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Business intelligence no suporte a decisões sobre comunicações : descrição de um caso
Mendes, Armando Brito; Alfaro, Paulo Jorge; Ferreira, Aires
#Decision support systems#Data mining#OLAP#Business intelligence#Telecomunicações
O projecto descrito tem o objectivo de apoiar decisões de investimento em infraestruturas de comunicação na Electricidade Dos Açores (EDA), a empresa responsável pela geração, transporte e venda de corrente eléctrica na Região Autónoma dos Açores. A decisão imediata a apoiar consistia em saber se as comunicações entre ilhas deveriam passar para tecnologias Voice over IP (VoIP), um serviço actualmente contratado em regime de outsourcing. Foi estabelecido um projecto de business intelligence, usando tecnologias OLAP do Microsoft SQL Server, para ler e pré-processar os ficheiros CSV de grande dimensão, combinar esses dados com bases de dados existentes e apresentar os resultados sobre a forma de cubos multidimensionais. Posteriormente, implementaram-se igualmente algoritmos de data mining, integrando na metodologia CRISP-DM as duas técnicas utilizadas. Construindo vários modelos foi possível, além de apoiar a decisão pretendida, identificar situações ineficientes e mesmo fraudulentas. Os modelos construídos foram ainda disponibilizados aos decisores estratégicos e de controlo, assim como toda a estrutura de reutilização, manutenção e realimentação que suporta o OLAP e os modelos de data mining. Abstract:This project addresses decisions of investment on communication infrastructures in Electricidade dos Açores (EDA)...
Análise exploratória de hierarquias em base de dados multidimensionais
Ferreira, Nuno; Gama, João
#Dimensões hierárquicas#OLAP#Previsão#Dynamic time warping#Hierarchical dimensions#Prediction
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...
Materialização à medida de vistas multidimensionais de dados
Duarte, Ana Sofia da Silva
Publicado em 22/11/2012 POR
#Sistemas de data warehousing#Processamento analítico de dados#OLAP#Sessões OLAP#Cadeias de markov#Classes de equivalência#Assinaturas OLAP#Data warehousing systems#On-line analytical processing#OLAP Sessions#Markov chains
Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática; Com o emergir da era da informação foram muitas as empresas que recorreram a data warehouses para armazenar a crescente quantidade de dados que dispõem sobre os seus negócios. Com essa evolução dos volumes de dados surge também a necessidade da sua melhor exploração para que sejam úteis de alguma forma nas avaliações e decisões sobre o negócio. Os sistemas de processamento analítico (ou OLAP – On-Line Analytical Processing) vêm dar resposta a essas necessidades de auxiliar o analista de negócio na exploração e avaliação dos dados, dotando-o de autonomia de exploração, disponibilizando-lhe uma estrutura multiperspetiva e de rápida resposta. Contudo para que o acesso a essa informação seja rápido existe a necessidade de fazer a materialização de estruturas multidimensionais com esses dados já pré-calculados, reduzindo o tempo de interrogação ao tempo de leitura da resposta e evitando o tempo de processamento de cada query. A materialização completa dos dados necessários torna-se na prática impraticável dada a volumetria de dados a que os sistemas estão sujeitos e ao tempo de processamento necessário para calcular todas as combinações possíveis. Dado que o analista do negócio é o elemento diferenciador na utilização efetiva das estruturas...
Selecção de hiper-cubos com base em padrões de exploração OLAP
Publicado em 22/11/2011 POR
Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática; Na literatura do domínio do processamento analítico de dados facilmente se podem encontrar métodos e soluções que respondem ao problema de seleção de vistas multidimensionais no processo de implementação de um cubo OLAP. Uma forma que se evidencia como sendo extremamente vantajosa, é a de fazer a seleção baseada em critérios que se apoiem essencialmente nos conteúdos que são consultados sobre o cubo de dados ao longo das sessões de consulta OLAP. As principais vantagens que advêm desta monitorização, está relacionada com a possibilidade de efetuar correspondências rigorosas com a informação em que os agentes de decisão mais se apoiam para efetuar as suas tomadas de decisão. Ao ser feita a identificação da informação que se evidencia como sendo a mais relevante, ou pelo menos a mais frequentemente consultada, várias ilações se podem retirar, como, por exemplo, a definição de perfis de utilização, a expressão de preferências, a identificação de metodologias de trabalho, ou então a definição de processos que procurem construir cubos iceberg com forte probabilidade de explorações futuras sobre o cubo. Este último aspeto constitui, basicamente...
