Aula 8

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Aula 8 – Metadados e operações OLAP 
 
Metadados 
 
Metadados são normalmente definidos como “dados sobre os dados”. 
 
Os Metadados tem papel muito importante na administração de dados, mas quando falamos de Data 
Warehouse, são considerados fundamentais uma vez que é a partir deles que as informações serão 
processadas, atualizadas e consultadas. 
 
Nos Bancos de Dados Operacionais a estrutura e o significado dos dados estão embutidos nas aplicações, já 
no ambiente de Data Warehouse os usuários, através dos Metadados, podem conhecer a estrutura e o 
significado dos dados. 
 
Quando falamos de projeto de Data Warehouse, os Metadados devem gerar e gerenciar uma documentação 
sobre o levantamento de dados do banco de dados, dos relatórios a serem gerados, da origem dos dados que 
alimentam o Data Warehouse, dos processos de extração, do tratamento e rotinas de carga dos dados, as 
regras de negócio da empresa e todas as suas mudanças. 
São divididos em dois grupos, clique nas caixas ao lado e os conheça. 
 
Metadados Técnicos 
Fornecem aos desenvolvedores e usuários técnicos a confiança de que os dados estão 
corretos e são críticos para a manutenção e o crescimento contínuo do Data Warehouse. 
 
Exemplos: 
 - Tabelas com a estrutura do Data Warehouse; 
 - Dependência dos programas; 
 - Nomes das tabelas do Data Warehouse. 
 
Metadados de Negócio 
São o elo de ligação entre os usuários de negócios e o Data Warehouse. Mostram que relatórios, consultas e 
dados estão no Data Warehouse, a localização dos dados, contexto dos dados, regras de transformação que 
foram aplicados e as origens desses dados 
 
 Exemplos: 
 Mapeamento dos campos das tabelas físicas do Data Warehouse; 
 Regras para drill-down, drill-up e drill-across; 
 Informações sobre sumarizações e transformações dos dados; 
 Estruturas dos dados com a nomenclatura que possa ser facilmente entendida pelo usuário final; 
 
Tipos de Informação do Metadados 
 
Por serem considerados um dicionário de informações os metadados devem descrever: 
 
Fonte dos dados: todo elemento de dado precisa ter sua origem ou o processo que o gera identificado. 
 
Destino dos dados: tão importante quanto saber a origem do dado é saber o seu destino, principalmente 
quando esse dado é usado como fonte para outras informações. 
 
Formato dos dados: todo elemento de dados deve ter identificado seu tamanho e o tipo de dados 
 
Nome e Alias: todo elemento de dado deve ser identificado por um nome que pode ser da área de negócios 
ou um nome técnico 
 
Para mais informações, leia “Tipos de Informação do Metadados”. 
08IE_aula08_doc01.pdf 
 
Podemos generalizar dizendo que os aspectos sobre os quais os 
metadados mantêm informações são: 
 
- A estrutura dos dados segundo a visão do programador; 
- A estrutura dos dados segundo a visão dos analistas de SAD; 
- A fonte de dados que alimenta o Data Warehouse; 
- A transformação sofrida pelos dados no momento de sua 
migração para o Data Warehouse; 
- A frequência de atualização das fontes de dados; 
- A frequência de atualização do Data Warehouse; 
- Fidelidade dos dados. Exemplo: se todos os dados de janeiro 
 foram recebidos; 
- O histórico das extrações de dados 
- Métodos e permissões de acesso, privilégios e senhas de 
fontes de dados; 
- Horários de trabalho dos sistemas em que se encontram 
as fontes de dados; 
- Extratos ou resultados de cada processo de extração, 
incluindo o tempo necessário, conteúdos e nível de 
perfeição da operação; 
- Versões dos diversos softwares envolvidos em 
 todas as fases; 
- Estatísticas de uso dos dados; 
 
Fontes de Metadados 
 
 
 
Dados que foram amplamente discutidos, documentados e formalizados na organização. São armazenados 
em ferramentas ou documentos que são mantidos e distribuídos dentro da empresa. Podem fazer parte dos 
metadados formais tanto os metadados técnicos quando os de negócio. 
 
 
 
São os dados que são tácitos ao conhecimento corporativo, não tendo nenhum tipo de documentação a 
respeito. Todos os metadados informais, quando relevantes ao processo, deverão ser incluídos no projeto do 
Data Warehouse e documentados, transformando-se em metadados formais. 
 
Podemos citar outras fontes: 
 
- Repositórios de ferramentas CASE; 
 - Código fonte dos sistemas operacionais; 
 - Entrevistas com especialistas do negócio; 
 - O próprio ambiente do Data Warehouse. 
 - Os programas construídos para carga do DW podem manter metadados sobre a data de atualização das 
informações e indicadores de qualidade da informação carregada. 
 
Camadas de metadados 
 
 
 
 
 
 
Definem a estrutura dos dado mantidos pelos bancos operacionais, usados pelas aplicações de produção da 
empresa. 
 
 
 
São orientados por assunto e definem como os dados transformados devem ser interpretados, incluem 
definições de agregação e campos calculados, assim como visões sobre cruzamento de assuntos. 
 
 
 
Organizam os metadados do Data Warehouse para os conceitos que sejam familiares e adequados aos 
usuários finais. 
 
Ambiente OLAP e operações OLAP 
 
Os usuários quando utilizam Data Warehouse estão interagindo com o chamado ambiente OLAP da 
organização, isto é, o ambiente voltado para operações analíticas. Na aula 5 abordamos as principais 
diferenças entre o ambiente operacional (OLTP) e o analítico( OLAP). Vamos agora entender um pouco 
mais sobre este ambiente utilizado pelos tomadores de decisão. 
 
O termo processamento analítico on-line (OLAP), segundo Turban et All, refere-se a uma variedade de 
atividades normalmente executadas pelos usuários finais em sistemas on-line. As chamadas “ferramentas 
OLAP” permitem a geração de relatórios, a análise de um grande volume de dados e a obtenção de 
informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. 
 
Dizemos, então, que o termo OLAP refere-se a um conjunto de ferramentas voltadas para acesso e análise 
ad-hoc de dados, cujo principal objetivo é a transformação de dados em informações capazes de dar suporte 
às decisões gerenciais de foma amigável e flexível ao usuário e, fundamental, em tempo hábil. A 
funcionalidade OLAP é inicialmente caracterizada pela análise dinâmica e multidimensional dos dados 
consolidados de uma organização, permitindo que as atividades do tomador de decisão sejam tanto analíticas 
quanto navegacionais. 
 
Do ponto de vista gerencial é uma ferramenta muito importante pois proporciona uma grande capacidade de 
efetuar cálculos complexos como previsões, percentuais de crescimento e médias diversas, considerando-se 
a variável tempo. 
 
Para mais informações leia “Operações básicas OLAP” 
08IE_aula08_doc02.pdf