1) O documento apresenta os principais conceitos e arquitetura de soluções de Business Intelligence e Data Warehouse, incluindo introdução aos tópicos de OLTP x OLAP, ciclo de vida de um sistema BI, conceitos de Data Warehouse, modelagem dimensional, ETL e ferramentas como SQL Server Integration Services.
2) São apresentados os principais conceitos de modelagem dimensional como dimensões, fatos, métricas, cubos e arquiteturas de Data Warehouse.
3) A ferramenta SSIS da Microsoft é descrita com foco na arquitetura, princip
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
Business Intelligence com o microsoft sql serverMilson
O documento discute a implementação de uma solução de Business Intelligence (BI) utilizando o Microsoft SQL Server 2005. Ele explica conceitos como sistemas OLTP e OLAP, data warehouse, data mart, modelagem multidimensional, ETL e visualização de dados. O artigo também apresenta um estudo de caso detalhando os requisitos e a modelagem de um data mart para armazenar e analisar dados de vendas de uma rede de lojas.
OLAP fornece às organizações uma forma flexível e rápida de acessar, visualizar e analisar dados corporativos. OLAP organiza informações em cubos multidimensionais para facilitar análises complexas. Os sistemas OLAP ajudam os executivos a tomar decisões estratégicas mais rapidamente com base em informações detalhadas e agregadas.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
1) O documento discute sistemas de informação para gestão como ERP, data warehouse e business intelligence.
2) Sistemas ERP integram dados e processos de uma organização para automatizar e armazenar informações de negócios.
3) Data mining extrai padrões e informações implícitas em grandes volumes de dados armazenados em data warehouses.
O documento discute o processamento analítico online (OLAP), descrevendo seu modelo de dados multidimensional e operações comuns em cubos OLAP. Apresenta três modelos de armazenamento - MOLAP, ROLAP e HOLAP - e aplicações de OLAP em finanças, vendas, marketing, recursos humanos e produção.
O documento discute o crescimento das Casas Bahia de uma única loja para uma rede nacional e as dificuldades em analisar os dados de vendas de todas as lojas. Isso levou à necessidade de criar um data warehouse para extrair, padronizar e consolidar dados de múltiplas fontes, permitindo análises sobre o desempenho de cada loja e do negócio como um todo.
Este documento fornece um resumo dos principais conceitos de modelagem de dados, modelagem multidimensional e projeto de data warehouse. Ele aborda tópicos como modelo conceitual, lógico e físico; tipos de relacionamentos; formas normais; modelo estrela e modelo floco de neve para data warehouse.
Business Intelligence com o microsoft sql serverMilson
O documento discute a implementação de uma solução de Business Intelligence (BI) utilizando o Microsoft SQL Server 2005. Ele explica conceitos como sistemas OLTP e OLAP, data warehouse, data mart, modelagem multidimensional, ETL e visualização de dados. O artigo também apresenta um estudo de caso detalhando os requisitos e a modelagem de um data mart para armazenar e analisar dados de vendas de uma rede de lojas.
OLAP fornece às organizações uma forma flexível e rápida de acessar, visualizar e analisar dados corporativos. OLAP organiza informações em cubos multidimensionais para facilitar análises complexas. Os sistemas OLAP ajudam os executivos a tomar decisões estratégicas mais rapidamente com base em informações detalhadas e agregadas.
O documento discute sistemas de informações gerenciais, apoio à decisão e data warehouse. Apresenta conceitos como sistemas de processamento de transações, sistemas de informações gerenciais, sistemas de apoio à decisão e características de data warehouse como extração, transformação e carregamento de dados.
1) O documento discute sistemas de informação para gestão como ERP, data warehouse e business intelligence.
2) Sistemas ERP integram dados e processos de uma organização para automatizar e armazenar informações de negócios.
3) Data mining extrai padrões e informações implícitas em grandes volumes de dados armazenados em data warehouses.
O documento discute o processamento analítico online (OLAP), descrevendo seu modelo de dados multidimensional e operações comuns em cubos OLAP. Apresenta três modelos de armazenamento - MOLAP, ROLAP e HOLAP - e aplicações de OLAP em finanças, vendas, marketing, recursos humanos e produção.
O documento discute o crescimento das Casas Bahia de uma única loja para uma rede nacional e as dificuldades em analisar os dados de vendas de todas as lojas. Isso levou à necessidade de criar um data warehouse para extrair, padronizar e consolidar dados de múltiplas fontes, permitindo análises sobre o desempenho de cada loja e do negócio como um todo.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
O documento discute data warehouse e data mining. Resume as principais ideias em:
1) Apresenta conceitos de data warehouse, incluindo definições, propriedades e fluxo de dados.
2) Discutem modelagem dimensional de dados, incluindo modelos estrela e flocos de neve.
3) Explicam data mining, incluindo conceitos, áreas de aplicação e técnicas como árvores de decisão e redes neurais.
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
Um Data Warehouse é um banco de dados com dados históricos usados para análise e decisões executivas, enquanto um Data Mart fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas com dados focados em uma unidade de negócios específica. Os principais tipos de Data Warehouse incluem opções baseadas em servidor, virtuais e distribuídas.
Existem duas abordagens principais para o desenvolvimento de data warehouses e data marts: a abordagem de Kimball e a abordagem de Inmon. Embora concordem que o desenvolvimento deve ser iterativo e focado nas necessidades dos utilizadores, diferem na modelagem dos dados e na implementação, com Kimball defendendo uma abordagem bottom-up centrada nos data marts e Inmon uma abordagem top-down centrada no data warehouse corporativo.
