Big Data Analytics com IBM Cognos Dynamic Cubes

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Big Data Analytics com IBM Cognos Dynamic
Cubes
Guia da Solução IBM Redbooks
O IBM® Cognos® Dynamic Cubes, que é um recurso do software Cognos Business Intelligence
V10.2, complementa o mecanismo de consulta existente. Ele estende a escalabilidade do
Cognos para ativar a analítica speed-of-thought sobre terabytes de dados corporativos, sem ser
forçado a confiar em um novo appliance do data warehousing. Com este recurso, que inclui um
nível de inteligência de consulta, é possível despertar a força de seu data warehouse corporativo
grande. A Figura 1 ilustra como o recurso do Cognos Dynamic Cubes é integrado à pilha do
Cognos Business Intelligence.
Figura 1. Cognos Dynamic Cubes integrado à pilha do Cognos Business Intelligence
1
Você sabia?
Em 2012, certa de 2,5 quintilhões de bytes de dados foram criados todos os dias. Agora, a mídia
social está gerando petabytes de dados por dia.
Valor de negócios
Com os dados sociais gerando petabytes por dia e os dispositivos instrumentados se tornando a
norma, o crescimento do volume de dados está acelerando a um passo sem precedentes. O Big
Data é uma tendência de negócios crescente, com dados de fontes não convencionais com
potencial para serem disruptores de negócios. No entanto, antes que a força dessas novas
fontes possa ser totalmente usada, você deve entender o que está acontecendo em seus
próprios negócios. Entender que seus próprios negócios são o valor agregado de um data
warehouse e é o motivo pelo qual aproveitar totalmente esses holdings de dados é a primeira
etapa crítica para usar essas novas fontes de dados. Além disso, toda organização que confia
nas infraestruturas instrumentadas pode maximizar a eficiência de suas operações. A analítica
é a chave para realizar esse tipo de otimização, levando a resultados comerciais concretos.
Os data warehouses são a base reconhecida para a analítica corporativa. Ao usar data
warehouses, uma organização pode reunir dados purificados de fontes separadas de entrada,
internas e externas, como de parceiros ou fornecedores. Em vez de informações do lixo que
entra e que sai para suportar a tomada de decisão, uma visualização corporativa de dados
consistente e consolidada de um negócio fornece a base para melhorar seu negócio. A
construção em uma plataforma de informações confiável para analítica é um contribuidor chave
para o funcionamento do negócio a longo prazo. Os data warehouses não apenas ativam
informações de qualidade mais alta, eles também ativam o acesso a dados de alto desempenho
para aplicativos de estilo analítico. A tecnologia do IBM Cognos Dynamic Cubes ajuda a usar a
força principal de um data warehouse corporativo e levá-lo para o próximo nível de desempenho
para a analítica, tornando a implementação e o ajuste mais fáceis e mais rápidos.
Visão geral da solução
A tecnologia do IBM Cognos Dynamic Cubes deve resolver um problema de negócios específico,
mas crescente, permitindo a análise interativa de alto desempenho sobre terabytes de dados em
um data warehouse corporativo. Conforme os volumes de dados aumentam, analisar esses
dados com o desempenho speed-of-thought pode ser um desafio. Mesmo com a moderna
tecnologia de data warehouse, algumas operações requerem um cálculo significativo ou
movimentação de dados significativa. Este cálculo ou movimentação cria atrasos e reduz a
satisfação dos usuários de negócios que desejam executar essas análises.
Existem várias maneiras de realizar o desempenho sobre grandes volumes de dados. De cubos
autocontidos a grandes appliances na memória, diferentes fornecedores estão empregando
variações de metodologias semelhantes para oferecer aos usuários de negócios tempos de
resposta adequados. A tecnologia do Cognos Dynamic Cubes tem como objetivo fornecer a
máxima flexibilidade em como a memória é usada para acelerar a análise interativa sobre
terabytes de dados para que você possa desenvolver suas implementações com o passar do
tempo.
2
Arquitetura da solução
A tecnologia do IBM Cognos Dynamic Cubes faz parte da pilha de consulta do IBM Cognos
Business Intelligence e está disponível com as autorizações existentes do IBM Cognos. Ela
fornece uma ferramenta nova e potente para ativar a analítica de alto desempenho sobre
grandes data warehouses (consulte a Figura 2).