Mineração de dados em sistemas OLAP
Sequeira, Ana Isabel Gonçalves
#Descoberta de padrões#Preferências OLAP#Queries MDX#Algoritmos de mineração#Regras de associação#Pattern discovery#OLAP preferences#MDX queries#Data mining#Association rules#681.3
Dissertação de mestrado em Engenharia Informática; As diversas vantagens que os data warehouses têm proporcionado no que toca ao armazenamento e processamento de informação levaram a uma subida substancial na aquisição deste tipo de estruturas por parte das organizações. De facto, os data warehouses são caracterizados por um modelo de dados que permite, entre várias opções, realizar pesquisas complexas, selecionar conjuntos de dados de maior interesse, executar operações de sintetização, fazer comparações de dados e proporcionar diferentes visualizações dos dados. No entanto, a sua complexidade acarreta diversos custos, nomeadamente custos de computação e de materialização. Por um lado, a pré-computação de um cubo a partir de um data warehouse proporciona tempos de resposta reduzidos às pesquisas realizadas, mas, por outro lado, isso causa problemas no que toca à quantidade de espaço de armazenamento necessário. As técnicas de mineração de dados, nomeadamente aquelas que consideram os algoritmos de mineração de regras de associação, permitem encontrar conjuntos de itens frequentes entre os dados, permitindo, consequentemente, definir um conjunto de preferências de exploração ou de utilização. O estudo de preferências OLAP apresentado nesta dissertação visa identificar os dados mais acedidos por parte dos utilizadores...
Silva, João; Saias, José
Fonte: Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade de Évora Publicador: Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade de Évora
#OLAP#Data Warehouse
Resumo O desenvolvimento a que assistimos nos dias que correm leva-nos a ter que tomar decisões cada vez mais sustentadas e correctas. Tal encaminha-nos para uma procura incessante de mais e melhor informação. O uso de bases de dados e a constante angariação de dados subjacente para salvaguardar e optimizar o funcionamento das organizações de diferentes áreas vieram trazer um grande avanço na perspectiva da colecta de dados que posteriormente se tornam numa grande fonte de conhecimentos. Os Data Warehouses (DW), aliados a sistemas de Online Analytical Processing (OLAP), estão contidos no rol de soluções disponíveis para análise de dados e são uma grande mais valia para os analistas que vêem o seu trabalho bastante facilitado. Este artigo visa descrever estas duas tecnologias e mostrar como elas se complementam, levando ao desenvolvimento de uma ferramenta incluída na temática de Business Intelligence.
Silva, João Miguel Fernandes Pereira da
O processo de tomada de decis~oes h a muito que deixou de se basear meramente em conhecimentos administrativos e experi^encias vividas pelos intervenientes directos no quotidiano das organiza c~oes. Com o sucessivo aumento da quantidade de dados que v~ao sendo angariados, tornou-se imperativo a utiliza c~ao de m etodos e ferramentas de apoio a decis~ao, de modo a realizar an alises inteligentes e retirando destas, informa c~oes importantes que facilmente estariam camu adas. Um destes m etodos de an alise e designado por OLAP (Online Analytical Processing). As ferramentas OLAP permitem a an alise de dados quanti c aveis de diversas perspectivas, uma vez que operam sobre um reposit orio multidimensional, normalmente englobado na arquitectura de um Data Warehouse. O objectivo principal da presente disserta c~ao e descrever a constru c~ao de uma solu c~ao de OLAP para an alise e extrac c~ao de informa c~ao de registos de enfermagem, com ^enfase no desenvolvimento de um reposit orio de dados multidimensional, indispens avel ao bom funcionamento deste tipo de ferramentas. Para al em disso, e tamb em descrito o restante processo de constru c~ao, sendo mostrada a solu c~ao nal de OLAP. Para concretiza c~ao do objectivo descrito foram usadas diversas ferramentas open source desenvolvidas pela Pentaho...