O documento discute o uso de data warehouse (DW) e data mining (DM) para apoiar a tomada de decisões empresariais. Ele explica que um DW armazena e organiza dados de várias fontes para análise, enquanto o DM busca padrões nesses dados. O documento também descreve arquiteturas comuns de DW, como estrela e floco de neve, e técnicas como fatos, dimensões e medidas. Por fim, apresenta um caso prático sobre um DW para uma distribuidora de filmes.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Data warehousing - Técnicas e procedimentosMarcos Pessoa
O documento discute sistemas de apoio à decisão (SAD) e data warehouses. SADs usam dados históricos armazenados em bancos de dados para fornecer informações úteis para tomada de decisões estratégicas. Data warehouses armazenam esses dados históricos de forma centralizada e especializada para análise, superando limitações de bancos de dados operacionais. O documento descreve características e arquitetura típicas de data warehouses.
O documento descreve as definições, objetivos, características e aplicações de Data Warehouse e Data Mining. Define Data Warehouse como uma coleção de dados integrados e não voláteis para apoiar a tomada de decisão e Data Mining como técnicas estatísticas e de inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados.
Introdução ao Banco de dados - Prof. Daniel BrandãoDaniel Brandão
O documento apresenta informações sobre o professor Daniel Brandão, incluindo sua formação acadêmica e experiência profissional. A ementa da disciplina Banco de Dados II é descrita, com os principais tópicos a serem abordados e as referências bibliográficas. Por fim, o documento lista os temas que serão discutidos ao longo do curso.
APOSTILA 1 _ ADMINISTRADOR DE BANCO DE DADOS (1).pdfLinaKelly2
Unidade 1: Apresenta os conceitos básicos de banco de dados, incluindo o que são dados e informação, o que é um banco de dados e suas vantagens, o que é uma transação em banco de dados e como o armazenamento de dados começou. Também define o que é um sistema gerenciador de banco de dados.
O documento discute os conceitos e técnicas de análise de sistemas, incluindo:
1) A análise estruturada de sistemas apresenta um desenvolvimento do geral para o particular do sistema, começando com um diagrama geral de fluxo de informações e partindo depois por um refinamento sucessivo através da construção de diagrama de fluxo de informações detalhadas.
2) Os diagramas de fluxo de dados permitem representar graficamente os componentes de um sistema e as interfaces entre eles, mostrando fluxos de informações de
O documento apresenta um resumo sobre Business Intelligence. Explica que BI é o processo de transformar dados em informações úteis para tomada de decisões, descrevendo conceitos como data warehouse, ETL, OLAP e data mining. Também destaca os benefícios de BI para empresas, como melhorar processos decisórios e antecipar mudanças no mercado.
O documento discute os tipos principais de sistemas operacionais, incluindo embarcados, tempo real, paralelos e distribuídos. Ele explica que sistemas operacionais gerenciam hardware, software e aplicativos para que funcionem em conjunto, fornecendo interface ao usuário e controle de arquivos. Sistemas embarcados executam tarefas predefinidas em equipamentos específicos, enquanto sistemas tempo real priorizam desempenho em tempo real para automação industrial. Sistemas paralelos otimizam recursos compartilh
As 10 maiores tendências em business intelligence para 2014Tableau Software
A inovação nos dados e nas análises continua agilizando as coisas, transformando o setor de business intelligence mais sério, antigo, em uma fonte importante para a empresa. O resultado tem sido dados nas mãos de mais pessoas e a possibilidade de tomada de decisões melhores. E a onda de inovação não está sequer próxima de terminar.
Capítulo 05 - Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e...Everton Souza
O capítulo discute fundamentos da inteligência de negócios, gestão da informação e bancos de dados. Aborda como bancos de dados relacionais e orientados a objetos organizam dados, princípios de sistemas de gestão de bancos de dados e como extrair informações dos bancos de dados para melhorar o desempenho e tomada de decisão das empresas.
A palestra conta o caso de Fernanda uma gerente Financeira buscando informações para levar sua empresa de volta ao caminho do lucro utilizando Tecnologias de Business Intelligence.
O documento descreve os conceitos básicos de bancos de dados, incluindo: (1) Bancos de dados são conjuntos de dados organizados com estrutura regular para armazenar informações; (2) O modelo relacional é o mais comum, representando dados em tabelas com linhas e colunas; (3) Bancos de dados são usados em muitas aplicações para armazenar dados compartilhados.
1) Uma data warehouse é uma coleção de dados integrados e não voláteis destinados a suportar o processo de tomada de decisão. 2) As dimensões fornecem informações contextuais sobre os fatos e são ligadas a estas através de chaves estrangeiras. 3) O processo ETL extrai, transforma e carrega dados de fontes operacionais para a data warehouse.
Apresentação que visa demonstrar resumidamente os conceitos básicos de um repositório de dados Data Warehouse. Assim explicando a estrutura e os resultados esperados de um Data Warehouse.
Este documento descreve um curso de tecnologia em gestão da tecnologia da informação. Apresenta o conteúdo programático incluindo tópicos como modelagem de dados, data warehouse, business intelligence e sistemas de informação. Também descreve os objetivos do curso, sistema de avaliação, trabalhos a serem realizados e conceitos fundamentais da área.
