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NPA810SISTEMAS DE INFORMAÇÃOTecnologiapara o processo de tomada de decisãoSão Bernardo do Campo 31/10/2009
Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
Não é um evento no tempo (tomada de decisãocomo um processosistemático);
Não é monolítico (múltiploscaminhosparatomarumadecisão);
Decisõesintuitivas;
Problemas complexos e com alto grau de complexidade.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADO Processo de TomadaDecisão
Fatores que influenciaramnautilização dos SAD’s:Necessidade de informações novas e maisprecisas;
Necessidade de informações maisrapidamente;
Dificuldade no monitoramento de operações;
Maiorconcorrência no mercado (interno e externo);
Falhanosmodelos de sistemasusadosanteriormente;
Departamentos de SI’s nãoatendiammaisàsdiversidades e necessidadesimediatas das áreastomadoras de decisões.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADNecessidades do mercado
 “SAD é um sistema de informação baseado em computador, que apoia pessoas engajadas em atividades de tomada de decisão”;
 “Um SAD é um sistema de informação baseado por computador que afeta ou que tem a intenção de afetar a maneira das pessoas no processo de tomada de decisão”.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADDefinições
Sistemas de informação que fornecem apoio interativo de informação aos profissionais de empresas durante o processo de tomada de decisão.Utilizam: Modelos Analíticos;
 Bancos de Dados;
 Percepções e julgamentos de um tomador de decisões;
 Processo de modelagem computadorizado.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADCaracterísticas
Recebem e processam dados de fontes ou sistemasdiferentes;
Manipulam grandes volumes de dados;
Flexibilidadenosrelatórios;
Execução de rotinas de otimização (soluções simples) e heurística (soluções complexas);
 Execução de análises de simulação e análise que busque atingir metas da companhia;
 Suporte para níveis diferentes no processo de tomada de decisão.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADCaracterísticas
“Enquantoosoutrossistemas de informaçãodisponibilizambasicamenterelatórios de formatofixo, os SAD’s possuemumavariedademaior de formatos” (Reynolds, 2002, p.316)Objetivos:Apoioaoprocessodecisório;
Integração dos níveis;
Apoionasdecisõesinterdependentes e paradecisõesindependentes;
Análise de tendências, apontarproblemas e tomardecisõesinteligentes;
Tomada de Decisõesemgrupos (SADG).1Sistemas de Apoio a DecisãoSADObjetivos
Apoio a todas as fases do processodecisório:1Sistemas de Apoio a DecisãoSADObjetivosInteligênciaElaboraçãoSADEscolhaImplementação
Um SAD é composto por: Banco de dados (SGBD);
 Banco de modelos (SGM);
 Gerador de SAD;
Interface.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalSGBD: Banco de dados atuais e históricos com as variáveis de um sistema ou grupo;
 Consulta e atualização;
 Capaz de extrair e obter dados de outras fontes ou simplesmente incluir informações para auxiliar na tomada de decisão.SGBM: Modelos que transformam dados em informações;
 Auxílio na tomada de decisão com uma variedade de modelos;
 Manipular modelos específicos de forma a tornar independente as estruturas de dados;
 Menos dispendiosa mais rápida que a implementação de sistemas reais;
 Redução de riscos e custo mais baixo.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalSGBM  e Tipos de Modelos: Estratégicos: utilizados para se determinar metas e expectativas das organizações;
 Táticos: aplicados nas áreas gerenciais, apoio nas premissas que devem ser levadas em conta para alcançar as metas propostas;
 Operacionais: utilizados no apoio a decisões rápidas e em um curto espaço de tempo.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalInterface: Estrutura que permite que o usuário interaja com o software;
 Deve ser levado em conta o grau de conhecimento do usuário para aproveitar ao máximo as funções do SAD.Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
2Sistemas de Informações GerenciaisSIGSAD X SIG Diferenças entre esses dois tipos importantes de Sistemas: OLIVEIRA (1992, p. 39), afirma que: “Sistema de Informação Gerencial (SIG) é o processo de transformação de dados em informações que são utilizadas na estrutura decisória da empresa, proporcionando, ainda, a sustentação administrativa para otimizar os resultados esperados”.2Sistemas de Informações GerenciaisSIGDefinição
2Sistemas de Informações GerenciaisSIGEstruturaFuncional
2Sistemas de Informações GerenciaisSIGTipos de sistemas de informação
2Sistemas de Informações GerenciaisSIGTipos de sistemas de informação
Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
 Há milhares de anos atrás, Fenícios, Persas, Egípcios e outros Orientais já faziam, a seu modo, Business Intelligence, ou seja, cruzavam informações provenientes da natureza, tais como comportamento das marés, períodos de seca e de chuvas, posição dos astros, para tomar decisões que permitissem a melhoria de vida de suas comunidades.3Business IntelligenceIntroduçãoAntiguidade
3Business IntelligenceIntroduçãoNecessidade O grande desafio de todo indivíduo que gerencia qualquer processo é a análise dos fatos relacionados a seu dever. Ela deve ser feita de modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, o gerente possa detectar tendências e tomar decisões eficientes e no tempo correto. Com essa necessidade surgiu então o conceito de Business Intelligence;
 O termo Business Intelligence foi criado na década de 80 pelo GartnerGroup. A quantidade de dados e informações existentes nas empresas vêm crescendo de forma exorbitante. Este fator vem exercendo influência direta na tomada de decisões, uma vez que absorver e administrar esta grande quantidade de conhecimento, requer coerência, consistência e rapidez para estar preparado para possíveis desafios do presente e oportunidades do futuro;
