A IT4Biz, fundada em 2007 em São Paulo, é uma empresa pioneira no Brasil em soluções de BI open source, capacitando profissionais na utilização da suite Pentaho. O documento aborda conceitos fundamentais de BI, como data warehouses e sistemas de apoio à decisão, e discute as etapas necessárias para a execução de projetos de BI, além das competências exigidas para os profissionais da área. Enfatiza ainda os benefícios das soluções open source, como baixo custo e flexibilidade, e a importância de uma equipe multifuncional na implementação bem-sucedida de projetos de BI.

1. Há 5 anos treinando os melhores profissionais de BI Open Source.
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2. Desmistificando BI
(Business Intelligence)
Open Source
S

3. Sobre a IT4biz
S

4. Sobre a IT4biz
A IT4biz é uma empresa de Tecnologia da Informação focada em Soluções de
Código Aberto fundada em 2007 na cidade de São Paulo, Brasil.
Somos pioneiros no Brasil na utilização da Suite de Business Intelligence
Pentaho.
O nome IT4biz (Information Technology For Business) significa Tecnologia da
Informação para Negócios.
Nosso foco é obter os melhores resultados e gerar lucro para sua
empresa, aplicando tudo o que existe de mais moderno em Tecnologia da
Informação para Negócios.
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5. Introdução
S

6. Introdução
Seja bem-vindo ao curso gratuito da IT4biz!
Neste curso abordaremos temas através de exemplos
práticos e explicativos que capacitarão o usuário a
entender BI (Business Intelligence), a utilizar o BI Server e a
criar suas próprias visões e gráficos.
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7. Conceitos importantes
S

8. O que é BI?
S O termo Business Intelligence, Inteligência de Negócios
em português, resumidamente, significa coletar dados
de diversas fontes, organizá-los, analisá-los e
compartilhá-los com os executivos mais importantes da
empresa; estes então transformam essas informações
relevantes em decisões importantes para o futuro da
empresa.
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9. O que é Data Warehouse?
S “Um Data Warehouse nada mais é do que um banco de
dados contendo dados extraídos do ambiente de produção
da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido
otimizados para processamento de consulta e não para
processamento de transações. Em geral, um Data Warehouse
requer a consolidação de outros recursos de dados, além dos
armazenados em banco de dados relacionais, como
informações provenientes de planilhas eletrônicas,
documentos textuais, etc.” [INMON, 1999].
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10. O que é Data Warehouse?
S Na grande maioria dos Data Warehouses (DW), os dados
provêm de várias fontes diferentes e independentes,
podendo ser essas fontes as bases de dados dos sistemas
transacionais, planilhas Excel, etc.
S Em português, chamamos Data Warehouse de armazém de
dados.
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11. O que é Data Mart?
S Data mart (repositório de dados) é um subconjunto de dados
de um Data warehouse (armazém de dados).
S Geralmente são dados referentes a um assunto em especial
(ex: Vendas, Estoque, Controladoria) ou diferentes níveis de
sumarização (ex: Vendas Anual, Vendas Mensal, Vendas 5
anos), que focalizam uma ou mais áreas específicas.
S Seus dados são obtidos do DW, desnormalizados e indexados
para suportar intensa pesquisa. Data marts extraem e ajustam
porções de DWs aos requisitos específicos de grupos/
departamentos.
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12. Modelagem Dimensional
S Modelagem dimensional é uma técnica de projeto lógico,
normalmente usada para DW que contrasta com a
modelagem entidade-relacionamento. Segundo o prof.
Kimball, a modelagem dimensional é a única técnica viável
para bancos de dados que devem responder consultas em
um DW.
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13. Modelagem Dimensional
S Esse tipo de modelagem tem dois modelos: modelo estrela
(Star Schema) e modelo flocos de neve (Snow Flake).
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14. Modelo Estrela
S No modelo estrela todas as dimensões se relacionam diretamente
com a tabela de fatos;
S Sua principal característica é a presença de dados altamente
redundantes, melhorando o desempenho;
S Os dados são modelados em tabelas dimensionais ligadas a uma
tabela de fatos. As tabelas dimensionais contêm as características
de um evento. A tabela de fatos armazena os fatos ocorridos e as
chaves para as características correspondentes, nas tabelas
dimensionais;
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15. Modelo Estrela
S No "centro" da estrela existe a tabela de fatos, rodeada por tabelas
auxiliares chamadas de dimensões. A tabela de fatos conecta-se às
demais dimensões por múltiplas junções e as tabelas de dimensões
conectam-se com apenas uma junção à tabela de fatos. Desta forma
a consulta ocorre inicialmente nas tabelas de dimensões e depois
nas tabelas de fatos, assegurando a precisão dos dados por meio de
uma estrutura de chaves onde não é preciso percorrer todas as
tabelas, garantindo um acesso mais eficiente de com melhor
desempenho.
