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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
Apresentação sobre Data warehouse e Data mining do curso de Gestão da Informação UFPR. Matéria Informática aplicada II (Business Intelligence).
Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta, Rafael Slonik
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
Apresentação sobre Data warehouse e Data mining do curso de Gestão da Informação UFPR. Matéria Informática aplicada II (Business Intelligence).
Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta, Rafael Slonik
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.
UCP - Projeto de Banco de Dados - Data WarehouseVinícius Amaral
Um data warehouse é um sistema que armazena dados históricos de uma empresa para apoiar a tomada de decisão. Ele integra dados de várias fontes em um único repositório para permitir consultas, relatórios e análises. Um data warehouse transforma dados de transações em formato OLTP para um formato OLAP para análise.
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.
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 fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
O documento discute o conceito de data warehouse, seu contexto histórico e funcionamento. Apresenta um estudo de caso da ANVISA, que implementou um data warehouse para apoiar a tomada de decisão, enfrentando desafios como diferenças nos dados e expectativas irrealistas dos executivos. O documento conclui destacando a importância dos data warehouses para sistemas de apoio à decisão.
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.
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) fornecem dados e modelos interativos para solução de problemas complexos, permitindo que administradores avaliem alternativas para tomada de decisão. SADs manipulam grandes volumes de dados de múltiplas fontes e fornecem análises complexas e simulações para apoiar decisões. Sistemas de Informação Gerencial (SIG) fornecem informações resumidas de rotina para tomadores de decisão monitorarem operações.
BI - Uso e Benefícios ( Business Intelligence )Marco Garcia
A apresentação discute os benefícios e usos de Business Intelligence (BI), incluindo como BI pode transformar dados em informações valiosas para tomada de decisão, os principais componentes de um sistema de BI como data warehouse e data marts, e como empresas podem começar a implementar BI.
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.
1) ERP são sistemas de informação integrados que automatizam e armazenam todas as informações de negócios de uma empresa.
2) SAP é um pacote ERP desenvolvido na Alemanha que se tornou padrão do mercado, integrando diversos departamentos de uma empresa.
3) Data warehouse organizam grandes quantidades de dados de uma corporação provenientes de seus diversos sistemas, permitindo análises.
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
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.
Este documento resume um texto sobre sistemas de apoio à decisão e business intelligence. Aborda conceitos como:
- O que é business intelligence e como pode ajudar as organizações a tornarem-se mais inteligentes;
- Diferentes tipos de sistemas de apoio à decisão como orientados a modelos, dados, comunicação e documentos;
- Características desejáveis dos sistemas de apoio à decisão como capacidade de lidar com problemas não estruturados e apoiar diferentes níveis de decisores.
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.
Este documento fornece uma introdução ao Business Intelligence (BI). Explica que o BI é um sistema de suporte para tomada de decisões que permite às empresas tomar decisões rápidas e precisas com base em informações confiáveis. Também discute como os sistemas OLTP diferem dos sistemas OLAP e Data Warehouses que são usados para BI, e quais tipos de empresas podem se beneficiar do uso de soluções de BI.
Contém apresentação sobre os principais sistemas de apoio a decisões, com pequeno resumo de cada um. Exemplo: CRM, Data Warehouse, Data Minning, EIS, etc.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
O documento discute Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), definindo-os como programas capazes de manipular grandes volumes de dados de múltiplas fontes para apresentar relatórios e soluções baseadas em otimização e heurística. SAD diferem de Sistemas de Informações Gerenciais (SIG) por lidarem com problemas complexos em vez de rotineiros e envolverem todos os níveis da organização no processo de tomada de decisão. Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo (SADG) agregam visões
O documento apresenta uma solução de gestão empresarial desenvolvida pela empresa BRX. A solução oferece módulos integrados para gestão financeira, fiscal, projetos, estoques, compras e outros processos, com o objetivo de proporcionar visibilidade, controle e tomada de decisão para os clientes. A apresentação inclui detalhes sobre a empresa BRX, casos de sucesso com clientes, além de explicar conceitos e fluxos dos principais processos gerenciados pela solução.
