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Mapa mental

OLAP

Flavio Costa BI - Dados Data Mining WareHouse Portugués

Contenido del mapa

OLAP

  1. análise dinâmica e multidimensional dos dados

  2. modelagem multidimensional

    • tabelas de fato
      • serão chaves estrangeiras para as chamadas tabelas de dimensão
      • As métricas aditivas são as que permitem operações como adição, subtração e média de valores
      • métricas não-aditivas são valores que não podem ser manipulados livremente, como valores percentuais ou relativos.
      • métricas semi-aditivas são valores que não podem ser somados em todas as dimensões
    • Modelo Estrela (Star Schema)
      • todas as tabelas relacionam-se diretamente com a tabela de fatos
      • tabelas dimensionais devem conter todas as descrições que são necessárias para definir uma classe como Produto
      • mais simples e mais fácil de navegação pelos softwares, porém desperdiça espaço repetindo as mesmas descrições ao longo de toda a tabela
    • Modelo Floco de Neve (Snow Flake)
      • tabelas dimensionais relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas dimensões relacionam-se apenas entre elas
      • reduz o espaço de armazenamento dos dados dimensionais mas acrescenta várias tabelas ao modelo, deixando-o mais complexo, tornando mais difícil a navegação pelos softwares
  3. MOLAP

    • dados são armazenados de forma MULTIDIMENSIONAL (como se fosse um cubo de dados).
  4. ROLAP

    • os dados são armazenados no modelo RELACIONAL como também suas consultas são processadas pelo gerenciador do banco RELACIONAL
  5. HOLAP

    • COMBINAÇÃO entre ROLAP e MOLAP, alta performance do MOLAP e a escalabilidade do ROLAP
  6. WOLAP

    • dispara suas consultas via navegador WEB para o servidor, que por sua vez retorna enviando o cubo processado

Información

Descripción
BI - Dados Data Mining WareHouse Mapa Mental sobre OLAP, creado por Flavio Costa el 28/09/2017.
Creado por
Flavio Costa
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