A apresentação discute os benefícios e usos de Business Intelligence (BI), incluindo como BI pode transformar dados em informações valiosas para tomada de decisão, os principais componentes de um sistema de BI como data warehouse e data marts, e como empresas podem começar a implementar BI.

1. Benefícios e Uso de BI

2. Apresentação - InstrutorMarco Antonio Garcia

3. 17 anos de experiência em TI, sendo 12 exclusivamente com Business Intelligence e Data Warehouse.

4. Certificado pelo KimballUniversity nos EUA, onde teve aula pessoalmente com Ralph Kimball, um dos principais gurus do data Warehouse.

5. Vivência profissional em diversos projetos, passando por Bancos e Financeiras, Construção, Serviços, Varejo, Marketing e outros.O que é Business IntelligenceBusiness Intelligence pode ser definido como um conjunto de técnicas utilizadas para extrair inteligência a partir de dados sobre um determinado negócio.“Business Intelligence é o processo de transformar dados em informação e através da descoberta transformar informação em conhecimento.” – GartnerGroup.

6. Propósito do Business IntelligenceO objetivo é converter o volume de dados em informações relevantes ao negócio, através de relatórios analíticos.DecisãoConhecimentoInformaçãoDadosValorVolume

7. Onde podemos Empregar BI

8. Para quais processos de negócio

9. Benefícios do uso de BIMaior capacidade de análise.Maior acompanhamento dos processos de negócio.Agilidade na montagem de informações.Possibilidade do uso de indicadores de gestão.Padronização do acesso aos dados.Padronização de regras de negócio.Diminuição nos ciclos de fechamento, revisão e liberação de informações.Automação de processos de informação.

10. Principais variações dos sistemas de BIOs sistemas de Business Intelligence podem ter diversas aplicações diferentes :

11. Data Mining ( Mineração de Dados )

12. Query Report / AdHoc ( Relatórios Variáveis )

13. Reporting ( Relatórios Fixos )

14. Budgeting / Forecasting / Planning ( Planejamento )

15. KPI’s ( Indicadores de Acompanhamento )

16. BPM’s ou CPM’s ( Medidores de Performance )

17. What-If’s ( Simulações )

18. Dashboards ( Painéis de Acompanhamento )Data Mining ( Mineração de Dados )São softwares responsáveis por analisar uma massa de dados, coletando informações sobre seu comportamento.

19. Quando aplicados a outros dados, podem ser utilizados para determinar comportamentos esperados e analise preditiva.

20. Existem diversas técnicas para Data Mining, como redes neurais, árvore de decisão, entre outras.

21. O processo final do Data Mining pode ser considerado o Conhecimento dos Dados.Query Report / AdHoc ToolFerramentas de consultas utilizadas para extrair informações do Data Warehouse.

22. Podem ser :

23. ROLAP ( Relacional – OLAP ).

24. MOLAP ( Multidimensional – OLAP ).

25. HOLAP ( Híbrido – OLAP ).