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 Motivação
 Manifesto Ágil
 Princípios Ágeis e Data Warehousing
 Aplicação de Práticas Ágeis na Construção de
  Data Warehouse Evolutivo
 Extreme Scoping
 Agile Data Warehousing
 Framework FDWS


13/10/2010   ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA   2
    Segundo estudo da Forrester Research
     realizado com empresas dos Estados Unidos,
     o Business Inteligence (BI) continua no topo
     da lista de desejos dos gestores de negócio e,
     não coincidentemente, também do
     departamento de TI.



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    O relatório intitulado “Agile BI Out Of The
     Box”criado a partir do estudo realizado pelo
     especialista Boris Evelson da Forrester,
     aponta alguns problemas relacionados a
     projetos de BI.

    Para muitos CIOs, apesar do desejo das
     corporações, conseguir empregar aplicativos
     novos e inovadores de BI ainda é um desafio.
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    Isso porque, hoje, na rede das empresas
     existem grandes volumes de dados inseridos
     em ambientes complexos de TI que não
     conversam entre si.

    Além disso, os utilizadores empresariais de
     aplicações de BI estão largamente insatisfeitos
     com a falta de agilidade e flexibilidade das
     soluções existentes.
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    Embora algumas delas tenham vindo ajudar as
     empresas com algumas funções de negócio
     específicas, no geral não conseguem
     responder a todas as necessidades.

    De acordo com o especialista da Forrester,
     uma das alternativas para melhorar esse
     cenário está na adoção do conceito que a
     consultoria classifica como Agile BI.
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    “Não é diferente de qualquer metodologia de
     desenvolvimento ágil”, ressalta Evelson, ao
     explicar que isso demanda a criação de
     soluções em pequena escala.

    Mas, a metodologia Agile BI difere de outras
     abordagens na medida em que implica novas e
     diferentes tecnologias e arquiteturas para
     suporte.
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    Nossa maior prioridade é satisfazer os
     clientes através de rápidas e contínuas
     entregas de software com valor agregado.

       Quem é o cliente ?
       O que é software com valor agregado em Data
             Warehousing ?
             ▪ Relatórios ?
             ▪ Dashboards ?
             ▪ Código de ETL funcionando ?

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    Mudanças de requisitos são bem vindas, até
     mesmo tarde no desenvolvimento. O
     processo Ágil assume a mudança como parte
     da vantagem competitiva de seus clientes.

       O processo deve ser flexível e adaptável




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    Entregar software funcionando
     freqüentemente, em algumas semanas ou
     meses, com a preferência ao menor tempo
     possível.

       O processo deve ter um bom controle de escopo.
       Um tema de cada vez.
        ▪ O que é uma tema ?


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    Homens de negócios e desenvolvedores
     devem trabalhar juntos durante todo o
     projeto.

       Projetos de DW necessitam da presença das
             pessoas de negócio
             ▪ Um dos grandes motivos de falha dos projetos
       Isso se aplica a geração de relatórios
        ▪ Iterações diárias seriam ótimas

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    Construa projetos através de indivíduos
     motivados. Dê à equipe um ambiente que
     atenda suas necessidades, e confie em sua
     capacidade para realizar o trabalho.

       Necessita-se de pessoas que querem estar no
        projeto
       Treinar a equipe, se necessário
       Manter pequenas unidades de trabalho para criar
        uma atmosfera de sucesso
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    A forma mais eficiente e efetiva de circular,
     criar consenso, uma informação para a
     equipe de desenvolvimento é através da
     comunicação cara-a-cara.

       O time possui um relacionamento diário
       Realização de reuniões diárias para
             monitoramento e controle

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    Software em funcionamento é a primeira
     medida de progresso.

       Aplicado a DW:
        ▪ O que é um software trabalhando ?
             ▪ Relatórios de BI ?
             ▪ Definições de tabelas ?
             ▪ Código ETL em funcionamento ?




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    O processo Ágil promove o desenvolvimento
     sustentável. Os clientes, desenvolvedores e
     usuários devem ser capazes de manter uma paz
     constante indefinidamente.