O documento discute data warehouse e data mining. Resume as principais ideias em:
1) Apresenta conceitos de data warehouse, incluindo definições, propriedades e fluxo de dados.
2) Discutem modelagem dimensional de dados, incluindo modelos estrela e flocos de neve.
3) Explicam data mining, incluindo conceitos, áreas de aplicação e técnicas como árvores de decisão e redes neurais.
Este documento descreve um trabalho de conclusão de curso sobre Data Warehouse. O resumo é:
1) O documento introduz os principais conceitos de Data Warehouse, incluindo sua evolução e arquitetura.
2) É discutida a diferença entre Data Warehouse e bancos de dados operacionais, assim como modelos de dados e desenvolvimento de Data Warehouse.
3) São apresentadas técnicas para extrair, transformar e carregar dados nos Data Warehouses, bem como ferramentas para análise de dados como OLAP e Data Mining.
1) Um data warehouse armazena dados extraídos de sistemas operacionais e bancos de dados para análise e tomada de decisão;
2) Dados em data warehouses são integrados, resumidos, históricos e não-voláteis para apoiar a análise gerencial;
3) Dados operacionais e dados de data warehouses diferem em objetivo, estrutura, atualização e outros aspectos.
Um Data Warehouse é um banco de dados com dados históricos usados para análise e decisões executivas, enquanto um Data Mart fornece suporte à decisão de um pequeno grupo de pessoas com dados focados em uma unidade de negócios específica. Os principais tipos de Data Warehouse incluem opções baseadas em servidor, virtuais e distribuídas.
Existem duas abordagens principais para o desenvolvimento de data warehouses e data marts: a abordagem de Kimball e a abordagem de Inmon. Embora concordem que o desenvolvimento deve ser iterativo e focado nas necessidades dos utilizadores, diferem na modelagem dos dados e na implementação, com Kimball defendendo uma abordagem bottom-up centrada nos data marts e Inmon uma abordagem top-down centrada no data warehouse corporativo.
O documento discute o uso de data warehouse (DW) e data mining (DM) para apoiar a tomada de decisões empresariais. Ele explica que um DW armazena e organiza dados de várias fontes para análise, enquanto o DM busca padrões nesses dados. O documento também descreve arquiteturas comuns de DW, como estrela e floco de neve, e técnicas como fatos, dimensões e medidas. Por fim, apresenta um caso prático sobre um DW para uma distribuidora de filmes.
Um data warehouse é um repositório de informações projetado para facilitar a análise de dados e relatórios. Ele inclui ferramentas para extrair, transformar e carregar dados de sistemas operacionais para análise. A modelagem dimensional é a abordagem de modelagem de dados mais comum em data warehouses, representando dados por meio de fatos, dimensões e hierarquias.
Data warehousing - Técnicas e procedimentosMarcos Pessoa
O documento discute sistemas de apoio à decisão (SAD) e data warehouses. SADs usam dados históricos armazenados em bancos de dados para fornecer informações úteis para tomada de decisões estratégicas. Data warehouses armazenam esses dados históricos de forma centralizada e especializada para análise, superando limitações de bancos de dados operacionais. O documento descreve características e arquitetura típicas de data warehouses.
O documento descreve as definições, objetivos, características e aplicações de Data Warehouse e Data Mining. Define Data Warehouse como uma coleção de dados integrados e não voláteis para apoiar a tomada de decisão e Data Mining como técnicas estatísticas e de inteligência artificial aplicadas à análise de grandes volumes de dados.
Introdução ao Banco de dados - Prof. Daniel BrandãoDaniel Brandão
O documento apresenta informações sobre o professor Daniel Brandão, incluindo sua formação acadêmica e experiência profissional. A ementa da disciplina Banco de Dados II é descrita, com os principais tópicos a serem abordados e as referências bibliográficas. Por fim, o documento lista os temas que serão discutidos ao longo do curso.
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Unidade 1: Apresenta os conceitos básicos de banco de dados, incluindo o que são dados e informação, o que é um banco de dados e suas vantagens, o que é uma transação em banco de dados e como o armazenamento de dados começou. Também define o que é um sistema gerenciador de banco de dados.
O documento discute os conceitos e técnicas de análise de sistemas, incluindo:
1) A análise estruturada de sistemas apresenta um desenvolvimento do geral para o particular do sistema, começando com um diagrama geral de fluxo de informações e partindo depois por um refinamento sucessivo através da construção de diagrama de fluxo de informações detalhadas.
2) Os diagramas de fluxo de dados permitem representar graficamente os componentes de um sistema e as interfaces entre eles, mostrando fluxos de informações de
O documento apresenta um resumo sobre Business Intelligence. Explica que BI é o processo de transformar dados em informações úteis para tomada de decisões, descrevendo conceitos como data warehouse, ETL, OLAP e data mining. Também destaca os benefícios de BI para empresas, como melhorar processos decisórios e antecipar mudanças no mercado.
O documento discute os tipos principais de sistemas operacionais, incluindo embarcados, tempo real, paralelos e distribuídos. Ele explica que sistemas operacionais gerenciam hardware, software e aplicativos para que funcionem em conjunto, fornecendo interface ao usuário e controle de arquivos. Sistemas embarcados executam tarefas predefinidas em equipamentos específicos, enquanto sistemas tempo real priorizam desempenho em tempo real para automação industrial. Sistemas paralelos otimizam recursos compartilh
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A inovação nos dados e nas análises continua agilizando as coisas, transformando o setor de business intelligence mais sério, antigo, em uma fonte importante para a empresa. O resultado tem sido dados nas mãos de mais pessoas e a possibilidade de tomada de decisões melhores. E a onda de inovação não está sequer próxima de terminar.