Figura 2. Uma representação de alto nível da arquitetura do Cognos Dynamic Cubes
A solução Cognos Dynamic Cubes consiste no IBM Cognos Cube Designer (uma ferramenta de
modelagem), em um objeto de cubo dinâmico no ambiente de administração (que se torna a
origem de dados) e no Aggregate Advisor (um assistente), que é iniciado a partir do Dynamic
Query Analyzer:
•
IBM Cognos Cube Designer
O Cognos Cube Designer é uma ferramenta de modelagem que reúne os melhores
princípios de modelagem de uma tecnologia de modelagem bem-sucedida antiga, com uma
arquitetura moderna e extensível. A primeira etapa para implementar o Cognos Dynamic
Cubes é modelar com o Cognos Cube Designer.
3
•
IBM Cognos Dynamic Cubes Server
Depois que um cubo dinâmico é projetado e implementado, ele se torna disponível no
ambiente Cognos e age como a origem de dados para a camada de interface para
aplicativos de cubo dinâmicos. Ele gerencia todos os aspectos da recuperação dos dados e
aproveita a memória para maximizar a responsividade, oferecendo a você total flexibilidade
para gerenciar o que está na memória e quando você deseja atualizar os dados na memória.
Você gerencia cubos dinâmicos no ambiente de administração do Cognos.
Um cubo dinâmico contém vários elementos na memória para orientar o desempenho:
o
o
o
o
o
•
Membros de metadados
Agregados
Dados
Conjuntos de resultados
Expressões
Aggregate Advisor (parte do IBM Cognos Dynamic Query Analyzer)
O Aggregate Advisor verifica as definições de cubos e os logs de uso. Ele também
recomenda agregados para melhorar o desempenho. Essa abordagem ajuda a tratar
mais facilmente problemas de desempenho específicos.
Cenários de uso
A solução Cognos Dynamic Cubes aplica-se aos seguintes cenários de uso.
Cenários de fatos de multigranularidade
Um problema comum de modelagem é a multigranularidade, que ocorre quando níveis de
detalhes dimensionais para os fatos são diferentes. Em sua origem de dados, o nível de
informação em uma dimensão pode ser mais preciso do que os dados factuais de algumas
tabelas factuais das quais a dimensão participa. Por exemplo, uma dimensão de tempo pode ter
informações de dimensão para os níveis de ano, trimestre, mês e dia. Para a tabela de fatos de
vendas, os fatos existem no nível de dia. Para uma tabela de fatos com valores de vendas
planejados, a granularidade ou o nível do fato está, provavelmente, em um nível mais alto de
detalhe, como mês. Essa diferença na granularidade do fato pode dificultar o planejamento
correto de consultas se um usuário do relatório tiver incluído um nível abaixo da granularidade
do fato no relatório.
O método para manipular esse cenário é criar dimensões com papéis definidos para cada
instância de uma dimensão que tem níveis variáveis de granularidade para diferentes tabelas de
fatos. Nesse exemplo, é necessário modelar uma dimensão de tempo para o nível de dia para o
cubo de vendas e modelar uma dimensão de tempo para o nível de mês para o cubo de destino
de vendas. Para o nível de dia, o relacionamento é formado entre as chaves apropriadas na
tabela de fatos e o nível de dia. Para o nível de mês, o relacionamento é formado entre o nível
de mês e as chaves da tabela de fatos.
Se desejar criar relatórios que usaram dados de ambos os cubos, você poderá criar um cubo
virtual. O cubo virtual pode ter as duas dimensões de tempo mescladas. Os níveis de ambos
os cubos de origem serão mesclados. O cubo virtual pode ter níveis que estão abaixo da
granularidade de medidas de um dos cubos de origem. As consultas feitas no cubo virtual que
usam níveis de dimensões abaixo de granularidade de uma medida retornarão valores nulos,
assegurando que os consumidores do cubo não tenham contagem dupla.
