Artigos Delphi Mineração de Dados - Data Warehouse, Data Mining, BI e OLAP - Revista ClubeDelphi 146
De que se trata o artigo

Este artigo trata de apresentar uma introdução ao recurso de Data Mining, que permite a exploração de grandes volumes de dados para a obtenção de informações importantes previamente desconhecidas, abordando posteriormente os conceitos básicos de BI (Business Intelligence) e OLAP (On-Line Analytical Processing), enfatizando para isso a ferramenta FastCube, composta por diversos componentes e que traz uma metodologia para o emprego de OLAP e BI nas aplicações desenvolvidas.


Em que situação o tema é útil

Este tema é útil em situações que se deseja empregar recursos importantes da atualidade para obter informações mais detalhadas através da utilização de recursos como Data Mining, BI e OLAP, e assim oferecer uma visão diferenciada do negócio para os gestores, para aplicações de grande e pequeno porte, além de enriquecer o Software com funcionalidades interessantes, como é o caso do emprego da ferramenta FastCube.

Data Warehouse, Data Mining, BI, OLAP e FastCube

Dentro do ambiente das corporações, a informação e o conhecimento são componentes chave e extremamente valiosos, afinal, muitas vezes o futuro e a saúde da organização dependem de decisões rápidas e coerentes, que por sua vez necessitam de uma base sólida. Ter à disposição ferramentas e estratégias que auxiliam a tomada de decisões na organização com base na informação armazenada é um fator extremamente importante e muitas vezes indispensável, onde tendências e probabilidades são apresentadas e podem ser fatores determinantes para a empresa em questão. Os modelos convencionais de consultas, relatórios e análise de dados podem não propiciar uma visão mais abrangente e qualificada da organização como um todo. Dentro deste cenário, existem diversas tecnologias, como é o caso do Data Mining, do BI (Business Intelligence) e do OLAP. O Data Mining, por sua vez, utiliza recursos para a busca de informações relevantes que estão presentes em meio a grande quantidade de dados através de diversas técnicas, informações estas que muitas vezes ficam despercebidas. O BI, inteligência nos negócios, com base nos dados, ajuda na tomada de decisões pelos gestores. Já o OLAP oferece uma diversidade de recursos para que a informação possa ser analisada de diversos ângulos, oferecendo funcionalidades como consultas e relatórios dinâmicos que podem ser elaborados pelos próprios usuários. Dentro deste contexto, o FastCube, desenvolvido pela FastReport, é uma ferramenta interessante e importante que auxilia o desenvolvedor que deseja empregar tais recursos em sua aplicação de uma forma rápida, agregando maior qualidade e funcionalidade a mesma. Este artigo tem por objetivo efetuar uma introdução aos recursos mencionados, apresentando assim a aplicação da ferramenta FastCube nos projetos, demonstrando um simples exemplo prático de como utilizar a mesma.

