomada de decisão. O Ambiente O ambiente OLTP é operacional para leitura e gravação de dados. O acesso aos dados é atômico, ou seja, não é possível maior detalhamento de dados do que ele já apresenta, e estes são normalizados. Seus principais pontos fortes são:  Eficiência - A possibilidade da redução de documentos e maior velocidade na resposta dos cálculos de despesas ou retornos são exemplos de como esse sistema pode beneficiar a empresa que o tem como base de seu SGBD.

Os sistemas OLTP (Online Transactional Process), também conhecidos como sistemas transacionais, são excelentes para administrar o dia a dia das empresas, mas pecam quando o objetivo é o planejamento estratégico.

Os relatórios que os sistemas OLTP fornecem são restritos a uma visão bidimensional do negócio, que não possibilita aos tomadores de decisão a flexibilidade que necessitam na análise da organização como um todo. Esses relatórios trabalham com o conceito de agrupamento linear das informações. Pode-se citar como exemplo disso um relatório que exibe as vendas de determinado produto por região tendo os produtos e regiões agrupados em níveis hierárquicos simples.

OLAP (Online Analytical Processing) é um SGBD multidimensional. Funciona de forma dedicada à tomada de decisão, possui várias dimensões visualizáveis, hierarquizadas em várias granularidades, e segue um modelo lógico multidimensional. São geralmente desenvolvidas para trabalhar em bancos de dados não normalizados.

Os dados presentes neste sistema não podem ser alterados, já que o sistema permite update dos dados mas não manipulações com exclusão ou modificação direta dos dados - as atualizações são efetuadas como cargas totais, ou seja, excluir a base e incluir.

Sua principal característica é a visão multidimensional, consultas que fornecem informações sobre os dados presentes em uma ou mais dimensões. Para entender esse conceito, vamos falar sobre outras características.  

Cubo - É uma estrutura que armazena os dados de negócio em formato multidimensional, tornando-os mais fácil de serem analisados. 

 Dimensão - É uma unidade de análise que agrupa dados de negócio relacionados. As dimensões se tornam cabeçalho de colunas e linhas, a exemplo de linhas de produto, regiões de venda ou períodos de tempo.  

Hierarquia - É composta por todos os níveis de uma dimensão, podendo ser balanceada ou não. Na hierarquia balanceada, os níveis mais baixos são equivalentes. Porém, isto não ocorre nas hierarquias não balanceadas, em que a equivalência hierárquica não existe. Por exemplo, em uma dimensão geográfica o nível "país" não possui o subnível "estado" para um determinado membro e possui para outro.  

Membro - é um subconjunto de uma dimensão. Cada nível hierárquico tem membros apropriados aquele nível. Por exemplo, em uma dimensão geográfica existe o nível e seus membros. 

 Medida - É uma dimensão especial utilizada para realizar comparações. Ela inclui membros tais como custos, lucros ou taxas. Vamos falar sobre os operadores OLAP para navegação.

 São eles: 

 Roll-up; 

 Drill-down;

  Drill-through; 

 Drill-cross;  

Slice; 

 Dice; 

 Pivot;

 Rank. 

Vamos começar falando sobre os operadores de navegação ao longo das Hierarquias: 

 Roll-up - Abstrai detalhes, navega entre as hierarquias diminuindo nível do detalhe. Ex.: Região -> País  

Drill-down - Aumenta o detalhamento dos dados, navega entre as hierarquias buscando detalhamentos não visualizados. Ex.: Região -> estado. 

 Drill-through - Detalha os valores ao longo de uma dimensão dada além do nível mais baixo do cubo. 

 Drill-across - Detalha vários cubos com dimensões compartilhadas.