4
Talvez você tenha os seguintes cubos:
•
•
Um cubo de fatos de vendas, em que a granularidade do fato para a dimensão de tempo
está no nível de dia
Um cubo de vendas planejado, em que a granularidade do fato para a dimensão de tempo
está no nível de mês
Usando um cubo virtual que emprega esses dois cubos como sua origem, você pode fazer uma
consulta com objetos de nível de dia (ou um membro desse nível, dependendo do studio que
você está usando) em relação aos fatos de vendas. Em seguida, você obtém os resultados e os
valores nulos esperados para os fatos de vendas planejados. Se você usou uma granularidade
de dimensão de tempo que era comum a ambas as tabelas de fatos, obterá valores não nulos
para medidas de ambas as tabelas de fatos.
Cubos agregados
Um segundo cenário trata de situações nas quais um nível mais alto de granularidade é
desejável por meio do reconhecimento agregado. Esse reconhecimento é realizado por meio
de cubos agregados, que são suportados pelo IBM Cognos Dynamic Cubes. Cubos agregados
definem as medidas, dimensões e granularidade da dimensão pela qual as consultas podem ser
encaminhadas para tabelas agregadas em vez de para a tabela de fatos de detalhes. Como as
tabelas agregadas armazenam dados factuais em um nível de granularidade mais alto que os
detalhes, o tempo necessário para agregar valores durante a consulta pode ser reduzido,
melhorando o desempenho. Uma consulta poderá ser encaminhada para a tabela agregada
se todas as medidas e hierarquias da dimensão da consulta existirem na definição de cubo
agregado. Nem todas as dimensões e medidas no cubo agregado precisam estar na consulta.
O objetivo de modelar um cubo agregado é estabelecer regras pelas quais o cubo dinâmico pode
detectar quando ele pode encaminhar uma consulta para uma tabela agregada. Essa tarefa é
feita especificando-se um mapeamento dos identificadores nas dimensões e medidas no cubo
que têm escopo para a tabela agregada, para os identificadores na tabela agregada. Se
necessário, o mapeamento é feito para as tabelas relacionadas em um esquema de dimensão
com rolagem.
Esse roteamento de cubo agregado direciona uma consulta apenas para a tabela agregada
para uma consulta que usa objetos de uma granularidade de dimensão na granularidade do
mapeamento, ou acima dela, entre ele e a tabela agregada. Portanto, usar objetos de uma
granularidade abaixo da granularidade de mapeamento não causa uma contagem dupla porque
essa consulta continua a rotear para a tabela de fatos de detalhes.
Integração
O IBM Cognos Dynamic Cubes é estritamente integrado à pilha do Cognos Business Intelligence
e seus dados podem ficar visíveis por meio de qualquer uma das interfaces do Cognos. Com
esse método, os clientes existentes podem integrar essa tecnologia a seu ambiente de
aplicativos sem afetar os usuários existentes. Tais usuários já estão familiarizados com
interfaces como Report Studio, Business Workspace e Business Workspace Advanced
(anteriormente denominadas Business Insight e Business Insight Advanced).
Requisitos de dados diferentes requerem soluções de dados diferentes. Um caminho de dados
não pode ser proficiente na resolução de problemas de dados muito diferentes. Portanto, o IBM
Cognos possui tecnologias que são construídas para se adequar a requisitos de aplicativos
5
específicos. A Tabela 1 pode ajudá-lo a entender melhor o caso de uso primário para cada
tecnologia. No entanto, considere atentamente seus requisitos de aplicativos individuais quando
tomar essa decisão.
Tabela 1. Casos de uso para a tecnologia do Cognos Dynamic Cubes
Tecnologia do Cube
IBM Cognos TM1®, tecnologia
de cubo na memória com
suporte de writeback
Casos de uso primários
•
•
•
Dynamic Cubes, acelerador na
memória para análise
dimensional
•
•
•
PowerCubes, cubo baseado em
arquivo com pré-agregação
•
•
•
OLAP Over Relational (OOR),
visualização dimensional de um
banco de dados relacional
•
•
•
É ideal para writeback, análise what-if, planejamento e orçamento ou
outros aplicativos especializados.
Pode manipular volumes de dados médios. o cubo é executado
100% na memória.