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16. Modelo Floco de Neve
S No modelo flocos de neve as tabelas dimensionais
relacionam-se com a tabela de fatos, mas algumas
dimensões se relacionam apenas entre elas. Isto ocorre para
fins de normalização das tabelas dimensionais, e visa
diminuir o espaço ocupado por estas tabelas.
Fonte: Wikipedia.
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17. Sistemas de Apoio à Decisão
S George Marakas, em seu livro “Decision Support Systems
in the 21st Century”, define Sistemas de Apoio à Decisão
como um sistema sob o controle de uma ou mais pessoas
que auxilia na atividade de tomada de decisão, fornecendo
um conjunto organizado de ferramentas destinadas a impor
uma estrutura em partes da tomada de decisão para
melhorar a eficácia do último resultado da decisão.
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18. Sistemas de Apoio à Decisão
S Componentes de um Sistema de Apoio à Decisão:
S O sistema de gestão de dados;
S O modelo do sistema de gestão;
S O mecanismo de conhecimento;
S A interface de usuário;
S O(s) usuário(s).
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19. Benefícios e limitações do uso de
Sistemas de Apoio à Decisão:
S Benefícios:
S Amplia a capacidade do tomador de decisão de processar informações e
conhecimentos;
S Amplia a capacidade do tomador de decisão para enfrentar problemas em
larga escala, demorados e complexos;
S Reduz o tempo associado com a tomada de uma decisão;
S Melhora a confiabilidade de um processo de decisão ou seu resultado;
S Encoraja a exploração e descoberta por parte do tomador de decisão;
S Revela novas abordagens para pensar sobre um problema de espaço ou
contexto de decisão;
S Gera novas provas de apoio a uma decisão ou de confirmação de
hipóteses existentes;
S Cria uma vantagem estratégica ou competitiva em relação a organizações
concorrentes.
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20. Benefícios e limitações do uso de
Sistemas de Apoio à Decisão:
S Limitações:
S Ainda não podem ser projetados para conter a decisão humana
levando em conta talentos como a criatividade, a intuição, a
imaginação;
S O poder do sistema operacional de um Sistema de Apoio à Decisão é
limitado pelo sistema do computador em que ele está sendo executado,
o seu design, e o conhecimento que o sistema operacional possui no
momento do seu uso;
S Interfaces de linguagem e de comando ainda não são sofisticadas o
suficiente para permitir o processamento de linguagem natural de
usuários;
S São normalmente projetados para ser estreito no âmbito de aplicação,
inibindo assim a sua generalização a decisão múltipla.
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21. Diferença entre OLTP e OLAP
OLTP
S O OLTP (On-line Transaction Processing) captura as transações de
negócios de um sistema e armazena no banco de dados. Esse tipo
de base é utilizada em sistemas que registram pequenas
transações realizadas em tempo real e que ocorrem
constantemente e de forma rápida. Os dados também podem ser
alterados e modificados e não salvam históricos dos dados.
Também é uma base que necessita de backup regularmente.
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22. Diferença entre OLTP e OLAP
OLAP
S O OLAP (On-line Analytical Processing) oferece uma alternativa
diferente. Voltado para a tomada de decisões, proporciona uma visão
dos dados orientada à análise, além de uma navegação rápida
e flexível. O OLAP recebe dados do OLTP para que possa realizar as
análises e essa carga de dados acontece conforme a necessidade da
empresa. Sendo um sistema para tomada de decisões, não realiza
transações pois sua finalidade são consultas. Possui dados atuais e
históricos e não há necessidade de backups regularmente.
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23. Diferença entre OLTP e OLAP
S O nível operacional e o nível administrativo utilizam OLTP
para operações que ocorrem no dia-dia da empresa.
S O nível de conhecimento e o nível estratégico da empresa
utilizam o OLAP para as tomadas de decisões e assim traçar
um planejamento estratégico.
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24. O que é Cubo OLAP?
S Inmon (1999) nos dá uma definição sobre o OLAP: “(...) é uma
tecnologia de software que permite a analistas, gerentes e
executivos obterem os dados de uma forma rápida, consistente e
com acesso interativo para uma grande variedade de possíveis
visões da informação na empresa. Mais sucintamente, OLAP é
um conjunto de funcionalidades que tem, como principal objetivo,
facilitar a análise multidimensional”.