Capítulo 05 - Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e...Everton Souza
O capítulo discute fundamentos da inteligência de negócios, gestão da informação e bancos de dados. Aborda como bancos de dados relacionais e orientados a objetos organizam dados, princípios de sistemas de gestão de bancos de dados e como extrair informações dos bancos de dados para melhorar o desempenho e tomada de decisão das empresas.
A palestra conta o caso de Fernanda uma gerente Financeira buscando informações para levar sua empresa de volta ao caminho do lucro utilizando Tecnologias de Business Intelligence.
O documento descreve os conceitos básicos de bancos de dados, incluindo: (1) Bancos de dados são conjuntos de dados organizados com estrutura regular para armazenar informações; (2) O modelo relacional é o mais comum, representando dados em tabelas com linhas e colunas; (3) Bancos de dados são usados em muitas aplicações para armazenar dados compartilhados.
1) Uma data warehouse é uma coleção de dados integrados e não voláteis destinados a suportar o processo de tomada de decisão. 2) As dimensões fornecem informações contextuais sobre os fatos e são ligadas a estas através de chaves estrangeiras. 3) O processo ETL extrai, transforma e carrega dados de fontes operacionais para a data warehouse.
Apresentação que visa demonstrar resumidamente os conceitos básicos de um repositório de dados Data Warehouse. Assim explicando a estrutura e os resultados esperados de um Data Warehouse.
O documento discute os conceitos fundamentais de Business Intelligence, incluindo Data Warehouse, ETL e tabelas de fatos e dimensões. É explicado que um Data Warehouse centraliza dados de várias fontes e os organiza para análise, enquanto ETL extrai, transforma e carrega esses dados. Tabelas de fatos contêm métricas e tabelas de dimensão fornecem atributos descritivos para filtrar e rotular os dados.
O documento discute os conceitos básicos de banco de dados, definindo-o como uma estrutura lógica que armazena um conjunto de dados relacionados. Também define o que são dados e apresenta exemplos.
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Este documento discute as vantagens de organizar informação em bases de dados, incluindo permitir a fácil manipulação e pesquisa de grandes conjuntos de dados, eliminar redundâncias, e usar pouco espaço físico. Também explica conceitos-chave como tabelas, campos, registros e relacionamentos entre tabelas.
O documento discute os conceitos fundamentais de banco de dados, incluindo:
1) Definição de banco de dados como uma estrutura lógica para armazenar dados de forma organizada;
2) Importância da modelagem de dados para representar conceitos de negócios;
3) Principais elementos de um banco de dados como tabelas, colunas, linhas.
O documento fornece uma introdução sobre bancos de dados, definindo-os como uma estrutura lógica que armazena um conjunto de dados relacionados. Explica o que são dados e como eles podem ser representados. Também define os principais componentes de um banco de dados, incluindo tabelas, colunas e linhas.
O documento descreve a instalação e configuração de um servidor web usando o Debian. Ele inclui instruções para instalar e configurar o Apache, PHP, MySQL e phpMyAdmin. Também discute conceitos básicos de banco de dados como modelo conceitual, lógico e físico e integridade referencial.
1) O documento discute sistemas de informação, incluindo SAD/OLAP. Apresenta conceitos de SAD e OLAP e suas características.
2) Inclui exemplos de modelos de SAD e suas vantagens e desvantagens.
3) Também explica conceitos-chave de OLAP como cubos, dimensões e medidas, e diferentes tipos de arquitetura OLAP.
O documento discute arquitetura de data warehouse, incluindo extração de dados, ferramentas e exemplos. Explica que um data warehouse armazena dados históricos de forma desumormalizada para permitir consultas rápidas e análises que ajudem a revelar o desempenho da empresa.
O documento discute como a 7-eleven perdeu capacidade de decisão sobre pedidos de fornecedores à medida que cresceu, levando a vendas perdidas e estoque excessivo. A empresa desenvolveu seu próprio sistema de informação e banco de dados para alcançar "inteligência de negócios" e retomar o controle das decisões.
Ecosistema de data warehouse com ferramentas microsoftDennes Torres
O documento discute os componentes de um ecossistema de data warehouse com ferramentas Microsoft, incluindo o uso de SQL Server para extração, transformação e carga de dados em um data warehouse, a criação de modelos multidimensionais e tabulares no Analysis Services e ferramentas de self-service BI como Power BI e PowerPivot para análise.
1) O documento discute data warehouses, OLAP e arquiteturas de análise de dados.
2) Apresenta tipos de data warehouses como orientado por tema, integrado, variável tempo e não volátil.
3) Discutem arquiteturas OLAP como relacional, multidimensional e híbrida.
Este texto foi descrito com base em aulas de big data e nosql da minha pós-graduação, pesquisas e gravações de podcast com temas sobre nosql com profissionais da área. A ideia, é apresentar os modelos de dados não-relacionais e suas principais IDEs de mercado.
O documento discute business intelligence (BI) e data mining, comparando suas características. BI é usado para monitorar indicadores de desempenho e apoiar a tomada de decisão, enquanto data mining usa algoritmos para descobrir padrões de comportamento nos dados e identificar novas perspectivas. O documento também fornece exemplos de análises gráficas e um caso prático de uso de BI em uma empresa de cobrança.