       Projetos de BI duram muito tempo, não cansar a
        equipe com prazos irracionais.
       Bom planejamento e controle de escopo.
       Menor unidade de trabalho com valor de negócio.
       Estudo dos métodos ágeis e adaptação do que for
        adequado a seu time.

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    Atenção contínua a excelência técnica e bom
     design inspira Agilidade.

       Design e Arquiteturas ruins = Problema
        ▪ Simtoma: Não é possível desenvolver tal data mart




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    Simplicidade - a arte de maximizar a
     quantidade de trabalho não feito - é
     essencial.




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    As melhores arquiteturas, requisitos e
     designs surgem a partir de equipes auto-
     gerenciáveis.

       Equipe de pessoas inteligentes e motivadas =
        sucesso
       Somos bem-sucedidos (ou não) como uma
        EQUIPE
       Incentivar o trabalho e o pensamento em equipe
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    Em intervalos regulares a equipe reflete sobre
     como tornar-se mais eficiente, então adaptando
     seu comportamento de acordo.

       O modelo de decisão
             ▪ Modo de debate
             ▪ Pontos de Verificação

       Equipes auto-organizadas
             ▪ Encontrar a solução para um problema torna-se o problema
               da equipe

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   Refatoração de banco: Permite a evolução gradual
    de um esquema de dados, aprimorando o projeto do
    esquema sem alterar sua semântica.

   Modelagem de dados evolutiva: Permite que o
    modelo de dados evolua gradual e iterativamente,
    acompanhando sistemas que utilizem o banco.

   Testes de regressão no banco de dados: Testes que
    garantem que o esquema do banco de dados
    funciona como deve.
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   Gerenciamento de configuração de artefatos no
    banco: Os modelos, os dados de teste e os bancos de
    testes são importantes “artefatos” que devem ser
    corretamente gerenciados, como parte integrante do
    projeto.

   Ambientes de desenvolvimento: Os
    desenvolvedores precisam de ambientes de trabalho
    locais, para que possam modificar, testar e executar o
    sistema antes que suas versões sejam integradas em
    um ambiente comum, para que somente então a
    versão integrada seja passada para produção.
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    Uma refatoração de banco de dados pode
     ser definida como a realização de uma
     alteração simples no esquema do banco, com
     o objetivo de otimizar o projeto, mas
     preservando sua semântica informacional e
     sua semântica comportamental.



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    A semântica informacional está relacionada
     com a visão externa ao banco, ou seja, como
     os usuários enxergam as informações do
     ponto de vista de negócios. Neste caso, uma
     informação que existia antes da refatoração
     deve continuar existindo após a refatoração.



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    A semântica comportamental está
     relacionada com a manutenção das
     funcionalidades existentes antes da alteração
     ser efetuada. Desta forma, programas que
     utilizavam o banco de dados antes da
     refatoração devem ter seus códigos
     atualizados para que continuem funcionando
     após a refatoração.

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    Combinação de práticas das metodologias
     SCRUM E FDD adaptadas e aplicadas ao
     domínio de projetos de Data Warehouse.

    Propõe o desenvolvimento iterativo e
     incremental de Data Warehouse a partir da
     cobertura de Áreas/Atividades de Negócio.


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    Todo o desenvolvimento é dirigido a
     “Features”

       O que é uma feature ?
        ▪ Uma consulta
        ▪ Um dashboard
        ▪ Um relatório

    Desenvolvimento de back-end, front-end e
     metadados integrado.
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    Requirements Bank
       Banco dos requisitos coletados durante as sessões com
             especialistas de negócio e stakeholders.

    Project FBS
       Mapeamento das áreas de negócio da instituição.

    Project Plan
       Documento de identificação do projeto, devendo conter
             estimativas de custos, detalhamento da equipe
             responsável, identificação de stakeholders, papéis,
             detalhamento das ferramentas e ambiente técnico,
             objetivos e metas do projeto.

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    Release Plan
       Definição do seqüenciamento de releases por área
             de negócio mapeada no Project FBS e priorizada
             pelos especialistas de negócio.

    Project Map
       Mapeamento dos itens implementados durante o
             projeto. Deve oferecer uma visão geral do que foi
             feito, as principais features e a arquitetura
             utilizada.

