O documento discute sistemas de banco de dados e business intelligence. Apresenta os principais tópicos a serem abordados na aula, incluindo gestão de dados, modelagem de dados, sistemas de gerenciamento de banco de dados e aplicações como data warehouse e data mining.

1. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO II
AULA 05
SISTEMAS DE BANCO DE DADOS E BUSINESS
INTELLIGENCE
1o semestre 2016
Prof. Maigon N. Pontuschka
maigonp@gmail.com

2. SEQUÊNCIA DOS SEMINÁRIOS:
• Capítulo 5 – Bancos de dados e Business Intelligence
• Capitulo 6 – Telecomunicações e redes
• Capítulo 7 – Internet, intranets e extranets
• Capitulo 8 – Comércio eletrônico e comércio Móvel
• Capítulo 8 – Segurança/Fraude - Ameaças ao comércio eletrônico e móvel
• Capítulo 8 – Ferramentas de e-commerce e formas de pagamento
• Capítulo 9 – Sistemas empresariais
• Capítulo 10 – Sistemas de informação e apoio a decisão
• Capítulo 11 – Gestão do conhecimento e sistemas especializados de informação

3. PRINCÍPIOS E OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
• Gestão de dados e modelagem são aspectos-chave da organização de
dados e informações
• Definir os conceitos e termos gerais de gerenciamento de dados,
destacando as vantagens da abordagem de banco de dados em
detrimento do gerenciamento de dados simples
• Descrever considerações sobre o projeto lógico e físico de design de banco
de dados, a função dos data centers e o modelo de banco de dados
relacional

4. PRINCÍPIOS E OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
• Um banco de dados bem projetado e bem gerido é uma ferramenta extremamente
valiosa no apoio a tomada de decisão
• Identificar as funções comuns executadas por todos os sistemas de gerenciamento de
banco de dados, e identificar sistemas de gerenciamento de banco de dados populares
• O número e os tipos de aplicações de banco de dados continuará a evoluir e
produzir benefícios reais nos negócios
• Identificar e discutir brevemente business intelligence, data mining e outras aplicações
de banco de dados

5. POR QUE APRENDER SOBRE SISTEMAS DE BANCO DE
DADOS E BUSINESS INTELLIGENCE?
• Banco de dados:
• Coleção organizada de dados
• Sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD ou DBMS):
• Grupo de programas que manipulam o banco de dados
• Fornece uma interface entre o banco de dados e seus usuários e outros
programas de aplicação
• Administrador de banco de dados (DBA):
• Profissional qualificado de Sistemas de Informação que dirige todas as
atividades relacionadas a bases de dados de uma organização

6. GESTÃO DE DADOS
• Sem dados e a capacidade de processá-los:
• Uma organização não pode concluir com êxito a maioria das atividades de
negócios
• Dados consistem fatos brutos
• Para transformar os dados em informações úteis:
• Dados devem primeiro ser organizados de uma forma significativa

7. A HIERARQUIA DOS DADOS
• Bit (um dígito binário):
Circuito que é ligado ou desligado
• Byte:
Tipicamente composto por oito bits
• Caractere:
bloco de construção básico de informações
• Campo:
Nome, número, ou a combinação de caracteres que descreve um aspecto de um
objeto de negócios ou atividade

8. A HIERARQUIA DOS DADOS
• Registro
Coleção de campos de dados relacionados
• Arquivo
Coleção de registros relacionados
• Banco de dados
Coleção de arquivos integrados e relacionados
• Hierarquia de dados
Bits, caracteres, campos, registros, arquivos e bancos de dados

9. A Hierarquia de dados

10. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES
• Entidade:
Classe generalizada de pessoas, lugares ou coisas (objetos) para os quais os dados
são coletados, armazenados e mantidos
• Atributo:
Característica de uma entidade
• Item de dados:
valor específico de um atributo

11. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES
11

12. ENTIDADES DE DADOS, ATRIBUTOS E CHAVES
• Chave:
O campo ou conjunto de campos em um registro que é usado para
identificar o registro
• Chave primária:
Campo ou conjunto de campos que identifica de modo único o registro

13. A ABORDAGEM DO BANCO DE DADOS
• A abordagem tradicional
Cada sistema operacional usava arquivos de dados dedicados somente a esse
sistema
• Abordagem do tipo SGBD:
Múltiplos programas de aplicação utilizam um conjunto de dados relacionados