UCP - Projeto de Banco de Dados - Data WarehouseVinícius Amaral
Um data warehouse é um sistema que armazena dados históricos de uma empresa para apoiar a tomada de decisão. Ele integra dados de várias fontes em um único repositório para permitir consultas, relatórios e análises. Um data warehouse transforma dados de transações em formato OLTP para um formato OLAP para análise.
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.
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 fornece um resumo sobre sistemas de apoio à decisão, data warehouse e data mining. Ele descreve que sistemas de apoio à decisão usam dados históricos armazenados em um banco de dados para análise e tomada de decisões estratégicas, e que data warehouse foi criado para armazenar esses dados históricos de forma centralizada e especializada. O documento também menciona que data mining é usado para extrair informações valiosas desses grandes volumes de dados.
O documento discute o conceito de data warehouse, seu contexto histórico e funcionamento. Apresenta um estudo de caso da ANVISA, que implementou um data warehouse para apoiar a tomada de decisão, enfrentando desafios como diferenças nos dados e expectativas irrealistas dos executivos. O documento conclui destacando a importância dos data warehouses para sistemas de apoio à decisão.
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.
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) fornecem dados e modelos interativos para solução de problemas complexos, permitindo que administradores avaliem alternativas para tomada de decisão. SADs manipulam grandes volumes de dados de múltiplas fontes e fornecem análises complexas e simulações para apoiar decisões. Sistemas de Informação Gerencial (SIG) fornecem informações resumidas de rotina para tomadores de decisão monitorarem operações.
BI - Uso e Benefícios ( Business Intelligence )Marco Garcia
A apresentação discute os benefícios e usos de Business Intelligence (BI), incluindo como BI pode transformar dados em informações valiosas para tomada de decisão, os principais componentes de um sistema de BI como data warehouse e data marts, e como empresas podem começar a implementar BI.
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.
1) ERP são sistemas de informação integrados que automatizam e armazenam todas as informações de negócios de uma empresa.
2) SAP é um pacote ERP desenvolvido na Alemanha que se tornou padrão do mercado, integrando diversos departamentos de uma empresa.
3) Data warehouse organizam grandes quantidades de dados de uma corporação provenientes de seus diversos sistemas, permitindo análises.
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
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.
Este documento resume um texto sobre sistemas de apoio à decisão e business intelligence. Aborda conceitos como:
- O que é business intelligence e como pode ajudar as organizações a tornarem-se mais inteligentes;
- Diferentes tipos de sistemas de apoio à decisão como orientados a modelos, dados, comunicação e documentos;
- Características desejáveis dos sistemas de apoio à decisão como capacidade de lidar com problemas não estruturados e apoiar diferentes níveis de decisores.
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.
Este documento fornece uma introdução ao Business Intelligence (BI). Explica que o BI é um sistema de suporte para tomada de decisões que permite às empresas tomar decisões rápidas e precisas com base em informações confiáveis. Também discute como os sistemas OLTP diferem dos sistemas OLAP e Data Warehouses que são usados para BI, e quais tipos de empresas podem se beneficiar do uso de soluções de BI.
Contém apresentação sobre os principais sistemas de apoio a decisões, com pequeno resumo de cada um. Exemplo: CRM, Data Warehouse, Data Minning, EIS, etc.
O documento discute a importância de bancos de dados e sistemas de informação para melhorar o desempenho empresarial e a tomada de decisão. Ele descreve como lojas Seven-Eleven usam dados de clientes para direcionar estoques e aumentar vendas, e como o Banco de Crédito do Peru resolveu problemas com um novo data warehouse. Também aborda questões de qualidade de dados e gerenciamento da informação.
O documento discute Sistemas de Apoio à Decisão (SAD), definindo-os como programas capazes de manipular grandes volumes de dados de múltiplas fontes para apresentar relatórios e soluções baseadas em otimização e heurística. SAD diferem de Sistemas de Informações Gerenciais (SIG) por lidarem com problemas complexos em vez de rotineiros e envolverem todos os níveis da organização no processo de tomada de decisão. Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo (SADG) agregam visões
O documento apresenta uma solução de gestão empresarial desenvolvida pela empresa BRX. A solução oferece módulos integrados para gestão financeira, fiscal, projetos, estoques, compras e outros processos, com o objetivo de proporcionar visibilidade, controle e tomada de decisão para os clientes. A apresentação inclui detalhes sobre a empresa BRX, casos de sucesso com clientes, além de explicar conceitos e fluxos dos principais processos gerenciados pela solução.