O documento discute o processamento analítico online (OLAP), incluindo seus modelos de dados, operações comuns, modelos de armazenamento e aplicações. OLAP fornece às organizações um método para acessar, visualizar e analisar dados corporativos de forma flexível e rápida através de um modelo de dados multidimensional. Os principais modelos de armazenamento OLAP são MOLAP, ROLAP e HOLAP. A tecnologia OLAP pode ser aplicada em finanças, vendas, marketing, recursos humanos e produção.
O documento discute conceitos básicos de modelagem multidimensional, incluindo tomada de decisão gerencial, sistemas de apoio à decisão, data warehouse, data mart, granularidade e ETL. É apresentado o processo de extração, transformação e carga de dados, além de exemplos de questões e modelos de negócios multidimensionais.
1) Um ERP é um sistema de gestão de informação que integra todos os dados e processos de uma empresa.
2) A solução ERP da MULTIBASE é modular e baseada na plataforma OpenERP de código aberto.
3) O OpenERP cobre as principais áreas de gestão como contabilidade, recursos humanos, vendas, compras e produção.
Arthur Luz is a data insights consultant at Microsoft who gave a presentation on SQL Server 2016 temporal tables. The presentation included an overview of history tables, demonstrations of creating temporal tables and manipulating historical data, considerations for using temporal tables regarding resources, and differences between change data capture and temporal tables. New features for temporal tables include support for in-memory tables which allow for hybrid transactional/analytical processing scenarios.
O documento apresenta Arthur Luz, um especialista em SQL Server e professor de cursos de TI. Ele discute diversos tópicos relacionados à carreira em TI, incluindo cargos disponíveis no mercado, perfis profissionais, setores público e privado, e dicas para se tornar um grande profissional da área.
O documento discute a utilização do SQL Server Data Quality Services (DQS) para limpeza e qualidade de dados. Ele explica o que é DQS e sua arquitetura, incluindo knowledge bases, domínios e políticas de correspondência. Também fornece um exemplo passo a passo de como configurar e executar um projeto de qualidade de dados usando essas ferramentas.
O documento apresenta um palestrante da área de TI e seus detalhes profissionais. Em seguida, lista e descreve brevemente diversos cargos disponíveis no mercado de TI, como gerente de projeto, analista de negócios e suporte ao usuário. Por fim, fornece contatos do palestrante.
This document summarizes SQL Server Reporting Services 2016. It discusses the architecture of SSRS 2016, which now includes Datazen as a component. It covers installing and configuring SSRS 2016 in native mode. The new Control Panel interface is demonstrated. It also shows how to create data sources, data views, and KPIs. Developing dashboards using SQL Server Mobile Report Publisher is covered. Finally, new features for paginated reports in SSRS 2016 are reviewed.
SQL Server Reporting Services 2016 introduces a new centralized dashboard construction and data analysis tool called Microsoft Datazen; it also features an updated control panel, report builder, and mobile report publisher for developing KPIs and dashboards across various platforms; additional new capabilities for SSRS 2016 include modernized paginated reports, charting, and integration with Power BI dashboards.
SQL Server Reporting Services 2016 provides new features for data analysis including Microsoft Datazen for centralized dashboard construction and analysis. The presentation covers SSRS 2016 architecture, installation, configuration of data sources and datasets in Report Builder, developing KPIs in the control panel, dashboards in SQL Server Mobile Report Publisher, and new features for paginated reports. The speaker is an SQL Server MCSA and MCT who will demonstrate the new capabilities of SSRS 2016.
1) O documento apresenta uma introdução ao Change Data Capture no SQL Server, explicando sua arquitetura e como criá-lo; 2) Detalha parâmetros avançados para configurar o job de captura e limpeza de dados; 3) Fornece dicas de melhores práticas e observações sobre o CDC.
O documento apresenta o Microsoft Datazen, uma solução de business intelligence móvel adquirida pela Microsoft. Apresenta uma visão geral do Datazen, sua arquitetura, instalação, configuração inicial, desenvolvimento de KPIs, conexões de dados e visualizações, desenvolvimento e publicação de dashboards e acesso aos dashboards e KPIs.
O documento apresenta uma introdução ao Microsoft Integration Services (SSIS), descrevendo sua arquitetura e principais componentes para desenvolvimento de cargas de dados dinâmicas e incrementais, incluindo containers Foreach Loop e implementação de cargas incrementais.
O documento apresenta o Microsoft Datazen, uma ferramenta de business intelligence móvel adquirida pela Microsoft. Apresenta a arquitetura do Datazen, que inclui serviços como Core Service e Data Acquisition Service. Também mostra como instalar o Datazen em um servidor Windows, configurar as conexões de dados e desenvolver KPIs, dashboards e visualizações para acesso móvel e web.
O documento apresenta o Microsoft Datazen, um produto da Microsoft para criação e publicação de dashboards móveis e web. Ele discute a arquitetura, instalação, configuração inicial, desenvolvimento de KPIs, conexões de dados, visualizações de dados e dashboards do Datazen. O documento também inclui demonstrações do produto.
O documento apresenta o Microsoft Datazen, resumindo sua arquitetura, instalação, configuração inicial e processo de desenvolvimento de dashboards. É demonstrado como configurar usuários e hubs, criar KPIs, conexões de dados e visualizações, e publicar dashboards para visualização.
