Business Intelligence,      Analytics e outros              sabores...      Fernanda Baiãofernanda.baiao@uniriotec.br     ...
Por quê?Gestão do DesempenhoOrganizacional
Por quê então?Precisamos  Controlar...  Analisar...  Avaliar...  Planejar...  Descobrir...  Nos antecipar...     ... Para ...
Sobre o quê iremos falar?
Gestão de desempenho                        organizacional   Conjunto de processos de gestão eanalíticos, suportados por t...
EscopoGestão de desempenho pode ter como foco  Organização  Departamento  Processo de negócio      conjunto de ações inter...
De que processo estamos                falando?
Metodologias de apoio à gestão                     de desempenhoBI – Business IntelligenceBA – Business Analytics e BI2.0B...
BIBusiness Intelligence
Novo ambiente de negóciosCaracterísticas   Alcance Global   Competitividade   Alta qualidade   Baixo Custo   Flexibilidade...
Problema  Realidade dos dados corporativos  Vendas     Marketing Financeiro Operação Atendimento Relatórios               ...
Como disponibilizar informaçãoIntegração de informação (II)  Combinar dados residentes em diferentes fontes eprover aos us...
Integração de informaçãoRepositório comum de dados  Uma das abordagens de II          Vendas   Marketing   Financeiro   Op...
Uma única versão da verdade       Queremos evitar que…          Cada aplicação tenha a sua própria interpretação          ...
Novo ambiente de aplicaçõesFonte: BI: Business Intelligence - Modelagem e Tecnologia - Carlos Barbieri
Business InteligenceInteligência do Negócio  Conjunto de tecnologias que permitem o cruzamentode informações e suportam a ...
Tomada de DecisãoTomar a açãoapropriadaconsiderando-se níveisde risco e incertezaassumidos
Suporte à DecisãoProdução e distribuição de informação útil paragerentes, executivos e analistas doconhecimento           ...
Exemplos de AnálisesQual o volume médio de vendas em R$ dosnossos representantes em cada região?Para cada produto, qual o ...
Ambientes dos Sistemas de            Informação nas OrganizaçõesOperacionais                  Suporte à Decisão Dão suport...
Características      Dados operacionais                 Dados informacionais                     (transacionais)          ...
Ambiente OperacionalTipo de processamento: OLTP  baseado em transações  voltado para velocidade e automação de funções“rep...
Ambiente de Suporte à Decisão                          (Analítico)Tipo de processamento: OLAP  “Pequeno” número de consult...
Porque um ambiente de BIIntegrar dados de múltiplas            BDs OperacionaisfontesFacilitar o processo de análisesem im...
Business IntelligenceInteligência Aplicada ao Negócio  conjunto de tecnologias que permitem ocruzamento de informações e s...
Arquitetura genérica de um            ambiente de BI
Data Warehouse             “A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant,                non-volatile ...
Abordagens de construção                               existentesData Warehouses  Corporativo  Departamentais  Funcionais ...
Estratégia recomendada para a                          construção do DWPrincípios   Visão Integrada   Dividir para conquis...
Ferramenta OLAPApoio computacional ao ambiente de tomada de decisão   On Line Analytical Processing (Processamento Analíti...
Exemplo           Volume de vendas para a concessionária XCarVisão tradicional dos dados (tabela)   MODEL              CIT...
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Exemplo         Volume de vendas para a concessionária XCarAcrescentando mais uma coluna...      MODEL          CITY      ...
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Adicionando Dimensões -                                                           HipercubosAcrescentando a dimensão tempo...
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Exemplos da convergência entre                BI e Processos
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BI contribui para maturidade em                                             BPM      1               2                 3  ...
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Plano de açãoAgora!    Identificar processos diferenciados em que BI centrado em processos pode trazer maiores benefícios ...
... Início de uma era de um Universo                            Paralelo?       BPM      BAM              BI
Técnicas de Descoberta de      Conhecimento Mineração de Processos
Descoberta de conhecimentoCrescente      quantidade     de      dadosarmazenados      +    impossibilidade    deinterpreta...
Descoberta de conhecimento
Mineração de DadosFase do processo de KDD caracterizado peladescoberta de padrões através da aplicação dealgoritmos;   Tar...
Mineração de ProcessosAbordagem para a descoberta de informaçõessobre processos de negócio correntes naorganização   Análi...
Usos da mineração de Processosdescoberta de processosdescoberta de redes sociaisconformidade de processosconformidade de r...
Log de eventosCada evento no log se refere a uma únicaatividade;Cada evento refere-se a um único caso(instância);Cada even...
Log de eventos
Descoberta de processo
Descoberta de redes sociais
Abordagem para Mineração de                  Processos
Mineração de ProcessosO framework ProM:  Framework extensível;  Fornece infra-estrutura e diversos plug-ins;              ...
http://www.processmining.org/ (T.U.Eindhoven)http://prom.win.tue.nl/tools/prom/(T.U.Eindhoven)
Exemplos de Iniciativas
Por quê         Carga em Tempo Real no DW?BI 2.0  Análises com dados em tempo realComo vencer os desafios doarmazenamento ...
O que é a Carga em Tempo Real                                 no DW?Ambiente que permite execução concorrente decargas e c...
Como funciona a Carga em                   Tempo Real no DW?             Fragmentos     Fragmentos     Fragmentos         ...
Como funciona a Carga em                   Tempo Real no DW?             Fragmentos     Fragmentos     Fragmentos         ...
StoryMining  Como tornar mais ágil olevantamento e modelagem dos processos de negócio?
Por quê o StoryMining?Alto investimento no levantamento erepresentação dos processos de negócio  Tempo e recursosCom muita...
O quê é o StoryMining?   Levantamento Automático de Processos de   negócio a partir de Estórias      Contagem de histórias...
