sistemas de informação business intelligence. como estudar business intelligence

Sistemas de Informação Sistemas de Informação

BUSINESS BUSINESS INTELLIGENCEINTELLIGENCE

Como estudarComo estudarBUSINESS BUSINESS

INTELLIGENCEINTELLIGENCE

GESTÃOGESTÃOESTRATÉGICA ESTRATÉGICA

TEORIATEORIA DA DA

DECISÃODECISÃO

TECNOLOGIA TECNOLOGIA DADA

INFORMAÇÃOINFORMAÇÃO

TEORIA TEORIA DASDAS

ORGANIZAÇÕESORGANIZAÇÕES

SISTEMA SISTEMA DE DE

INFORMAÇÃOINFORMAÇÃO

GESTÃOGESTÃODO DO

CONHECIMENTO CONHECIMENTO

CIÊNCIACIÊNCIA DADA

INFORMAÇÃO INFORMAÇÃO

COMO ENTENDER BI ?COMO ENTENDER BI ?

Gestão do Conhecimento

Nonaka & TakeuchiNonaka & Takeuchi

Modelos de Gestão do Conhecimento

CompetênciasEstrutura externa

Estrutura interna

Sveiby

Capital Humano

Capital de Clientes

Capital Organizacional

Edvinson

Capital Humano

Capital de Clientes

Capital Estrutural

Stewart

• Explícito• Conhecimento verbalizado ou escrito

Gestão do Conhecimento

•Tácito • Conhecimento que está em nossas mentes, mas é difícil de transmitir

• “Nós sabemos mais do que podemos dizer”

Michael PoLanyi.

•Ex: reconhecer um rosto, andar de bicicleta

Modelo SECI

CombinaçãoCombinaçãoInternalizaçãoInternalização

ExternalizaçãoExternalizaçãoSocializaçãoSocializaçãoTácitoTácito

TácitoTácito ExplícitoExplícito

ExplícitoExplícito

Nonaka & Takeuchi, 1997

Teoria da DecisãoHerbert Simon Herbert Simon

9

Herbert Alexander SIMON

Psicólogo e Economista.Desenvolveu conceitos e nomenclaturas que

permitissem descrever a estrutura e o funcionamento das organizações.

Em 1947, publicou o livro “Comportamento Administrativo” que foi considerado o marco inicial da teoria comportamental.

Em 1978 ganhou o Prêmio Nobel de Economia pela teoria da Tomada de Decisão, desenvolvida durante o seu doutorado.

Foi consultor da NASA.Nos últimos anos estava desenvolvendo pesquisas na

área de Inteligência Artificial.

1916 - 2001

“Será que as pessoas fazem o que quero que façam (ou melhor, o que necessita ser feito) somente porque tenho o poder de promovê-las ou despedilas?”.

10

Teoria da Decisão“A ‘organização é um complexo sistema de

decisão’ e neste sistema, cada pessoa participa racional e conscientemente, escolhendo e tomando decisões individuais a respeito de alternativas mais ou menos racionais do comportamento”.

Dentro do processo da decisão, existem, pelo menos, seis elementos:◦ Tomador de decisão.◦ Objetivos.◦ Preferências.◦ Estratégia.◦ Situação.◦ Resultado.

11

Etapas do Processo Decisório

PERCEBERa situaçãoANALISAR

o problemaDEFINIR

os objetivosPROCURARalternativas de soluçãoAVALIAR E COMPARAR

as alternativasESCOLHERa alternativa adequadaIMPLEMENTARa alternativa escolhida IMPLEMENTAR

12

Tipos de decisão Decisões programadas são as caracterizadas pela rotina e

repetitividade.

Decisões não-programadas são as caracterizadas pela não-estruturação e, basicamente, pela novidade.

Decisões programadas

· Dados adequados· Dados repetitivos· Condições estáticas· Certeza

Decisões não- programadas

· Dados inadequados· Dados únicos· Condições dinâmicas· Incerteza

13

O grau de certeza na decisão

As organizações defrontam-se constantemente com problemas que variam em graus decomplexidade.

Um problema pode ser definido como uma discrepância entre o que é ( isto é, a realidade) e o que poderia ou deveria ser ( isto é, valores, metas, objetivos.

Os problemas podem ser divididos em dois grandes grupos :

– os problemas estruturados– os problemas não-estruturados

14

Um problema estruturado é aquele que pode ser perfeitamente definido pois as suas variáveis são conhecidas. O problema estruturado pode ser subdividido em três categorias:

a) Decisões sob certeza --> onde as variáveis são conhecidas e a relação entre a ação e as conseqüências é determinística. A decisão conduz a um resultado específico.

b) Decisões sob risco --> onde as variáveis são conhecidas e a relação entre a conseqüência e a ação é conhecida em termos probabilísticos.

c) Decisões sob incerteza --> onde as variáveis são conhecidas, mas as probabilidades para determinar a conseqüência de uma ação são desconhecidas ou não podem ser determinadas com algum grau de certeza. As possibilidades associadas aos resultados são desconhecidas.