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25. Benefícios do uso de Open
Source BI
S O que é Open Source?
S Uma solução open source é uma aplicação cujo código está
“aberto” e visível a qualquer usuário. Com isso, o utilizador
pode contribuir para a própria evolução da ferramenta
alterando o próprio código.
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26. Benefícios do uso de Open
Source BI
S Vantagens do uso de Open Source BI:
S Baixo custo das licenças, ou nenhum custo;
S Atualizações permanentes;
S Troca de experiências, dúvidas e informações na comunidade
do respectivo produto;
S Integração com outras ferramentas, interligando os
componentes disponíveis através da reutilização dos códigos.
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27. Arquitetura de um projeto de BI
A construção de um projeto de Inteligência de Negócios utilizando o Pentaho
pode ser exemplificada através da figura abaixo.
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28. Etapas de um Projeto de BI
Como vimos anteriormente, projetos de BI tendem a ser complexos. Para
simplificar o entendimento, dividimos um projeto de BI em etapas, e
descrevemos suas finalidades:
1) Levantamento dos KPI`s e definição de escopo:
S Entender a necessidade de informações dos administradores e as rotinas de entregas
e atualização;
S Verificar se já existe algum relatório sendo entregue;
S Entender a forma de entrega e quem entrega;
S Se houver um relatório, verificar quem entrega e quais dados são utilizados;
S Levantar quem são os usuários do sistema;
S Entender o conhecimento do usuário e melhorar o processo de utilização.
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29. Etapas de um Projeto de BI
2) Listagem de dados para a confecção do plano:
S Cruzar dados essenciais para confecção dos KPI`s.
3) Entrevista com DBA;
S Apresentar os dados necessários para a confecção do sistema e
intensificar as tabelas e campos disponíveis no BD;
4) Verificar a existência de um dicionário de dados.
5) Entrevista com o departamento de operação:
S Acionar as áreas envolvidas no processo de input e rotinas
relacionadas;
S Entender a visão do usuário em relação ao dado.
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30. Etapas de um Projeto de BI
6) Entrevista com a área de Infra:
S Expor a rotina necessária para a execução e atualização demandada
pelos administradores;
S Entender a viabilidade técnica da implantação;
S Sendo viável, continuar a rotina de implantação;
S Sendo inviável, voltar para a primeira etapa e expor as limitações
para os administradores.
7) Criação da Query:
S Solicitar a criação da Query com os dados a serem utilizados na
criação do banco, para o DBA.
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31. Etapas de um Projeto de BI
8) Instalação do BI:
S Instalação do programa de BI.
9) Proposta dos ETLs e Cubos:
S Criação dos ETLs e Cubos;
S Criação de relatório pelo Agile BI, para uma primeira validação;
S Caso aprovado, continuar a rotina de implantação;
S Caso reprovado, voltar para etapa 6.
10) Criação dos Data Marts:
S Criação e teste de rotina em homologação.
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32. Etapas de um Projeto de BI
11) Criação dos Dashboards;
S Se aprovado, seguir para teste final de homologação;
S Se reprovado, voltar para etapa 9;
S Testar a rotina de atualização;
S Se seguir corretamente, continuar para implantação;
S Se houver erro, voltar para as etapas 3 e 5.
12) Implantação:
S Gerar relatórios finais, e retirar sign off dos administradores.
13) Entrega de documentação:
S Entregar relatório de implantação do BI.
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33. Perfil do Profissional de BI
Open Source
S Extraído de :
http://computerworld.uol.com.br/gestao/2006/11/22/idgnoticia.2006-11-
22.8173819861/
S “Segundo quem observa ou exerce a profissão, BI é uma das áreas mais
desafiadoras de tecnologia, exigindo experiência em ciência da computação,
conhecimento do negócio, perspicácia analítica, pensamento criativo e até um
certo fascínio social.”
S “A demanda por profissionais de BI parece ser tão grande quanto a expectativa
das organizações que desejam contratá-los. “Na área de business intelligence,
existem postos que nunca são preenchidos”, garante Cindi Howsons, presidente
da empresa de consultoria Analytic Solutions Know-How. “É uma das funções
mais difíceis de desempenhar, porque não basta se formar em ciência da
computação e esperar ter sucesso.””
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34. Perfil do Profissional de BI
Open Source
S “A habilidade mais importante, de acordo com Bill Hostmann,
analista do Gartner, é entender os tipos de decisão que as
empresas precisam tomar, as perguntas que tendem a fazer e os
tipos de dados que vão responder a estas questões. “Não é só
conhecer as ferramentas, é preciso entender os processos de
negócio que a ferramenta suporta”, observa Jason Pashko, diretor
sênior de banco de dados, reinvestimento e análise da Harrah’s
Entertainment.”
