UCP - Projeto de Banco de Dados - Data Warehouse

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UCP - Projeto de Banco de Dados - Data Warehouse

  1. 1. Data Warehouse Vinícius de Castro Amaral
  2. 2. Conceito <ul><li>O que é? </li></ul><ul><ul><li>Sistema que armazena dados históricos usados no processo de tomada de decisão </li></ul></ul><ul><ul><li>Integra os dados corporativos de uma Empresa em um único repositório </li></ul></ul><ul><li>Para que serve? </li></ul><ul><ul><li>Para criar uma visão única e centralizada dos dados que estavam dispersos em diversos BDs </li></ul></ul><ul><ul><li>Permite que usuários finais executem consultas, gerem relatórios e façam análises </li></ul></ul>
  3. 3. Curiosidades <ul><li>Criado pela IBM na década de 60 com o nome de Information Warehouse </li></ul><ul><li>Relançado diversas vezes sem grande sucesso </li></ul><ul><li>O nome Data Warehouse foi dado por William H. Inmon, considerado o pai desta tecnologia </li></ul><ul><li>Tornou-se viável com o surgimento de novas tecnologias para armazenamento e processamento de uma enorme quantidade de dados </li></ul>
  4. 4. Objetivo <ul><li>Transformar uma base de dados em formato OLTP para uma base de formato OLAP </li></ul><ul><ul><ul><li>OLTP </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Online Transaction Processing </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Processamento de Transações </li></ul></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>OLAP </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Online Analytical Processing </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><ul><li>Processamento Analítico </li></ul></ul></ul></ul></ul>
  5. 5. OLTP (Online Transaction Processing) Processamento de Transações <ul><li>Processamentos que executam as operações do dia-a-dia da Empresa </li></ul><ul><li>Processamento rápido e eficiente dos dados </li></ul><ul><ul><li>Ex: movimento bancário </li></ul></ul>
  6. 6. Início Saque (100,00) Depósito (700,00) Depósito (300,00) Fim Conta A Conta B Conta C Conta A = 500,00 Conta B = 200,00 Conta C = 100,00 Conta A = 400,00 Conta B = 900,00 Conta C = 400,00 Início Fim Exemplo de Processamento - Transação OLTP
  7. 7. OLAP (Online Analytical Processing) Processamento Analítico <ul><li>Processamentos que exigem a tomada de decisões </li></ul><ul><li>Obtido através da análise de dados históricos sobre vendas, produções, cliente, etc </li></ul><ul><li>Melhor recurso do qual uma empresa pode dispor para tomar decisões estratégicas </li></ul>
  8. 8. Características <ul><li>De acordo com Inmon um Data Warehouse deve ser: </li></ul><ul><ul><ul><li>Orientado a assunto </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Integrado </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Não-volátil </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Variável com o tempo </li></ul></ul></ul>
  9. 9. Aplicação de Venda Produtos Clientes Estoque Análise de Vendas Histórico de Vendas Características Orientado a assunto DW
  10. 10. Características Integrado <ul><li>Integração </li></ul><ul><ul><li>Dados de um DW provém de diversas fontes </li></ul></ul><ul><ul><li>Formato dos dados deve ser padronizado para uniformizar nomes, unidades de medida, etc. </li></ul></ul>Produtos EUA (lb) Produtos BR (kg) Conversão DW gr
  11. 11. <ul><li>Não-Volátil </li></ul><ul><ul><li>Dados não são mais alterados depois de incluídos no DW </li></ul></ul><ul><ul><li>Operações no DW </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Em um BD operacional é possível incluir, alterar e eliminar dados </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Já no DW é possível apenas incluir dados </li></ul></ul></ul>Características Não-volátil
  12. 12. BD Produtos DW Produtos * Os dados do DW são relativos a um determinado instante de tempo Características Variável com o tempo Produto Preço Caneta Azul 0,50 Lápis Preto 0,30 ... ... Produto Jan/08 Fev/08 Mar/08 Caneta Azul 0,40 0,45 0,50 Lápis Preto 0,25 0,28 0,30 ... ... ... ...
  13. 13. Vantagens <ul><li>Acesse as informações rapidamente </li></ul><ul><li>Evolua os dados para indicadores de desempenho significativos </li></ul><ul><li>Preveja quais clientes têm maior probabilidade de te abandonarem e dê a eles incentivo para ficarem </li></ul><ul><li>Identifique tendências de clientes ou padrões antes dos seus concorrentes </li></ul><ul><li>Meça e monitore as atividades comerciais de sua Empresa precisamente </li></ul>
  14. 14. <ul><li>Com base nas informações coletadas da análise dos dados você pode identificar oportunidades para: </li></ul><ul><ul><ul><li>Campanha de marketing </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Personalização de produtos </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Acompanhamento do desempenho </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Preços promocionais </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Alianças com concorrentes </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>(...) dentre outras. </li></ul></ul></ul>
  15. 15. <ul><li>A solução de Data Warehouse pode ajudar você a compreender mais a fundo seu negócio e seus clientes para poder manter o foco em: </li></ul><ul><ul><ul><li>Seus clientes mais lucrativos, otimizando o desempenho financeiro </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Intervalos de produtos e oportunidades para ganhar lucratividade </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Tendências para ganhar uma margem competitiva </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Comportamento de seus clientes para promover de forma rápida e eficaz planos personalizados </li></ul></ul></ul>
  16. 16. Desvantagens <ul><li>O processo de análise dos dados existentes, análises de regras de negócio , dentre outros é bastante custoso e demorado. Com isso, o projeto não retornará resultado imediato </li></ul><ul><li>Os gastos iniciais com hardware, infra-estrutura e formação da equipe são muito caros. </li></ul>
  17. 17. Tipos <ul><li>Baseado em Servidor </li></ul><ul><ul><li>Mainframe ou servidor local </li></ul></ul><ul><li>Virtual </li></ul><ul><ul><li>Reúne dados operacionais e dados históricos mantidos em um BD – não há um DW central </li></ul></ul><ul><li>Distribuído </li></ul><ul><ul><li>DW Global que reúne dados de vários outros DWs </li></ul></ul><ul><li>Baseado na WEB </li></ul><ul><ul><li>Reúne dados da Internet </li></ul></ul>
  18. 18. Ferramentas <ul><li>Não se preocupe agora! </li></ul><ul><ul><li>O erro mais comum, quando uma Empresa decide construir um DW é começar o trabalho pela escolha das ferramentas de acesso, conhecidas também por componente front end </li></ul></ul><ul><ul><li>A ferramenta de extração dos dados é uma parte muito importante do projeto do DW, mas apenas uma pequena parcela de um conjunto bastante complexo de soluções de hardware e software </li></ul></ul><ul><ul><li>Depois de definido e projetado o escopo do projeto e depois de construído o repositório de dados, é que deve-se chegar às ferramentas de front end responsáveis pelo meio de campo entre as bases de dados e os usuários finais da área executiva. </li></ul></ul><ul><ul><li>Elas não podem ser muito complexas porque não serão utilizadas por profissionais da área técnica </li></ul></ul>
  19. 19. Conclusão <ul><li>Um projeto de Data Warehouse nunca termina! As fontes de dados mudam, as necessidades dos usuários também mudam, o número deles aumenta, as regras de mercado se alteram, os usuários demandarão mais informações, etc. </li></ul><ul><li>Enfim, Data Warehousing não é um destino, e sim, uma viagem. </li></ul>
  20. 20. Obrigado pela atenção!!! Perguntas? Vinícius de Castro Amaral [email_address]

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