ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

2 Trabalhos prévios sobre geração de hipercubos
Esta secção apresenta os trabalhos já realizados na área de geração de hipercubos e OLAP, com
especial relevância para os problemas que se põem ao cálculo de agregados multidimensionais e aos
vários algoritmos que foram concebidos para ultrapassar estes problemas.
2.1 Modelo de dados multidimensional
Com a crescente quantidade de dados disponíveis, o recurso a data warehouses torna-se cada vez mais
necessário e frequente. Apesar disso, o conceito de data warehouse não tem uma definição única.
Normalmente, o termo é utilizado para referir uma base de dados que é mantida separada da base de
dados operacional de uma organização e que está integrada com vários sistemas que permitem efectuar
o processamento e análise dos dados. Uma das definições mais usadas defende que a data warehouse
é um conjunto de dados organizados em torno de um determinado tópico, resultante da integração de
diferentes fontes de dados, mantidos de forma persistente e que expressa uma perspectiva histórica
desses dados. Segundo Inmon, o conceito de data warehouse pode ser definido como um conjunto
integrado e não-volátil de informação orientada a um determinado tema e que expressa a variação
desses dados ao longo do tempo, podendo esses dados ser usados para fins de apoio a decisões
[Inmon1996].
Esta separação entre a base de dados operacional e a data warehouse promove a eficiência e
desempenho de cada um dos sistemas, tendo em conta os diferentes fins a que se destina. A principal
função das bases de dados operacionais é a realização de transacções online e processamento de
interrogações (queries), sendo esse conjunto de operações conhecido como processamento de
transacções online (online transaction processing - OLTP). Em oposição, as data warehouses têm por
objectivo servir de suporte à análise de dados e tomada de decisões, pelo que sobre elas são realizados
outros tipos de operações. Normalmente, tratam-se de operações que manipulam grandes quantidades
de dados históricos, permitem a realização de sumarizações e agregações e a gestão de informação em
diferentes níveis de granularidade. A este tipo de operações dá-se o nome de processamento analítco
online (online analytical processing - OLAP).
De uma forma genérica, uma data warehouse é composta por uma tabela de factos, onde se encontram
os dados que podem ser objecto de análise, e tabelas de dimensões, que armazenam os dados sobre as
perspectivas segundo as quais os factos podem ser analisados. Tanto as data warehouses como as
operações OLAP são baseadas no modelo multidimensional, em que os dados são visualizados sob a
forma de um cubo. Um cubo é definido por um conjunto de dimensões e de factos. De uma forma
genérica, as dimensões são as perspectivas ou entidades em relação às quais os factos se referem.
Por exemplo, uma empresa pode manter uma data warehouse de vendas como forma de manter
registos sobre as suas vendas no que se refere aos itens vendidos, à filial em que foram vendidos e à
data de venda. Cada dimensão pode estar associada a uma tabela que pormenoriza a sua descrição. No
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