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35. Perfil do Profissional de BI
Open Source
S “Uma boa base em negócio também ajuda os analistas de BI a descobrir
a melhor maneira de apresentar os dados necessários. “O que diferencia
um desenvolvedor ou analista de BI é saber qual informação deve ser
apresentada e em que formato. Bombardear o cliente com informação
demais é tão ruim quanto dar informação de menos”, ressalta Andy
Wojewodka, diretor de sistemas de negócio e suporte a decisão da Del
Monte Foods. ”
S “A criatividade é uma peça-chave da apresentação de dados de BI. “É
uma arte”, enfatiza Wojewodka. “Você tem de apresentar os dados de
uma maneira que seja facilmente entendida e digerível, que permita ao
dono do negócio avaliar rapidamente a variação de desempenho de
acordo com os principais indicadores.” A apresentação também deve
fornecer análise subseqüente para que os usuários possam ter acesso fácil
às causas-raiz.”
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36. Perfil do Profissional de BI
Open Source
S “Os profissionais de BI também precisam ter habilidades de
comunicação melhores do que a maioria daqueles que
trabalha com computador. Afinal, eles se relacionam não só
com usuários corporativos, mas também com muitas outras
pessoas, como administradores de dados e especialistas,
para garantir a qualidade dos dados.”
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37. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Projetos de BI requerem a integração de uma equipe
multifuncional com recursos do negócio e de TI. É comum que a
mesma pessoa tenha mais de uma função.
S A empresa vai precisar de representantes para preencher as
seguintes funções:
S Patrocinador empresarial: O patrocinador do negócio é o
cliente final, bem como o seu maior defensor.
S Controlador de negócios: Se for uma grande empresa, o
patrocinador pode ser muito distante ou inacessível para a
equipe do projeto. Neste caso, o patrocinador às vezes delega
suas responsabilidades para um gerente médio na organização,
o controlador de negócios.
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38. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Líder de negócios: é uma pessoa muito respeitada que é
altamente envolvida no projeto, provavelmente se comunica
com o gerente de projeto, numa base diária.
S Usuários de negócios: Idealmente, os usuários de negócios são
os fãs entusiastas do BI. É preciso envolvê-los desde o começo
e, muitas vezes, com o escopo do projeto e requisitos de
negócio. Deve-se encontrar maneiras criativas para manter seu
interesse e envolvimento em todo o ciclo de vida do BI. O
envolvimento do usuário é fundamental para a aceitação do BI.
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39. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Várias outras posições são formadas a partir de qualquer negócio
ou de TI. Estes podem ser recursos técnicos que entendam do
negócio ou recursos que compreendam a tecnologia.
S Essas funções incluem:
S Analista de sistema de negócios: é responsável por determinar
as necessidades do negócio e traduzí-las em arquitetura, em
dados e em análise de requisitos da aplicação.
S Empresa especialista no assunto: é muitas vezes o local onde
os recurso são analisados ad hoc. Ela entende o significado dos
dados, como é utilizado, e onde inconsistências de dados estão
ocultos. Sua análise e insights de dados são extremamente úteis,
especialmente durante a modelagem e análise dos processos da
aplicação.
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40. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Desenvolvedor da aplicação analítica: Desenvolvedores de
aplicações analíticas são responsáveis pela concepção e
desenvolvimento do conjunto inicial de modelos analíticos,
como o fornecimento de suporte de aplicação contínua.
S BI educador: O educador deve estar confiante de seus dados,
aplicações e conhecimento de ferramentas de acesso porque a
comunidade empresarial não faz distinção entre estes
resultados.
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41. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S As funções a seguir normalmente são formadas a partir da
organização de TI (ou uma consultoria externa). Se você estiver
trabalhando com consultores, você deve manter a propriedade
interna do projeto. Insista em coaching e amplo conhecimento /
transferência de conhecimento para que você possa funcionar de
forma mais independente no próximo projeto.
S Gerente de projeto: é uma posição crítica. Ele deve estar
confortável e ser respeitado pelos executivos de negócios,
assistência técnica e analistas.
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42. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Arquiteto técnico: é responsável pela técnica global e arquitetura de
segurança. Ele desenvolve o plano que une as necessárias
funcionalidades técnicas e ajuda a avaliar os produtos com base na
arquitetura geral.
S Técnicos especialistas de suporte: tendem a ser quase enciclopédicos
sobre uma gama relativamente estreita de tecnologia.