15. Vantagens do uso de SGBDs
Uso estratégico aperfeiçoado dos dados corporativos
Redundância de dados reduzida
Integridade de dados melhorada
Modificação e atualização maís fáceis
Independência entre dados e programa
Melhor acesso aos dados e à informação
Padronização do acesso aos dados
Um padrão para o desenvolvimento de programas
Melhor proteção dos dados
Dados e fontes de informação compartilhados

16. Desvantagens do uso de SGBDs
Mais complexidade
Mais difícil de se recuperar de falhas
Mais caro

17. MODELAGEM DE DADOS E CARACTERÍSTICAS DO
BANCO DE DADOS
• Quando estiver construindo um banco de dados, uma organização
deve considerar:
• Conteúdo: Que dados devem ser recolhidos e a que custo?
• Acesso: Que dados devem ser fornecidos aos quais os usuários e quando?
• Estrutura lógica: Como devem os dados ser dispostas de modo que faz sentido
para um determinado usuário?
• Organização física: Onde os dados devem ser localizados fisicamente?

18. DATA CENTER
• Edifício ou conjunto de edifícios climatizados que possuem:
• Servidores que abrigam os sistemas que fornecem informações e serviços
críticos ao negócio
• Data centers tradicionais:
• Consistem em armazéns cheios de fileiras de racks de servidores e
sistemas de refrigeração poderosos

19. MODELAGEM DE DADOS
• Para construir um banco de dados são necessários dois tipos de projetos:
• Projeto lógico:
• Modelo abstrato de como os dados devem ser estruturados e organizados para
atender às necessidades de informação da organização
• Projeto físico:
• Começa a partir do projeto lógico e afina-o considerando desempenho e custo
• Planejamento de redundância de dados:
• Feito para melhorar o desempenho do sistema para que os relatórios de usuários
ou consultas possam ser criados de forma mais rápida

20. MODELAGEM DE DADOS
• Modelo de dados:
• Diagrama de entidades de dados e seus relacionamentos
• Modelagem de dados corporativos:
• Começa por investigar as necessidades da organização de dados e
informações gerais a nível estratégico
• Diagramas de Entidade-relacionamento (ER):
• Modelos de dados que utilizam símbolos gráficos básicos para mostrar a
organização e relacionamentos entre os dados

21. Diagrama de
Entidade-Relacionamento

22. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
• Modelo relacional:
• Descreve dados usando um formato tabular padrão
• Cada linha de uma tabela representa uma entidade de dados
(registro)
• Colunas da tabela representam atributos (campos)
• Domínio:
• Os valores permitidos para os atributos de dados

24. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
• Manipulação de dados:
• Selecionar (seleção):
• Elimina linhas de acordo com determinados critérios
• Projetar (projeção)
• Elimina colunas em uma tabela
• Juntar (união):
• Combina duas ou mais tabelas
• Ligação:
• Manipulação de duas ou mais tabelas de atributos que partilham pelo menos um
dos dados em comum

25. O modelo de banco de dados relacional
Gerente
Departamento
Projeto
Supervisiona
Realiza

26. THE RELATIONAL DATABASE MODEL (CONTINUED)
Principles of Information
Systems, Tenth Edition

27. 27
O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
• Limpeza de dados
• Processo de procurar e corrigir inconsistências para garantir que os
dados sejam precisos e completos
• Anomalias de dados:
• Muitas vezes, resultam em informações incorretas, fazendo com que os
usuários de banco de dados a sejam mal informados sobre as condições reais
• Precisam ser corrigidas

28. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
Nome Sexo Data pagoFone Valor

29. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
Nome Fone SexoNum_membro

30. O MODELO DE BANCO DE DADOS RELACIONAL
Num_membro Data pagoValor Pago

31. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS
• Criar e implementar o sistema de banco de dados certo garante
que o banco de dados irá apoiar ambas as atividades e objetivos
do negócio
• Capacidades e tipos de sistemas de banco de dados variam
consideravelmente

32. VISÃO GERAL DOS TIPOS DE BANCO DE DADOS
• Arquivo simples
• Programa de banco de dados simples cujos registros não têm nenhuma relação uns com
os outros
• Usuário individual
• Apenas uma pessoa pode usar o banco de dados de cada vez
• Exemplos: Access, FileMaker Pro, e InfoPath
• Multiusuários
• Permite que dezenas ou centenas de pessoas acessem o sistema ao mesmo tempo
• Exemplos: Oracle, Sybase e IBM

