ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

1 Introdução
Ao longo das últimas décadas, as nossas capacidades de gerar, recolher e coleccionar dados têm
aumentado de forma significativa. A investigação crescente na área das tecnologias de informação e
sistemas de bases de dados desde a década de 70, associada ao custo cada vez menor e consequente
vulgarização dos recursos de hardware, tornou prática relativamente comum o armazenamento de
diferentes tipos de dados em estruturas relacionais. Consequentemente, a maioria das organizações
começou a manter dados sobre os seus eventos, actividades e clientes, tais como inventários, históricos
de vendas, fichas de clientes, dados sobre o mercado, entre outros. O facto de efectuar esta
armazenagem pode ser convertido numa vantagem competitiva, desde que os dados sejam analisados
criteriosamente e com rigor, por forma a extrair deles informação útil. Porém, a quantidade de dados
acumulados atingiu grandes dimensões e cresceu muito rapidamente, pelo que excedeu a capacidade
humana para os compreender e analisar. Por esta razão, as decisões não eram realmente tomadas com
base na informação oculta nas bases de dados, dando origem a uma situação designada como ―data rich
but information poor‖ [Han2001a].
Assim sendo, as exigências do mundo moderno e em constante mudança levaram à criação de várias
técnicas e ferramentas para auxiliar os indivíduos encarregues das tomadas de decisão nessa tarefa. A
partir da década de 80, a área das tecnologias de informação verificou novamente um grande
crescimento, com a adopção generalizada do modelo relacional e a intensificação da investigação na
área das bases de dados, nomeadamente a nível dos modelos de dados e de bases de dados
orientados a aplicações e/ou fins específicos. Devido ao surgimento e expansão da Internet, a
investigação nesta área passou a focar igualmente temas relacionados com a distribuição, partilha de
dados e a heterogeneidade das bases de dados. Surgiram, assim, sistemas sofisticados de apoio à
decisão que permitiram às organizações agilizar e tornar mais eficiente o processo de tomada de
decisões com base nos dados armazenados. O termo datawarehousing refere-se exactamente a um
conjunto de tecnologias de suporte à decisão que possibilitam a análise da informação oculta pela
quantidade de dados. Como as bases de dados operacionais estão organizadas no sentido de optimizar
o uso diário e normalmente é necessária a consolidação de dados de diferentes fontes para fins de
suporte à decisão, as datawarehouses são preferidas em relação às bases de dados correntes pelo facto
de conterem registos históricos que agregam dados de diferentes fontes. Este tipo de repositório pode
ser implementado sobre os sistemas de gestão de base de dados relacionais, recorrendo a extensões de
SQL e métodos próprios para implementar as operações necessárias de forma eficiente. Porém, existe
um outro tipo de data warehouses que implementam o modelo de dados multidimensional, no qual os
dados são representados na forma de um cubo, implementados em estruturas especiais (por exemplo,
arrays).
Independentemente do tipo de implementação, um aspecto fulcral na análise de dados organizados
segundo o modelo multidimensional é a computação eficiente de agregações segundo várias dimensões
do cubo, ou seja, a computação dos vários cubóides que compõem um cubo. Os algoritmos concebidos
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