 Muitas empresas gastam a maior parte do tempo coletando informações, montando planilhas e emitindo relatórios com informações que já não condizem com a realidade. São informações desencontradas, ultrapassadas e descentralizadas.3Business IntelligenceIntroduçãoCenário
 Descreve a capacidade da empresa em acessar e explorar seus dados (independentemente da fonte e formato), gerando informações significativas e desenvolvendo o conhecimento que leva à melhora do processo de tomada de decisões e, conseqüentemente, à obtenção de ganhos nos negócios;
 É um conceito que abrange o conjunto de técnicas, metodologias, ferramentas e processos que permitem o uso efetivo das informações relevantes de uma empresa pelos analistas de negócio.3Business IntelligenceConceitoDefinição de Business Intelligence
3Business IntelligenceComparativoSistema “tradicional”Dados OperacionaisDados TransacionaisArquivos e/ou relatórios passam por diversos processos de Análise (geralmente  Manual) Arquivo txtRelatórios ERPERPRelatório ou Análise Final(Excel)Arquivo txtRelatórios SIDSIDArquivo txtRelatórios FATFAT
3Business IntelligenceComparativoSistema de BIUsuário Monta sua própria consulta, análise ou relatórioDados OperacionaisDados TransacionaisData Mart (DM)Visão do NegócioFerramenta OLAP – Business ObjectsAnálise/Consulta/ Relatório(Business Objects)Estrutura do BancoNível SemânticoERPSIDFaturamentoDWFATRelacionamentoClienteOutrosDistribuidores
 Captura, coleta, integra, armazena e analisa dados;
 Gera informações para apoiar a tomada de decisões do negócio.3Business IntelligenceCaracterísticasPrincipais característicasFramework que possibilita a empresa transformar:
3Business IntelligenceEstruturaEstrutura básica do BI:BI
Formado de dados, pessoas, processos, tecnologias e gerenciamento dos componentes;
Focadonaestratégia e no usotáticodainformação;
 Key performance indicators (KPI): Indicadores chave de desempenho ou indicadores chave de sucesso, ajudam a  organização  a definir  e  medir   seu progresso  em direção   as suas  metas organizacionais.3Business IntelligenceArquiteturaArquitetura
3Business IntelligenceProcessoEstrutura completa:
 Consideremos um ponto de partida em que existem várias bases de dados operacionais que não falam umas com as outras. Dessas bases de dados, a informação é transferida para um DW (Data Warehouse), onde é limpa e modificada de modo a formar um todo coeso e compreensível;
 Utilizando estes dados, é possível construir um cubo OLAP, ou tantos cubos quantos forem necessários. Cada cubo pode ser definido especificamente para responder aos requisitos dos seus utilizadores. 3Business IntelligenceProcessoProcesso resumido – exemplo:
3Business IntelligenceProcessoProcesso resumido – exemplo:
"Data Warehouse é um banco de dados orientado por assunto, integrado, não volátil e histórico, criado para suportar o processo de tomada de decisão."  (INMON, Willian H.)Principais características do DW: Orientado por assunto;
 Integração;
 Não Volátil;
 Dados relativos a um determinado tempo.3Business IntelligenceData Warehouse – IntroduçãoDefinição e principais características
 Orientado por Assunto:A primeira característica de um Data Warehouse é que ele está orientado ao redor do principal assunto da organização. Ex: Vendas deve conter dados do sistema de vendas no varejo, do de vendas no atacado e do de vendas pela Internet.3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
 Integração:O banco contém dados extraídos de quase todos os sistemas transacionais da empresa e esses dados têm que ser mantidos de forma consistente3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
 Não Volátil:São dados que, quando gravados no banco, jamais são alterados ou deletados. HistóricoTodo dado no Data Warehouse é exato em algum momento do tempo. No ambiente operacional o dado é exato no momento do acesso. 3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load – ETL) é um processo que envolve:3Business IntelligenceETL – IntroduçãoPreparando os dados para o Data Warehouse
3Business IntelligenceETL – IntroduçãoPreparando os dados para o Data WarehouseData MartAplicativos OperacionaisETLDataminingSoftwares de Automação de EscritóriosOLAPDados ExternosExtração, transformação e CarregamentoDataWarehouseFontes de dadosExploração
 A primeira parte do processo de ETL é a extração de dados dos sistemas de origem;
 A maioria dos projetos de data warehouse consolidamdados extraídos de diferentes sistemas de origem. Cada sistema pode também utilizar um formato ou organização de dados diferente.3Business IntelligenceETL – Etapas1º - Extrair
 O estágio de transformação aplica uma série de regras ou funções aos dados extraídos para derivar os dados a serem carregados.3Business IntelligenceETL – Etapas2º - Transformar
 A fase de carga carrega os dados no Data Warehouse (DW);
 Dependendo das necessidades da organização, este processo varia amplamente;
 A temporização e o alcance de reposição ou acréscimo constituem opções de projeto estratégicas que dependem do tempo disponível e das necessidades de negócios. Sistemas mais complexos podem manter um histórico e uma pista de auditoria de todas as mudanças sofridas pelos dados. 3Business IntelligenceETL – Etapas3º - Carregar
 As empresas possuem grandes volumes de dados;
 Diversos sistemas diferentes;
 Dificuldade na busca de informações;
 Tomada de decisão prejudicada;
 Erros nas tomadas de decisões;
 Empresa menos competitiva e com mais gastos.3Business IntelligenceData WarehousePor que utilizar?