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    Release FBS
       Expansão do Project FBS para a área de negócio alvo
             da Release.

    Release TDM
       Mapeamento das tabelas das bases de dados pelas
             atividades de negócio definidas da Release FBS.

    Feature Release Backlog
       Lista de Features (consultas, relatórios, dashboards)
             definidos para a Release.
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    Sprint Plan
       Definição do seqüenciamento de sprints por
             atividades de negócio mapeada no Release FBS e
             priorizada pelos especialistas de negócio.

    Release Map
       Mapeamento dos itens implementados durante a
             release. Deve oferecer uma visão detalhada do
             que está sendo feito, os itens validados pelos
             stakeholders e a arquitetura da solução.

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     Sprint Backlog
       Lista de Features (consultas, relatórios, dashboards) definidos para
           a Sprint.

     Impediment List
       Lista de impedimentos da Sprint.

     Kanban
       Quadro para acompanhamento do status das atividades da Sprint.

     Diagrams
       Diagramas de acompanhamentos definidos para o projeto: Ex:
           BurnDownChart, Parking Lot e etc...


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    Não existe uma fórmula concreta para a
     aplicação de metodologias/práticas ágeis em
     BI.

    Os dados merecem um cuidado especial pois
     métodos ágeis não foram desenhados para
     projetos de integração de dados.

    Use, inove, adapte o processo.
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    AGILE BI. 2010. Http://www.pentaho.com/agilebi
     Últimoacessoem02deOutubrode2010:

    CARVALHO, G. T. de. Aplicação de Práticas Ágeis na
     Construção de Data Warehouse Evolutivo.
     Dissertação (Mestrado) —Universidade de São Paulo,
     São Paulo, Junho 2009.

    DIAS, M. V. B. Um Novo Enfoque para o
     Gerenciamento de Projetos de Desenvolvimento de
     Software. Dissertação (Mestrado) —Universidade de
     São Paulo, São Paulo, 2005.
13/10/2010      ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA   75
    HUGHES, R.; TEAM the C. D. M. Agile Data
     Warehousing - Delivering World-Class
     Business Intelligence Systems Using Scrum
     and XP. [S.l.]: iUniverse, Inc., 2007. ISBN
     0978-0-595-91447-0.

    KIMBALL, R. Data Warehouse toolkit: o guia
     completo para modelagem
     multidimensional. Campus, 2002.
13/10/2010     ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA   76
    MOSS, L. EXTREME SCOPING: An Agile Approach to
     Data Warehousing and Business Intelligence. 2010.
     Http://www.datamanager.it/news/business-
     intelligence/extreme-scopingagile-approach-data-
     warehousing-and-business-intelligence. Último
     acesso em 02 de Outubrode 2010.
    MOSS, L. Extreme Scoping - An Agile Project
     Management Approach. 2007.
     Http://www.eiminstitute.org/library/eimiarchives/volu
     me-1-issue-5-july-2007-edition/extreme-scoping-an-
     agile-project-management-approach. Último acesso
     em 02 de Outubro de 2010.
13/10/2010       ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA   77
    NÓBREGA, J. ao. Forrester defende novo modo de
     desenvolver BI. [S.l.]: Computerworld,2010.
     Http://www.computerworld.com.pt/2010/04/29/forres
     ter-defende-novo-modo-dedesenvolver-bi/. Último
     acesso em 25 de Setembro de 2010.

    PRESTON, R. Down To Business: Business Intelligence
     Still In Its Infancy. [S.l.]: InformationWeek, 2003.
     Http://www.informationweek.com/news/businessintel
     ligence=showArticle: jhtml?articleID =
     196801521:ltimoacessoem25deSetembrode2010:

13/10/2010      ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA   78
    SÁ, J. V. de Oliveira e. Metodologia de Sistema
     de Datawarehouse. Tese (Doutorado) —
     Universidade do Minho, Portugal, 2009.

    WAILGUM, T. BI representa desafio para
     empresas, aponta Forrester: CIO/EUA,2010.
     Http://cio.uol.com.br/gestao/2010/04/26/bi-
     representa-desafio-para-empresas-
     apontaforrester/. Último acesso em 25 de
     Setembro de 2010.