StoryMiningContagem de histórias
Como funciona o Story Mining?       Story       Mining
Como funciona o Story Mining?
e-mailMiner  Como tornar mais ágil olevantamento e modelagem dos processos de negócio?
Por quê o e-mailMiner?Nem todos os processos de negócio são “bemcomportados”. Alguns...  São fortemente dependentes do con...
O quê é o e-mailMiner?Descoberta automática de Processos Intensivosem conhecimento  Coleta de emails  Representação automá...
Como funciona o e-mailMiner?    E-mailMiner
Como funciona o e-mailMiner?
BPECRELBusiness Process External Context Relevance                    Como reagir mais                rapidamente às mudan...
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O quê é o BPECREL?   Business Process External Context Relevance   Identificação e priorização semi-automáticas das   info...
Como funciona o BPECREL?  BPECREL
Como funciona o BPECREL?
Como funciona o BPECREL?      1-                2-  Identificar                           3-                   Selecionar ...
Business Intelligence,      Analytics e outros              sabores...      Fernanda Baiãofernanda.baiao@uniriotec.br
28/09/2011 -  9h às 12h30 - oficina - Business Intelligence Business Analytics - Fernanda Baião
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28/09/2011 - 9h às 12h30 - oficina - Business Intelligence Business Analytics - Fernanda Baião

  1. 1. Business Intelligence, Analytics e outros sabores... Fernanda Baiãofernanda.baiao@uniriotec.br Setembro de 2011
  2. 2. Por quê?Gestão do DesempenhoOrganizacional
  3. 3. Por quê então?Precisamos Controlar... Analisar... Avaliar... Planejar... Descobrir... Nos antecipar... ... Para tomar decisões que levem a um resultado melhor
  4. 4. Sobre o quê iremos falar?
  5. 5. Gestão de desempenho organizacional Conjunto de processos de gestão eanalíticos, suportados por tecnologia, que permitem ao negócio definir objetivos estratégicos e então medir e gerenciardesempenho da organização em relação a tais objetivos
  6. 6. EscopoGestão de desempenho pode ter como foco Organização Departamento Processo de negócio conjunto de ações inter-relacionadas ou interativas para alcance de um objetivo
  7. 7. De que processo estamos falando?
  8. 8. Metodologias de apoio à gestão de desempenhoBI – Business IntelligenceBA – Business Analytics e BI2.0BAM – Business Activity MonitoringTendências Arquitetura da Informação Convergência entre abordagens KDD – Descoberta de Conhecimento Mineração de processos Exemplos de iniciativas
  9. 9. BIBusiness Intelligence
  10. 10. Novo ambiente de negóciosCaracterísticas Alcance Global Competitividade Alta qualidade Baixo Custo Flexibilidade Agilidade A INFORMAÇÃO e o CONHECIMENTO estão no centro de todaNecessidades organização “inteligente”! Conhecer, Analisar, Controlar e Planejar melhorias… na organização
  11. 11. Problema Realidade dos dados corporativos Vendas Marketing Financeiro Operação Atendimento Relatórios ao cliente de Gestão Demographics General Ledger Promotions Product Planning Contracts Product Info Market DataPurchasing Accounting Competitive Info
  12. 12. Como disponibilizar informaçãoIntegração de informação (II) Combinar dados residentes em diferentes fontes eprover aos usuários uma visão lógica única dos dadosObjetivos Facilitar acesso e reuso dos dados Agilidade Flexibilidade Uma única versão da verdade
  13. 13. Integração de informaçãoRepositório comum de dados Uma das abordagens de II Vendas Marketing Financeiro Operação Atendimento Relatórios ao cliente de Gestão Product Data Customer Data Sales Data Market Data G/L Data Revenue Data External Data
  14. 14. Uma única versão da verdade Queremos evitar que… Cada aplicação tenha a sua própria interpretação Não exista entendimento comumClientes cadastrados Clientes na área de vendas ativos Do ponto de vista corporativo, quem é o cliente? Clientes potenciais Clientes e efetivos comerciais
  15. 15. Novo ambiente de aplicaçõesFonte: BI: Business Intelligence - Modelagem e Tecnologia - Carlos Barbieri
  16. 16. Business InteligenceInteligência do Negócio Conjunto de tecnologias que permitem o cruzamentode informações e suportam a análise dos indicadores dedesempenho de um negócio, para tomada de decisão.Alguns componentes fundamentais: Data Warehouse (DW) “banco de dados” da BI, integrando diversas fontes de dados ETL Ferramentas OLAP Suporte à decisão, através de consulta e análise dos dados do DW Dashboards 18
  17. 17. Tomada de DecisãoTomar a açãoapropriadaconsiderando-se níveisde risco e incertezaassumidos
  18. 18. Suporte à DecisãoProdução e distribuição de informação útil paragerentes, executivos e analistas doconhecimento Quanto… O que aconteceria se. . . Quando . . .