2. Quem sou eu?
Senior BI Analyst at Datainfo / ANEEL Project
BI and Database Consultant and Instructor in
One Way Solution and BI do Brasil
Writer in SQL Magazine and Data’s Light Blog
Data Science Studant – John Hopkins
University [Coursera]
Microsoft Official Instructor at Hepta Novintec
Microsoft SQL Server MCSA & MCT
3. Sobre o que vamos falar?
Introdução a Business Intelligence e Data Warehouse
OLTP (Online Transactional Processing) x
OLAP (Online Analytical Processing)
Ciclo de Vida e Arquitetura de um sistema de BI
Conceitos e Metodologias de Criação de um Data Warehouse
M.E.R Star Schema Vs Snowflake Schema
Conceitos, Tipos de Dimensão e Slowly Changing Dimension
Conceitos de Fato e Tipos de Métricas
Conceito de Cubo e Tipos
Realizando a carga das Dimensões e Fatos
Microsoft - Arquitetura de uma Solução de Data Warehouse
SQL Server Integration Services - Arquitetura
SSIS – Principais Tasks
Debugging:
Breakpoints
Data Viewers
Demonstração de Relatórios.
4. O problema das Empresas e Instituições
Dados chave para o negócio estão distribuídos entre
múltiplos sistemas
Achar a informação necessárias para a tomada de
decisão do negócio consome muito tempo e propende a
erro
Questões fundamentais para o negócio são difíceis de
serem respondidas
5. O que é um Data Warehouse?
Repositório centralizado dos dados do negócio para
relatórios e análises.
Tipicamente, um Data Warehouse:
Contêm grande volume de dados históricos;
É otimizado para Pesquisas de Dados;
Possui carga de dados incremental em intervalos regulares;
Provê a base para uma solução Enterprise Data Warehouse.
7. • Entrevistas
• Identificação dos Dados
1
• Planejamento da Solução de BI2
• Criação do Data Warehouse
• Criação Modelo Dimensional
3
• Criação do Processo de ETL4
• Criação dos Cubos de Visualização5
• Criação dos Relatórios6
• Testes
• Melhoria da Solução
7
• Preparação Nova Versão8
Ciclo de Vida de um Sistema de Business Intelligence
9. Data Warehouse Departamental
(Ralph Kimball)
A abordagem de Ralph Kimball é dimensional (o design de baixo para
cima): Os Data Marts que facilitem relatórios e análises são criados
primeiramente. Estes são, então, combinados em conjunto para criar um
amplo Data Warehouse.
Orientado a Assunto: Os dados no data warehouse são organizados
de modo que todos os elementos de dados relacionados com o
mesmo evento ou objeto do mundo real estejam ligados entre si.
Temporais: As alterações dos dados no banco de dados são
monitorados e registrados para que os relatórios possam ser
produzidos mostrando mudanças ao longo do tempo.
Não Voláteis: os dados no Data Warehouse não são sobre-escrito ou
apagados - uma vez confirmado, o dado é estático, só de leitura, e
retido para relatórios futuros.
Integrado: O banco de dados contém dados de maioria ou a
totalidade de aplicações operacionais de uma organização, o que o
torna consistente.
Conceitos e Metodologias de Criação de um DW
Data Warehouse Centralizado
(Bill Imnon)
Modelo de dados normalizado é projetado em primeiramente. Em
seguida, os Data Marts dimensionais, que contêm dados necessários para
processos de negócios específicos ou departamentos específicos são
criados a partir do armazém de dados.
Inmon define data warehouse como um repositório centralizado para
toda a empresa. O Data Warehouse armazena os dados 'atômicos' com o
menor nível de detalhe. Data Marts dimensionais são criados somente
depois que o armazém de dados completo for criado. Assim, o Data
Warehouse está no centro da Corporate Information Factory (CIF), que
fornece um quadro lógico para a entrega de Business Intelligence.
Hub and Spoke
Coincidi com a estrutura de negócios da maioria das grandes empresas,
oferecendo um EDW (Enterprise Data Warehouse) centralizado e um
conjunto de Data Marts dependentes.
O hub EDW permite que a empresa como um todo possa definir e aplicar
normas comuns, permitindo a análise e relatórios que atravessem as
unidades de negócios.
Os raios de data mart permitem que as unidades de negócios possam
satisfazer as suas próprias necessidades rapidamente a custo
relativamente baixo e também em conformidade com os requisitos de TI
da empresa em geral.
Uma arquitetura de hub-and-spoke bem gerida permite que as unidades
de negócios possam definir os seus próprios orçamentos e prioridades,
contribuindo ao mesmo tempo como necessário para a central de EDW.
11. Dimensão de Cliente
Nome do Cliente
Dados do Cliente
Endereço do Cliente
Telefone do Cliente
Profissão do Cliente
Dimensões – Conceito
Tabelas que Guardam Dados por Assunto.
Não se prioriza das tabelas de Dimensão a
Normalização dos Dados – Snowflake Schema.
Os dados das tabelas de Dimensão são
desnormalizados. São as chamadas Dimensões
Hierárquicas.
12. Existem duas Classificações de Dimensões. São elas: Dimensões Hierárquicas e Não-
Hierárquicas (Dimensão de Nível Único).
Dimensões Não-Hierarquicas são formadas
por apenas um nível de relacionamento.
Dimensões Hierarquicas englobam uma
série de relacionamentos 1 x Muitos.
