Navegação Multidimensional

A análise multidimensional representa os dados como dimensões ao invés de representá-los por tabelas.

Combinando as dimensões, o usuário tem uma visão dos dados de um DW que permite a ele efetuar operações básicas, como slice and dice, que é uma forma de mudança das dimensões a serem visualizadas, drill down e roll up, que é navegação entre os níveis de detalhamento dos dados do DW. As operações OLAP podem ser utilizadas combinadas, ou seja, realizar um slice e um dice ao mesmo tempo com operações de drill down ou roll up.

Nas ferramentas de navegação OLAP é possível navegar entre diferentes granularidades (detalhamento) de um cubo de dados. O drill movimenta a visão dos dados ao longo das hierarquias de uma dimensão, permitindo ao usuário navegar entre o mais alto nível até a informação detalhada, na sua menor granularidade. Essas operações, como já dissemos, são conhecidas como drill down e roll up.

O drill down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o nível de granularidade.

Roll up, ao contrário do drill down, ocorre quando o usuário aumenta o nível de granularidade, diminuindo o nível de detalhe da informação.

Observe a figura.

Exemplo de drill down e roll up.

Fonte: baseado em MACHADO, 2012, p. 86-87.

Na 1ª tabela, na figura 35, temos a visualização dos valores de produção globais (independente do produto) na região Sul nos estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina, distribuídos por trimestre, de 2016.

Na 2ª tabela temos os mesmos dados, mas somente do 1º trimestre.

A operação de sair da 2ª tabela para a 1ª é uma roll up: estamos saindo de um nível mais baixo de detalhe (um trimestre específico de um ano) para um nível mais alto (todos os trimestres de um ano). Esse roll up está sendo realizado sobre a dimensão tempo.

Da 2ª para a 3ª tabela, no exemplo da figura 35, temos uma operação de drill down que acontece sobre a dimensão localização geográfica. A 2ª tabela apresenta a produção por região geográfica (Sul) e pelos estados dessa região (RS e SC). Ao realizar um drill down, estamos abrindo o nível de detalhe da dimensão localização geográfica, visualizando somente um estado (RS) da região (Sul), e abrindo os valores para as cidades desse estado (Canoas e Porto Alegre).

Slice and dice, resumidamente, significa a redução do escopo das informações analisadas, permitindo ao usuário explorar os mesmos dados com uma visão ou dimensão diferente.

Essa característica das ferramentas OLAP é de grande importância, pois com ela podemos analisar as informações de diferentes prismas limitados somente pela nossa imaginação. Slice and dice é o mesmo que filtrar. Utilizando essas operações, conseguimos ver a informação sobre ângulos que inexistiam, sem a implementação de um DW e a utilização de uma ferramenta OLAP.

Slice é a operação que corta o cubo, mas mantém a mesma perspectiva de visualização dos dados.

Dice é a mudança de perspectiva da visão. É a extração de um “subcubo” ou a interseção de vários slices. É como se girássemos o cubo em nossas mãos.

Observe a figura, que mostra uma tabela que apresenta as vendas de celulares e tablets e o cubo sendo “fatiado”.

Exemplo de slice and dice

Fonte: baseado em MACHADO 2012, p. 89-90.

Neste exemplo da figura, o cubo foi fatiado, ou um slice realizado, representado pela operação de visualizarmos somente um tipo de produto, no caso, os celulares.

De acordo com a Microsoft (2015), existe uma variedade de ferramentas com diferentes abordagens para OLAP. Algumas delas podem ser:

• ROLAP (OLAP relacional): ferramentas OLAP que acessam bancos de dados relacionais;
• MOLAP (OLAP multidimensional): ferramentas OLAP que acessam bancos de dados multidimensionais;
• HOLAP (OLAP híbrida): ferramentas OLAP que permitem acesso tanto aos bancos de dados relacionais como aos multidimensionais;
• DOLAP (OLAP desktop): ferramentas OLAP voltadas para computadores pessoais, acessando bancos de dados individuais.

As ferramentas OLAP permitem a exploração de dados do DW e são utilizadas quando se deseja investigar os dados, de forma interativa, para realização de análises. Permitem o cruzamento de informações e emitem relatórios detalhados e resumidos, de maneira rápida. Como os dados consultados já estão no DW, dispensam consultas aos bancos de dados relacionais.