2. Figura 2 – Arquitectura e componentes da Business Intelligence
adaptado de Turban et al. (2008)
Data sources / OLTP
ETL – Extract, Transform and Load
Data Warehouse
Business Analytics
Data Mining
OLAP
BPM
Alerts
Ad-hoc Query
Text Mining
Scorecards
Dashboards
Business Intelligence
KPIs
Metrics ADS
Arquitetura e componentes da Business Intelligence
adaptado de Turban et al. (2008)
Definição: Business intelligence (ou inteligência de negócio) pode ser descrito
como "um conjunto de técnicas e ferramentas para a aquisição e transformação
de dados brutos em informações significativas e úteis para suportar a análise de
negócio"
Busines intelligence (BI) … na teoria
Carlos Tam 2
4. Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
- Data Mining
- Alertas
- OLAP
- Ad-hoc Query
- Dashboards
- Scorecards
Gartner Group, 1989
Como se chega lá ?
Carlos Tam 4
5. Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
Definição
Carlos Tam 5
O termo Data Warehouse descreve um repositório de dados orientado por
assunto, integrado, histórico e não volátil com o tempo, com o objetivo de
suportar o processo de decisão (Inmon, 2005).
8. SQL Server
DB2
Sistemas
Transaccionais
OLTP
ORACLE
Data Mart
Marketing
Data Mart
Financeira
Data Mart
…
OLAP–OnlineAnalyticalProcessing
Extract
Fonte de dados
Área de Staging
Transform
Load
Utilizadores
finais
Arquitetura de Data Mart (bottom-up)
Carlos Tam 8
Transformação
Sumarização
Higienização
Combine
Limpeza
….
9. Dimensão Tempo Dimensão artigo
data artigo
dia descrição
mês Tabela Factos Vendas familia
ano data subfamilia
trimestre artigo
quadrimestre loja
semestre zona
quantidade
valor venda
Dimensão loja Dimensão zona
loja zona
descrição morada
tipo de loja cidade
pais
Medidas
Figura 5 - Exemplo de dados em modelo Estrela ou Star Schema
Modelo de dados em “Estrela” ou Star Schema
Exemplo do modelo de exploração da
informação em BI
Carlos Tam 9
10. Business Analytics (BA)
Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
- Data Mining
- Alertas
- OLAP
- Ad-hoc Query
- Dashboards
- Scorecards
Gartner Group, 1989
Carlos Tam 10
11. Definição
Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
Carlos Tam 11
A Business Analytics (BA) é a prática da exploração iterativa e metódica dos
dados de uma organização com ênfase na análise estatística. A análise de
negócios combina a ciência de análise preditiva com capacidades avançadas
de inteligência de negócios.
16. BA- Data mining: Clustering
Segmentar, Clustering ou seja :
agrupar coisas que se encontram próximas com base em determinadas
medições (variáveis)
Carlos Tam 16
17. BA- Data mining: Clustering
Reduzir grandes conjuntos de dados para produzir informação
Perdemos pormenor mas ganhamos interpretabilidade e compreensão
Carlos Tam 17
18. BA- Data mining: Clustering
Talho
Peixaria
Charcutaria
Congelados
Legumes/Frutas
Livros
Padaria
Outros
Charcutaria
Legumes/Frutas
Talho
Peixaria
Congelados
Livros
Padaria
Outros
Carlos Tam 18
19. BA- Data mining: Predictive analysis
A ideia consiste em utilizar dados históricos para
desenvolver um modelo que nos permita prever resultados
de um fenómeno de interesse
Carlos Tam 19
20. User Interface
Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
- Data Mining
- Alertas
- OLAP
- Ad-hoc Query
- Dashboards
- Scorecards
Carlos Tam 20
21. User Interface
Business Intelligence
Data Warehouse Business Analytics User Interface
Carlos Tam 21
O User Interface é um termo geral que descreve qualquer esforço para ajudar
as pessoas a entender o significado dos dados, colocando-os num contexto visual.
Padrões, tendências e correlações que podem passar despercebidos em dados
baseados em texto, podem ser expostos e reconhecidos mais facilmente com o
software de visualização de dados.
27. Decisão: Que software adotar?
Carlos Tam 27
Região
Região
Distrito
Distrito
Concelho
Concelho
Freguesia
Freguesia
Impulsionado pelos serviços de TI
• Pensamento linear, pré-definido
• Perde-se conhecimento escondido nos dados
• Demora meses a alterar
• Centrado nos dados
Impulsionado pelo Utilizador
• O utilizador decide onde começar
• Todos os dados, sempre visíveis
• Demora minutos a alterar
• Orientado pelo conhecimento