País Estado
Cidade
Tipo de Pagamento
Dimensões – Classificação
13. Dimensão Conformada
A dimensão é conformada quando ela é
exatamente a mesma (incluindo as chaves)
dentro de Data Marts diferentes. Mais
importante, os cabeçalhos das linhas
produzidas em dois conjuntos de respostas
diferentes a partir da mesma dimensão
conformada deve ser capaz de corresponder
igualmente.
Dimensões – Tipos Dimensão Role-Playing
As dimensões são Role-Playing quando são
recicladas para múltiplas aplicações dentro
de um Data Warehouse. Como exemplo, a
Dimensão de Data pode ser usada como
Data_Compra e como Data_Entrega dentro
de um mesmo Data Mart.
14. Dimensões – Tipos
Dimensão Junk (lixo)
É uma coleção de códigos aleatórios
transacionais, indicadores (flags) e / ou
atributos de texto que são alheios a
qualquer dimensão.
Dimensão Estática
Dimensões estáticas não são
extraídos a partir da fonte de
dados original, mas são criados
dentro do contexto do Data
Warehouse. Geralmente, são
carregadas manualmente. Um
grande exemplo é a Dimensão
de Tempo.
Dimensão Degenerada
A dimensão degenerada é uma
chave que, por não ter atributos
relacionados a ela, não se junta a
uma tabela de dimensão real.
15. Dimensão de Tempo
A dimensão de Tempo é reponsável
por permitir a navegação em
tabelas de fato através de datas
familiares, meses, pedíodos fiscais e
dias especiais no calendário.
Dimensões – Tipos
16. “Todo o DW é permeado pelo conceito temporal. Todas as tabelas de Fato de todos
os Data Marts são carregadas baseadas nas foreign keys, que têm como origem a
dimensão de tempo. Porém, os efeitos de tempo não estão isolados somente para
as atividades das tabelas de Fato.“
(Ralph Kimball)
Dimensões – Slowly Changing Dimension
17. O Slowly Changing Dimension diz respeito às mudanças que ocorrem nas
dimensões que impactam diretamente na análise dos dados históricos.
São chamadas dessa forma porque acontecem de forma menos frequente e em
menor quantidade se comparadas às tabelas de Fato.
Dimensões – Slowly Changing Dimension
18. Tipo 1 – Sobrescrição de Dados
ID Nome Localidade
56 Arthur Luz Brasília
ID Nome Localidade
56 Arthur Luz Rio de Janeiro
Primeiro momento
no Tempo.
Segundo momento
no Tempo.
Dimensões – Slowly Changing Dimension
19. Tipo 2 – Nova Coluna (Registro atual e old)
ID Nome Localidade Localidade_Old
56 Arthur Luz Brasília NULL
ID Nome Localidade Localidade_Old
56 Arthur Luz Rio de Janeiro Brasília
Primeiro momento
no Tempo.
Segundo momento
no Tempo.
ID Nome Localidade Localidade_Old
56 Arthur Luz Minas Gerais Rio de Janeiro
Terceiro momento
no Tempo.
Dimensões – Slowly Changing Dimension
20. Tipo 3 – Nova Linha de Registro
ID Nome Localidade Data_Inicio Data_Fim
56 Arthur Luz Brasília 07/04/2014 NULL
ID Nome Localidade Data_Inicio Data_Fim
56 Arthur Luz Brasília 07/04/2014 10/01/2015
Primeiro momento
no Tempo.
Segundo momento
no Tempo.
ID Nome Localidade Data_Inicio Data_Fim
127 Arthur Luz Rio de Janeiro 10/01/2015 NULL
Segundo momento
no Tempo.
Dimensões – Slowly Changing Dimension
21. Tabela de Fato – Conceito
“tabelas de fatos são a base do armazém de dados. Eles contêm as medições
fundamentais da empresa, e eles são o alvo final da maioria das consultas de
data warehouse.
O primeiro e mais importante passo projeto está declarando o grão tabela de
fatos. O grão é a definição do negócio do que um único registro da tabela
verdade representa.”
(Ralph Kimball)
22. Existe dentro do conceito de Modelagem Dimensional 3 tipo de métricas:
Métricas Aditivas: Podem ser sumarizadas em qualquer situação de análise.
Métricas Semi-Aditivas: Podem ser sumarizadas em apenas casos específicos
de análise; (Ex. Saldo banco).
Métricas Não-Aditivas: Nunca podem ser sumarizadas. (Ex. Percentuais
vendas)
Tabela de Fato – Tipos de Métricas
23. É uma estrutura multidimensional que expressa a forma na qual os tipos
de informações se relacionam entre si.
O cubo armazena todas as informações relacionadas a um determinado
assunto, de maneira a permitir que sejam montadas várias combinações
entre elas, resultando na extração de várias visões sobre o mesmo tema.
O Slice/Dice é uma das principais características de uma ferramenta
OLAP. É uma operação com responsabilidade de recuperar o micro-cubo
dentro do OLAP, além de servir para modificar a posição de uma
informação, alterar linhas por colunas de maneira a facilitar a
compreensão dos usuários e girar o cubo sempre que tiver necessidade.
Drill up / Down é uma outra característica muito importante de uma
ferramenta OLAP. Através dele é possível navegar para cima (up) e para
baixo (down) dentro de uma hierarquia de uma dimensão.