Uma infra-estrutura para integração de modelos, esquemas e serviços multidimensionais e geográficos
do Nascimento Fidalgo, Robson; Cesário Times, Valéria (Orientador)
#Integração#DW#OLAP#SIG
Suporte à decisão é um campo da Tecnologia da Informação que objetiva ajudar a entender o comportamento dos dados do negócio de uma organização. Data Warehouse (DW), On- Line Analytical Processing (OLAP) e Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são ferramentas para prover suporte à tomada de decisão. Destas tecnologias, as duas primeiras se caracterizam por serem voltadas para processamento multidimensional, enquanto a última é uma categoria de software específica para processamento geográfico. A integração destas ferramentas permite que os SIG examinem geograficamente os dados das ferramentas de DW e OLAP, e por outro lado, possibilita que estas cruzem e investiguem os dados geográficos sob diferentes níveis de detalhes. Muitos trabalhos têm objetivado realizar processamento multidimensional e geográfico. Porém, a maioria destes aplica tecnologias que não são independentes de plataforma, não reusa o legado das ferramentas OLAP e SIG ou define estruturas/tipos de dados que não são disponibilizados pela maioria das ferramentas comerciais. Visando contribuir para a realização desta integração, este trabalho define a seguinte infraestrutura: uma arquitetura de software que favoreça o reuso do legado de OLAP e SIG e seja baseada no uso de DW Geográfico e metadados - Geographical Online Analytical Processing Architecture (GOLAPA); um arcabouço para guiar a definição do projeto de um esquema para um DW geográfico - Geographical Data Warehouse Framework (GeoDWFrame); um metamodelo para aplicações que objetivam realizar consultas analíticas e geográficas - Geographical Analytical Metamodel (GAM); um esquema abstrato que orienta...
Uma arquitetura de software para descoberta de regras de associação multidimensional, multinível e de outliers em cubos OLAP: um estudo de caso com os algoritmos APriori e FPGrowth
Moreira Tanuro, Carla; do Nascimento Fidalgo, Robson (Orientador)
#OLAP#Mineração de dados#KDD#OLAM#Regras de associação#APriori#FP-growth#Mineração multidimensional#Mineração multinível#Outlier
O processo tradicional de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD Knowledge Discovery in Databases) não contempla etapas de processamento multidimensional e multinível (i.e., processamento OLAP - OnLine Analytical Processing) para minerar cubos de dados. Por conseqüência, a maioria das abordagens de OLAM (OLAP Mining) propõe adaptações no algoritmo minerador. Dado que esta abordagem provê uma solução fortemente acoplada ao algoritmo minerador, ela impede que as adaptações para mineração multidimensional e multinível sejam utilizadas com outros algoritmos. Além disto, grande parte das propostas de OLAM para regras de associação não considera o uso de um servidor OLAP e não tira proveito de todo o potencial multidimensional e multinível presentes nos cubos OLAP. Por estes motivos, algum retrabalho (e.g., re-implementação de operações OLAP) é realizado e padrões possivelmente fortes decorrentes de generalizações não são identificados. Diante desse cenário, este trabalho propõe a arquitetura DOLAM (Decoupled OLAM) para mineração desacoplada de regras de associação multidimensional, multinível e de outliers em cubos OLAP. A arquitetura DOLAM deve ser inserida no processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) como uma etapa de processamento que fica entre as etapas de Pré-Processamento e Transformação de Dados. A arquitetura DOLAM define e implementa três componentes: 1) Detector de Outliers...
Minerando exceções em cubos OLAP
Moura Pereira, Fabio; Pierre Louis Robin, Jacques (Orientador)
#OLAP#Mineração de dados#OLAM#Mineração de exceções
OLAP e Mineração de Dados têm emergido separadamente como duas das técnicas de maior sucesso para suporte à decisão, independentes de domínio. Elas têm poderes e limitações complementares: OLAP fornece um serviço rápido e flexível para visualização guiada pelo usuário de dados multidimensionais e de multi-granularidade, enquanto a mineração de dados fornece um serviço automático para descoberta de padrões e dados. Assim como OLAP pode representar um passo de pré-processamento e seleção de dados eficiente, flexível e iterativo para a mineração de dados, por sua vez, a mineração de dados pode representar um guia automático que acelera em muito a procura por insigths nos dados OLAP. Esta dissertação investiga a integração sinérgica entre essas duas tecnologias, que recentemente passou a ser chamada de OLAM (On-Line Analytical Mining), com a finalidade de minerar desvios em um data warehouse multidimensional e de multi-granularidade. Construído a partir de um trabalho teórico previamente realizado neste tema, a dissertação lida com aspectos práticos da integração de alguns algoritmos propostos para mineração de exceções em dados OLAP dentro de JODI/OCCOM: um sistema cliente-servidor, de código aberto...
Um Método para Seleção e Materialização de Visões com Assinaturas OLAP e Reactive GRASP-PR
Firmino, Andresson da Silva; Times, Valéria Cesário (Orientadora)
#Assinaturas OLAP#Seleção de Visões Materializadas#Algoritmos de Otimização
A materialização de visões promove a redução do tempo de execução de consultas multidimensionais. No entanto, a materialização de uma visão possui um custo associado que quando somado ao custo de materialização de outras visões pode exceder certos limiares de custo de armazenamento de um dado ambiente. Surge então o Problema de Seleção de Visões (PSV) que consiste em selecionar as melhores visões dado um certo limiar de custo. Diversas soluções na literatura foram propostas para tentar resolver este problema. O foco das soluções propostas para o PSV são a construção de algoritmos de otimização para seleção de visões e a especificação de custos para as visões e critérios para seleção. Todavia, de acordo com o nosso conhecimento, nenhuma das propostas na literatura considera todo o ciclo de um ambiente real de análise multidimensional, que consiste na execução de consultas, seleção de visões e materialização das visões. Então, esse trabalho especifica um método de seleção e materialização de visões por meio de Assinaturas OLAP e algoritmos de otimização baseados na meta-heurística GRASP, Reactive GRASP e GRASP com Path-Relinking, visando maximizar o desempenho das consultas OLAP.
On-Line Analytical Processing (OLAP) : Entscheidungsunterstützung von Führungskräften durch mehrdimensionale Datenbanksysteme
Jahnke, Bernd; Groffmann, Hans-Dieter; Kruppa, Stephan
#OLAP , Entscheidungsunterstützung , Entscheidungsunterstützungssystem , Data-Warehouse-Konzept#004
Seit einigen Jahren wird die Eignung von mehrdimensionalen Datenbanksystemen (OLAP) für die Analyseanforderungen von Führungskräften diskutiert. In dem Beitrag wird das OLAP-Konzept vorgestellt und im Hinblick auf die Unterstützung von Führungsentscheidungen untersucht.
Using On-line Analytical Processing (OLAP) and data mining to estimate emergency room activity in DoD Medical Treatment Facilities in the Tricare Central Region.
Ferguson, Cary V.
On-line Analytical Processing (OLAP) and data mining can greatly enhance the ability of the Military Medical Treatment Facility (MTF) emergency room (ER) manager to improve ER staffing and utilization. MTF ER managers use statistical data analysis to help manage the efficient operation and use of ERs. As the size and complexity of databases increase, traditional statistical analysis becomes limited in the amount and type of information it can extract. OLAP tools enable the analysis of multi-dimensional data, which can give the user access to previously undiscovered information. Data mining has the capability to break large sets of data down into groups by classifications, associations, and clusterings to transform previously meaningless data into useful information. This research presents a brief overview of the DoD medical system, OLAP, and data mining. OLAP and data mining tools then analyze a data set containing two years of MTF ER data from the TRICARE Central Region. The results of these analyses provide insight on the predictive ca abilities, advantages, and disadvantages of applying OLAP and data mining to MTF ER data.
Desarrollo de un cliente web para la exploración y visualización de cubos OLAP; development of a web client for exploring and visualizing OLAP cubes
Rábago Bolado, Sergio
#OLAP#Vaadin#Business intelligence#Mondrian#Visor de cubos OLAP
RESUMEN: Las tecnologías Business Intelligence permiten mediante el análisis y tratamiento de los datos extraer información orientada a la toma de decisiones. En la actualidad son muy utilizadas en el mundo empresarial para tratar y analizar conjuntos masivos de datos con objeto de obtener conclusiones y futuras estrategias que aporten una ventaja competitiva a la empresa en el sector donde compite. Este proyecto ha sido realizado dentro de ese ámbito y a petición de la empresa Pre¬dictia Intelligence Solutions como solución a una necesidad. El objetivo ha consistido en desarrollar un componente reutilizable para el framework de creación de aplicaciones web Vaadin, que sirva para la visualización y navegación de cubos OLAP(On-Line Analytical Processing), estructuras de datos que por su configuración permiten el análisis de datos. Los requisitos exigidos fueron, desde el punto de vista del programador además de su correcto funcionamiento, sencillez de uso y facilidad para incorporarse en un nuevo proyecto softwa¬re; y del usuario, que presentara una interfaz clara, sencilla y que permitiera las operaciones roll-up, drill-down, slice-dice, etc. La conexión de la aplicación con los cubos está soportada gracias al servidor de cubos Mondrian...
Generación de escenarios de planificación de redes mediante técnicas OLAP; Generation of planning scenaries of networks with OLAP technics
RESUMEN: Debido a la gran cantidad de datos que a veces se tienen que manejar, es necesario el uso de herramientas que se encarguen de almacenar, reducir, extraer, analizar, procesar o modificar dichos datos de la forma más rápida y sencilla posible. Las bases de datos multidimensionales, con el nombre de cubo OLAP (On-Line Analytical Processing) se encargan de representar la información elegida de forma multidimensional, es decir, mediante cubos de varias dimensiones, haciendo que dicha información sea más fácil de visualizar y se puedan llegar a resultados que, sin el uso de las técnicas tipo "OLAP", sean más difíciles de obtener. El gran conjunto de información del que disponemos es acerca de dispositivos de telecomunicación. Antes de emplear las técnicas OLAP se realizarán una serie de pasos intermedios, como organizar la información en una única tabla y emplear una herramienta para realizar algunas operaciones, para posteriormente crearnos el cubo OLAP y poder analizar su información y extraer resultados, después se crearán distintos cubos con la información distribuida de forma diferente para ver la utilidad de tener almacenada la información de dicha manera (en cubo) y para obtener distintos resultados.; ABSTRACT: Because of the number of information we sometimes need to work...
Sistemas de gestión para el control de la cadena de abastecimiento que apropie características de los cubos OLAP como marco de aplicación en una empresa colombiana del sector de alimentos.
Bernate Cortes, Daniela; Rojas Pacheco, Adriana Carolina; Sanchez Berbesi, Ana Karina
Publicado em 27/09/2013 SPA
#ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE SECTORES ESTRATÉGICOS#CADENA DE SUMINISTROS - SISTEMAS DE INFORMACIÓN#DIPSA FOOD - ESTUDIO DE CASOS#INDUSTRIAS ALIMENTICIAS - ESTUDIO DE CASOS#SUMMERWOOD CORPORATION - ESTUDIO DE CASOS#OLAP#Business intelligence#Alimentos#OLAP#Business Intelligence
Se basa en un análisis teórico de los sistemas de información como lo es el almacenaje de datos, cubos OLAP e inteligencia de negocios. Seguidamente, se hace un análisis de los sectores económicos de Colombia con un especial interés sobre el sector de alimentos, de esta manera conceptualizar la empresa sobre la cual este trabajo se enfocara. Se encontrará un análisis del caso de éxito Summerwood Corporation, el cual brindará una justificación para la propuesta final presentada a la empresa Dipsa Food, Pyme dedicada a la producción de alimentos no perecederos ubicada en la ciudad de Bogotá D.C –Colombia, la cual tiene gran interés en cuanto al desarrollo de nuevas tecnologías que brinden información fidedigna para la toma de decisiones; CENTRO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES PARA LA PERDURABILIDAD; The work paper is based on theoretical information about information systems such as data warehouse, OLAP and business Intelligence. Right after that, the reader will find an analysis of the economic sectors in Colombia with a strongly interest in the food sector. Therefore it will be shown a case of success of Summerwood Corporation, it will expose a justification for the final propose that will be offered to the company called Dipsa Food. Which is a SMEs industry dedicated to produce non -perishable food and it is settled in Bogota D.C – Colombia. The company has a huge interest in new technologies that show reliable information for the future decisions.
Desenvolvimento de data warehouse e ferramenta OLAP para a análise da produção acadêmica de pesquisadores : estudo de caso no PPGC; Development of data warehouse and OLAP tool for the analysys of researchers' academic production : a case study in PPGC
Kuplich, Cassiano Rocha
#Banco : Dados#Data warehouse#OLAP#Armazenamento : Dados#Dimensional modeling#PPGC#CAPES
O objetivo deste trabalho é criar uma solução para auxiliar na análise da produção acadêmica do Programa de Pós-Graduação em Computação (PPGC) do Instituto de Informática da UFRGS. A solução toma como base o conceito de modelagem dimensional no desenvolvimento de uma data warehouse para armazenar os dados de produção acadêmica e utiliza uma ferramenta OLAP para a análise dos dados. Esses dados têm origem no Aplicativo Coleta de Dados CAPES, cujo objetivo é coletar informações dos programas de pós-graduação no Brasil. A solução desenvolvida neste trabalho permite visualizar, de forma flexível e dinâmica, o desempenho da produção do PPGC al longo do tempo, auxiliando nas decisões gerenciais relativas às pesquisas acad~emicas realizadas no programa.; The goal of this work is to create a solution to assist in analyzing the academic production of the Graduate Program in Computer Science (PPGC) of the Institute of Informatics, UFRGS. The solution builds on the concept of dimensional modeling in the development of a data warehouse to store academic production data and uses an OLAP tool for data analysis. These data come from the CAPES Data Collection Application, whose goal is to collect information from graduate programs in Brazil. The soluction developed in this work allows the visualization...
Hydro-meteorological data analysis using OLAP techniques
Duque-Méndez,Néstor Darío; Orozco-Alzate,Mauricio; Vélez,Jorge Julián
#data mining#OLAP techniques#hydro-climatological data analysis
The wealth of data recorded by meteorological networks provides a great opportunity for analyzing and discovering knowledge. However, efficient data storage and its effective handling are prerequisites for meteorological and hydro-climatological research and require strategies for capturing, delivering, storing and processing that guarantee quality and consistency of the data. The purpose of this work is to develop a conceptual model for a data warehouse in a star schema that allows the structured storage and multidimensional analysis of historical hydro-climatological data. Information registered by two telemetered networks of hydro-meteorological stations has been collected in the city of Manizales, Colombia. From the designed data warehouse schema, the data warehouse exploits the data (in some cases extending back more than 50 years) in order to apply online analytical processing (OLAP) techniques and discovery potential high-value hidden relationships, in a region particularly affected by climate change and climate variability phenomena. The core contribution of this paper encompasses the exploration of alternatives to the traditional storage and analysis methods and the presentation of a number of cases, showing the effectiveness of the proposed model in the evaluation of the data quality and the visualization of relationships among diverse variables in different scales and for specific cases.
Chaves Carniel,Anderson; Lopes Siqueira,Thiago Luís
#bitmap join index#OLAP#drill-down#roll-up#slice-and-dice#pivoting
Abstract Data warehouse and OLAP are core aspects of business intelligence environments, since the former store integrated and time-variant data, while the latter enables multidimensional queries, visualization and analysis. The bitmap join index has been recognized as an efficient mechanism to speed up queries over data warehouses. However, existing OLAP tools does not use strictly this index to improve the performance of query processing. In this paper, we introduce the BJIn OLAP Tool to efficiently perform OLAP queries over data warehouses, such as roll-up, drill-down, slice-and-dice and pivoting, by employing the bitmap join index. The BJIn OLAP Tool was implemented and tested through a performance evaluation to assess its efficiency and to corroborate the feasibility of adopting the bitmap join index to execute OLAP queries. The performance results reported that our BJIn OLAP Tool provided a performance gain that ranged from 31% up to 97% if compared to existing solutions regarding the query processing. Our tool has proven not only to efficiently process queries, but also to process OLAP operations on the server and client sides, for different volumes of data and taking into account different operating systems. Besides, it provides a reasonable use of the main memory and enables new rows to be appended to bitmap join indices.