  19. 19. Exemplos de AnálisesQual o volume médio de vendas em R$ dosnossos representantes em cada região?Para cada produto, qual o total de vendas noúltimo ano?Como tem variado o índice de participação decada produto em nossas vendas (Product Share)ao longo dos três últimos anos?Existe alguma relação entre o desempenho dosrepresentantes e sua faixa de salário? 21
  20. 20. Ambientes dos Sistemas de Informação nas OrganizaçõesOperacionais Suporte à Decisão Dão suporte às funções Dão suporte às funções associadas à execução do associadas à concepção negócio da empresa: do negócio da empresa sistemas administrativos DSS, EIS controle de estoque DW, CRM, PRM sistemas de expedição Ferramentas OLAP Ferramentas de Data Mining
  21. 21. Características Dados operacionais Dados informacionais (transacionais) (analíticos)Conteúdo Valores correntes, detalhados Valores históricos, sumarizadosOrganização dos Por aplicação, sistema de Por assunto, negócio;dados informação, disponível para abrangência ampla. poucos usuários; abrangência restritaNatureza dos dados Dinâmica, sujeita a atualizações Estática, atualização apenas freqüentes com “refresh”Estrutura de dados Relacional, própria para Dimensional, própria para processamento transacional processamento analíticoUso Estruturado, repetitivo, solução Desestruturado, consultas sob para diferentes perspectivas, permite requisitos conhecidos descoberta de conhecimentoDesempenho Otimizado para tempo de Otimizado para análises resposta; inviável complexas, com tempos de para análises complexas respostas viáveis
  22. 22. Ambiente OperacionalTipo de processamento: OLTP baseado em transações voltado para velocidade e automação de funções“repetitivas” mantém usualmente situação corrente atualizações e consultas em grande número trabalha com alto nível de detalhe
  23. 23. Ambiente de Suporte à Decisão (Analítico)Tipo de processamento: OLAP “Pequeno” número de consultas “variáveis” Consistência é fundamental Necessidade de ver o dado sob diferentesperspectivas: aplicações dinâmicas Dados históricos são relevantes Atualização quase inexistente,apenas novas inserções Operações de agregação ecruzamentos
  24. 24. Porque um ambiente de BIIntegrar dados de múltiplas BDs OperacionaisfontesFacilitar o processo de análisesem impacto para o ambiente dedados operacionais DWFacilitar o tratamento daqualidade da informaçãoAtender diferentes tipos deusuários finaisFlexibilidade e agilidade para Aplicação Ferramenta Aplicaçãoatender novas análises SD OLAP DBMKT
  25. 25. Business IntelligenceInteligência Aplicada ao Negócio conjunto de tecnologias que permitem ocruzamento de informações e suportam aanálise dos indicadores de desempenho de umnegócio, para tomada de decisão.
  26. 26. Arquitetura genérica de um ambiente de BI
  27. 27. Data Warehouse “A Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, non-volatile collection of data in supportof management’s decision-making process.” Inmon Um banco de dados destinado a sistemas de suporte àdecisão, cujos dados são armazenados em estruturas lógicas dimensionais, possibilitando o seu processamento analítico por ferramentas OLAP e de mineração de dados.
  28. 28. Abordagens de construção existentesData Warehouses Corporativo Departamentais Funcionais Marketing, Financeiro, Admnistrativo, etc. Por projeto Por processo…
  29. 29. Estratégia recomendada para a construção do DWPrincípios Visão Integrada Dividir para conquistar Errar pequenoDesenvolvimento incremental Planejamento Top-Down Desenvolvimento Bottom-Up um DM de cada vez, resultados devem ser atingidos em pequenos ciclos Ex: a cada 3 meses… Cada Data Mart deve ser encarado de forma evolutiva : complexidade do modelo, volume de dados, investimentosDesafio Garantir a coerência entre os vários Data Marts Visão integrada dos processos
  30. 30. Ferramenta OLAPApoio computacional ao ambiente de tomada de decisão On Line Analytical Processing (Processamento Analítico OnLine)Possibilitam a exploração dos dados de um DW para análise de variáveis de controle (indicadores de desempenho) descoberta de cenários e tendênciasFornecem visão multidimensional dos dados Foco no cruzamento das informações Facilita o entendimento e visualização de problemas típicosde suporte à decisão Mais intuitiva para o processamento analítico 32
  31. 31. Exemplo Volume de vendas para a concessionária XCarVisão tradicional dos dados (tabela) MODEL CITY SALES VOLUME MINI VAN NEW YORK 6 MINI VAN LOS ANGELES 5 MINI VAN MADISON 4 SPORTS COUPE NEW YORK 3 SPORTS COUPE LOS ANGELES 5 SPORTS COUPE MADISON 5 SEDAN NEW YORK 4 SEDAN LOS ANGELES 3 SEDAN MADISON 2 33
  32. 32. Exemplo Volume de vendas para a concessionária XCarVisão multidimensional dos dados Vetores com número fixo de dimensões evalores armazenados em células Exemplo: visão bidimensional Volume de vendas de carros por modelo x cidade Mini Van 6 5 4 Coupe 3 5 5 Sedan 4 3 2 NY LA Madison 34
  33. 33. Exemplo Volume de vendas para a concessionária XCarAcrescentando mais uma coluna... MODEL CITY DEALERSHIP VOLUME MINI VAN NEW YORK CLYDE 6 MINI VAN NEW YORK GLEASON 6 MINI VAN NEW YORK CARR 2 MINI VAN LOS ANGELES CLYDE 3 MINI VAN LOS ANGELES GLEASON 5 MINI VAN LOS ANGELES CARR 5 MINI VAN MADISON CLYDE 2 MINI VAN MADISON GLEASON 4 MINI VAN MADISON CARR 3 SPORTS COUPE NEW YORK CLYDE 2 SPORTS COUPE NEW YORK GLEASON 3 SPORTS COUPE NEW YORK CARR 2 SPORTS COUPE LOS ANGELES CLYDE 7 SPORTS COUPE LOS ANGELES GLEASON 5 SPORTS COUPE LOS ANGELES CARR 2 SPORTS COUPE MADISON CLYDE 4 SPORTS COUPE MADISON GLEASON 5 SPORTS COUPE MADISON CARR 1 SEDAN NEW YORK CLYDE 6 SEDAN NEW YORK GLEASON 4 SEDAN NEW YORK CARR 2 SEDAN LOS ANGELES CLYDE 1 SEDAN LOS ANGELES GLEASON 3 SEDAN LOS ANGELES CARR 4 SEDAN MADISON CLYDE 2 SEDAN MADISON GLEASON 2 SEDAN MADISON CARR 3 35
