Sistemas de Apoio
a Decisão
WWW.WILLAMETIBERIO.COM
Dentro de uma
organização existem
diferentes níves de uso
de dados
Sistema- Conjunto de elementos
que interagem entre si.
1
Banco de Dados- Conjunto de
dados que pertencem ao mesmo
contexto. Armazenados com fins
específicos.
1
DADOS x INFORMAÇÕES
1
Business	
  Intelligence
Fernanda Gerente financeira
em uma rede atacadista
sempre foi apaixonada por
análise de dados, relatórios e
gráficos.
Mas não consegue tempo para
analisar a quantidade de dados
que possui.
A empresa possui um ERP para
controle das principais áreas da
empresa, um software para
controle da força de vendas e
um software para controle de
folha.
Dia 10 de cada mês há uma reunião do comitê gestor
Fernanda começa a exportar
dados para planilhas, realiza
calculos. Prepara um power
point com gráficos.
Durante a reunião Pedro Diretor comercial solicita
que Fernanda detalhe as informações sobre um
cliente.
Fernanda manda uma mensagem para Paulo
– Gerente de TI
Paulo informa que vai demorar
para atender porque a
informação está dispersa em
várias fontes de dados.
Fernanda e Paulo se reunem para encontrar
soluções.
Paulo sugere utilizar o Business
Intelligence para resolver o
problema.
Passam a ter duas opções:
Contrataruma Consultoriaespecialista em BI	
  
Treinar sua equipe para implementar o	
  BI
Paulo e Fernanda apresentam
as soluções a Pedro que escolhe
seguir com uma consultoria
especializada.
Fernanda solicita uma visita da CONSULTORIA
– Empresa de Business Intelligence
Wagner consultor da Argum
apresenta um projeto para
melhorar a tomada de decisão e
apresenta as fases do projeto.
Iniciação1
Elaboração2
Construção3
Todas as informações necessárias para modelagem dos
processos de análise decisório são iniciados.
Transição4
Iniciação1
2
Construção3
Com base no levantamento das informações, os
modelos dimensionais de dados para tomada de
decisão são iniciados.
Transição4
Elaboração
Iniciação1
Elaboração2
Construção3
A partir dos modelos desenvolvidos os programas de
cargas são confeccionados e testados.
Transição4
FLUXO  DE  TAREFAS
Input/Output Atividade Tarefa Decisão
1.1.1.3  XXXX 1.1.2.10  XXXX
1.1.1.1  INPUT:  
XXXX
1.1.1.2  INPUT:  
XXXX
1.1.1.5  XXXX
1.1.1.4  XXXX
1.1.2.8  OUTPUT:
XXXX
1.1.2.9  INPUT:  
XXXX
1.1.3.15
1.1.3.15
1.1.1.6  OUTPUT:  
XXXX
1.1.2.13  XXXX
1.1.2.11  XXXX
1.1.2.12  XXXX
1.1.2.14  
OUTPUT:  XXX
1.1.3.15
1.1.2.7  
XXXX
S
S
N
1.1.1  XXX 1.1.2  XXX
Lidera  e  ExecutaL/E AprovaAExecutaE LideraL
Comitê Executivo
Diretor  de  Vendas
Ger.  Nac.  de   Trade
Grouper de  Trade
Ger.   Trade Franquia
Ass.  Trade Franquia
Ger,   Trade Célula
Ass.  Trade Célula
Ger.  GC
Ass.  de  GC
Merchandising
Marketing
Vendas
Trade Finanças
Finanças
Demanda
Jurídico
Agência  Externa
InformadoI ParticipaP
A
E
P
P
A
P
A
A
E
P
A
P
L/E
L/E
L/E
A
A
L/E
A
A
E
A
L/E
L/E
E
AA
E
I
E
P
P
A
E
E
E
MATRIZ  DE  RESPONSABILIDADES
1.1.1  XXX 1.1.2  XXX
L/E
I
P
P
P
P
P
P
P
A
1.1.1.3  XXXX 1.1.1.4  XXXX 1.1.1.5  XXXX 1.1.2.10  XXXX 1.1.2.11  XXXX 1.1.2.12  XXXX 1.1.2.13  XXXX
Iniciação1
Elaboração2
Construção3
Todos os programas de visualização serão elaborados e
disponibilizados para análises.
Transição4
AgoJul SetJun
SPRINT	
  1 SPRINT	
  2
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
SPRINT	
  3 SPRINT	
  4
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Divide-­‐se	
  o	
  projeto em ciclos de	
  entrega
Projeto foi iniciado e	
  a	
  coleta
dos	
  dados	
  foi automatizada
Os indicadores ganharam
um dashboard atualizável.