O documento descreve o modelo de racionalidade limitada de decisão de Herbert Simon. De acordo com o modelo, as decisões são satisfatórias mas não ótimas devido às limitações cognitivas humanas e falta de informação completa. O modelo também considera que as alternativas e consequências são descobertas gradualmente através de buscas sequenciais.
O documento discute os principais teóricos da administração, incluindo Fayol, Barnard, Simon, Mintzberg, Luthans e Grove. Aborda conceitos como funções administrativas, papéis gerenciais, habilidades gerenciais e eficácia gerencial.
O documento discute os principais pontos da abordagem comportamental na administração, incluindo:
1) O foco no sistema social e no comportamento humano nas organizações.
2) As origens do enfoque comportamental, incluindo estudos em psicologia industrial e experimentos como o de Hawthorne.
3) Temas de estudo como características individuais, comportamento coletivo e tomada de decisões.
O ambiente organizacional e o processo decisórioPUC Minas
O documento discute os principais elementos do ambiente interno e externo de uma organização que influenciam a tomada de decisão, como fornecedores, clientes, competidores, aspectos tecnológicos, econômicos, sociais e regulatórios. Também aborda os diferentes níveis de decisão em uma organização e os processos envolvidos na tomada de decisão.
Os papeis do gerente administrador, tipos e papeis adm fap faculdade parais...Antonio Bezerra ON
Os documentos discutem os papéis e responsabilidades dos gerentes no processo administrativo. Barnard descreve que os gerentes devem se comunicar com a organização informal e motivar os funcionários. Mintzberg identifica dez papéis dos gerentes, incluindo tomada de decisões, liderança e processamento de informações. Fayol define funções como planejamento e controle.
1) A Abordagem Comportamental na Administração baseia-se no estudo do comportamento individual e da motivação humana no ambiente organizacional.
2) A teoria aborda conceitos como as necessidades humanas de Maslow, os Fatores Motivacionais e Higiênicos de Herzberg e os Sistemas de Administração de Likert.
3) A Teoria das Decisões de Herbert Simon é um conceito-chave, vendo a organização como um sistema de decisões racionais tomadas pelos indivíduos.
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.
Tecnologia para o processo de tomada de decisãoalessandrotk
O documento discute sobre sistemas de apoio à decisão, sistemas de informações gerenciais e business intelligence. Apresenta as definições destes sistemas, suas características, objetivos, estruturas funcionais e como podem ser usados para melhorar o processo de tomada de decisão nas empresas.
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 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.
1) Os sistemas ERP integram todos os dados e processos de uma organização em um único sistema para automatizar e armazenar informações de negócios.
2) A SAP é uma empresa alemã líder em soluções de negócios que emprega mais de 51.000 pessoas.
3) Os sistemas de informação apoiam funções operacionais, gerenciais e de tomada de decisão, permitindo a coleta, armazenamento e disseminação de informações.
Este documento descreve um trabalho acadêmico sobre Business Intelligence. Aborda conceitos como Data Warehouse, OLAP, Balanced Scorecard e Data Mining. Também discute os principais players do mercado de BI e como o BI se relaciona com outros sistemas de informação organizacionais.
1) O documento discute sistemas de apoio à decisão (SAD), como eles auxiliam na tomada de decisão a partir de dados;
2) Explica a evolução dos sistemas de informação, da capacidade de armazenamento de 5MB em 1956 para centenas de terabytes atualmente;
3) Destaca que SADs sistematizam processos decisórios empresariais e permitem análise de dados para tomada de decisão.
O documento discute diferentes tipos de sistemas de informação de negócios, incluindo sistemas de comércio eletrônico, processamento de transações, fluxo de trabalho, informação gerencial, apoio à decisão, inteligência artificial e realidade virtual. Ele também aborda a distinção entre dados e informações e questões éticas relacionadas à privacidade de dados.
O documento discute Business Intelligence (BI), que é o processo de analisar dados brutos de uma empresa para obter insights valiosos. O BI permite que os responsáveis por decisões tenham as informações certas no momento certo para tomar melhores decisões corporativas. Sistemas como ERP, CRM, data warehouse e data marts são usados para armazenar e analisar dados para fins de BI.
