Towards Conceptual Multidimensional Design in Decision Support Systems

International audienceMultidimensional databases support efficiently on-line analytical processing (OLAP). In this paper, we depict a model dedicated to multidimensional databases. The approach we present designs decisional information through a constellation of facts and dimensions. Each dimension is possibly shared between several facts and it is organised according to multiple hierarchies. In addition, we define a comprehensive query algebra regrouping the more popular multidimensional operations in current commercial systems and research approaches. We introduce new operators dedicated to a constellation. Finally, we describe a prototype that allows managers to query constellations of facts, dimensions and multiple hierarchies

Projecto e implementação de sistemas de Data Warehousing

Nos últimos anos é comum ouvir-se dizer que se está perante a Era da Informação. A massificação das Tecnologias da Informação contribuiu de forma muito significativa para isso. O desenvolvimento impressionante da informática, juntamente com a proliferação generalizada em todos os domínios da computação, e o “nascimento” da Internet foram vitais para que isso acontecesse de facto. O evoluir destas tecnologias afectaram não só os particulares, mas também as empresas, permitindo o acesso via internet a um conjunto muito vasto de informações e a possibilidade de automatizar e processar algumas tarefas até então desempenhadas manualmente. No caso das empresas, o constante desenvolvimento de aplicações informáticas, para o processamento e automatização de tarefas, deu origem ao que agora são denominados de Sistemas Transaccionais. O desenvolvimento deste tipo de sistemas teve também alguma influência no modus operandi das organizações, atingindo um nível de importância tal que a estratégia de negócio de uma empresa é definida não só pelo evoluir do negócio e do mercado, mas também pelo evoluir dos seus Sistemas Transaccionais. No entanto, apesar destes sistemas conterem cada vez mais informação sobre o dia-a-dia da organização, esta poderá estar dispersa por diferentes aplicações, e provavelmente num estado inconsistente, reflectindo assim uma imagem que não será certamente a realidade da organização. Os Sistemas de Data Warehousing surgiram como mais um componente para um Sistema de Informação Empresarial com o objectivo de providenciar uma fonte de dados históricos validados, integrados, “limpos” e não-voláteis, que representem fielmente o estado actual da organização. Estes sistemas foram optimizados para acessos de consulta e permitem aos seus utilizadores a elaboração de relatórios e extracção de conhecimento que servirão de suporte ao processo de tomada de decisões. O projecto, análise e desenvolvimento deste tipo de sistemas requer alguma atenção, em especial nas tarefas inerentes à gestão do projecto, análise de requisitos e definição do âmbito, e no desenvolvimento de ferramentas de extracção, transformação e integração de dados. Existem neste momento na comunidade de data warehousing duas principais abordagens, uma preconizada por William H. Inmon, mais centrada nos dados, e outra por Ralph Kimball, mais centrada no projecto. Ambas as abordagens são bastante válidas, mas a metodologia de Ralph Kimball tem obtido uma maior aceitação por parte do mercado devido à problemática existente na gestão de projectos de data warehousing. A percentagem de projectos de data warehousing que são mal sucedidos é tão elevada que se tem dada grande atenção à questão da gestão do próprio projecto. Assim, não é de surpreender que a metodologia de Ralph Kimball tenha ganho algum relevo nas organizações envolvidas no desenvolvimento de Sistemas de Data Warehousing. Em termos gerais, esta dissertação foi desenvolvida com base num estudo detalhado sobre o planeamento e a implementação de Sistemas de Data Warehousing em organizações reais. Abordaram-se, com particular ênfase, os principais aspectos relacionados com o planeamento, projecto, gestão e integração deste tipo de sistemas em meios empresariais. Complementarmente, e como forma de comprovar a aplicação no mundo real das técnicas de implementação estudadas, realizou-se uma avaliação das práticas correntes seguidas por algumas empresas de relevo no panorama nacional, e empregues no desenvolvimento de projectos de data warehousing.In the last years it is common to hear say that we are in the Age of Information. The widespread use of Information Technologies has contributed significantly to this. The remarkable development of Computer Science, along with the generalized proliferation in all computation domains, and the "birth" of the Internet were fundamental to this achievement. The evolution of these technologies affected significantly current activities of common people and companies, allowing for the access via Internet to large repositories of information, and the possibility to automate activities that were previously done manually. The constant development of software applications to process and automate tasks led to what we know today as Transactional Systems. The development of these systems also had some impact on the organization modus operandi , influenced strongly common business strategies through their own functionalities and services, which were systematically improved during their lifetime. However, despite the fact that these systems gather and store, day after day, more and more information about the organization’s activities, such information may be distributed by different applications, probably in an inconsistent state, reflecting an image that is not the reality of the organization. Data Warehouse Systems emerged as a part of an enterprise information system providing now a new set of computational services that contribute effectively to added value to conventional data processing tasks through their abilities to explore historical, validated, integrated, clean and non-volatile sources of data. These systems were specially optimized for query access and allow their users to make reports and gather subject oriented information that will support business decision making processes. The project, analysis and development of Data Warehousing Systems require some particular attention, especially in tasks such as project management, requisites analysis, scope definition, and in the development of data warehouse populating tools. In the Data Warehousing area there are, essentially, two main approaches, a data-centred one by William H. Inmon, and a project-oriented approach proposed by Ralph Kimball. Both of them are valid approaches. However, the Ralph Kimball’s methodology has gained larger acceptance within the organizations due to its special orientation to the data warehouse project management problems. The percentage of unsuccessful data warehousing projects has been so high that data warehousing experts have been focused a large part of their today’s efforts to project management issues. Thus, it is not a surprise the selection of the Ralph Kimball’s methodology by the organizations that are involved with the project and development of a Data Warehousing System. In general terms, this thesis was developed based on a detailed study that was done about Data Warehousing Systems planning and implementation in real world organizations. Many topics were approached concerning with project design, implementation, management and integration of this systems in enterprise environments. Furthermore, it was performed a particular study about common practices that some relevant companies follow in the national “arena” of data warehousing systems. This study was very useful to prove the application of the implementation techniques and methodologies studied in this thesis to real world data warehousing systems projects

Modélisation des bases de données multidimensionnelles : analyse par fonctions d'agrégation multiples

Le résumé en français n'a pas été communiqué par l'auteur.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur