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Sistemas de Apoio à Decisão

SAD – Faculdade União

Prof Elvis Canteri de Andrade

[email protected]

Sistemas de Apoio à Decisão

�O que é um SAD?

“São ferramentas computacionais que fornecem

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“São ferramentas computacionais que fornecem informações ou conhecimentos que auxiliem às pessoas a tomar decisões inteligentes de acordo com as políticas e estratégias da organização”

Problemas para implantar um SAD

�Problema na implementação dos SAD →disponibilidade dos dados

�Os SAD requerem acesso a dados históricos contidos em diversas aplicações operacionais

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contidos em diversas aplicações operacionais

Problemas para implantar um SAD

�Principal razão dos problemas referentes a

dados → evolução das organizações

�Tempo de vida da aplicação operacional

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�Reimplementação com tecnologias atuais

�Diversos aplicativos com tecnologias diferentes

�Diversas plataformas de hardware

�Não padronização dos dados

Histórico dos SAD

Histórico dos SAD

�Anos 80

�Surgimento dos MIS (Management Information Systems)

�Único Banco de Dados (BD) para dois propósitos:

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�Único Banco de Dados (BD) para dois propósitos:

⌧Transações Operacionais

⌧Processamento Analítico

Histórico dos SAD

�Programas extratores

�Encontrar dados em arquivos e BDs

�Transportar os dados

Arquivos

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⌧Arquivos

⌧BDs

�Porque extrair os dados?

⌧Performance

⌧Controle

Histórico dos SAD

�Teia de aranha de processos extratores

8[Inmon 02]

Histórico dos SAD

�Arquitetura de Evolução Natural

�Problemas

⌧ Credibilidade dos dados

Produtividade

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⌧ Produtividade

⌧ Inabilidade em transformar dados em informação

Problemas da Arquitetura de Evolução

Natural

�Falta de credibilidade dos dados

�Dados não são baseados em tempo

�Dados são extraídos por algoritmos diferentes

Diversos níveis de extração

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�Diversos níveis de extração

�Problema dos dados externos

�Nenhuma fonte de dados comum no início


Natural

11[Inmon 02]


Natural

�Produtividade�Criação de relatório utilizando diversos arquivos e coleções de

dados acumulados durante anos

�Requerimentos

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�Requerimentos

⌧ Localizar e analisar os dados → diferentes formatos e

plataformas de software

⌧ Compilar os dados para o relatório → muitos programas

personalizados que devem executar em diversas plataformas

de hardware/software

⌧ Alocar programadores/analistas para as tarefas → equipe

grande e problema da não reutilização


Natural

13[Inmon 02]


Natural

�Inabilidade em transformar dados em

informação

�Não há integração de sistemas

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⌧ Dificuldade em relacionar dados

�Discrepância de tempo

⌧ Não há dados históricos coerentes


Natural

15[Inmon 02]

Conclusão

�Arquitetura que suporte as necessidades de um

SAD

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Business IntelligenceBusiness Intelligence

Business Intelligence

�Processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações�Front-End

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�Front-End⌧Sistemas de Apoio à Decisão⌧OLAP (Online Analytical Processing)⌧EIS (Executive Information Systems)

�Back-End⌧Data warehouse⌧Data mart⌧Data mining


�Business Intelligence (BI) → ajudar a

organização a:

� perceber o que está acontecendo ao seu redor

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� tomar decisões estratégicas e táticas


�Definição de Business Intelligence (BI)

“BI é um conjunto de ferramentas e aplicações que

permitem a coleta, organização, análise e distribuição de informações para tomada de decisões melhores e mais

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informações para tomada de decisões melhores e mais rápidas com base em fatos. A BI emprega o gerenciamento pró-ativo e positivo aos negócios, através de sistemas de inteligência e aplicações analíticas que abrangem todas as áreas de sua organização”


21[Giovinazzo 03]

Características dos SAD

�São orientados a problemas não estruturados e sub-especificados que a maioria dos executivos se deparam

�São fáceis de serem utilizados interativamente

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�São fáceis de serem utilizados interativamente por pessoas de outras áreas

�São flexíveis e adaptáveis a mudanças no ambiente e na abordagem da tomada de decisão do usuário

Introdução a Data Warehouse


�O que é um Data Warehouse?

“Data warehouse é uma coleção de dados orientados a

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assunto, integrados, não voláteis e variantes no tempo que dão suporte aos processos gerenciais de tomada de decisão.” [Inmon 90]


�Orientado a Assunto

�Os dados são organizados em torno de assuntos que

dizem respeito ao funcionamento do negócio

Ex.: cliente, produto, etc

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Ex.: cliente, produto, etc


26[Giovinazzo 03]


�Integração

�Reunir dados dos sistemas operacionais, fontes

externas, data marts independentes

�Três fases:

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�Três fases:

⌧Extração

⌧Limpeza

⌧Transformação


�Fase: Extração

�Processos variados

⌧Replicação de dados

⌧Programas ad hoc

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⌧Programas ad hoc

�Data Warehouse pode ser passivo ou ativo

⌧Passivo: sistemas operacionais enviam os dados para o DW

⌧Ativo: DW recupera dados do ambiente operacional


�Fase: Limpeza

�Remoção de erros nos dados → crítico para o

sucesso

�Processo falho

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�Processo falho

⌧Melhor hipótese → perda da confiança nos dados

⌧Pior hipótese → decisões estratégicas e gerenciais são feitas

de acordo com as informações baseadas em dados errados


�Fase: Limpeza

�Bom processo de limpeza → melhora também o

ambiente operacional

�Administrador de dados → verificar log de erros e

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�Administrador de dados → verificar log de erros e

tomar as decisões adequadas

�Nem todos os erros podem ser detectados


�Fase: Transformação

�Dados possuem formatos diferentes nos diversos

sistemas operacionais existentes.

Ex.: campo data: 01/01/05

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Ex.: campo data: 01/01/05

campo data: 01/01/2005

�Metadados → ajuda na transformação

�Verificação dos formatos → tarefa dispendiosa


32[Giovinazzo 03]


�Não Volátil

�Dados no DW → não mudam

�Sistemas operacionais → posição atual

Série histórica para fins de análise

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�Série histórica para fins de análise

�Características

⌧Inserções são feitas em massa

⌧DW → Virtual read-only DB


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[Giovinazzo 03]


�Variante no tempo

�DW → guarda estados da organização de um

determinado tempo

�DW → filme

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�DW → filme

�Estados da organização → analistas detectam

padrões e tendências através do tempo


36[Giovinazzo 03]

Bibliografia

[Freitas 00] Freitas, Alex Alves. Notas de Aula da Disciplina Data Mining.PUC-PR. Curitiba, 2000.

[Giovinazzo 03] Giovinazzo, William A. Internet-Enabled Business

Intelligence. Prentice Hall. New Jersey, 2003.

[Imhoff 03] Imhoff, Claudia and Galemmo, Nicholas and Geiger, Jonathan

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[Imhoff 03] Imhoff, Claudia and Galemmo, Nicholas and Geiger, Jonathan

G. Mastering Data Warehouse Design – Relational and Dimensional

Technics. Wiley Publishing, Inc. Indianapolis, 2003.

[Reinschmidt 00] Reinschmidt, Joerg and Francoise, Allison. Business

Intelligence Certification Guide. CA: IBM Corporation, 2000.

[Todman 00] Todman, Chris. Designing a Data Warehouse: Supporting

Customer Relationship Management. Prentice Hall. New Jersey, 2000.

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