EMC Summer School on Big Data 2013
http://web.archive.org/web/20130627152404/http://emcbigdataschool.nce.ufrj.br/index.php/speakers-and-schedule/slides.html
http://2014.emcbigdataschool.nce.ufrj.br/images/presentations/
O documento discute Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) e Sistemas de Apoio ao Executivo (SAE). SADs fornecem acesso a modelos e dados para apoiar decisões semi-estruturadas ou não estruturadas, enquanto SAEs integram informações de várias fontes para fornecer resultados de forma simples e amigável aos executivos. Ambos usam bancos de dados, mas SAEs focam mais em apresentar informações estratégicas de alto nível para tomada rápida de decisões.
O documento discute sistemas de informação e gestão estratégica da informação. Ele fornece uma introdução aos conceitos de dados, informação e conhecimento e descreve como as informações são organizadas em diferentes níveis de sistemas, incluindo transacional, gerencial e executivo. Além disso, explica como os sistemas ERP integram vários processos de negócios de uma organização.
Este documento discute sistemas de informação, definindo-os como sistemas responsáveis por coletar, processar, armazenar e distribuir informações relevantes para uma organização. Também discute o papel dos sistemas de informação em facilitar novas formas de negócios e organização, e como soluções como ERP e CRM integram processos de gestão. Finalmente, aborda modelagem de dados e gestão de bancos de dados.
O documento discute a importância dos Sistemas de Informação Gerencial (SIG) para auxiliar na tomada de decisão em empresas. SIGs coletam, armazenam e processam dados para gerar informações valiosas que apoiam funções como planejamento, controle e organização. O texto também descreve os tipos de relatórios gerados por esses sistemas e seus benefícios potenciais, como melhoria na tomada de decisão e produtividade.
O documento descreve uma palestra sobre a utilização da ferramenta Pentaho Data Mining para realizar análise preditiva em dados de e-commerce. O palestrante apresenta casos de uso bem-sucedidos e mal-sucedidos de mineração de dados em empresas de comércio eletrônico e discute as vantagens da personalização de recomendações para os clientes. Ele também fornece uma introdução aos conceitos e processos básicos de mineração de dados.
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta p...fabiolagrijo
40º CONGRESSO BRASILEIRO DE PATOLOGIA CLÍNICA
Aplicação de Business Intelligence em Laboratórios Clínicos como ferramenta para tomada de decisão
Fabíola Azevedo Grijó
Curitiba - PR
21/09/2006
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 sistemas de apoio à decisão (SAD), definindo-os como ferramentas computacionais que fornecem informações para auxiliar na tomada de decisões de acordo com as políticas da organização. Também aborda problemas na implementação de SADs devido à disponibilidade de dados, e discute a evolução da arquitetura dos SADs ao longo dos anos para superar esses problemas.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
Em um mundo cada vez mais digital, a segurança da informação tornou-se essencial para proteger dados pessoais e empresariais contra ameaças cibernéticas. Nesta apresentação, abordaremos os principais conceitos e práticas de segurança digital, incluindo o reconhecimento de ameaças comuns, como malware e phishing, e a implementação de medidas de proteção e mitigação para vazamento de senhas.