  34. 34. Exemplo Volume de vendas para a concessionária XCarVisão tridimensional dos dados Volume de vendas de carros por modelo x cidade xfornecedor Dados podem ser imaginados como em um “cubo” metáfora visual, podem ser materializados (agregados) dimensões coexistem para todo ponto no cubo e são independentes umas das outras Mini Van Coupe Carr Sedan 6 1 2 Gleason Clyde NY LA Madison 36
  35. 35. Adicionando Dimensões - HipercubosAcrescentando a dimensão tempo... Obrigatória em qualquer DW Mini Van Mini Van Mini Van Coupe Coupe Coupe Carr Carr Carr Sedan 6 1 2 Gleason Sedan 5 10 1 Gleason Sedan 6 25 0 Gleason Clyde Clyde Clyde NY LA Madison NY LA Madison NY LA Madison JANUARY FEBRUARY MARCH
  36. 36. Modelagem MultidimensionalUtilização dos conceitos do modelomultidimensional a fim de representar, deforma clara, eficiente e flexível, a visãomultidimensional dos dadosConceitos Fatos Dimensões Hierarquias e Agregações
  37. 37. Fatos e dimensõesFatos Medidas numéricas do negócio Volume de vendas (número de itens, total em reais), quantidade de itens em estoque, volume de transações de cartão de créditoDimensões Pontos de vista ou perspectivas do negócio sobreos quais uma organização deseja guardar registros Loja, Produto, Fornecedor, Tempo
  38. 38. Modelo multidimensional Relacionamento entre fatos e dimensões Dimensão 1Dimensão 4 Fato Dimensão 2 Dimensão 3
  39. 39. Modelo multidimensional Exemplo Modelo do carro VolumeMês de Cidade vendas Fornecedor
  40. 40. Níveis nas dimensões ou Hierarquias Hierarquias são a base das agregações Exemplo Fato: Volume de vendas Dimensões: Tempo, área geográfica Área País Brasil geográfica NE SUL NO Região PE SE RS SC AC AM Estado Tempo: 7 34 23 45 62 56 150 14 23 92 73 23 234 abril 21 13 87 21 14Ano Mês Dia 2003 29 maio 15 ….. 30
  41. 41. Hierarquias e Agregados Produto Tempo Geografia Marca Ano PaísCategoria Trimestre Região Vendas por produto x ano x regiãoProduto Mês Estado
  42. 42. ETLProcesso de alimentação do DW a partir de fontesde dados operacionais podem trazer dados representados de formas diferentes,mas que possuem o mesmo significado. dados devem ser integrados e padronizados
  43. 43. ETLExtração Coleta de dados nos sistemas existentes Operação demorada e complexa Execução periódica Janela de indisponibilidade do DW Muitas vezes, desenvolvimento ad-hocTransformação Fundamental para integração dos dados Tratamento da qualidade dos dados Rotinas de limpeza Muitas operações possíveis Recodificação de categorias (m/f, male/female, M/F) Convergência monetária (R$, US$, US$-Turismo) Convergência de significados (conceito cliente?) Tratamento de versões dos dadosCarga Inserção dos dados no DW
  44. 44. Metadados Literalmente: “dado sobre o dado” Informação contextual que diz respeito ao processo ou ao dado bruto Descrição do dado ou do processo significado formato Origem Relacionamentos para outros dados ou processos Muitas vezes textual Altamente inter-relacionada Quaisquer informações que permitam identificar, localizar, utilizar, re-utilizar e compreender um dado46
  45. 45. Tipos de metadadosMetadado Técnico e Administrativo descrição dos dados necessários para as diversasferramentas que precisem armazenar, manipular ou movimentardados SGBD, ferramenta CASE, ferramenta OLAP informações com definições, transformações, gerência eoperação altamente estruturado geralmente tratável via uma ferramenta de repositórioMetadado de Negócio descrição de dados necessários pelos usuários de negócios,para entender o contexto do negócio e o significado dos dados tanto não-estruturado quanto estruturado mais difícil de ser tratado e integrado por uma ferramentaaltamente estruturada tipo um repositório 47
  46. 46. Tipos de metadadosMetadados em BI Metadados para ETL “Proveniência de processo”: que programa foi executado e com que parâmetros, responsável pela execução, resultados intermediários, ... Metadados de OLAP descrições dos agregados, dimensões, medidas, hierarquias, níveis Metadados de ferramentas front end rótulos de telas e relatórios 48
  47. 47. Importância de um RepositórioRepositório de metadados ferramenta que provêem armazenamento, gerênciae acesso a metadados Visão global e integrada de metadados Gerenciamento do ciclo de vida dos metadados Integração com ferramentas de outrosfornecedores 49
  48. 48. Repositório = Depósito Genérico de MetadadosER Diagram Forms SpecCustomer Order ProductScheduled Deliv ery Salesperson Business Rules Business Architecture Emp.Sal < Process Update Marketing Emp.Mgr.Sal Bill Authorize Credit Order Entry Table Defns Customer Schedule Delivery Inventory VB Code C++ Code 50
  49. 49. Exemplo de Ferramenta ASG Rochade 51
  50. 50. Exemplo de metamodelo ASG Rochade“Repository Information Model” (RIM)Define objetos/instâncias/membros que podemser armazenados Tipos de item Regras de interação Item Types Regras de processamento Text-, Value- Repository and Binary- Is Made Up Of... Relationships Attributes Rules and Access privileges 52
  51. 51. BSCConceito Uma ferramenta gerencial que provê aosgestores estratégicos um conjunto de medidaspara avaliar o progresso da organização emdireção aos objetivos estratégicosObjetivo Dar à gerência uma visão completa dodesempenho do negócioOrigem Robert S. Kaplan e David P. Norton, "Thebalanced scorecard: measures that driveperformance", Harvard Business Review, 1992.