O Cubo para cruzamento
das informações foi
disponibilizado.
DATA
WAREHOUSE
• O	
  que	
  é	
  Data	
  Warehouse?
– Um Data Warehouse é um conjunto de dados baseado em
assuntos, integrado, não volátil, e variável em relação ao
tempo, de apoio às decisões gerenciais (William Immon).
– É um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que
quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários
e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem
e construam um Data Warehouse (Ralph Kimball).
Data	
  Warehouse	
  -­‐ DW
Data	
  Warehouse	
  -­‐ DW
• Orientação	
  por	
  Assunto
– A orientação por assunto é uma característica marcante de
um DW, pois toda modelagem será voltada em torno dos
principais assuntos da empresa. Enquanto todos os
sistemas transacionais estão voltados para processos e
aplicações específicas, os DWs objetivam assuntos.
– Mas o que são assuntos?
• Assuntos são o conjunto de informações relativas à determinada
área estratégica de uma empresa.
Data	
  Warehouse	
  -­‐ DW
OLAP
• Análise	
  OLAP
– Mostre-­‐me o que é importante.
– Deixe-­‐me ver os detalhes (Drill Down).
– Deixe-­‐me mudar o meu pontode vista (Drill Up).
– Deixe-­‐me ver outras informações (Drill Across).
– Mostre-­‐me os melhores e os piores (Ranking).
– Deixe-­‐me comprar com os anos anteriores (Análise
Comparativa).
OLAP
• DOLAP
– DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo DOLAP, quando
dispara uma instrução SQL, de um cliente qualquer, para o
servidor e recebem o cubo de informações de volta para
ser analisado na workstation.
• Pode causar problemas a alguns relatórios, porque o volume de
dados fica muito grande, apesar das boas ferramentas tratarem os
dados de maneira compacta.
OLAP
• ROLAP
– ROLAP (RelationalOn Line Analytical Processing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo ROLAP quando a consulta é
enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada no
mesmo, mantendo o cubo no servidor.
• O que podemos notar neste caso é que o processamento OLAP se dará
somenteno Servidor.
• A principal vantagem dessa arquitetura é que ela permite analisar enormes
volumes de dados.
• Pode trazer problemas de escalabilidade (o número crescente de usuários
pode derrubar o servidor) e de tráfego de rede.
OLAP
• MOLAP
– MOLAP (MultidimensionalOn Une AnalyticalProcessing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo MOLAP quando se
processa com um servidor multidimensional.
– O acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o
usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo
diretamenteno servidor.
• Isso traz grandes benefícios aos usuários, no que diz respeito a
performance, porém há problemas com escalabilidade, além de ter
um custo alto para sua aquisição.
• HOLAP
– HOLAP (Hybrid On Une AnalyticalProcessing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo HOLAP quando ela faz
uma combinação entreDOLAP/ROLAP e MOLAP.
• A vantagem é que com a mistura de tecnologias pode-­‐se extrair o que
há de melhor em cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAP
com a escalabilidade melhor do ROLAP.
• É um sistema extremamente completo, contudo é o mais caro de
todos, sendo que muitas vezes a análise custo/beneficio mostra a
inviabilidade desta opção.
• Análise	
  OLAP	
  -­‐ Slice
– Slice é o ato de escolher um subconjunto retangular de
um cubo, escolhendo um valor único para uma de suas
dimensões, criando um novo cubo com uma dimensão
menos.
• Análise	
  OLAP	
  -­‐ Dice
– A operação de dados produz um subcubo, permitindo
que o analista escolha valores específicos de múltiplas
dimensões.
• Análise	
  OLAP	
  -­‐ Pivot
– Pivot permite que um analista rodar o cubo no espaço
para ver as suas várias faces.
• Análise	
  OLAP	
  – Drill Down
– O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível
de detalhe da informação, diminuindo o grau de
granularidade.
• Análise	
  OLAP	
  – Drill Up
– O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando
o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo
o nível de detalhamento da informação.
• Análise	
  OLAP	
  – Drill Across
– O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível
intermediário dentro de uma mesma dimensão.
• Análise	
  OLAP	
  – Drill Throught
– O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma
informação contida em uma dimensão para outra.

Sistemas De Apoio a Decisão

  • 1.
    Sistemas de Apoio aDecisão WWW.WILLAMETIBERIO.COM
  • 2.