3Business IntelligenceData Mart O Data Mart pode ser definido como um subset do Data Warehouse. Construído com um escopo menor de informações, segmentado para uma determinada área ou processo do negócio;
 Por ser menor possibilita a Análise Multidimensional com os cruzamentos e visões previamente calculadas, visando aumentar a velocidade na consulta das informações. Pode ser controlado pela própria área de negócio a qual atende, além de ter menor custo e esforço para implementação inicial.Definição
 Top down: quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o Data Warehouse em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos;
Botton-up: quando a situação é inversa. A empresa, por estratégia sua, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de Data Warehouse completo. A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar em um Data Warehouse.3Business IntelligenceData Mart – ModelagemComo implementar
3Business IntelligenceData Mart – ModelagemVendasEstoqueFinançasTécnicoDEPARTAMENTOSEspecíficosData MartDATA WAREHOUSECorporativoDW
 Tomada de decisão baseada em fatos concretos;
 Informações cruzadas de diversas fontes;
 Tomada de decisão mais ágil e com menos erros;
 Banco de dados paralelos aos sistemas operacionais da empresa.3Business IntelligenceData WareHouseConcluindo
3Business IntelligenceResumo:
3Business IntelligenceExtraçãoResumo:
Partindo dos primórdios da informatização, quando um sistema que gerava relatórios era a principal fonte de dados residente na empresa, toda vez que uma análise necessitasse ser feita, era necessário produzir novos relatórios. Estes relatórios tinham que ser produzidos pela área de informática e, normalmente, demandavam muito tempo para ficar prontos. Apresentavam também os seguintes problemas: Os relatórios eram estáticos;
 O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema geravam problemas de manutenção.3Business IntelligenceExtraçãoIntrodução
3Business IntelligenceExtraçãoData Warehouse X Banco de Dados OperacionaisOLTP (Online TransactionProcessing) Consultas prontas (tabelas);
Dados operacionais;

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  • 1. NPA810SISTEMAS DE INFORMAÇÃOTecnologiapara o processo de tomada de decisãoSão Bernardo do Campo 31/10/2009
  • 2. Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
  • 3. Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
  • 4. Não é um evento no tempo (tomada de decisãocomo um processosistemático);
  • 5. Não é monolítico (múltiploscaminhosparatomarumadecisão);
  • 7. Problemas complexos e com alto grau de complexidade.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADO Processo de TomadaDecisão
  • 8. Fatores que influenciaramnautilização dos SAD’s:Necessidade de informações novas e maisprecisas;
  • 11. Maiorconcorrência no mercado (interno e externo);
  • 13. Departamentos de SI’s nãoatendiammaisàsdiversidades e necessidadesimediatas das áreastomadoras de decisões.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADNecessidades do mercado
  • 14. “SAD é um sistema de informação baseado em computador, que apoia pessoas engajadas em atividades de tomada de decisão”;
  • 15. “Um SAD é um sistema de informação baseado por computador que afeta ou que tem a intenção de afetar a maneira das pessoas no processo de tomada de decisão”.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADDefinições
  • 16. Sistemas de informação que fornecem apoio interativo de informação aos profissionais de empresas durante o processo de tomada de decisão.Utilizam: Modelos Analíticos;
  • 17. Bancos de Dados;
  • 18. Percepções e julgamentos de um tomador de decisões;
  • 19. Processo de modelagem computadorizado.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADCaracterísticas
  • 20. Recebem e processam dados de fontes ou sistemasdiferentes;
  • 23. Execução de rotinas de otimização (soluções simples) e heurística (soluções complexas);
  • 24. Execução de análises de simulação e análise que busque atingir metas da companhia;
  • 25. Suporte para níveis diferentes no processo de tomada de decisão.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADCaracterísticas
  • 26. “Enquantoosoutrossistemas de informaçãodisponibilizambasicamenterelatórios de formatofixo, os SAD’s possuemumavariedademaior de formatos” (Reynolds, 2002, p.316)Objetivos:Apoioaoprocessodecisório;
  • 29. Análise de tendências, apontarproblemas e tomardecisõesinteligentes;
  • 30. Tomada de Decisõesemgrupos (SADG).1Sistemas de Apoio a DecisãoSADObjetivos
  • 31. Apoio a todas as fases do processodecisório:1Sistemas de Apoio a DecisãoSADObjetivosInteligênciaElaboraçãoSADEscolhaImplementação
  • 32. Um SAD é composto por: Banco de dados (SGBD);
  • 33. Banco de modelos (SGM);
  • 35. Interface.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
  • 36. 1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
  • 37. 1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalSGBD: Banco de dados atuais e históricos com as variáveis de um sistema ou grupo;
  • 38. Consulta e atualização;
  • 39. Capaz de extrair e obter dados de outras fontes ou simplesmente incluir informações para auxiliar na tomada de decisão.SGBM: Modelos que transformam dados em informações;
  • 40. Auxílio na tomada de decisão com uma variedade de modelos;
  • 41. Manipular modelos específicos de forma a tornar independente as estruturas de dados;
  • 42. Menos dispendiosa mais rápida que a implementação de sistemas reais;
  • 43. Redução de riscos e custo mais baixo.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncional
  • 44. 1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalSGBM e Tipos de Modelos: Estratégicos: utilizados para se determinar metas e expectativas das organizações;
  • 45. Táticos: aplicados nas áreas gerenciais, apoio nas premissas que devem ser levadas em conta para alcançar as metas propostas;
  • 46. Operacionais: utilizados no apoio a decisões rápidas e em um curto espaço de tempo.1Sistemas de Apoio a DecisãoSADEstruturaFuncionalInterface: Estrutura que permite que o usuário interaja com o software;
  • 47. Deve ser levado em conta o grau de conhecimento do usuário para aproveitar ao máximo as funções do SAD.Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
  • 48. 2Sistemas de Informações GerenciaisSIGSAD X SIG Diferenças entre esses dois tipos importantes de Sistemas: OLIVEIRA (1992, p. 39), afirma que: “Sistema de Informação Gerencial (SIG) é o processo de transformação de dados em informações que são utilizadas na estrutura decisória da empresa, proporcionando, ainda, a sustentação administrativa para otimizar os resultados esperados”.2Sistemas de Informações GerenciaisSIGDefinição
  • 49. 2Sistemas de Informações GerenciaisSIGEstruturaFuncional
  • 50. 2Sistemas de Informações GerenciaisSIGTipos de sistemas de informação
  • 51. 2Sistemas de Informações GerenciaisSIGTipos de sistemas de informação
  • 52. Tecnologiapara o processo de tomada de decisãoSistemas de Apoio a DecisãoSistemas de Informações GerenciaisBusiness Intelligence
  • 53. Há milhares de anos atrás, Fenícios, Persas, Egípcios e outros Orientais já faziam, a seu modo, Business Intelligence, ou seja, cruzavam informações provenientes da natureza, tais como comportamento das marés, períodos de seca e de chuvas, posição dos astros, para tomar decisões que permitissem a melhoria de vida de suas comunidades.3Business IntelligenceIntroduçãoAntiguidade
  • 54. 3Business IntelligenceIntroduçãoNecessidade O grande desafio de todo indivíduo que gerencia qualquer processo é a análise dos fatos relacionados a seu dever. Ela deve ser feita de modo que, com as ferramentas e dados disponíveis, o gerente possa detectar tendências e tomar decisões eficientes e no tempo correto. Com essa necessidade surgiu então o conceito de Business Intelligence;
  • 55. O termo Business Intelligence foi criado na década de 80 pelo GartnerGroup. A quantidade de dados e informações existentes nas empresas vêm crescendo de forma exorbitante. Este fator vem exercendo influência direta na tomada de decisões, uma vez que absorver e administrar esta grande quantidade de conhecimento, requer coerência, consistência e rapidez para estar preparado para possíveis desafios do presente e oportunidades do futuro;
  • 56. Muitas empresas gastam a maior parte do tempo coletando informações, montando planilhas e emitindo relatórios com informações que já não condizem com a realidade. São informações desencontradas, ultrapassadas e descentralizadas.3Business IntelligenceIntroduçãoCenário
  • 57. Descreve a capacidade da empresa em acessar e explorar seus dados (independentemente da fonte e formato), gerando informações significativas e desenvolvendo o conhecimento que leva à melhora do processo de tomada de decisões e, conseqüentemente, à obtenção de ganhos nos negócios;
  • 58. É um conceito que abrange o conjunto de técnicas, metodologias, ferramentas e processos que permitem o uso efetivo das informações relevantes de uma empresa pelos analistas de negócio.3Business IntelligenceConceitoDefinição de Business Intelligence
  • 59. 3Business IntelligenceComparativoSistema “tradicional”Dados OperacionaisDados TransacionaisArquivos e/ou relatórios passam por diversos processos de Análise (geralmente Manual) Arquivo txtRelatórios ERPERPRelatório ou Análise Final(Excel)Arquivo txtRelatórios SIDSIDArquivo txtRelatórios FATFAT
