BI - Uso e Benefícios ( Business Intelligence )

Marco Garcia
Marco GarciaData Warehouse Specialist and Instructor em Cetax Consultoria
Benefícios e Uso de BI,[object Object]
Apresentação - Instrutor,[object Object],[object Object]
17 anos de experiência em TI, sendo 12 exclusivamente com Business Intelligence e Data Warehouse.
Certificado pelo KimballUniversity nos EUA, onde teve aula pessoalmente com Ralph Kimball, um dos principais gurus do data Warehouse.
Vivência profissional em diversos projetos, passando por Bancos e Financeiras, Construção, Serviços, Varejo, Marketing e outros.,[object Object]
Propósito do Business Intelligence,[object Object],O objetivo é converter o volume de dados em informações relevantes ao negócio, através de relatórios analíticos.,[object Object],Decisão,[object Object],Conhecimento,[object Object],Informação,[object Object],Dados,[object Object],Valor,[object Object],Volume,[object Object]
Onde podemos Empregar BI,[object Object]
Para quais processos de negócio ,[object Object]
Benefícios do uso de BI,[object Object],Maior capacidade de análise.,[object Object],Maior acompanhamento dos processos de negócio.,[object Object],Agilidade na montagem de informações.,[object Object],Possibilidade do uso de indicadores de gestão.,[object Object],Padronização do acesso aos dados.,[object Object],Padronização de regras de negócio.,[object Object],Diminuição nos ciclos de fechamento, revisão e liberação de informações.,[object Object],Automação de processos de informação.,[object Object]
Principais variações dos sistemas de BI,[object Object],[object Object]
Data Mining ( Mineração de Dados )
Query Report / AdHoc ( Relatórios Variáveis )
Reporting ( Relatórios Fixos )
Budgeting / Forecasting / Planning ( Planejamento )
KPI’s ( Indicadores de Acompanhamento )
BPM’s ou CPM’s ( Medidores de Performance )
What-If’s ( Simulações )
Dashboards ( Painéis de Acompanhamento ),[object Object]
Quando aplicados a outros dados, podem ser utilizados para determinar comportamentos esperados e analise preditiva.
Existem diversas técnicas para Data Mining, como redes neurais, árvore de decisão, entre outras.
O processo final do Data Mining pode ser considerado o Conhecimento dos Dados.,[object Object]
Podem ser  :
ROLAP ( Relacional – OLAP ).
MOLAP ( Multidimensional – OLAP ).
HOLAP ( Híbrido – OLAP ).
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