Análise exploratória de hierarquias em base de dados multidimensionais

Abstract

Cada vez mais, as empresas e organizações utilizam bases de dados multidimensionais e ferramentas OLAP como forma de organizar informação proveniente de sistemas transacionais com o objetivo de aceder e analisar dados com elevada flexibilidade e desempenho. No modelo de dados OLAP, a informação é concetualmente organizada em cubos. Cada dimensão do cubo tem uma hierarquia associada, o que possibilita analisar os dados em diferentes níveis de agregação. Apresenta-se uma metodologia que explora os diferentes níveis de agregação das hierarquias para uma análise exploratória assim como previsões para diferentes horizontes temporais. Esta metodologia mostrou-se muito eficiente, apresentando melhores resultados em comparação com as técnicas usuais de previsão. Os resultados das previsões realizadas são promissores e coerentes com a respetiva análise exploratória.

Increasingly, companies and organizations use multidimensional databases and OLAP tools to structure and organize information from transactional systems, with the objective of accessing and analyzing data with high level of flexibility and performance. In the OLAP models, data is conceptually organized into cubes. Each cube’s dimension has an associated hierarchy, which allows for data analysis at different levels of aggregation. A methodology is presented, which explores the different levels of aggregation of the hierarchies for an exploratory analysis as well as the forecasts for different time horizons. This methodology proved to be very efficient, with better results than those obtained from the usual techniques of forecasting. The forecasting results are promising and in line with the respective exploratory analysis.