PRODUÇÃO E CONSUMO DE ENERGIA DA PRÉ-HISTÓRIA À ERA CONTEMPORÂNEA E SUA EVOLU...Faga1939
Este artigo tem por objetivo apresentar como ocorreu a evolução do consumo e da produção de energia desde a pré-história até os tempos atuais, bem como propor o futuro da energia requerido para o mundo. Da pré-história até o século XVIII predominou o uso de fontes renováveis de energia como a madeira, o vento e a energia hidráulica. Do século XVIII até a era contemporânea, os combustíveis fósseis predominaram com o carvão e o petróleo, mas seu uso chegará ao fim provavelmente a partir do século XXI para evitar a mudança climática catastrófica global resultante de sua utilização ao emitir gases do efeito estufa responsáveis pelo aquecimento global. Com o fim da era dos combustíveis fósseis virá a era das fontes renováveis de energia quando prevalecerá a utilização da energia hidrelétrica, energia solar, energia eólica, energia das marés, energia das ondas, energia geotérmica, energia da biomassa e energia do hidrogênio. Não existem dúvidas de que as atividades humanas sobre a Terra provocam alterações no meio ambiente em que vivemos. Muitos destes impactos ambientais são provenientes da geração, manuseio e uso da energia com o uso de combustíveis fósseis. A principal razão para a existência desses impactos ambientais reside no fato de que o consumo mundial de energia primária proveniente de fontes não renováveis (petróleo, carvão, gás natural e nuclear) corresponde a aproximadamente 88% do total, cabendo apenas 12% às fontes renováveis. Independentemente das várias soluções que venham a ser adotadas para eliminar ou mitigar as causas do efeito estufa, a mais importante ação é, sem dúvidas, a adoção de medidas que contribuam para a eliminação ou redução do consumo de combustíveis fósseis na produção de energia, bem como para seu uso mais eficiente nos transportes, na indústria, na agropecuária e nas cidades (residências e comércio), haja vista que o uso e a produção de energia são responsáveis por 57% dos gases de estufa emitidos pela atividade humana. Neste sentido, é imprescindível a implantação de um sistema de energia sustentável no mundo. Em um sistema de energia sustentável, a matriz energética mundial só deveria contar com fontes de energia limpa e renováveis (hidroelétrica, solar, eólica, hidrogênio, geotérmica, das marés, das ondas e biomassa), não devendo contar, portanto, com o uso dos combustíveis fósseis (petróleo, carvão e gás natural).
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
11. Sistemas de Apoio a Decisão Quanto maior o grau de desestruturação da decisão, maior a necessidade de interferência do decisor. PROCESSO DECISÓRIO SAD CONHECIMENTO E EXPERIÊNCIA DO DECISOR
12. Sistemas de Apoio a Decisão Tipo de Modelagem Analítica Atividades e Exemplos Análise do Tipo What If Observar como as mudanças de variáveis selecionadas afetam outras variáveis. Exemplo: E se reduzíssemos a propaganda em 10%? O que aconteceria com as vendas? Análise de sensibilidade Observar como mudanças repetidas em uma única variável afetam outras variáveis. Exemplo: Vamos reduzir a propaganda em 1.000 reais repetidamente de forma que possamos entender sua relação com as vendas. Análise de Busca de Metas Fazer repetidas mudanças em variáveis selecionadas até que uma variável escolhida alcance um valor-alvo. Exemplo: Experimentemos aumentos na propaganda até que as vendas atinjam 1 milhão de reais. Análise de Otimização Encontrar um valor ótimo para variáveis selecionadas, dadas certas restrições. Exemplos: Qual o melhor montante de propaganda, considerando nosso orçamento e escolha de mídia?
13. Comparando SIG e SAD Sistemas de Informação Gerencial Sistemas de Apoio à Decisão Apoio à decisão fornecido Fornecem informações sobre o desempenho da organização Fornecem informações e técnicas de apoio à decisão para analisar problemas ou oportunidades específicos Forma e freqüência das informações Periódicas, de exceção, por demanda, indicadores chaves. Consultas e respostas interativas Formato das informações Formato pré-especificado, fixo Flexível e adaptável Metodologia de processamento das informações Informações produzidas por extração e manipulação de dados dos negócios Informações produzidas por modelagem analítica de dados dos negócios
14.
15.
16.
17.
18.
19. Data Warehouse (DW) Extração Transformação Carga Atualização Data Warehouse Meta Dados Monitoração Administração Fontes de Dados Fontes Externas BD’s Operacionais Data Marts Serv. OLAP Serv. OLAP Análise Data Mining Ger. Relatórios Ferramentas Back End Ambiente DW Ferramentas Front End
20.
21.
22.