A agregação ocorre sob demanda, o que pode afetar o desempenho
com altos volumes de dados e de usuário.
É ideal para analítica e relatório somente leitura em grandes
volumes de dados.
Fornece armazenamento em cache na memória extensivo para
desempenho, retornado pelo reconhecimento agregado para usar a
força e a escalabilidade de um banco de dados relacional.
Um esquema em estrela ou em floco de neve é requerido no banco
de dados subjacente (usado para maximizar o desempenho).
É ideal para fornecer uma experiência de análise interativa
consistente a muitos usuários quando a origem de dados é um
sistema operacional ou transacional e uma estrutura de dados em
estrela ou em floco de neve não pode ser alcançada.
A arquitetura de cubo pré-agregado requer um gerenciamento
cuidadoso, usando grupos de cubos para alcançar a escalabilidade.
A latência de dados é inerente à tecnologia de cubo pré-agregado,
em que a movimentação de dados no cubo é requerida.
É ideal para criar facilmente uma experiência de exploração de
dados dimensionais sobre volumes de dados pequenos em um
sistema operacional ou transacional e no qual a latência deve ser
cuidadosamente gerenciada.
O armazenamento em cache no servidor Dynamic Query ajuda o
desempenho.
O processamento associado ao sistema operacional ou transacional
afeta o desempenho.
Plataformas suportadas
Para obter informações sobre os ambientes de software que são suportados no IBM Cognos
Business Intelligence V10.2, consulte "Ambientes do Software Cognos BI 10.2" em:
http://www.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg27027080
6
Informações de pedidos
A Tabela 2 lista os programas que o IBM Cognos Business Intelligence contém.
Tabela 2. Números e nomes de programas
Número do programa Nome do programa
5724-W12
IBM Cognos Business Intelligence V10.2.0
5724-W68
IBM Cognos Business Intelligence PowerPlay® V10.2.0
5724-W19
IBM Cognos Business Intelligence Reporting V10.2.0
5724-W13
IBM Cognos Data Manager V10.2.0
5724-W20
IBM Cognos Mobile V10.1.0
Informações relacionadas
Para obter mais informações, consulte os documentos a seguir:
•
IBM Cognos Business Intelligence V10.1 Handbook, SG24-7912
http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/sg247912.html?Open
•
IBM Cognos Business Intelligence V10.1: Intelligence Unleashed, REDP-4693
http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/redp4693.html?Open
•
IBM Cognos Business Intelligence 10.2.0 Information Center
http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/cbi/v10r2m0/index.jsp
•
Dynamic Cubes Installation and Configuration Guide 10.2.0
http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/cbi/v10r2m0/nav/0_9
•
Dynamic Cubes User Guide 10.2.0
•
Dynamic Query Analyzer Installation and Configuration Guide 10.2.0
•
Dynamic Query Analyzer User Guide 10.2.0
•
Cartas de anúncio da IBM e manuais de vendas
http://www.ibm.com/common/ssi/index.wss?request_locale=en
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marcas e produtos. Todos estes nomes são fictícios e qualquer semelhança com nomes e endereços
utilizados por uma empresa real é mera coincidência.
Todos os dados de desempenho aqui contidos foram determinados em um ambiente controlado. Portanto,
os resultados obtidos em outros ambientes operacionais podem variar significativamente. Algumas medidas
podem ter sido tomadas em sistemas em nível de desenvolvimento e não há garantia de que estas medidas
serão iguais em sistemas geralmente disponíveis. Além disso, algumas medidas podem ter sido estimadas
por extrapolação. Os resultados reais podem variar. Os usuários deste documento devem verificar os dados
aplicáveis para seu ambiente específico.
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de programação em diversas plataformas operacionais. O Cliente pode copiar, modificar e distribuir estes
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Os termos a seguir são marcas registradas da International Business Machines Corporation nos
Estados Unidos e/ou em outros países:
Cognos®
IBM®
PowerPlay®
Redbooks®
Redbooks (logotipo)®
TM1®
Os termos a seguir são marcas registradas de outras empresas:
Outros nomes de empresas, produtos e serviços podem ser marcas registradas ou marcas de
serviço de terceiros.
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