Cubo – Conceito
24. Cubos em modo MOLAP
Características:
Arquitetura OLAP tradicional;
Os dados são armazenados em cubos dimensionais,
em formatos proprietários, e não em banco de dados
relacionais;
O usuário trabalha, monta e manipula os dados do
cubo diretamente no servidor.
Possui alto desempenho. Os cubos são construídos
para uma rápida recuperação de dados;
Cubo – Tipos
25. Cubos em modo ROLAP
Características:
Os dados são armazenados em banco de dados relacionais;
A manipulação dos dados armazenados no banco de dados relacional é
feita para dar a aparência de operação Slice/Dice tradicional. Na
essência, cada ação de Slice/Dice é equivalente a adicionar uma
cláusula WHERE em uma declaração SQL.
Possui baixo desempenho. Cada relatório ROLAP é basicamente uma
consulta SQL (ou várias consultas SQL) na banco de dados relacional e
uma consulta pode ser consumir muito tempo se houver uma grande
quantidade de dados;
É limitado pelas funcionalidades SQL. ROLAP se baseia
principalmente na geração instruções SQL para consultar a base de
dados relacional, porém essas instruções não suprem todas as
necessidades (por exemplo, é difícil de realizar cálculos complexos
utilizando SQL). Portanto, usar ROLAP é se limitar ao que instruções
SQL podem fazer.
Cubo – Tipos
26. Cubos em modo HOLAP
Características:
HOLAP tenta combinar as vantagens de MOLAP e ROLAP,
extraindo o que há de melhor de cada uma, ou seja, a alta
performance do MOLAP com a melhor escalabilidade do ROLAP;
Para informações do tipo síntese, HOLAP utiliza cubos
dimensionais para um desempenho mais rápido;
Quando for necessário mais detalhe de uma informação, HOLAP
pode ir além do cubo multidimensional para o banco de dados
relacional utilizado no armazenamento dos detalhes.
Cubo – Tipos
27. Microsoft – Arquitetura de uma solução de BI
SQL Server Database Engine
Azure SQL Database
Microsoft SQL Server Integration Services
SQL Server Master Data Services
1011000110
SQL Server Data Quality Services
Microsoft Azure SQL Database
DataWarehouse
SQL Server
Analysis Services
Microsoft SharePoint Server
Microsoft PowerPivot
Technologies / Power BI
Microsoft Excel
• Data Mining Add-In
• PowerPivot Add-In
• MDS Add-In
SQL Server
Reporting Services
BusinessIntelligence
SQL Server Database Engine
Azure Parallels Data Warehouse
SQL Server Database Engine
28. SQL Server Integration Services - Arquitetura
Control Flow
Recipiente para desenvolvimento dos fluxos de controle de carga de dados;
Data Flow Task
Recipiente para desenvolvimento dos fluxos de carga de dados;
Execute SQL Task
Usado para executar comandos em SQL padrão ANSI e/ou T-SQL;
Containers
Recipiente para desenvolvimento dos fluxos de controle de carga de dados;
Connections
Objeto utilizado para gerar conexão com as mais variadas fontes e
destinos de dados.
30. Task usada para trabalho a nível de Dados.
SSIS – Principais Tasks (Data Flow)
31. Usado para executar comandos em SQL padrão ANSI e/ou T-SQL;
SSIS – Principais Tasks (Execute SQL)
32.
33. A ferramenta de ETL Integration Services da
Microsoft oferece uma porção de recursos para
que seja possível depurar um pacote.
É possível executar essa depuração a nível de
Control Flow e Data Flow.
Debuging – BreakPoint & Data Views
34. O SSIS fornece a opção BreakPoint, a nível de Control Flow, na qual você pode definir
pontos de interrupção. Os pontos de interrupção pode ser habilitado a nível de
containers ou de componente individual.
Início do Fluxo Continuação do Fluxo
Ponto de
Interrupção
Debuging – BreakPoint
35. As principais opções de pontos de Interrupção são:
OnPreExecute - Chamado antes da execução da tarefa.
OnPostExecute - Chamado após a execução da tarefa.
OnError - Chamado quando ocorre um erro.
OnTaskFailed - Chamado quando o pacote falha.
Debuging – BreakPoint
Início do Fluxo Continuação do Fluxo
Ponto de
Interrupção
36. O SSIS fornece a opção Data Viewers, a nível de Data Flow, na qual você pode
inserir visualizadores para mostrar o fluxo dados entre dois componentes.
Col 1 Col 2 Col 3
Dados Dados Dados
Dados Dados Dados
Dados Dados Dados
Componente 1 Componente 2
Debuging – Data Views
Emphasize that the drivers for a data warehousing solution are typically business-related rather than technical.
Ask students about the various applications and data stores in their organizations. How easy or difficult is it for students to collate data from them to create an overall, business-wide view of key measures that drive strategic business decision-making?
Explain that this course uses a fairly generic definition for a data warehouse. There are many very specific definitions in use throughout the data warehousing industry, and students may be aware of some of the more common schools of thought on database design, including those of Bill Inmon and Ralph Kimball. This course does not advocate one approach over another, although the lab solutions and data warehouse schema design discussed here are more in line with a Kimball-based approach than any other.
Explain that this course uses a fairly generic definition for a data warehouse. There are many very specific definitions in use throughout the data warehousing industry, and students may be aware of some of the more common schools of thought on database design, including those of Bill Inmon and Ralph Kimball. This course does not advocate one approach over another, although the lab solutions and data warehouse schema design discussed here are more in line with a Kimball-based approach than any other.