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  • 1.
  • 2.  Motivação  Manifesto Ágil  Princípios Ágeis e Data Warehousing  Aplicação de Práticas Ágeis na Construção de Data Warehouse Evolutivo  Extreme Scoping  Agile Data Warehousing  Framework FDWS 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 2
  • 3. Segundo estudo da Forrester Research realizado com empresas dos Estados Unidos, o Business Inteligence (BI) continua no topo da lista de desejos dos gestores de negócio e, não coincidentemente, também do departamento de TI. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 3
  • 4. O relatório intitulado “Agile BI Out Of The Box”criado a partir do estudo realizado pelo especialista Boris Evelson da Forrester, aponta alguns problemas relacionados a projetos de BI.  Para muitos CIOs, apesar do desejo das corporações, conseguir empregar aplicativos novos e inovadores de BI ainda é um desafio. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 4
  • 5. Isso porque, hoje, na rede das empresas existem grandes volumes de dados inseridos em ambientes complexos de TI que não conversam entre si.  Além disso, os utilizadores empresariais de aplicações de BI estão largamente insatisfeitos com a falta de agilidade e flexibilidade das soluções existentes. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 5
  • 6. Embora algumas delas tenham vindo ajudar as empresas com algumas funções de negócio específicas, no geral não conseguem responder a todas as necessidades.  De acordo com o especialista da Forrester, uma das alternativas para melhorar esse cenário está na adoção do conceito que a consultoria classifica como Agile BI. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 6
  • 7. “Não é diferente de qualquer metodologia de desenvolvimento ágil”, ressalta Evelson, ao explicar que isso demanda a criação de soluções em pequena escala.  Mas, a metodologia Agile BI difere de outras abordagens na medida em que implica novas e diferentes tecnologias e arquiteturas para suporte. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 7
  • 8. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 8
  • 9. Nossa maior prioridade é satisfazer os clientes através de rápidas e contínuas entregas de software com valor agregado.  Quem é o cliente ?  O que é software com valor agregado em Data Warehousing ? ▪ Relatórios ? ▪ Dashboards ? ▪ Código de ETL funcionando ? 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 9
  • 10. Mudanças de requisitos são bem vindas, até mesmo tarde no desenvolvimento. O processo Ágil assume a mudança como parte da vantagem competitiva de seus clientes.  O processo deve ser flexível e adaptável 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 10
  • 11. Entregar software funcionando freqüentemente, em algumas semanas ou meses, com a preferência ao menor tempo possível.  O processo deve ter um bom controle de escopo.  Um tema de cada vez. ▪ O que é uma tema ? 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 11
  • 12. Homens de negócios e desenvolvedores devem trabalhar juntos durante todo o projeto.  Projetos de DW necessitam da presença das pessoas de negócio ▪ Um dos grandes motivos de falha dos projetos  Isso se aplica a geração de relatórios ▪ Iterações diárias seriam ótimas 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 12
  • 13. Construa projetos através de indivíduos motivados. Dê à equipe um ambiente que atenda suas necessidades, e confie em sua capacidade para realizar o trabalho.  Necessita-se de pessoas que querem estar no projeto  Treinar a equipe, se necessário  Manter pequenas unidades de trabalho para criar uma atmosfera de sucesso 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 13
  • 14. A forma mais eficiente e efetiva de circular, criar consenso, uma informação para a equipe de desenvolvimento é através da comunicação cara-a-cara.  O time possui um relacionamento diário  Realização de reuniões diárias para monitoramento e controle 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 14
  • 15. Software em funcionamento é a primeira medida de progresso.  Aplicado a DW: ▪ O que é um software trabalhando ? ▪ Relatórios de BI ? ▪ Definições de tabelas ? ▪ Código ETL em funcionamento ? 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 15
  • 16. O processo Ágil promove o desenvolvimento sustentável. Os clientes, desenvolvedores e usuários devem ser capazes de manter uma paz constante indefinidamente.  Projetos de BI duram muito tempo, não cansar a equipe com prazos irracionais.  Bom planejamento e controle de escopo.  Menor unidade de trabalho com valor de negócio.  Estudo dos métodos ágeis e adaptação do que for adequado a seu time. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 16