  52. 52. BSCPerspectivas Financeira, Cliente, Processos Internos do Negócio, Aprendizado e CrescimentoConceitos Objetivos Objetivos estratégicos a serem alcançados Ex: “Aumentar Lucro” Medidas (indicadores) Parâmetros observáveis usados para medir o progresso na direção do objetivo Ex: “margem de lucro líquido mensal” Metas Valores específicos para as medidas Ex: “Aumentar margem de lucro líquido mensal” em 7% Iniciativas Projetos ou programas a serem iniiciados para alcancar o objetivo Ex: Realizar mentoring sobre qualidade de produto em dez 2010
  53. 53. BSCPara cada perspectiva Selecionar um subconjunto de objetivos a serem monitorados no SC objetivos do mapa estratégico como ponto de partidaPara cada objetivo selecionar conjunto reduzido de medidas Indicadores do desempenho organizacionalPara cada medida Associar uma ou mais metas (targets) Definir iniciativas para operacionalização pontual x contínua “análise de potenciais mercados” x “número de novos mercados atingidos”
  54. 54. Exemplo [SmartDraw]
  55. 55. Exemplo [SmartDraw]
  56. 56. Exemplo [BSC Designer]
  57. 57. DashboardsPainéis que monitoram medidas deinteresse Em BI, medidas de interesse são geralmenteindicadores de desempenho Pontos de entrada para análises Conciso Muitos recursos visuais
  58. 58. Exemplo de Dashboard (ARIS MashZone)
  59. 59. BSC x Dashboards http://www.enterprise-dashboard.com/BSC Dashboardapresentam informações de desempenho apresentam informações de desempenhoFormato mais prescritivo: Formato livre, mais aberto a interpretações,-Perspectivas a maioria simplesmente uma-Objetivos série de gráficos, cartas, medidores, e-Medidas outros indicadores visuais escolhidos pelo-Metas usuário para monitorarEssencialmente associado às necessidades Objetivos não estão tipicamenteestratégicas críticas da Organização presentes
  60. 60. BI Status quoDados localizados nos servidores das empresas jánão são mais suficientes para proporcionardiferenciais competitivos redes sociais montanha de informações provenientes de diversasfontes externas e disponíveis Indicadores externos: políticos, econômicos, meteorológicos, sociais, ... Maior apoio tecnológico disponível Necessidade de monitoramento 24 x 7Banco de dados históricos (=DW) não é maissuficiente....
  61. 61. BI 2.0Business Intelligence 2.0 Business Performance Management Permeabilidade do BI Real-Time BI
  62. 62. Real-Time BIDesafios das soluções de Real-time BI Obtenção dos Dados Durante a extração Transformação dos Dados Armazenamento dos Dados Antes ou durante a carga
  63. 63. Real-Time BIDesafios das soluções de Real-time BI Obtenção dos Dados Inserções realizadas em intervalos de poucos segundos Risco de impactar aplicações transacionais Consultas mais frequentes Aumento do tempo de escrita
  64. 64. Real-Time BIDesafios das soluções de Real-time BI Transformação dos Dados Execução frequente sobre pequeno volume de dados Overhead pode se tornar impraticável características distintas da carga de dados em tempo real
  65. 65. Real-Time BIDesafios das soluções de Real-time BI Armazenamento dos Dados Mecanismos de otimização das consultas no DW alta indexação, pré-calculo de agregados. Tratamento de atualizações on-line Tomada de decisão 24x7, impedido a habitual indisponibilidade do DW na madrugada
  66. 66. Business AnalyticsFaz parte do BI Alguns citam como sua evolução, uma vezque também trata aspectos do BI 2.0 dados colhidos e analisados em tempo real informações preditivas com base em modelos matemáticos e estatísticos mais sofisticados A web é o banco de dados
  67. 67. Business AnalyticsEstratégia deve seguir as boas práticasda construção de DWs em BI tradicional Planejar a longo prazo, executar a curto prazo
  68. 68. Business AnalyticsPlanejar Iniciativas de Modelagem e Gestão de processos Centro de excelência em processos Metodologia, metamodelo, ferramentas Iniciativas de Arquitetura da Informação Mapeamento das informações existentes Integração das informações corporativas e alinhamento ao negócio Estratégia de qualidade de dados Acurácia, completeza, validade, confidencialidade, ... Estratégia de inteligência competitiva Monitorar indicadores de mercado, redes sociais
  69. 69. Business AnalyticsExecutar Priorize e foque solução de um problema/percepção de um resultado tangível ou meta de negócio Definição do ponto de chegada Diagnóstico da situação atual pode ajudar
  70. 70. BAMBusiness Activity Monitoring
  71. 71. BAMBusiness Activity Monitoring (Monitoramento dasAtividades do Negócio)Coleta, agregação, análise e apresentação deinformações em tempo-real sobre a execuçãodos processos de negócio Visibilidade Suporte a decisões Diagnóstico de problemas e/ou oportunidades Suporte ao controle de SLA/SLM
  72. 72. Apresentação das informações nassoluções de BAM pode envolver Painéis de controle (dashboards) com KPIsmais relevantes Suporte à execução de processamentoanalítico, correlação de eventos, análises “e-se”Funcionalidades Monitoramento da ocorrência de eventos Sinalização de alertas Envio de notificações
