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Uma Visão Geral dos Sistemas de Inteligência nos Negócios (BI)

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Apresentação realizada em 26/04/2014 no FLISOL-Coxim 2014, evento organizado pela IFMS-Coxim.

Publicada em: Tecnologia
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Uma Visão Geral dos Sistemas de Inteligência nos Negócios (BI)

  1. 1. {{ Uma Visão Geral dos Sistemas deUma Visão Geral dos Sistemas de Inteligência nos Negócios (BI)Inteligência nos Negócios (BI) Fernando Maia da MotaFernando Maia da Mota @fernandommota@fernandommota
  2. 2. Fernando Maia da MotaFernando Maia da Mota Formado em Sistemas de Informação CPCX/UFMS;Formado em Sistemas de Informação CPCX/UFMS; Mestrando em Computação Aplicada FACOM/UFMS;Mestrando em Computação Aplicada FACOM/UFMS; Na IT4biz é Analista/Arquiteto de Business Intelligence.Na IT4biz é Analista/Arquiteto de Business Intelligence. ApresentaçãoApresentação
  3. 3. Sun Tzu fala em seu livro (A Arte da Guerra) que para vencer, a pessoa deve deter todo o conhecimento de suas fraquezas e virtudes, além de todo o conhecimento das fraquezas e virtudes do inimigo. A falta deste conhecimento pode resultar na derrota. MotivaçãoMotivação
  4. 4. BI;BI; Data Warehouse;Data Warehouse; Data Mining;Data Mining; Ferramentas;Ferramentas; Demonstração.Demonstração. AgendaAgenda
  5. 5. O termo Inteligência de Negócios (BI) significa, resumidamente, coletar dados de diversas fontes, organizá- los, analisá-los e compartilhá-los com os executivos mais importantes da empresa. Estes então transformam essas informações relevantes em decisões importantes para o futuro da empresa (IT4BIZ, 2014). BIBI
  6. 6. O Prof. PhD. Ralph Kimball é um dos precursores dos conceitos de armazém de dados e sistemas de apoio à decisão realizando pesquisas e conceitos desde 1982. Seus estudos influenciam até hoje a maioria dos projetos de Inteligência de Negócios das empresas no Brasil e no mundo. Data WarehouseData Warehouse
  7. 7. A metodologia Kimball, mais conhecida como modelagem dimensional, ensina como tornar sistemas transacionais em sistemas orientados ao mundo empresarial, permitindo uma maior organização, melhor compreensão e rapidez (KIMBALL, 1996). Data WarehouseData Warehouse
  8. 8. Modelo multidimensional  Modelo Estrela (MOTA, 2009) Data WarehouseData Warehouse
  9. 9. Modelo multidimensional representado na forma de cubo. Data WarehouseData Warehouse
  10. 10. OLAP ( On-line Analytical Processing) (ObrasDoPAC, 2014)(ObrasDoPAC, 2014) Data WarehouseData Warehouse
  11. 11. A mineração de dados ou Data Mining, é uma prática relativamente recente no mundo da computação, e utiliza técnicas de recuperação de informação, inteligência artificial, reconhecimento de padrões e de estatística para procurar relações entre dados que permitam adquirir conhecimento . Data MiningData Mining
  12. 12. É composta pelas seguintes tarefas:  Descrição;  Classificação;  Estimação ou regressão;  Predição;  Agrupamento;  Associação; Data MiningData Mining
  13. 13. Portanto o Data Mining complementa o Data Warehouse no que se refere a análise dos dados e geração de informações para dar suporte aos gestores na tomada de decisão. Data MiningData Mining
  14. 14. Algumas ferramentas:  Openi;  Qlickview;  Saiku Server;  Jaspersoft;  Vanilla BI;  Etc... FerramentasFerramentas
  15. 15. DemonstraçãoDemonstração
  16. 16. ContatoContato mota.fernandomaia@gmail.com @fernandommota http://fernandomaia.eti.br http://br.linkedin.com/in/fernandommota/

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