S Modelador de dados: provavelmente vem de uma modelagem de
dados transacional com forte ênfase na normalização. Ele deve
abraçar conceitos de modelagem dimensional e ser
compreensivo com os requisitos do negócio.
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43. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Administrador de banco de dados:deve estar disposto a por de
lado algumas obviedades de administração de banco de dados
tradicionais, tais como ter apenas um índice de uma tabela
relacional.
S Coordenador de metadados: garante que todos os metadados são
coletados, gerenciados e disseminados.
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44. Montando uma Equipe de BI
Open Source
S Administrador de dados.
S Designer de dados: é responsável por projetar a preparação de
dados para os processos de ETL.
S Desenvolvedor de dados: o desenvolvedor entrega e automatiza
os processos de preparo utilizando ou uma paragem da
ferramenta ou rotinas manualmente programados.
S Suporte ao BI: exige dos staffs o andamento e suporte aos
recursos. Na maioria das vezes esse papel é atribuído a
indivíduos que já foram envolvidos anteriormente em outros
projetos.
S Fonte: Kimball e Ross, 2002
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45. Boas Práticas
S Há cinco fatores que diferenciam projetos não muito trabalhosos
daqueles que implicam uma “luta constante”.
Por ordem de importância, são eles:
S Patrocinador:
Deve antever o impacto de um BI sobre a organização. Ele deve estar
apaixonado e convencido do valor do projeto e ser, ao mesmo tempo,
realista.
Por fim, se ainda não se tiver um patrocinador em ação, a organização
de TI pode seguir em frente. Pode-se observar que este é o cenário mais
arriscado. O projeto deve desacelerar até que se identifique (ou se recrute)
o patrocinador que manifestou compromisso com o projeto.
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46. Boas Práticas
S Motivação de negócio atraente:
Um projeto de BI precisa resolver os problemas críticos do negócio a fim de
angariar os recursos necessários para um lançamento bem sucedido e vida
saudável.
S Disponibilidade para avaliar a viabilidade:
Há vários aspectos de viabilidade, tais como a viabilidade técnica ou de
recursos, mas a viabilidade de dados é a mais crucial. Estamos coletando
dados reais em sistemas operacionais reais para suportar os requisitos de
negócio? Viabilidade de dados é uma grande preocupação porque não há
solução de curto prazo se já não estamos recolhendo dados de origem
razoavelmente limpa na granularidade correta.
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47. Boas Práticas
S Relação entre o negócio e a organização de TI:
A organização de TI compreende e respeita o negócio? Por outro lado, o
negócio entende e respeita a organização de TI? A incapacidade de
responder honestamente sim a estas perguntas, não significa que você não
pode prosseguir. Pelo contrário, implica que você precisa vigiar para manter
o negócio e os representantes de TI alinhados.
S Atual cultura analítica da empresa:
Os analistas de negócios tomam decisões baseadas em fatos e números, ou
com base na intuição? Os empresários já imersos em números
provavelmente vão ser mais receptivos a um projeto de BI. No entanto,
pode-se ser bem sucedido com qualquer cenário, desde que se prepare para
o aumento dos encargos de mudar a mentalidade cultural (com a ajuda do
patrocinador empresarial), bem como a necessidade de desenvolvimento de
adicionais aplicações analíticas, educação e recursos de suporte.
S Fonte: Kimball e Ross, 2002
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48. Demonstrações de uma
aplicação
S Vídeo do Projeto Obras do PAC:
http://www.youtube.com/watch?v=RWP8NI3A4LQ&list=UUC2CekJ7lpIaZ-
sdJ8UUp1g&index=2&feature=plcp
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49. Demonstrações de uma
aplicação
Visões no Saiku:
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50. Demonstrações de uma
aplicação
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51. Demonstrações de uma
aplicação
Dashboards:
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52. Demonstrações de uma
aplicação
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53. O que é a Pentaho?
S Fundada em 2004 por uma equipe de veteranos da indústria de Inteligência de
Negócios provenientes de empresas como Business Objects, Cognos,
Hyperion, JBoss, Oracle, Red Hat e SAS, a Pentaho Corporation, empresa
norte-americana, tornou-se referência em Inteligência de Negócios de código
aberto.
S O modelo de negócio adotado pela Pentaho é o que chamamos em inglês de
subscription model. Trata-se de uma forma de comercializar o software sem
pagar pela licença de uso, onde o fabricante, no caso a Pentaho, provê suporte,
serviços e melhorias no software através de uma mensalidade anual. Porém o
cliente pode optar por utilizar a versão community onde não existe suporte da
Pentaho nem custo anual, uma vez que neste caso o suporte é feito por meio
da comunidade de desenvolvedores Pentaho espalhados por todo o mundo.