  • 17. Atenção contínua a excelência técnica e bom design inspira Agilidade.  Design e Arquiteturas ruins = Problema ▪ Simtoma: Não é possível desenvolver tal data mart 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 17
  • 18. Simplicidade - a arte de maximizar a quantidade de trabalho não feito - é essencial. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 18
  • 19. As melhores arquiteturas, requisitos e designs surgem a partir de equipes auto- gerenciáveis.  Equipe de pessoas inteligentes e motivadas = sucesso  Somos bem-sucedidos (ou não) como uma EQUIPE  Incentivar o trabalho e o pensamento em equipe 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 19
  • 20. Em intervalos regulares a equipe reflete sobre como tornar-se mais eficiente, então adaptando seu comportamento de acordo.  O modelo de decisão ▪ Modo de debate ▪ Pontos de Verificação  Equipes auto-organizadas ▪ Encontrar a solução para um problema torna-se o problema da equipe 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 20
  • 21.
  • 22. Refatoração de banco: Permite a evolução gradual de um esquema de dados, aprimorando o projeto do esquema sem alterar sua semântica.  Modelagem de dados evolutiva: Permite que o modelo de dados evolua gradual e iterativamente, acompanhando sistemas que utilizem o banco.  Testes de regressão no banco de dados: Testes que garantem que o esquema do banco de dados funciona como deve. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 22
  • 23. Gerenciamento de configuração de artefatos no banco: Os modelos, os dados de teste e os bancos de testes são importantes “artefatos” que devem ser corretamente gerenciados, como parte integrante do projeto.  Ambientes de desenvolvimento: Os desenvolvedores precisam de ambientes de trabalho locais, para que possam modificar, testar e executar o sistema antes que suas versões sejam integradas em um ambiente comum, para que somente então a versão integrada seja passada para produção. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 23
  • 24. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 24
  • 25. Uma refatoração de banco de dados pode ser definida como a realização de uma alteração simples no esquema do banco, com o objetivo de otimizar o projeto, mas preservando sua semântica informacional e sua semântica comportamental. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 25
  • 26. A semântica informacional está relacionada com a visão externa ao banco, ou seja, como os usuários enxergam as informações do ponto de vista de negócios. Neste caso, uma informação que existia antes da refatoração deve continuar existindo após a refatoração. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 26
  • 27. A semântica comportamental está relacionada com a manutenção das funcionalidades existentes antes da alteração ser efetuada. Desta forma, programas que utilizavam o banco de dados antes da refatoração devem ter seus códigos atualizados para que continuem funcionando após a refatoração. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 27
  • 28. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 28
  • 29. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 29
  • 30. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 30
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  • 52. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 52
  • 53. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 53
  • 54. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 54
  • 55. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 55
  • 56. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 56
  • 57.
  • 58. Combinação de práticas das metodologias SCRUM E FDD adaptadas e aplicadas ao domínio de projetos de Data Warehouse.  Propõe o desenvolvimento iterativo e incremental de Data Warehouse a partir da cobertura de Áreas/Atividades de Negócio. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 58
  • 59. Todo o desenvolvimento é dirigido a “Features”  O que é uma feature ? ▪ Uma consulta ▪ Um dashboard ▪ Um relatório  Desenvolvimento de back-end, front-end e metadados integrado. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 59
  • 60. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 60
  • 61. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 61
  • 62. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 62
  • 63. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 63