  • 60. 3Business IntelligenceComparativoSistema de BIUsuário Monta sua própria consulta, análise ou relatórioDados OperacionaisDados TransacionaisData Mart (DM)Visão do NegócioFerramenta OLAP – Business ObjectsAnálise/Consulta/ Relatório(Business Objects)Estrutura do BancoNível SemânticoERPSIDFaturamentoDWFATRelacionamentoClienteOutrosDistribuidores
  • 61. Captura, coleta, integra, armazena e analisa dados;
  • 62. Gera informações para apoiar a tomada de decisões do negócio.3Business IntelligenceCaracterísticasPrincipais característicasFramework que possibilita a empresa transformar:
  • 64. Formado de dados, pessoas, processos, tecnologias e gerenciamento dos componentes;
  • 65. Focadonaestratégia e no usotáticodainformação;
  • 66. Key performance indicators (KPI): Indicadores chave de desempenho ou indicadores chave de sucesso, ajudam a organização a definir e medir seu progresso em direção as suas metas organizacionais.3Business IntelligenceArquiteturaArquitetura
  • 68. Consideremos um ponto de partida em que existem várias bases de dados operacionais que não falam umas com as outras. Dessas bases de dados, a informação é transferida para um DW (Data Warehouse), onde é limpa e modificada de modo a formar um todo coeso e compreensível;
  • 69. Utilizando estes dados, é possível construir um cubo OLAP, ou tantos cubos quantos forem necessários. Cada cubo pode ser definido especificamente para responder aos requisitos dos seus utilizadores. 3Business IntelligenceProcessoProcesso resumido – exemplo:
  • 71. "Data Warehouse é um banco de dados orientado por assunto, integrado, não volátil e histórico, criado para suportar o processo de tomada de decisão." (INMON, Willian H.)Principais características do DW: Orientado por assunto;
  • 74. Dados relativos a um determinado tempo.3Business IntelligenceData Warehouse – IntroduçãoDefinição e principais características
  • 75. Orientado por Assunto:A primeira característica de um Data Warehouse é que ele está orientado ao redor do principal assunto da organização. Ex: Vendas deve conter dados do sistema de vendas no varejo, do de vendas no atacado e do de vendas pela Internet.3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
  • 76. Integração:O banco contém dados extraídos de quase todos os sistemas transacionais da empresa e esses dados têm que ser mantidos de forma consistente3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
  • 77. Não Volátil:São dados que, quando gravados no banco, jamais são alterados ou deletados. HistóricoTodo dado no Data Warehouse é exato em algum momento do tempo. No ambiente operacional o dado é exato no momento do acesso. 3Business IntelligenceData Warehouse – CaracterísticasDefinição e principais características
  • 78. O processo de Extração, Transformação e Carga (Extract, Transform, Load – ETL) é um processo que envolve:3Business IntelligenceETL – IntroduçãoPreparando os dados para o Data Warehouse
  • 79. 3Business IntelligenceETL – IntroduçãoPreparando os dados para o Data WarehouseData MartAplicativos OperacionaisETLDataminingSoftwares de Automação de EscritóriosOLAPDados ExternosExtração, transformação e CarregamentoDataWarehouseFontes de dadosExploração
  • 80. A primeira parte do processo de ETL é a extração de dados dos sistemas de origem;
  • 81. A maioria dos projetos de data warehouse consolidamdados extraídos de diferentes sistemas de origem. Cada sistema pode também utilizar um formato ou organização de dados diferente.3Business IntelligenceETL – Etapas1º - Extrair
  • 82. O estágio de transformação aplica uma série de regras ou funções aos dados extraídos para derivar os dados a serem carregados.3Business IntelligenceETL – Etapas2º - Transformar
  • 83. A fase de carga carrega os dados no Data Warehouse (DW);
  • 84. Dependendo das necessidades da organização, este processo varia amplamente;
  • 85. A temporização e o alcance de reposição ou acréscimo constituem opções de projeto estratégicas que dependem do tempo disponível e das necessidades de negócios. Sistemas mais complexos podem manter um histórico e uma pista de auditoria de todas as mudanças sofridas pelos dados. 3Business IntelligenceETL – Etapas3º - Carregar
  • 86. As empresas possuem grandes volumes de dados;
  • 87. Diversos sistemas diferentes;
  • 88. Dificuldade na busca de informações;
  • 89. Tomada de decisão prejudicada;
  • 90. Erros nas tomadas de decisões;
  • 91. Empresa menos competitiva e com mais gastos.3Business IntelligenceData WarehousePor que utilizar?
  • 92. 3Business IntelligenceData Mart O Data Mart pode ser definido como um subset do Data Warehouse. Construído com um escopo menor de informações, segmentado para uma determinada área ou processo do negócio;
  • 93. Por ser menor possibilita a Análise Multidimensional com os cruzamentos e visões previamente calculadas, visando aumentar a velocidade na consulta das informações. Pode ser controlado pela própria área de negócio a qual atende, além de ter menor custo e esforço para implementação inicial.Definição
  • 94. Top down: quando a empresa cria um Data Warehouse e depois parte para a segmentação, ou seja, divide o Data Warehouse em áreas menores gerando assim pequenos bancos orientados por assuntos aos departamentos;
  • 95. Botton-up: quando a situação é inversa. A empresa, por estratégia sua, prefere primeiro criar um banco de dados para somente uma área. Com isso os custos são bem inferiores de um projeto de Data Warehouse completo. A partir da visualização dos primeiros resultados parte para outra área e assim sucessivamente até resultar em um Data Warehouse.3Business IntelligenceData Mart – ModelagemComo implementar
  • 96. 3Business IntelligenceData Mart – ModelagemVendasEstoqueFinançasTécnicoDEPARTAMENTOSEspecíficosData MartDATA WAREHOUSECorporativoDW
  • 97. Tomada de decisão baseada em fatos concretos;
  • 98. Informações cruzadas de diversas fontes;
  • 99. Tomada de decisão mais ágil e com menos erros;
  • 100. Banco de dados paralelos aos sistemas operacionais da empresa.3Business IntelligenceData WareHouseConcluindo
  • 103. Partindo dos primórdios da informatização, quando um sistema que gerava relatórios era a principal fonte de dados residente na empresa, toda vez que uma análise necessitasse ser feita, era necessário produzir novos relatórios. Estes relatórios tinham que ser produzidos pela área de informática e, normalmente, demandavam muito tempo para ficar prontos. Apresentavam também os seguintes problemas: Os relatórios eram estáticos;
  • 104. O acúmulo de diferentes tipos de relatórios num sistema geravam problemas de manutenção.3Business IntelligenceExtraçãoIntrodução
  • 105. 3Business IntelligenceExtraçãoData Warehouse X Banco de Dados OperacionaisOLTP (Online TransactionProcessing) Consultas prontas (tabelas);
  • 108. Usuário: profissional operacional da empresa;
  • 109. Entrada de dados (armazenar);
  • 110. Altamentenormalizadopara performance.OLAP (Online AnalyticalProcessing) Consultas dinâmicas;
  • 113. Usuário: gerentes e executivos
  • 114. Tomado de decisão;
  • 115. Análise de dados;
  • 116. Estruturadoparapesquisa e análise.3Business IntelligenceExtraçãoFerramentas para extração dos dadosBusiness Intelligencetools:Query, reporting, andanalysis - OLAP / Dados MultidimensionaisAdvancedanalytics - Data Mining
  • 117. On-lineAnalyticalProcessing, OLAP, é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas;
  • 118. Uma interrogação cuja resposta poderia demorar dois dias num DW, pode passar a demorar dois segundos no caso de um cubo OLAP (como são designadas frequentemente as bases de dados OLAP). Uma analogia razoável consiste em pensar num cubo 3D cheio de dados, que podemos inspecionar e interrogar a partir de qualquer ângulo e sob perspectivas cruzadas.3Business IntelligenceOLAP – DefiniçãoDados Multidimensionais OLAP
  • 119. Cliente BCliente CCliente A3Business IntelligenceOLAP – DefiniçãoModelagem em Cubos Tempo 1998 19992000ProdutosProduto XProduto YProduto Z Clientes
  • 120. Tempo 1998 19992000 ProdutosProduto XProduto YProduto Z ClientesCliente BCliente CCliente A3Business IntelligenceOLAP – DefiniçãoModelagem em CubosQuery:Vendas do Cliente B desde 1998
  • 121. O OLAP proporciona aos analistas de negócio as condições para realização das análises necessárias para responder às possíveis perguntas dos analistas, gerentes e executivos, com flexibilidade e autonomia em relação área de Tecnologia;
  • 122. Utilizado para observar tendências e estatísticas;
  • 123. Os KPIs são geralmente montados nas análises OLAP.3Business IntelligenceExtração – OLAPBenefícios
  • 124. 1. Qual a vendaporregião?2. Porque SP mêspassadofoitão mal?AnáliseConsulta3. Talvez se olharmosvendasporquantidadeemestoque...4. Taí!! …nãovendemosporquenãotinhamosemestoque.Reporting5. …Vougeraresterelatório e publica-lo na Intranet...3Business IntelligenceExtração – OLAPExemplo prático
  • 125. “Data mining (mineração de dados), é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, convencionais ou não;
  • 126. Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados;
  • 127. Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados. 3Business IntelligenceExtração – Data MiningDefinição
  • 128. Data Mining (Mineração de dados) é o passo do processo de KDD (Knowledge Discovery in Databases) que produz um conjunto de padrões (conhecimento);
  • 129. Incorpora tarefas de escolha do algoritmo adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados.3Business IntelligenceExtração – Data MiningKnowledge Discovery in Databases
  • 130. 3Business IntelligenceExtração – OLAPRECONHECIMENTO DE PADRÕESESTATÍSTICADATA WAREHOUSINGVISUALIZAÇÃOKDDBANCO DE DADOSINTELIGÊNCIA ARTIFICIALAPRENDIZADO DE MÁQUINA
  • 131. Modelo: - Rede neural, árvore de decisão, estatístico, algoritmos, etc. Envolve estatística, matemática, computação (Inteligência Artificial).3Business IntelligenceExtração – Data MiningModelos aplicados
  • 132. Data mining: extração inteligente de dados;
  • 133. Data warehouse: repositório centralizado de dados.3Business IntelligenceExtração – Data MiningData Mining X Data Warehouse
  • 134. Uma empresa utilizando data mining é capaz de: Criar parâmetros para entender o comportamento do consumidor;
  • 135. Identificar afinidades entre as escolhas de produtos e serviços;
  • 136. Prever hábitos de compras;
  • 137. Analisar comportamentos habituais para detectar fraudes.3Business IntelligenceExtração – Data MiningAplicações
  • 141. Comportamento de compras de usuários de cartões.