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54. O que é a Pentaho BI Suite?
S Para montar uma solução completa de Business Intelligence é
necessário utilizar diversos componentes. A soma de todos estes
componentes é o que chamamos de Pentaho BI Suite, ou seja, uma
suíte completa de programas utilizados para a construção de uma
solução de BI.
S Utilizando a suíte é possível realizar a integração de dados,
construção de processos de ETL de forma visual, criação de cubos
OLAP, consultas e relatórios, relatórios com filtros, relatórios com
fórmulas, relatórios com sub-relatórios, relatórios com alertas,
relatórios ad-hoc, análises interativas, painéis, mineração de dados,
etc.
S Todas estas possibilidades tornam a plataforma de BI Pentaho a
mais popular do mundo open source.
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55. O que é Pentaho BI Server?
S O Pentaho BI Server é a aplicação responsável pelo
gerenciamento dos indicadores, compartilhamento entre
os usuários, controle de acesso, etc.
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56. O que é Pentaho BI Server?
Algumas das tarefas do Pentaho BI Server:
• Autenticação de usuários; • Mecanismo para integração de análises;
• Logs; • Mecanismo para integração com painéis;
• Auditoria; • Mecanismo para integração com
mineração de dados;
• Serviços web;
• Motores de regras de negócio;
• Mecanismo para integração com
relatórios;
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57. Instalando o Pentaho BI Server
S Para fazer a instalação basta seguir o passo a passo do vídeo
abaixo:
S http://www.youtube.com/watch?v=Of1cCKFcEnc&list=UUC2CekJ7lpIaZ-
sdJ8UUp1g&index=7&feature=plcp
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58. Qual a diferença entre relatório,
cubo OLAP e dashboard?
Cubo OLAP
Dashboard
Relatório
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59. Login no BI Server
http://localhost:8080/pentaho
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60. Página inicial do BI Server
Obs: Essa tela pode variar conforme o usuário logado.
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61. Instalando o Saiku
Para realizar a instalação:
S Baixe o plugin do Saiku no endereço abaixo:
http://analytical-labs.com/downloads/saiku-plugin-2.3.zip;
S Descompacte o arquivo saiku-plugin-2.3.zip;
S Copie a pasta saiku inteira para biserver-ce/pentaho-solutions/system;
S Reinicie o Pentaho BI Server
S Disponibilizamos um vídeo passo a passo:
http://www.youtube.com/watch?v=hef9vUWQbGc&list=UUC2CekJ7lpIaZ-
sdJ8UUp1g&index=6&feature=plcp
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62. Criando uma visão no Saiku
O Saiku pode ser executado através dos seguintes caminhos:
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63. Criando uma visão no Saiku
Essa é a tela inicial do Saiku:
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64. Criando uma visão no Saiku
1
2
3
1- Selecione o Cubo que deseja
2- Mostra as dimensões do cubo selecionado
3- Mostra as métricas do cubo selecionado
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65. Criando uma visão no Saiku
Tela com um cubo já selecionado:
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66. Criando uma visão no Saiku
1
2
3
1- Local para as colunas da visão 3- Local para os filtros da visão
2- Local para as linhas da visão
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67. Criando uma visão no Saiku
Para selecionar as colunas desejadas para a visão, basta encontrá-la na
área de Dimensões ou Medidas, clicar e arrastá-la até a área de Colunas.
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68. Criando uma visão no Saiku
Pelo mesmo processo, clica e arrasta, selecione as linhas desejadas.
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69. Criando uma visão no Saiku
Essa é a visão que será gerada:
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70. Criando uma visão no Saiku
Note que a aparência da visão não é amigável pois ela tem mais colunas do
que linhas. Para melhorar essa aparência, podemos inverter as linhas com as
colunas clicando no botão:
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71. Criando uma visão no Saiku
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1- Executar consulta 9- Drill through on cell
2- Execução automática 10- Export Drill through on cell to CSV
3- Exibir/ esconder campos 11- Export XLS
4- Toggle sidebar 12- Export CSV
5- Não nulo 13- Switch to MDX mode
6- Alternar linha/coluna 14- Toggle Chart
7- Mostrar MDX 15- Basic Statistics
8- Query Scenario 16- Tags
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72. Criando uma visão no Saiku
Nova aparência da visão:
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73. Adicionando Filtro
Ao arrastar uma opção para o campo Filtro, abrirá a seguinte tela.
O lado esquerdo mostrará
todas as opções do dado
escolhido, e do lado direito
quais foram selecionados
como filtro.