    Dentro de uma organizaçãoexistem diferentes níves de uso de dados
  • 4.
    Sistema- Conjunto deelementos que interagem entre si. 1
  • 5.
    Banco de Dados-Conjunto de dados que pertencem ao mesmo contexto. Armazenados com fins específicos. 1
  • 6.
  • 7.
  • 8.
    Fernanda Gerente financeira emuma rede atacadista sempre foi apaixonada por análise de dados, relatórios e gráficos.
  • 9.
    Mas não conseguetempo para analisar a quantidade de dados que possui.
  • 10.
    A empresa possuium ERP para controle das principais áreas da empresa, um software para controle da força de vendas e um software para controle de folha.
  • 11.
    Dia 10 decada mês há uma reunião do comitê gestor
  • 12.
    Fernanda começa aexportar dados para planilhas, realiza calculos. Prepara um power point com gráficos.
  • 13.
    Durante a reuniãoPedro Diretor comercial solicita que Fernanda detalhe as informações sobre um cliente. Fernanda manda uma mensagem para Paulo – Gerente de TI
  • 14.
    Paulo informa quevai demorar para atender porque a informação está dispersa em várias fontes de dados.
  • 15.
    Fernanda e Paulose reunem para encontrar soluções.
  • 16.
    Paulo sugere utilizaro Business Intelligence para resolver o problema.
  • 17.
    Passam a terduas opções: Contrataruma Consultoriaespecialista em BI   Treinar sua equipe para implementar o  BI
  • 18.
    Paulo e Fernandaapresentam as soluções a Pedro que escolhe seguir com uma consultoria especializada.
  • 19.
    Fernanda solicita umavisita da CONSULTORIA – Empresa de Business Intelligence
  • 20.
    Wagner consultor daArgum apresenta um projeto para melhorar a tomada de decisão e apresenta as fases do projeto.
  • 21.
    Iniciação1 Elaboração2 Construção3 Todas as informaçõesnecessárias para modelagem dos processos de análise decisório são iniciados. Transição4
  • 22.
    Iniciação1 2 Construção3 Com base nolevantamento das informações, os modelos dimensionais de dados para tomada de decisão são iniciados. Transição4 Elaboração
  • 23.
    Iniciação1 Elaboração2 Construção3 A partir dosmodelos desenvolvidos os programas de cargas são confeccionados e testados. Transição4 FLUXO  DE  TAREFAS Input/Output Atividade Tarefa Decisão 1.1.1.3  XXXX 1.1.2.10  XXXX 1.1.1.1  INPUT:   XXXX 1.1.1.2  INPUT:   XXXX 1.1.1.5  XXXX 1.1.1.4  XXXX 1.1.2.8  OUTPUT: XXXX 1.1.2.9  INPUT:   XXXX 1.1.3.15 1.1.3.15 1.1.1.6  OUTPUT:   XXXX 1.1.2.13  XXXX 1.1.2.11  XXXX 1.1.2.12  XXXX 1.1.2.14   OUTPUT:  XXX 1.1.3.15 1.1.2.7   XXXX S S N 1.1.1  XXX 1.1.2  XXX
  • 24.
    Lidera  e  ExecutaL/EAprovaAExecutaE LideraL Comitê Executivo Diretor  de  Vendas Ger.  Nac.  de   Trade Grouper de  Trade Ger.   Trade Franquia Ass.  Trade Franquia Ger,   Trade Célula Ass.  Trade Célula Ger.  GC Ass.  de  GC Merchandising Marketing Vendas Trade Finanças Finanças Demanda Jurídico Agência  Externa InformadoI ParticipaP A E P P A P A A E P A P L/E L/E L/E A A L/E A A E A L/E L/E E AA E I E P P A E E E MATRIZ  DE  RESPONSABILIDADES 1.1.1  XXX 1.1.2  XXX L/E I P P P P P P P A 1.1.1.3  XXXX 1.1.1.4  XXXX 1.1.1.5  XXXX 1.1.2.10  XXXX 1.1.2.11  XXXX 1.1.2.12  XXXX 1.1.2.13  XXXX Iniciação1 Elaboração2 Construção3 Todos os programas de visualização serão elaborados e disponibilizados para análises. Transição4
  • 25.
    AgoJul SetJun SPRINT  1SPRINT  2 Iniciação Elaboração Construção Transição SPRINT  3 SPRINT  4 Iniciação Elaboração Construção Transição Iniciação Elaboração Construção Transição Iniciação Elaboração Construção Transição Divide-­‐se  o  projeto em ciclos de  entrega
  • 26.