  73. 73. BAM x BI BAM BINecessidades de nível operacional Necessidade de nível gerencialprocessamento de eventos em atualização em intervalos pré-tempo real, e apresentação no definidospainel de controleO que “está acontecendo” O que “aconteceu”Tomada de decisão orientada a Tomada de decisão analíticaeventoMonitoramento e geração de Verificação das regras de negóciorelatórios baseados em regras são normalmente “desligadas” por questões de eficiência do ETLIntegração em tempo real dos Dados históricos segundo o modeloeventos e dados de contexto dimensional pré-definidoBaixa latência Alta latência
  74. 74. BAM x BIUso de BI para descobrir regras a seremmonitoradas por ferramentas BAMAlertas disparados em ferramentas BAMsão bons candidatos para operaçõesanalíticas em ferramentas BITecnologias convergentes, considerando tendência de BI2.0
  75. 75. Ciclo de BAMObservar execução de um processoMedir desempenho do processo coleta de indicadores em tempo-realComparar com métricas pré-estabelecidas no BSCAnalisar e tratar desvios Disparar alertas Enviar notificações
  76. 76. Ferramenta BAMSuporte computacional é importanteFuncionalidades necessárias Definição de indicadores e metas Coleta de dados através de fontes diversas Consolidação e transformação entre medidaspré-definidasExemplos Oracle BAM IBM Websphere Business Monitor TIBCO BAM
  77. 77. TendênciasArquitetura da Informação Convergência entre asabordagens BI, BPM e BAM Descoberta de processos
  78. 78. Arquitetura da Informação
  79. 79. Por quê Arquitetura da InformaçãoMecanismos para gestão do desempenhoorganizacional são centrados em dados Qualidade dos dados é crucial Arquitetura da Informação é ponto chave para amelhoria Compõe a Arquitetura Empresarial Arquitetura de Negócio Arquitetura da Arquitetura de Informação Sistemas Arquitetura de Tecnologia
  80. 80. Arquitetura Empresarial“O conjunto total de representações descritivas relevantes para a Organização, ou seja, osmodelos necessários para criar uma Organização e para servir de base para suas mudanças” John Zachman
  81. 81. Arquitetura da InformaçãoDescreve e organiza toda a informação quetrafega em uma organização Níveis conceitual, lógico e físico Acesso direto ou via serviço Arquitetura de Dados e Arquitetura de Serviço de Dados
  82. 82. Arquitetura da InformaçãoRequisitos de dados (1,n) (0,n) Aluno Cursa TurmaModelagem conceitual Nota Esquema conceitual TbAvaliação TbTurma TbAluno CPFAluno Codigo Modelagem lógica CPF CodTurma Nome Nome Nota Curso Esquema lógico Modelagem física Create table TbAluno Esquema físico (CPF char[11] ... ) partition t1 Banco de ... dados
  83. 83. Arquitetura de Informação – Arquitetura de DadosDados, Metadados, Modelos descritivos Princípios e Políticas quem é o responsável pela informação, pelo uso e gerenciamento Estratégias de uso dos dados Semântica (conceitual) Estruturas de armazenamento (lógico) Eficiência no acesso (físico) 85
  84. 84. Arquitetura da InformaçãoBenefícios sobre a qualidade dos dados Acessibilidade Rastreabilidade transformações entre os modelos Entendimento
  85. 85. BI, BPM e BAM: o melhor dos mundos
  86. 86. BPM BAMBI
  87. 87. Quando as partículas colidem... Energia para inovação ou “Buraco Negro”? BPM BAMBI
  88. 88. TópicosPor quê as tecnologias de BI, BAM e BPMestão convergindo?Como as tecnologias de inteligência denegócio podem melhorar os processosde negócio?Que táticas podem ajudar na ligaçãoefetiva de BI e BAM à BPM?
  89. 89. TópicosPor quê as tecnologias de BI, BAM e BPMestão convergindo?Como as tecnologias de inteligência denegócio podem melhorar os processosde negócio?Que táticas podem ajudar na ligaçãoefetiva de BI e BAM à BPM?
  90. 90. Como BI pode agregar valor aos processosDentro de um processo Sobre um processo Melhorar decisões Associar resultados aos Melhorar entendimento do objetivos do negócio processo Ações mais apropriadas Percepção Incluir passos no Status, alertas processo Adicionar ou aprender valor Latência de acordo com a necessidade Excluir passos do processo Otimização Reduzir custo e desperdício de recursos Ajustes e melhorias Para qualquer processo, identifique como a BI pode ajudar a tomada de decisões nos processos, monitore os resultados dos processos em execução e melhore o desempenho de cada passo
  91. 91. Exemplos da convergência entre BI e Processos
  92. 92. Há sinergia! Inteligência de Negócio Análise ContextoMonitoramento Gestão dedas Atividades Busca Modelagem Regras de do Negócio Negócio Histórico de resultados Gestão de Melhoria Processos de Negócio Resposta doEvento Tempo Negócio
  93. 93. BI contribui para maturidade em BPM 1 2 3 4 5 6Reconhecer Percepção dos Controle e Controle e Controle Estrutura ágilineficiências processos automação automação corporativo do negóciooperacionais intra-processo inter-processo Medir Analisar Decidir Alinhar Otimizar Descobrir Inovar Alinhar Analisar processos com alternativas estratégia do Modelar e apontadas por negócio analisar técnicas de processos otimização Medir e em tempo-real Criar processos, do negócio monitorar produtos e Criar framework serviços atividades de desempenho do negócio inovadores organizacional através de associando valores estrutura Integrar de negócio às organizacional ágil contabilidade execuções de baseada em processos atividades aos processos de negócio
  94. 94. TópicosPor quê as tecnologias de BI, BAM e BPMestão convergindo?Como as tecnologias de inteligência denegócio podem melhorar os processosde negócio?Que táticas podem ajudar na ligaçãoefetiva de BI e BAM à BPM?