Para selecionar, clique na
opção desejada e em
seguida em: . Para
selecionar todas as opções,
clique em: . Clique em
Save.
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74. Salvando uma visão
Para salvar uma visão criada com o Saiku, clique em:
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75. Salvando uma visão
Abrirá a seguinte tela:
Filename: Nome que deseja salvar a visão
Location: Local onde deseja salvar a visão
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76. Salvando uma visão
Caso seja feita alguma alteração na visão já salva, basta clicar
em:
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77. Criando uma visão no JPivot
O JPivot pode ser executado através dos seguintes caminhos:
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78. Criando uma visão no JPivot
Abrirá a seguinte tela, onde serão escolhidos o
Schema e o Cubo.
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79. Criando uma visão no JPivot
Aparência do Jpivot:
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80. Criando uma visão no JPivot
1- Abrir navegador OLAP 10- Drill position
2- Mostrar editor MDX 11- Drill replace
3- Configurar tabela OLAP 12- Drill through
4- Mostrar membros pais 13- Mostrar gráfico
5- Esconder extensões 14- Configurar gráfico
6- Mostrar propriedades 15- Configurar impressão
7- Suprimir linhas/colunas vazias 16- Imprimir via PDF
8- Trocar eixos 17- Exportar para Excel
9- Drill members
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81. Criando uma visão no JPivot
Clicando em abrir o navegador OLAP, abrirá a seguinte tela:
Pode-se escolher quais
serão as linhas, colunas
e filtros da visão.
Clicando nos nomes,
em verde, pode-se
selecionar quais opções
se deseja mostrar na
visão.
Após a seleção, clique
em OK.
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82. Criando uma visão no JPivot
Para selecionar uma
opção como filtro: .
Para selecionar como
coluna: .
Para alterar a ordem
dos dados mostrados
na tabela:
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83. Criando uma visão no JPivot
Exemplo de visão:
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84. Criando uma visão no JPivot
Exemplo de gráfico criado com o botão :
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85. Salvando uma visão no JPivot
A forma de salvar é semelhante a do Saiku.
Clique em:
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86. Salvando uma visão no JPivot
Abrirá a seguinte tela:
Filename: Nome que deseja salvar a visão
Location: Local onde deseja salvar a visão
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87. Salvando uma visão no JPivot
Caso seja feita alguma alteração na visão já salva, basta clicar
em:
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88. Criando Dashboards Wizard -
Instalação
S Instalação do CDE:
S Linux:
S Faça o download do ctools-installer.sh
S https://github.com/pmalves/ctools-installer
S A instalação se resume ao seguinte comando:
sudo ./ctools-installer.sh -s caminho_pasta_pentaho-solutions
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89. Criando Dashboards Wizard -
Instalação
S Instalação do CDE:
S Windows:
S Utilizamos o Gui Ctools Installer(*):
http://code.google.com/p/guictoolsinstaller/
S Faça o download e descompacte os arquivos em uma pasta.
http://guictoolsinstaller.googlecode.com/files/GuiCtoolsInstaller.
zip
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90. Criando Dashboards Wizard -
Instalação
S Ao abrir o programa selecione o local onde se encontra a pasta pentaho-
solutions e o Tomcat utilizado pelo Bi-server, clique em update.
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91. Criando Dashboards Wizard -
Instalação
S Mensagem de atualização realizada com sucesso.
Obs: poderá demorará alguns minutos para aparecer a seguinte mensagem. O
programa não dá um feedback de que está realizando a atualização.
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92. Criando Dashboards Wizard
S Abra o CDE.
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93. Dashboards Wizard
S Clique em Apply Template.
S Selecione o template que deseja.
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94. Dashboards Wizard
Em Datasources selecione a opção Wizards – OLAP Chart Wizard
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95. Dashboards Wizard
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96. Dashboards Wizard
1- Mostra os cubos disponíveis.
2- Mostra quais as dimensões, métricas e filtro do cubo selecionado.
3- Mostra o preview do gráfico que está sendo criado.
4- Local para escolher as linhas e colunas do gráfico. Para os inserir,
basta selecionar as informações desejadas na parte 2, clicar e arrastar
até o local desejado.
5- Propriedades do gráfico
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97. Dashboards Wizard
5- Propriedades do gráfico
Name: Nome do gráfico.
Title: Título que aparece logo acima do gráfico.
Type: Escolha entre gráfico de coluna, de linhas, de pizza ou de bolhas.
HTML Object: Espaço criado no layout onde o gráfico irá ficar.
Orientation: Horizontal ou vertical.