BI como Sistema de BI como Sistema de InformaçãoInformação

Em 1958 Hans Peter Luhn idealizou o termo Business Intelligence System

“Business intelligence (BI) is a business management term that dates to 1958. It refers to applications and technologies that are used to gather, provide access to, and analyze data and information about company operations. Business intelligence systems can help companies have a more comprehensive knowledge of the factors affecting their business, such as metrics on sales, production, and internal operations, and they can help companies to make better business decisions. Business Intelligence should not be confused with competitive intelligence, which is a separate management concept “

IBM Journal article by Hans Peter Luhn titled A Business Intelligence SystemAdaptado e disponível no http://en.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence

Como Inteligência Empresarial (Negócios)

“Processo analítico que transforma informações desagregadas em conhecimento estratégico relevante para a organização”.

Peter Drucker (1993), no seu livro Post-capitalist Society

Como B.I.

O termo foi BI foi difundido em 1989 por Howard Dresner, analista do

Gartner, e tem como principal objetivo a integração dos aplicativos e

tecnologias para extrair e analisar os dados corporativos de maneira

simples, no formato correto e no tempo certo. Drenser seguiu os princípios

de Luhn

Gartner Group’s Howard Dresner. Information Builders Magazine, p. 26-28, Winter 2001

Business Intelligence vs Inteligência Empresarial Business Intelligence vs Inteligência Empresarial

Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão.

Bill Inmon

Kimball define como um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá a construção de um amazem de dados.

Ralph Kimball

Data Warehouse vs Data WarehousingData Warehouse vs Data WarehousingTecnologias e processos de Implementação de Business Intelligence Tecnologias e processos de Implementação de Business Intelligence

MODELO DIMENSIONAL

Data WarehouseData Warehouse

META DATA

Staging AreaStaging AreaSistemas Sistemas

TransacionaisTransacionais

PPrroocceessssooss EETTLL

Ferramentas de Ferramentas de AdministraçãoAdministração

SistemasSistemasDepartamentaisDepartamentais

*.txt*.txt

Dados e InformaçõesDados e InformaçõesExternasExternas

11

Desenho do ModeloDesenho do Modelo Discovery-Discovery-

55 Movimetação Movimetação e Consolidaçãoe Consolidação

22 MapeamentoMapeamento

33

66

Visualização e SimulaçõesVisualização e Simulações

Simulação eSimulação eElaboração deElaboração de

CenáriosCenários

DatamartsDatamarts

ProcessosProcessos de Data Qualityde Data Quality

44

AnálisesAnálisesGráficasGráficas

MiningMining

Análises deAnálises deExceçãoExceção

AnálisesAnálisesAd HocAd Hoc

RelatóriosRelatórios

ScorecardScorecard

Ferramentas de AcessibilidadeFerramentas de Acessibilidade

PROCESSOS E TECNOLOGIAS DE BUSINESS INTELLIGENCE - CONVENCIONALPROCESSOS E TECNOLOGIAS DE BUSINESS INTELLIGENCE - CONVENCIONAL

Corporate Information Factory – By Corporate Information Factory – By INMON, INMON, W.H. W.H. (2007) – www.inomcif.com (2007) – www.inomcif.com

ODATA MART

DATA MART

DATA MART

Ferramentas e Técnicas de Business Intelligence

OLAP

EXTRAÇÃO,TRANSFORMAÇÃO

ECARREGAMENTO

FONTES DEDADOS

DATAWAREHOUSE

Data Mart

AplicativosOperacionais

Softwares deAutomação de

Escritórios

Dados ExternosEquipamentosde Automação

Data Mining

EXPLORAÇÃO

Interface

LIS Financeiro

Estoque

FONTES DE DADOS

Aplicativos Operacionais ouTransacionais

DadosExternos

SoftwareAutomação

De Escritórios

EquipamentosAutomação

Ferramentas de BI FONTES DE DADOS

Ferramentas de BI

ETL – EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO

os dados, oriundos de diversas fontes de dados, se necessário, são submetidos a severas transformações e disponibilizados de forma normalizada;

em ambientes complexos, existe a possibilidade de utilização de softwares que executam as transformações automaticamente;

dependendo da periodicidade de atualização dos dados, devem ser estabelecidos mecanismos de sincronização de dados para garantir a integridade dos dados

É a camada responsável por integrar, transformar e salvar dados,não importando sua fonte nem seu destino.