  • 64. Requirements Bank  Banco dos requisitos coletados durante as sessões com especialistas de negócio e stakeholders.  Project FBS  Mapeamento das áreas de negócio da instituição.  Project Plan  Documento de identificação do projeto, devendo conter estimativas de custos, detalhamento da equipe responsável, identificação de stakeholders, papéis, detalhamento das ferramentas e ambiente técnico, objetivos e metas do projeto. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 64
  • 65. Release Plan  Definição do seqüenciamento de releases por área de negócio mapeada no Project FBS e priorizada pelos especialistas de negócio.  Project Map  Mapeamento dos itens implementados durante o projeto. Deve oferecer uma visão geral do que foi feito, as principais features e a arquitetura utilizada. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 65
  • 66. Release FBS  Expansão do Project FBS para a área de negócio alvo da Release.  Release TDM  Mapeamento das tabelas das bases de dados pelas atividades de negócio definidas da Release FBS.  Feature Release Backlog  Lista de Features (consultas, relatórios, dashboards) definidos para a Release. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 66
  • 67. Sprint Plan  Definição do seqüenciamento de sprints por atividades de negócio mapeada no Release FBS e priorizada pelos especialistas de negócio.  Release Map  Mapeamento dos itens implementados durante a release. Deve oferecer uma visão detalhada do que está sendo feito, os itens validados pelos stakeholders e a arquitetura da solução. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 67
  • 68. Sprint Backlog  Lista de Features (consultas, relatórios, dashboards) definidos para a Sprint.  Impediment List  Lista de impedimentos da Sprint.  Kanban  Quadro para acompanhamento do status das atividades da Sprint.  Diagrams  Diagramas de acompanhamentos definidos para o projeto: Ex: BurnDownChart, Parking Lot e etc... 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 68
  • 69. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 69
  • 70. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 70
  • 71. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 71
  • 72. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 72
  • 73. Não existe uma fórmula concreta para a aplicação de metodologias/práticas ágeis em BI.  Os dados merecem um cuidado especial pois métodos ágeis não foram desenhados para projetos de integração de dados.  Use, inove, adapte o processo. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 73
  • 74. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 74
  • 75. AGILE BI. 2010. Http://www.pentaho.com/agilebi Últimoacessoem02deOutubrode2010:  CARVALHO, G. T. de. Aplicação de Práticas Ágeis na Construção de Data Warehouse Evolutivo. Dissertação (Mestrado) —Universidade de São Paulo, São Paulo, Junho 2009.  DIAS, M. V. B. Um Novo Enfoque para o Gerenciamento de Projetos de Desenvolvimento de Software. Dissertação (Mestrado) —Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 75
  • 76. HUGHES, R.; TEAM the C. D. M. Agile Data Warehousing - Delivering World-Class Business Intelligence Systems Using Scrum and XP. [S.l.]: iUniverse, Inc., 2007. ISBN 0978-0-595-91447-0.  KIMBALL, R. Data Warehouse toolkit: o guia completo para modelagem multidimensional. Campus, 2002. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 76
  • 77. MOSS, L. EXTREME SCOPING: An Agile Approach to Data Warehousing and Business Intelligence. 2010. Http://www.datamanager.it/news/business- intelligence/extreme-scopingagile-approach-data- warehousing-and-business-intelligence. Último acesso em 02 de Outubrode 2010.  MOSS, L. Extreme Scoping - An Agile Project Management Approach. 2007. Http://www.eiminstitute.org/library/eimiarchives/volu me-1-issue-5-july-2007-edition/extreme-scoping-an- agile-project-management-approach. Último acesso em 02 de Outubro de 2010. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 77
  • 78. NÓBREGA, J. ao. Forrester defende novo modo de desenvolver BI. [S.l.]: Computerworld,2010. Http://www.computerworld.com.pt/2010/04/29/forres ter-defende-novo-modo-dedesenvolver-bi/. Último acesso em 25 de Setembro de 2010.  PRESTON, R. Down To Business: Business Intelligence Still In Its Infancy. [S.l.]: InformationWeek, 2003. Http://www.informationweek.com/news/businessintel ligence=showArticle: jhtml?articleID = 196801521:ltimoacessoem25deSetembrode2010: 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 78
  • 79. SÁ, J. V. de Oliveira e. Metodologia de Sistema de Datawarehouse. Tese (Doutorado) — Universidade do Minho, Portugal, 2009.  WAILGUM, T. BI representa desafio para empresas, aponta Forrester: CIO/EUA,2010. Http://cio.uol.com.br/gestao/2010/04/26/bi- representa-desafio-para-empresas- apontaforrester/. Último acesso em 25 de Setembro de 2010. 13/10/2010 ©2010 | Mauricio Cesar Santos da Purificação | Grupo DW-UFBA 79