    Projeto foi iniciadoe  a  coleta dos  dados  foi automatizada
  • 27.
    Os indicadores ganharam umdashboard atualizável.
  • 28.
    O Cubo paracruzamento das informações foi disponibilizado.
  • 29.
  • 30.
    • O  que  é  Data  Warehouse? – Um Data Warehouse é um conjunto de dados baseado em assuntos, integrado, não volátil, e variável em relação ao tempo, de apoio às decisões gerenciais (William Immon). – É um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem e construam um Data Warehouse (Ralph Kimball). Data  Warehouse  -­‐ DW
  • 31.
  • 32.
    • Orientação  por  Assunto – A orientação por assunto é uma característica marcante de um DW, pois toda modelagem será voltada em torno dos principais assuntos da empresa. Enquanto todos os sistemas transacionais estão voltados para processos e aplicações específicas, os DWs objetivam assuntos. – Mas o que são assuntos? • Assuntos são o conjunto de informações relativas à determinada área estratégica de uma empresa. Data  Warehouse  -­‐ DW
  • 34.
  • 35.
    • Análise  OLAP –Mostre-­‐me o que é importante. – Deixe-­‐me ver os detalhes (Drill Down). – Deixe-­‐me mudar o meu pontode vista (Drill Up). – Deixe-­‐me ver outras informações (Drill Across). – Mostre-­‐me os melhores e os piores (Ranking). – Deixe-­‐me comprar com os anos anteriores (Análise Comparativa). OLAP
  • 36.
    • DOLAP – DOLAP(Desktop On Line Analytical Processing). – Uma ferramenta é considerada do tipo DOLAP, quando dispara uma instrução SQL, de um cliente qualquer, para o servidor e recebem o cubo de informações de volta para ser analisado na workstation. • Pode causar problemas a alguns relatórios, porque o volume de dados fica muito grande, apesar das boas ferramentas tratarem os dados de maneira compacta. OLAP
  • 37.
    • ROLAP – ROLAP(RelationalOn Line Analytical Processing). – Uma ferramenta é considerada do tipo ROLAP quando a consulta é enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada no mesmo, mantendo o cubo no servidor. • O que podemos notar neste caso é que o processamento OLAP se dará somenteno Servidor. • A principal vantagem dessa arquitetura é que ela permite analisar enormes volumes de dados. • Pode trazer problemas de escalabilidade (o número crescente de usuários pode derrubar o servidor) e de tráfego de rede. OLAP
  • 38.
    • MOLAP – MOLAP(MultidimensionalOn Une AnalyticalProcessing). – Uma ferramenta é considerada do tipo MOLAP quando se processa com um servidor multidimensional. – O acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo diretamenteno servidor. • Isso traz grandes benefícios aos usuários, no que diz respeito a performance, porém há problemas com escalabilidade, além de ter um custo alto para sua aquisição.
  • 39.
    • HOLAP – HOLAP(Hybrid On Une AnalyticalProcessing). – Uma ferramenta é considerada do tipo HOLAP quando ela faz uma combinação entreDOLAP/ROLAP e MOLAP. • A vantagem é que com a mistura de tecnologias pode-­‐se extrair o que há de melhor em cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAP com a escalabilidade melhor do ROLAP. • É um sistema extremamente completo, contudo é o mais caro de todos, sendo que muitas vezes a análise custo/beneficio mostra a inviabilidade desta opção.
  • 40.
    • Análise  OLAP  -­‐ Slice – Slice é o ato de escolher um subconjunto retangular de um cubo, escolhendo um valor único para uma de suas dimensões, criando um novo cubo com uma dimensão menos.
  • 41.
    • Análise  OLAP  -­‐ Dice – A operação de dados produz um subcubo, permitindo que o analista escolha valores específicos de múltiplas dimensões.
  • 42.
    • Análise  OLAP  -­‐ Pivot – Pivot permite que um analista rodar o cubo no espaço para ver as suas várias faces.
  • 43.
    • Análise  OLAP  – Drill Down – O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível de detalhe da informação, diminuindo o grau de granularidade.
  • 44.
    • Análise  OLAP  – Drill Up – O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo o nível de detalhamento da informação.
  • 45.
    • Análise  OLAP  – Drill Across – O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível intermediário dentro de uma mesma dimensão.
  • 46.
    • Análise  OLAP  – Drill Throught – O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma informação contida em uma dimensão para outra.