33. CRIANDO UM “VIEW” PARA O USUÁRIO
• Esquema:
• Usado para descrever todo o banco de dados
• Pode ser parte do banco de dados ou um arquivo de esquema separado
• SGBD / DBMS:
• Pode fazer referência a um esquema para encontrar onde acessar os
dados solicitados em relação a outra parte de dados

34. CRIANDO E MODIFICANDO O BANCO DE DADOS
• Linguagem de definição de dados (DDL):
• Coleção de instruções e comandos usados ​​para definir e descrever dados
e relacionamentos em um banco de dados específico
• Permite que o criador do banco de dados possa descrever os dados e
relações que devem ser contidos no esquema
• Dicionário de dados:
• Descrição detalhada de todos os dados utilizados na base de dados

35. DDL para fazer um esquema

36. DICIONÁRIO DE DADOS

37. ARMAZENAMENTO E RECUPERAÇÃO DE DADOS
• Quando um programa aplicativo precisa de dados, solicita os
dados através do SGBD
• Controle de concorrência:
• Método de lidar com uma situação em que dois ou mais usuários ou
aplicativos precisam acessar o mesmo registro ao mesmo tempo

38. Caminho do acesso
físico
Caminho do
acesso lógico
SGBD

39. MANIPULANDO DADOS E GERANDO RELATÓRIOS
• Linguagem de manipulação de dados (DML):
• Comandos que manipulam os dados em um banco de dados
• Structured Query Language (SQL):
• Adotada pelo American National Standards Institute (ANSI) como a
linguagem de consulta padrão para bancos de dados relacionais
• Uma vez que um banco de dados foi criado e carregado com dados
pode produzir relatórios, documentos e outras saídas

40. ADMINISTRAÇÃO DE BANCO DE DADOS
• DBA:
• Trabalha com os usuários para determinar o conteúdo da base de dados
• Trabalha com os programadores enquanto eles constroem aplicações para
garantir que os seus programas estejam em conformidade com as normas
e convenções do SGBD
• Administrador de dados:
• Responsável pela definição e implementação de princípios consistentes
para uma variedade de problemas de dados

41. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS
POPULARES
• SGBDs populares para os usuários finais:
• Microsoft Access e FileMaker Pro
• Banco de Dados como Serviço (DaaS):
• Sistema de banco de dados emergente
• Administração de banco de dados é fornecida pelo provedor de serviços
• O banco de dados está armazenado em servidores de um provedor de serviço e acessado
pelo cliente através de uma rede

42. SISTEMAS DE BANCO DE DADOS PARA FINS ESPECIAIS
• Alguns pacotes de banco de dados especializados são utilizados
para fins específicos ou em setores específicos:
• Rex-Book da Urbanspoon
• Morphbank (www.morphbank.net):
• Permite aos pesquisadores atualizar e expandir uma biblioteca de mais de
96.000 imagens biológicas continuamente

43. SELEÇÃO DE UM SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE
BANCO DE DADOS
• Características importantes de bancos de dados a serem
consideradas:
• Tamanho do banco de dados
• Custo do banco de dados
• Número de usuários simultâneos
• Performance
• Integração
• Fornecedor

44. USANDO BANCOS DE DADOS COM OUTROS
SOFTWARES
• SGBDs podem atuar como front-end ou back-end de aplicações :
• Aplicações front-end interagem diretamente com as pessoas
• Aplicações back-end interage com outros programas ou aplicações

45. APLICAÇÕES DE BANCO DE DADOS
• Aplicações de banco de dados de hoje manipulam o conteúdo de uma base
de dados para produzir informações úteis
• Manipulações comuns:
• Procurar, filtrar, síntetizar e assimilar de dados contidos em um banco de dados usando
um número de aplicações de banco de dados

46. DATA WAREHOUSE, DATA MART E DATA MINING OU
• Data warehouse
• Banco de dados que contém informações de negócios a partir de muitas fontes na
empresa
• Data mart
• Subconjunto de um armazém de dados
• Data mining
• Ferramenta de análise de informação que envolve a descoberta automatizada de
padrões e relações em um data warehouse