23. Data Warehouse (DW) Casos de Sucesso Itaú: costumava enviar mais de 1 milhão de malas diretas, para todos os correntistas. No máximo 2% deles respondiam às promoções. Hoje, o banco tem armazenada toda a movimentação financeira de seus 3 milhões de clientes nos últimos 18 meses. A análise de dados permite que cartas sejam enviadas apenas a quem tem maior chance de responder. A taxa de retorno subiu para 30% e a conta do correio foi reduzida a 20%. Sprint: a empresa é uma das líderes no mercado americano de telefonia de longa distância, desenvolveu com base no seu armazém de dados, um método capaz de prever com 61% de segurança se um consumidor trocaria de companhia telefônica dentro de um período de dois meses. Com um marketing agressivo, conseguiu evitar a deserção de 120 000 clientes e uma perda de 35 milhões de dólares em faturamento. Governo de Massachusetts: compilava informações financeiras imprimindo telas e mais telas de terminais de computadores de grande porte. Era preciso seis pessoas só para reunir os relatórios referentes ao orçamento anual. Com o DW, informações atualizadas estão disponíveis on-line para 1300 usuários. Só em papel, economizam-se 250 000 dólares por ano. Em 1995, pela primeira vez em 10 anos o orçamento estadual foi assinado antes do início do ano fiscal.
26. Business Intelligence Business Intelligence oferece relatórios integrados, análises e software de monitoramento, que auxiliam as organizações líderes a tomarem melhores decisões de negócios a cada dia The 5 Styles of Business Intelligence :
27. ● Scorecards e dashboards fornecem "em-um-relance" informações sobre o desempenho dos negócios em toda a empresa. ● Eles são tipicamente gerados por gerentes e executivos que precisam de uma visão global do desempenho da empresa e encontrar um enorme valor na visualização em tempo útil e visualmente intuitiva de dados estratégicos, financeiros e operacionais. Business Intelligence
28. ● Colaboradores de todos os níveis organizacionais, bem como parceiros e clientes da cadeia de abastecimento, dependem da empresa, poderosos e flexíveis sistemas de relatórios que apresentam dados-alvo da forma mais consumível para operações do dia a dia ● . Enterprise Reporting fornece inteligência de negócios para as massas, fornecendo as informações detalhadas dos impactos dos tomadores de decisões na empresa. ● Enterprise Reporting é o estilo predominante de BI, abrangendo uma vasta gama de relatórios operacionais diretamente de ERP, CRM, bem como sistemas de faturamento e cobrança. Business Intelligence
29. 1° report form: Scorecards and Dashboards for executives. 2° report form: Operatrional Reports for all personnel. 3° report form: Classic Business report for business managers. 4° report form: Managed Metrics for business unit leaders. 5° report form: Invoices and Statements for customers and partners. Business Intelligence
30. Source: microstrategy.com Business Intelligence Hoje em dia, essa tecnologia também vem sendo disponibilizada em ambientes Web. Essa tecnologia auxilia o usuário a sintetizar informações corporativas por meio de visões comparativas personalizadas, analises históricas, projeções e elaborações de cenários.
31. Advanced & Predictive Analysis dá aos usuários e analistas de informação, o poder de investigação completo em qualquer canto do data warehouse para descobrir os detalhes por trás dos resultados de desempenho específicos . Esses requisitos normalmente excede os limites da Análise OLAP. Esta ferramenta suporta recursos avançados e análise preditiva, permitindo aos usuários realizar análises, tais como testes de hipóteses, previsão de churn de clientes e modelos de pontuação dentro de uma interface web simples e unificada. Com suporte embutido para mais de 400 funções estatísticas, matemáticas e financeira. Business Intelligence
33. Alertar eficaz e pró-ativa exige uma notificação flexível, bem concebido aplicação de BI capaz de distribuir um grande número de relatórios e alertas para grandes populações de usuários internos e externos à empresa. A maioria dos fornecedores de BI apoia uma forma mínima de Alerta e estilo Proactive Notificação de BI, com produtos que podem distribuir programada e-mails para grupos de usuários com anexos relatório. arquitetura MicroStrategy aprimora esta entrega de relatório e funcionalidades básicas de alerta em quatro áreas-chave e faz isso com a maior taxa de transferência de relatório disponível hoje - a produção de mais de 70.000 relatórios por hora com mínimo de hardware Business Intelligence
39. OLAP é um software cuja a tecnologia de construção permite aos analistas de negócios, gerentes e executivos analise e visualize dados corporativos de forma rápida, consistente e principalmente interativa. Source: microstrategy.com Business Intelligence
45. Data Mining Técnica: Árvore de decisão - As tomadas de decisões são através de testes lógicos em cada nó da árvore (If then) ; - Os resultados se apresentam em forma de “Organograma”;