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Assunto DATA WAREHOUSE
Professor Rodrigo Leite Durães
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Introdução ao Data Warehouse: Conceitos, História e Características, Notas de estudo de Sistemas de Informação
Saiba o que é data warehouse, sua história, definição, principais conceitos, propriedades, aplicações e benefícios. Este documento aborda o surgimento, sistemas de apoio à decisão, o papel da ibm e as principais características de um data warehouse. Além disso, aprenderá-se sobre a modelagem, processamento olap e oltp, granularidade, metadados e o projeto de um data warehouse.
Tipologia: Notas de estudo
2016
1 / 17
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Apresentação
Assunto DATA WAREHOUSE Professor Rodrigo Leite Durães
Data Warehouse
(^) Surgimento (^) SADs (^) Definição (^) Propriedades e Conceitos (^) Aplicações (^) Arquitetura (^) Modelagem (^) Projeto (^) Acesso a dados (^) Considerações Finais
Sistema de Apoio à Decisão
- (^) Informação Obtidas analisando dados históricos de vendas, produção, etc
- (^) Análise dos Dados Aumenta a competitividade da empresa Era feita intuitivamente
Sistema de Apoio à Decisão
- (^) Dificuldade para obter informação
- (^) Quantidade de dados cresce com expansão e tempo
- (^) Dados conflitantes
- (^) Impossivel para alguém gurdar tantos dados
- (^) Moobilidade do mercado de trabalho
- (^) Criado pela IBM, década de 60, intitulado “Information Ware House”
- (^) Relançado várias vezes sem sucesso.
- (^) Seu nome definitivo foi dado por William Inmon
- (^) Tornou-se viável por novas tecnologias (armazenamento e processamento)
Histórico
Definição
- (^) Sistema que armazena dados históricos
- (^) Um ambiente não um produto
- (^) Integra dados corporativos num único repositório de dados, se necessário sumarizando-os
- (^) Utilizado por SADs
Principais Características
- (^) Orientado a assunto
- (^) Integrado
- (^) Não volátil
- (^) Variável com o tempo
Processamento OLAP
- (^) Pesquisa Inteligente ( Data Mining )
- (^) Ênfase na performance da recuperação de consultas
- (^) Visualização de dados ao longo de varias dimensões analíticas.
Granularidade
- (^) Processo de Sumarização (alta)
- (^) Processo de envelhecimento(baixa)
- (^) Nível de detalhe dos dados
- (^) Quanto maior o nível de detalhamento menor a granularidade.
Metadados
- (^) Metadados de mapeamento
- (^) Metadados de Sumarização
- (^) Metadados históricos
- (^) Metadados de padrões de acesso
Modelagem
- (^) Pivoteamento (rotação)
- (^) Disposição roll-up (ascende)
- (^) Disposição drill-down (refina na hierarquia)
- (^) Esquema estrela
- (^) Esquema floco de neve.