48. DATA WAREHOUSE, DATA MART E DATA MINING
• Análise preditiva:
• Forma de mineração de dados que combina dados históricos com os
pressupostos sobre as condições futuras para prever resultados de
eventos
• Usado por varejistas para transformar clientes ocasionais em compradores
frequentes
• O software pode ser usado para analisar a lista de clientes de uma
empresa e valor dos dados de vendas de um ano para encontrar novos
segmentos de mercado

49. APLICAÇÕES COMUNS DE DATA MINING
Aplicação
Marcas e posicionamento de produtos e serviços
Movimento de cliente para competidor
Marketing Direto
Detecção de fraudes
Análise de carrinho de compras
Segmentação de mercado
Análise de tendência

50. BUSINESS INTELLIGENCE
• Envolve reunir informações corretas suficientes e de maneira
oportuna e de forma utilizável
• para produzir um impacto positivo sobre a estratégia, táticas, ou
operações do negócio
• Inteligência competitiva:
• Limitada a informações sobre os concorrentes e como o conhecimento
afeta a estratégia, táticas e operações (de forma ÉTICA!)

51. BUSINESS INTELLIGENCE
• Contrainteligência:
• As medidas que a organização toma para proteger sua informação de
coletores de inteligência “hostis”
• Data loss prevention (DLP) - prevenção de perda de dados
• Refere-se a sistemas projetados para bloquear os dados dentro de uma
organização
• Ferramenta poderosa para a contrainteligência
• Um necessidade para estar em conformidade com as regulamentações
governamentais que exigem que as empresas a protejam os dados dos
clientes privados

52. BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS
• Banco de dados distribuído:
• Banco de dados no qual os dados podem ser distribuídos em vários
bancos de dados menores conectados via dispositivos de
telecomunicações
• Dá às corporações mais flexibilidade na forma como os bancos de dados
são organizados e usados
• Banco de dados replicado:
• Mantém um conjunto duplicado de dados que são usados ​​com frequência

53. BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS
Depósito
Pesquisa e
Desenvolvinento
Loja de
varejo
Requisição
de usuário

54. 54
ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
PROCESSAMENTO ANALÍTICO ON-LINE
• Software que permite aos usuários explorar os dados a partir de um número de
diferentes perspectivas
• OLAP Permite análise top-down, baseada em consultas (queries)
• Requer testes repetitivos de teorias originadas pelo usuário
• Requer uma grande dose de engenhosidade humana e interação com o banco de
dados para encontrar informações

55. OLAP X DATA MINING
Característica OLAP Data Mining
Propósito Apoia a análise de dados e
a tomada de decisão
Apoia a análise de dados e
a tomada de decisão
Tipo de análise suportada Análise de dados top-
down (de cima pra baixo)
acionada por solicitação
(query)
Análise de dados bottom-
up (de baixo para cima)
acionada por descoberta
de padrões
Habilidades necessárias ao
usuário
Deve ser profundo
conhecedor dos dados e
do contexto de negócio
Deve confiar nas
ferramentas de mineração
de dados para descobrir
hipóteses válidas e
importantes

56. SISTEMAS DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS
OBJETO-RELACIONAL
• Banco de dados orientado a objetos:
• Armazena os dados e suas instruções de processamento
• Usa um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a objetos
(OODBMS) para fornecer uma interface de usuário e conexões a outros
programas
• Sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional
(ORDBMS)
• Oferece a capacidade de terceiros para adicionar novos tipos de dados e
operações de banco de dados

57. AUDIO, VÍDEO E OUTROS SISTEMAS DE BANCO DE
DADOS
• Bancos de dados visuais:
• Podem ser armazenados em alguns bancos de dados objeto-relacional ou sistemas de
banco de dados para fins especiais
• Sistemas de banco de dados virtuais:
• Permitir bases de dados diferentes a trabalhar juntos como um sistema de banco de
dados unificado
• Tecnologia de dados espaciais:
• Usam banco de dados para armazenar e acessar dados de acordo com os locais em que a
pessoa está

58. BIBLIOGRAFIA DESTA AULA
• STAIR, R. M. & REYNOLDS, G. W. Princípios de Sistemas de Informação: Tradução da 9a
edição norte-americana. São Paulo: Cengage Learning, 2012.