  95. 95. Cenário para implantação de BI Gartner BI framework Estratégia Organizacional e métricas corporativas(Objetivos e Indicadores estratégicos, financeiros e operacionais) Pessoas Processos Aplicações e Ferramentas Repositórios de Metadados e Serviços Aplicações de Processos de NegócioConsumidores Processos de (Gestão de Desempenho Organizacional (Usuários) negócio e de e Processamento de Transações) decisão Aplicações Analíticas (stand-alone ou embutidas em Produtores Processos aplicativos de suporte aos processos) (Analistas) Analíticos Aplicativos capacitores de BI (Plataformas OLAP)Habilitadores Processos de Infraestrutura da Informação (TI) Infraestrutura (DW, DataMarts, ETL, Qualidade dos da Informação Dados)
  96. 96. BI centrada em processos Novas habilidades necessárias Medir Analisar Decidir Alinhar Otimizar Descobrir Inovar Entrega de Análise Centrada em Informações Processos•Relatórios •Estatísticas •Alertas•Painéis de controle •Predição •Simulações(dashboards) •Consultas OLAP •Otimização•Consultas ad-hoc •Engine de cálculo •Mineração de Processos•Captura de dados em tempo •Mineração de Dados •Engine de Regrasreal •Visualização interativa •Processamento de eventos•Integração de documentos •Consultas a grandes Complexos•Busca repositórios de dados (Google •Orientação a serviços MapReduce) •Gestão de Workflows
  97. 97. BAM Business Activity MonitoringRespostas sobre “agora” Prazos Status dos Tarefas recursos Urgência e Disponibilidade prioridades Sem necessidade de uma “empilhadeira” (força bruta)
  98. 98. Convergência entre BPM e BI Mapa da consolidação entre fabricantes Fabricantes restantes pressentem um “poço de gravidade” em direção a processos [Fonte: Gartner, abril 2010]
  99. 99. TópicosPor quê as tecnologias de BI, BAM e BPMestão convergindo?Como as tecnologias de inteligência denegócio podem melhorar os processosde negócio?Que táticas podem ajudar na ligaçãoefetiva de BI e BAM à BPM?
  100. 100. Garantir a Qualidade dos DadosAssumindo que haja uma estratégia deArquitetura da Informação, pode-se Inserir controles de qualidade dos dadosdentro e nas fronteiras dos processos Criar SLAs para qualidade e integração dedados
  101. 101. Estabelecer framework de métricasAssociar diversos aspectos da gestão de desempenho em umaestrutura que reflita de forma coerente o desempenho organizacional BSC, dashboards, gestão de indicadores, ... Perspectivas do negócio VendasEstratégia Produção Marketing Financeiro
  102. 102. Associar centro de competência em BI com o centro de competência em BPMCriar um centro decompetência em BIbalanceando autoridade epoder entre os membros donegócio, da TI e analistas Definir a missão de BI Controlar financiamento Estabelecer padrões Conhecimento Construir arquitetura tecnológica do negócio Organizar liderança sobre a metodologia CCBI Desenvolver habilidades Conhecimento Conhecimento analítico de TI Gerenciar projetos
  103. 103. Definir arquitetura de convergênciaResponsabilidade do CCBI Alinhamento à arquitetura corporativa de TIOpções Portifólio de fornecedores Barramento de serviços de um líder de mercado Plataforma de BI centrada em processos Deixe o caos reinar...Critérios Requisitos do negócio Investimento atual em TI Habilidades Orçamento LiderançaEstratégia “Solução pontual” x “planejamento de cidades”
  104. 104. Tratar desafios da gestão da melhoria de processosEstabelecer indicadores e iniciativas que monitorem aassociação entre BI e BPMDesafios para o uso de BI na melhoria de processos Cultura e política corporativa Adoção de modelo diferente de financiamento Custo e valor por grupo Falta de governança formal SLAs, definição de framework de métricas Reestruturações organizacionais Colaboração trans-funcional, processos de decisão mais abrangentes Mecanismos inadequados de compensação e premiação Novos papéis de trabalho Foco no cliente Processos na “linha de frente” podem suplantar necessidades do cliente Incentivar feedback do cliente, tolerar pequenas adaptações ao processo central...
  105. 105. Plano de açãoAgora! Identificar processos diferenciados em que BI centrado em processos pode trazer maiores benefícios Buscar nas aplicações de negócio como aumentar reuso do investimento de BI SOA, workflow, integração de dadosEste ano ainda: Garantir que CCBI e CCBP focam nos benefícios da integração de BI e BPM Estabelecer papéis de TI e de arquitetura para implantar convergência BI x BAM x BPMA longo prazo... Desenvolver serviços de informação unificados através da organização Construir repositório corporativo de serviços analíticos Construir framework de métricas para estabelecer ligações entre aplicações analíticas
  106. 106. ... Início de uma era de um Universo Paralelo? BPM BAM BI
  107. 107. Técnicas de Descoberta de Conhecimento Mineração de Processos
  108. 108. Descoberta de conhecimentoCrescente quantidade de dadosarmazenados + impossibilidade deinterpretação -> KDD;KDD (Knowledge Discovery in Databases): “identificação de padrões novos, válidos,potencialmente úteis e compreensíveis em dados” É um processo composto por 5 etapas:
  109. 109. Descoberta de conhecimento
  110. 110. Mineração de DadosFase do processo de KDD caracterizado peladescoberta de padrões através da aplicação dealgoritmos; Tarefas de mineração adequadas a determinadasclasses de problemasTarefas Associação; Classificação; Agrupamento;Tipos de descoberta de conhecimento Mineração em textos (Text Mining); Mineração de processos (Process Mining)
  111. 111. Mineração de ProcessosAbordagem para a descoberta de informaçõessobre processos de negócio correntes naorganização Análise de logs de eventos de sistemas deinformação de apoio aos processos (ERPs, WfMS, ...)