Ferramentas de BI ETL – MÉTODOS DE EXTRAÇÃO

- EXTRAÇÃO SELETIVA os dados são extraídos através de programas desenvolvidos especificamente para selecionar os dados a serem exportados- MANUTENÇÕES POR LOGS OU LOTES os dados são extraídos através dos registros automáticos (logs) ou de lotes de dados das transações efetuadas nos sistemas operacionais-REPLICAÇÃO AUTOMÁTICA os dados são extraídos através de um sincronismo automático entre dois bancos de dados

Ferramentas de BI

ETL – TRANSFORMAÇÃO

ETL

12 cm4,5 polegadas

450 mm2 pés cm

ETL

SQL ServerOracleAccessTexto SQL Server

ETL

m,f1,0

mas,femmasculino, feminino m,f

Ambiente separado Disponibilidade Integrado Retrato no tempo Orientado por assunto Fácil acesso

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE

Armazém de Dados

É um amplo e flexível repositório de dados, que aglutina dados de fontes heterogêneas, projetado de modo a suportar o processo de tomada de decisão.

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Organização

FinançasEstoque Vendas

TécnicoDATA MARTData warehousedepartamental

DATA WAREHOUSECorporativo

Topologias de Data Warehouse

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Cubo

é uma estrutura de dados que forma um subconjunto de um banco de dados grande- organiza os dados em duas categorias: - campos de dados - dimensões com múltiplos níveis- resumos dos dados são previamente calculados de modo a otimizar o tempo de recuperação das informações

EstratégiaEstratégia

PreçoPreço

ClienteCliente VendaVenda

ProdutoProduto

OrganizaçãoOrganizaçãoTempoTempo

RegiãoRegião

Ferramentas de BIDATA WAREHOUSE - Dimensões

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO

Disponibilizar o acesso a informação Satisfazer as necessidades de exploração e pesquisa Identificar tendências Democratizar o acesso a informação

Ambiente de Exploração do Data Warehouse

O ambiente de exploração objetiva disponibilizar, através de ferramentas apropriadas, o acesso a informação.

On Line Analitical Processing

AD-HOCconsultas

imprevistas, de acordo com as necessidades de cruzamento de

informação

SLICE-AND-DICEconsultas sob

diferentes prismas

DRILL DOWN/UPconsultas em

diferentes níveis de detalhes -

subir ou descer níveis de detalhamento

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - OLAP

Permite a recuperação de informações de forma dinâmica eflexível, através de uma interface muito simples.

Mineração de Dados

REDES NEURAISconstrõem

representações internas de modelos ou padrões achados

nos dados

ÁRVORES DE DECISÃOIdentificam associações dos dados, formando as “regras sobre o dado”

INDUÇÃO DE REGRASdetectam tendências dos dados, apresentando uma “lista não encomendada”

Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - DATAMINING

Conjunto de técnicas cuja finalidade é permitir a descobertade relações não visíveis dos banco de dados.

Como saber se a empresa está praticando B.I ?

Aplicar a seguinte fórmula :

T.O.I : Tempo para Obter a Informação T.A.I : Tempo para Analisar a InformaçãoT.T.D: Tempo para Tomar a Decisão

T.O.I + T.A.I < T.T.D

T.O.I + T.A.I T.T.D xT.O.I + T.A.I T.T.D √

TEMPO

Como saber se a empresa está praticando B.I ?

Aplicar a seguinte fórmula :

T.O.I : Tempo para Obter a Informação T.A.I : Tempo para Analisar a InformaçãoT.T.D: Tempo para Tomar a Decisão

T.O.I + T.A.I < T.T.D

T.O.I + T.A.I T.T.D xT.O.I + T.A.I T.T.D √

TEMPO

Intervalo da decisão sem BI Intervalo da decisão sem BI

Informações disponíveis para decisãoInformações disponíveis para decisão

Valor Valor perdidoperdido

Valor do NegócioValor do Negócio

TempoTempo

Dados Dados ocultosocultos

Informações Informações ocultasocultas

Decisões Decisões ocultasocultas

Intervalo entre açõesIntervalo entre ações

Fonte:Fonte: Adaptado de Judith (2006) Adaptado de Judith (2006)

Valor Valor agregadoagregado

Eventos de NegócioEventos de Negócio

Dados disponíveis para análiseDados disponíveis para análise

Ação Ação decisóriadecisória

Valor Valor perdidoperdido

Valor do NegócioValor do Negócio

TempoTempo

Valor Valor agregadoagregado

Intervalo entre Intervalo entre açõesações

Intervalo Intervalo reduzidoreduzido

Eventos de NegócioEventos de Negócio

Dados disponíveis para análiseDados disponíveis para análise

Informações disponíveis para decisãoInformações disponíveis para decisão

Ação decisóriaAção decisória

Fonte:Fonte: Adaptado de Judith (2006) Adaptado de Judith (2006)

Intervalo da decisão com BI Intervalo da decisão com BI