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Fluxo de BI #3

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Fluxo de BI

OLTP (Online Transaction Processing)

O OLTP ou Processamento de Transações Online e dos sistemas transacionais, é um tipo de processamento de dados que consiste na execução de várias transações que ocorrem simultaneamente (transações bancárias online, compras, entrada de pedidos ou envio de mensagens de texto, por exemplo).

Portanto, o OLTP é utilizado para armazenar e gerenciar as operações cotidianas da empresa.

O OLAP se refere à capacidade de analisar grandes volumes de dados por diferentes perspectivas dentro de um Data Warehouse um sistema de armazenamento de dados capaz de fazer análises avançadas e gerar relatórios estratégicos.

Dessa forma, os executivos, os gerentes e outros membros com cargos de destaque na instituição, conseguem fazer uma análise de dados corporativos de forma mais dinâmica e consistente.

Para que servem o OLTP e OLAP? De forma bem direta, os dois conceitos desempenham os seguintes papéis nas instituições:

OLTP: é aplicado no nível operacional da empresa e serve para processar dados no dia a dia e dar suporte às atividades de rotina do negócio; OLAP: é utilizado pelo nível estratégico do negócio, serve para gerar relatórios e ajudar a gestão da empresa nas tomadas de decisões sobre a empresa.

O OLTP trabalha de forma normalizado 1º, 2º,3º e 4º forma normal, já o OLAP de forma desnormalizado, enquanto um tem a tabela cliente, telefone e região e eu preciso fazer um join para visualizar tudo, quando eu desnormalizo eu coloco tudo em uma tabela chamada dimensão, que é só um nome conceitual para uma tabela, que é criada normal como qualquer outra, ela vai unir as três outras tabelas quando eu for consultar não precisa join, resultando um processamento baixo e o armazenamento alto, porque vai redundar, e no OLTP eu tenho um armazenamento baixo porque estou aplicando forma normal e tirando redundância de dados e um processamento alto.

A grande diferença entre a OLTP e OLAP é a modelagem, e para transferir usamos uma área STAGING com ETL, trabalhando não só na modelagem e sim na governança de dados.

ETL

do inglês Extract Transform Load Extrair Transformar Carregar), são ferramentas de software cuja função é a extração de dados de diversos sistemas, transformação desses dados conforme regras de negócios e por fim o carregamento dos dados geralmente para um Data Mart e/ou Data Warehouse, porém nada impede que também seja para enviar os dados para um determinado sistema da organização. A extração e carregamento são obrigatórios para o processo, sendo a transformação/limpeza opcional, mas que são boas práticas, tendo em vista que os dados já foram encaminhados para o sistema de destino. É considerada uma das fases mais críticas do Data Warehouse e/ou Data Mart.