Consideramos que Análise Multidimensional é uma forma representativa do cruzamento de informações. Dimensão é uma unidade de análise, representa um Eixo Principal no Estudo dos Dados (Exemplo de dimensões numa Empresa: Produto, Tempo, Região). Uma Dimensão pode possuir níveis hierárquicos. (Exemplo: A dimensão Região divide-se em Estados, que por sua vez divide-se em cidades ou em áreas de atuação, etc.).
OLAP (online analytical processing) é a análise
multidimensional dos dados de negócios em diferentes dimensões, tendo uma
capacidade para cálculos complexos, análise de tendências e modelagem de dados
sofisticada.
Visão é o
Cruzamento entre uma ou mais dimensões. (Exemplo: Estudo de um Produto ao longo
do Tempo para uma determinada Região). Para melhor compreensão, tal análise é
sempre associada a um Cubo, onde as arestas representam as Dimensões e cada
célula representa um Indicador resultado de uma determinada Visão.
Por questões de performance, alguns Data Marts são construídos no formato Multidimensional, ou seja,
pré-consolidando todas as células resultantes das visões.
O formato Dimensional de Dados é feito através da Modelagem que chamamos de Dimensional, onde os dados são colocados como Dimensões ( para os Dados Descritivos ) e Fatos ( para os dados que são métricas ), por Exemplo : Clientes, Produtos, Lojas, Funcionários, são todos dimensões. O valor dos itens vendidos, quantidades de itens, % de desconto, são métricas e ficam nas tabelas que chamamos de Fato.
A diversidade de fatores e as dimensões de análise
(geográfica, comercial, temporal, humana, etc.) das empresas tornam
extremamente demorada e complexa a tarefa dos analistas e decisores. Neste
ponto, a questão determinante é:
Como se sabe, em tempo real, os principais fatos e tendências do negócio, de forma a retirar a partir deles conclusões e decisões de natureza corretiva?
Esta questão torna-se mais desconcertante quando se tem,
milhares de referências de produtos ou serviços, várias unidades de negócio
distribuídas geograficamente, diversos fornecedores e diferentes segmentos de
clientes/consumidores.
Resumindo, quanto maior for a complexidade, maior será a necessidade de obter e analisar a informação, para ter uma perspectiva que seja ampla, mas, de forma complementar, capaz de descer ao pormenor.