Top Count: Caso queira selecionar apenas os 5, 10 ou 15 maiores.
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98. Dashboards Wizard
S Primeiro gráfico:
S Selecione o cubo SteelWheels.
S Arraste a dimensão Territory para Linhas e a métrica Quantity
para colunas.
S Preencha as propriedades do gráfico.
S Clique em Ok.
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99. Preview
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100. Dashboards Wizard
S Segundo gráfico:
S Abra novamente o OLAP Chart Wizard.
S Selecione o cubo SteelWheels.
S Coloque a dimensão Years em Linhas e Sale em Colunas.
S Preencha as propriedades do gráfico e clique em Ok.
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101. Preview
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102. Criando Relatórios Simples
Para criar um relatório simples:
S Abra o PRD clicando no report designer.bat na pasta:
S prd-ce-3.8.0-stablereport-designer;
S Clique em Report Wizard;
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103. Criando Relatórios Simples
S Selecione o template desejado e clique em Next;
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104. Criando Relatórios Simples
S Faça a conexão com o banco, selecione a query desejada e clique em Next;
S Defina o layout do seu relatório, crie o agrupamento dos seus dados, especifique
os campos que irão aparecer e clique em Next;
Obs: Uma prévia do relatório pode ser visto clicando em Preview; www.it4biz.com.br

105. Criando Relatórios Simples
S Formate os campos, insira as máscaras, alinhamento, funções de agregação e
depois clique em Finish;
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106. Criando Relatórios Simples
S Agora seu relatório já esta pronto para ser publicado. Caso queira
efetuar alterações, o layout já esta montado;
S Para publicar clique em File >> Publish;
S Salve o relatório;
S Efetue o login no servidor para ter acesso às pastas disponíveis e
clique em Ok;
S Selecione a pasta onde será exposto o relatório, coloque o nome que
desejar que apareça, a senha de publicação e clique em ok;
S Pronto seu relatório já está publicado no servidor.
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107. Conhecendo o Kettle/PDI
S O PDI é uma das ferramentas mais importantes da suíte de BI da
Pentaho, sendo o responsável pelos processos de ETL (Extração,
Transformação e Carga).
S De uma forma totalmente visual, a ferramenta permite ao
desenvolvedor de ETL conectar-se a diversos bancos de dados, extrair
dados, copiá-los, transformá-los, combiná-los, apagá-los, atualizá-los,
enviá-los a diversos locais, criar jobs, enviar e-mails, acessar um
servidor via ssh, ftp, realizar tratamentos de erros, e tantas outras
tarefas necessárias a um processo de ETL. Com a utilização do PDI é
possível integrar empresas e sistemas de uma forma visual e
organizada.
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108. Conhecendo o Kettle/PDI
S Principais características:
S Realiza integração de dados entre empresas e sistemas;
S Lê e escreve mais de 10 formatos de SGBD, como Oracle, PostgreSQL,
SQL Server, etc;
S Importa arquivos texto, Excel e bases de dados;
S É responsável pelos processos de ETL;
S O PDI é uma das ferramentas recomendadas pelo Prof. Dr. (P.h.D) Ralph
Kimball, especialista renomado internacionalmente e conhecido como
uma das mentes mais importantes de Data Warehouse do mundo;
S Com o PDI é possível criar um DW utilizando modelagem dimensional,
inclusive é possível realizar pela própria ferramenta de forma visual
através de componentes a criação de um DW que utilize SCD Type I e II,
entre outras coisas.
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109. Contribuindo para a
Comunidade Pentaho Brasil
S A Comunidade Pentaho é o ponto de encontro dos usuários
Pentaho, é o lugar onde informações e soluções podem ser
trocadas.
S Todos podem colaborar com a Comunidade Pentaho, seja
enviando algum artigo, tutorial, ideias, notícias, dúvidas ou
resoluções.
S http://br.groups.yahoo.com/group/pentahobr
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110. Fontes
S KIMBALL, R; ROSS, M. - The Data Warehouse Toolkit: The
Complete Guide to Dimensional Modeling. Segunda Edição.
Indianopolis, IN: Wiley Computer Publishing. 2002.
S KIMBALL, R; ROSS, M; THORNTHWAITE, W; MUNDY, J;
BECKER, B. - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Practical
Techniques for Building Data Warehouse and Business Intelligence
Systems. Segunda Edição. Indianopolis, IN: Wiley Publishing. 2008.
S Diferenças entre OLTP e OLAP. Disponível em:
<http://marquinhosnet.wordpress.com/2010/10/09/oltp-x-olap/>
S Apostila oficial IT4biz.
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