Notavelmente, dentro do contexto de aplicações direcionadas ao ramo comercial ou industrial, o banco de dados é o coração do sistema, armazenando toda ou a maior parte dos dados das instituições, bem como provendo todos os recursos básicos necessários para que os mesmos possam ser devidamente resgatados. Com o passar do tempo, em meio a tantos avanços tecnológicos acessíveis, enormes volumes de dados são acrescidos às bases, que muitas vezes dobram de tamanho em poucos anos ou em curtos períodos de tempo, onde é comum que antigas informações, contas e movimentos registrados acabem caindo “no esquecimento” e sendo pouco utilizados para uma análise mais profunda sobre a vida da organização, sem contar que as pesquisas e relatórios tradicionais podem não proporcionar a exibição e interpretação das informações com uma visão amplamente diferenciada, o que implica em muitos os casos no mau aproveitamento do conhecimento e entendimento para a alta administração. De fato, podem existir tendências e padrões implícitos nas informações armazenadas que poderiam propiciar maiores níveis de detalhamento da situação da organização aos gestores, além de apresentar constatações interessantes que podem ser úteis em campanhas de marketing, por exemplo, como as probabilidades e características dos consumidores. Diante de fatores como estes, surge a necessidade de ferramentas e mecanismos que permitam que os dados possam ser analisados de uma forma otimizada em todos os sentidos, uma vez que os mesmos são de extrema importância, pois, armazenam toda a trajetória da instituição, auxiliando no processo de planejamento, análise de mercado, administração e apoio à decisão, onde tais informações estão escondidas ou não são percebidas em meio ao grande volume de dados. Um dos recursos básicos para o emprego de diversas tecnologias é o Data Warehouse (armazém de dados), que em síntese, é utilizado para armazenar conjuntos de dados organizados por assuntos, mantendo todo um histórico. Outro recurso da atualidade e um dos mais importantes quando o objetivo é a busca de conhecimento, é o Data Mining (Mineração de Dados). O Data Mining é um processo que consiste basicamente na identificação de informações relevantes que estão presentes em grandes bancos de dados, Data Warehouses ou repositórios, através de diversas técnicas, tais como associações, padrões consistentes, anomalias, estruturas e etc, sendo resultante da união de várias áreas, como é o caso da estatística e da inteligência artificial, e é uma ferramenta essencial para o processo de descoberta de conhecimento em base de dados, também denominado KDD (Knowledge Discovery in Databases). Quanto ao processo de Data Mining, o mesmo pode ser dividido basicamente em três etapas, sendo elas a exploração, a definição dos padrões e a validação dos dados.

Por permitir a extração de informações valiosas das bases de dados e apresentar uma nova visão de análise, possibilitando a definição de fatores estratégicos, a tecnologia Data Mining pode ser empregada para fornecer a base para diversos segmentos, como é o caso de Business Intelligence (BI). Em suma, o recurso de Business Intelligence ou Inteligência de Negócios pode ser definido como um conjunto de métodos e conceitos que podem ser implementados através de Softwares com o intuito de utilizar os dados importantes da organização para auxiliar no processo de tomada de decisões, proporcionando melhorias para a alta administração e reunindo todas as informações preciosas em um único lugar. Sendo assim, esta ferramenta também tem o objetivo de transformar os dados em conhecimento, que por sua vez é utilizado para obter diversas vantagens em meio ao mercado altamente competitivo. Dentro de todo este contexto, outra tecnologia que existe para prover uma melhor e mais flexível análise das informações, é a OLAP (On-Line Analytical Processing ou Processamento Analítico On-Line). Ela permite uma visão conceitual de forma multidimensional das informações da organização, onde existem consultas que disponibilizam os dados relacionados a medidas, decompostas em diversas dimensões. Esta tecnologia permite que as informações sejam visualizadas e analisadas de diferentes perspectivas pelo usuário, mantendo toda a estrutura de dados adequadamente.

Dentro do contexto de visão multidimensional existem alguns termos que são empregados, como é o caso de Dimensão, Membro, Hierarquia, Medida e Cubo. O termo Dimensão faz referência a uma unidade de análise cujo objetivo é agrupar as informações de negócio que possuem relação, se tornando o cabeçalho de colunas e linhas. Já o termo Membro diz respeito a um subconjunto de determinada dimensão, onde uma dimensão pode ter vários membros. Em seguida, Hierarquia é a denominação adotada para definir todos os níveis que pertencem a uma dimensão, podendo a mesma ser ou não balanceada. Quando é balanceada, os subníveis são equivalentes e quando não, a equivalência hierárquica não ocorre. O termo Medida é adotado para definir uma dimensão que é especial e deve ser empregada na realização de comparações. A denominação Cubo é utilizada para identificar uma estrutura capaz de armazenar as informações de negócio de uma maneira multidimensional, possibilitando uma análise dos dados de uma forma facilitada e mais refinada.

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