  • 143. Quais produtos são mais rentáveis.
  • 145. Identifica agrupamentos nos dados. Ex: locais de crimes.
  • 147. Previsões de vendas, taxa de ocupação de hotéis, etc.3Business IntelligenceExtração – Data MiningTipos de aplicações
  • 148. Data mining é um processo que permite compreender o comportamento dos dados;
  • 149. Data mining analisa os dados usando técnicas de aprendizagem para encontrar padrões e regulariedades nestes conjuntos de dados;
  • 150. É um problema pluridisciplinar, envolve Inteligência Artificial, Estatística, Computação Gráfica, Banco de Dados;
  • 151. Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios.3Business IntelligenceExtração – Data MiningConclusão
  • 152. Aplicação em Business Intelligence: Prever usuabilidade;
  • 153. Testar idéias rapidamente e informalmente;
  • 155. Melhorar o produto (upgrade).3Business IntelligenceHeurísticaPapel da Heurística
  • 156. Mantendo o usuário informado sobre o que está acontecendo;
  • 157. Use a linguagem do usuário;
  • 158. Usuário tem liberdade e controle:
  • 159. Sistema oferece formas fáceis de escapar de situações indesejadas;
  • 161. Permitir que usuários criem comandos para ações frequentes;
  • 162. Documentação e help.3Business IntelligenceHeurísticaExemplos
  • 163. Um estudo de pesquisa operacional geralmente envolve as seguintes fases:(1) definição do problema;(2) construção do modelo;(3) solução do modelo;(4) validação do modelo;(5) implementação da solução.3Business IntelligencePesquisa OperacionalPesquisa Operacional na tomada de decisão
  • 165. 3Business IntelligenceTomada de decisãoFoco na estratégia de negócio
  • 166. 3Business IntelligenceLinguagens Interativas e de Última GeraçãoLinguagens Interativas e de Última Geração
  • 167. 3Business IntelligenceLinguagens Interativas e de Última GeraçãoVídeo: informações a um toque
  • 169. Sinônimo de liberdade, significa ter a conectividade e o poder de processamento para fazer diversos trabalhos independente do local onde se encontra;
  • 170. Vantagem competitiva que significa estar conectado a qualquer hora, em qualquer lugar, com acesso às informações que auxiliam na execução de um determinado trabalho;
  • 171. A conectividade sem fios permite aos usuários de computadores irem muito além do lugar comum.3Business IntelligenceMobiliadeMobilidade aplicada na tomada de decisões
  • 172. Adotando uma estratégia de mobilidade, tem-se acesso imediato a informações para estratégia de negócios, focando em produtividade e tomada de decisão;
  • 173. Portando notebooks ou PDA’s (Personal Digital Assistants), brainstormings e idéias são capturadas e compartilhadas instantaneamente;
  • 174. Permite que informações importantes geradas pelo BI cheguem aos executivos, onde eles estiverem.3Business IntelligenceMobiliadeMobilidade aplicada na tomada de decisões
  • 175. Uma empresa consegue integrar sua plataforma de BI com, por exemplo, os Smarthphones, BlackBerry e iPhone, tornando possível a visualização de relatórios na tela do equipamento.3Business IntelligenceMobiliadeMobilidade aplicada na tomada de decisões
  • 177. 1º-) Bluetooth 3.0: Até 2011, nos mercados mais desenvolvidos, mais de 95% dos dispositivos móveis terão Bluetooth;
  • 178. A versão 3.0 oferecerá novas possibilidades com relação à conectividade e gerará novas oportunidades de negócios;
  • 179. Essa especificação será lançada ainda em 2009 e os primeiros dispositivos devem chegar ao mercado por volta de 2010.3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 180. 2º-) Interfaces móveis de usuário: Serão utilizadas pelos fabricantes de tecnologia como diferenciais em seus produtos e plataformas;
  • 181. Com a evolução das interfaces, a internet móvel tende a ficar cada vez mais acessível para clientes e colaboradores.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 182. 3º-) Tecnologias de localização: Com o sistema de posicionamento global (GPS) já consolidado como uma das tecnologias de localização mais importantes, aplicações como Google Maps ou Nokia Maps facilitarão o desenvolvimento de soluções voltadas à localização.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 183. 4º-) 802.11n: O padrão 802.11n de comunicação Wi-Fi vai permitir taxas de transferência entre 100 Mbps e 300 Mbps.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 184. 5º-) Telas: Os fabricantes buscam desenvolver displays baseado em vários aspectos: tamanho, formato, fragilidade e duração da bateria do dispositivo;