  112. 112. Usos da mineração de Processosdescoberta de processosdescoberta de redes sociaisconformidade de processosconformidade de redes sociais Fonte: Diogo Ferreira, “Mineração de Processos: o Elo que Faltava na Gestão de Processos de Negócio”, palestra convidada, WBPM 2010
  113. 113. Log de eventosCada evento no log se refere a uma únicaatividade;Cada evento refere-se a um único caso(instância);Cada evento deve conter um único executor;Eventos possuem marcação de tempo e sãototalmente ordenados;
  114. 114. Log de eventos
  115. 115. Descoberta de processo
  116. 116. Descoberta de redes sociais
  117. 117. Abordagem para Mineração de Processos
  118. 118. Mineração de ProcessosO framework ProM: Framework extensível; Fornece infra-estrutura e diversos plug-ins; http://prom.win.tue.nl/tools/prom/
  119. 119. http://www.processmining.org/ (T.U.Eindhoven)http://prom.win.tue.nl/tools/prom/(T.U.Eindhoven)
  120. 120. Exemplos de Iniciativas
  121. 121. Por quê Carga em Tempo Real no DW?BI 2.0 Análises com dados em tempo realComo vencer os desafios doarmazenamento tradicional de dados emDWs? Carga de dados em tempo contínuo Inserções e leituras concorrentes
  122. 122. O que é a Carga em Tempo Real no DW?Ambiente que permite execução concorrente decargas e consultas em tempo real sobre um DW,mantendo a eficiência das operações Técnicas de distribuição e paralelismo Cluster de banco de dadosIniciativa do Projeto de pesquisa CG-OLAP daUNIRIO Pereira, D., Azevedo, L., Tanaka, A., “Real Time Loading of Enterprise Data UsingFragmentation of Data Warehouses”, Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados,Florianópolis, Outubro 2011 Financiamento FAPERJ www.uniriotec.br/~cgolap
  123. 123. Como funciona a Carga em Tempo Real no DW? Fragmentos Fragmentos Fragmentos Históricos Históricos HistóricosCONSULTAS Nó 3 Nó 4 Nó 5MIDDLEWARE Nó 1 Fragmento Nó 2 FragmentosINSERÇÕES de Tempo Real Históricos
  124. 124. Como funciona a Carga em Tempo Real no DW? Fragmentos Fragmentos Fragmentos Históricos Históricos HistóricosCONSULTAS Nó 3 Nó 4 Nó 5MIDDLEWARE Nó 1 Fragmento Nó 2 FragmentosINSERÇÕES de Tempo Real Históricos
  125. 125. StoryMining Como tornar mais ágil olevantamento e modelagem dos processos de negócio?
  126. 126. Por quê o StoryMining?Alto investimento no levantamento erepresentação dos processos de negócio Tempo e recursosCom muita frequência Modelos de processo “fora da realidade” Modelos de processos desatualizados
  127. 127. O quê é o StoryMining? Levantamento Automático de Processos de negócio a partir de Estórias Contagem de histórias em grupo (GroupStoryTelling) Descoberta de conhecimento Geração do modelo de processos em BPMNJoão Carlos de A. R. Gonçalves, Flávia Maria Santoro, Fernanda Araujo Baião: Let Me Tell You a Story - On How to Build Process Models. J. UCS 17(2): 276-295 (2011)
  128. 128. StoryMiningContagem de histórias
  129. 129. Como funciona o Story Mining? Story Mining
  130. 130. Como funciona o Story Mining?
  131. 131. e-mailMiner Como tornar mais ágil olevantamento e modelagem dos processos de negócio?
  132. 132. Por quê o e-mailMiner?Nem todos os processos de negócio são “bemcomportados”. Alguns... São fortemente dependentes do conhecimento eexperiência do seu executor Têm fluxo muito instável sequência de atividades não é bem definida eventualidades, questões de ambiente externo São altamente colaborativo Intensa troca de conhecimento informal Uso intensivo de ferramentas de comunicação (e-mails)“Processos Intensivos em Conhecimento” Tomada de decisão Campanha de marketing
  133. 133. O quê é o e-mailMiner?Descoberta automática de Processos Intensivosem conhecimento Coleta de emails Representação automática de todo o conhecimentoinerente ao Processo
  134. 134. Como funciona o e-mailMiner? E-mailMiner
  135. 135. Como funciona o e-mailMiner?
  136. 136. BPECRELBusiness Process External Context Relevance Como reagir mais rapidamente às mudanças relevantes no ambiente externo?
  137. 137. Por quê o BPECREL?A sobrevivência de uma organização depende desua habilidade em rapidamente Processar informações sobre o meio-ambiente Transformar essas informações em conhecimento Adaptar seus processos de negócio às mudançasMas como determinar se uma informação do meio érelevante para um processo de negócio? Mar de informações disponíveis (e muitas outras não) Redes sociais, sensores, satélites, ... a web é o banco de dados
  138. 138. O quê é o BPECREL? Business Process External Context Relevance Identificação e priorização semi-automáticas das informações do meio ambiente que influenciam um processo de negócio Inteligência Competitiva (IC) Mineração de dados (MD)Eduardo Costa Ramos, Flavia Maria Santoro and Fernanda Baião, A METHOD FOR DISCOVERING THE RELEVANCE OF EXTERNAL CONTEXT VARIABLES TO BUSINESS PROCESSES, KMIS 2011, Paris, Outubro 2011
  139. 139. Como funciona o BPECREL? BPECREL
  140. 140. Como funciona o BPECREL?
  141. 141. Como funciona o BPECREL? 1- 2- Identificar 3- Selecionar 6-Identificar o objetivo Selecionar a categoria 4- 5- variáveis do do processo a área de de KIT. Identificar Identificar contexto de negócio monitoria o KIT o KIQ externoDecisões estratégicas, Alertas, Política, Econômica, Social, Tecnológica,Atores do ambiente competitivo Ecológica e Legal (PESTEL) 7-Coletar o 8-Determinar histórico das relevância do variáveis do contexto contexto (Processo de KDD: externo 9 etapas)
  142. 142. Business Intelligence, Analytics e outros sabores... Fernanda Baiãofernanda.baiao@uniriotec.br

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