  • 185. Tendência de telas de pixels ativos, com tecnologias de baixo consumo e telas passivas, com tecnologias de tinta eletrônica e pequenos projetores que podem chegar ao tamanho de um dado.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 186. 6º-) Internet móvel: Considerada hoje como uma opção de baixo custo para diversos dispositivos;Ainda possui limitações; Tende a ser uma chave para a oferta de infra-estrutura dentro das corporações e para o mercado consumidor.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 187. 7º-) Banda larga no celular: Política agressiva de preços por parte das operadoras de telefonia celular;
  • 188. Estima-se que a demanda deve ser até superior à capacidade das empresas que fornecem o serviço.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 189. 8º-) Near Field Communication: Também chamado de NFC ou comunicação em área próxima;
  • 190. Maneira segura de comunicação entre dispositivos que estejam a poucos centímetros de distância;
  • 191. É a tecnologia utilizada para pagamentos realizados com dispositivos móveis;Crescimento exponencial nos próximos dois anos.Pesquisa feita pela Gartner Consultoria3Business IntelligenceMobiliadeTendências
  • 192. 3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoDispositivos de Groupware e Comunicações
  • 193. Termo utilizado para descrever softwares que facilitam a colaboração através do compartilhamento de informações; Permite que usuários, geograficamente afastados, efetuem um trabalho em comum através das redes; Caracteriza-se pela divisão da informação ou pela criaçãoe troca de dados informatizados; Garante maior produtividade dos usuários, corte de despesas e informações disponíveis no lugar e no momento certo.3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Conceitos
  • 194. E-mails:Reunir endereços de e-mails em uma única interface que pode ser acessada de qualquer lugar;Acessar a caixa de mensagens de programas tradicionais como Microsoft Outlook, IBM Lotus Notes, Mozilla, etc.;Arquivamento de mensagens. Tarefas:Gerenciar tarefas / Atribuir tarefas a membros do grupo;Notificar via SMS sobre tarefa atribuída;Sincronizar com PDA ou outros computadores.3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Exemplos
  • 195. Agendas:Compartilhar agenda pessoal ou acessar agendas compartilhadas;Criação de agenda para um grupo de trabalho;Receber todos os dias, em horário programado, a agenda por SMS;Lembretes via e-mail ou SMS sobre eventos da agenda;Convidar pessoas para reuniões. Fórum:Fóruns seguros para discussões on-line entre o grupo;Segurança.3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Exemplos
  • 196. Contatos:Compartilhar contatos;Dados completos (endereço, foto, comentários, mapa de acesso, etc.)Enviar e-mail, SMS ou fax a partir de um contato. Videoconferência:Reuniões com participantes de diversas localidades;Boa conexão e velocidade;Segurança.3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Exemplos
  • 197. Documentos:Compartilhar documentos.Bate-papo:Bate-papos para conversas online em tempo real entre o grupo;Segurança.SMS:Cobertura mundial;Lembretes e notificações.3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Exemplos
  • 198. Telefonia / VOIP:Cobertura mundial;Na ausência de uma pessoa do grupo, uma mensagem é enviada de forma estruturada (nome, assunto e prioridade).3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoGroupware - Exemplos
  • 199. 3Business IntelligenceGroupware e ComunicaçãoVídeo: convergência tecnológica
  • 203. 3Business IntelligenceEscolhaMagic Quadrant for Business Intelligence Platforms
  • 208. ERPCRMDadosNão estruturadosERPCRMDadosNão estruturados3Business IntelligenceDemonstração Sistema de BIBI TradicionalInterface do Usuário, Dashboards, Scorecards, RelatóriosInterface do Usuário
  • 209. Mecanismo de Gráfico e Relatório
  • 212. IntegraçãoMuitas ferramentas Vários fornecedoresOrientado por TIMeses para mudarAlto CustoUma ferramentaUm fornecedorOrientado ao usuário finalMinutos para mudarBaixo CustoOLAP, Consulta e Ferramentas de relatórioData MartsData WarehouseCamada de Integração(ETL)
  • 213. 3Business IntelligenceDemonstração Sistema de BINuvem de DadosScriptQlikView