Sistemas de Apoioa Decisão

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Dentro de umaorganização existem

diferentes níves de uso de dados

Sistema- Conjunto de elementosque interagem entre si.

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Banco de Dados- Conjunto de dados que pertencem ao mesmocontexto. Armazenados com fins específicos.

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DADOS x INFORMAÇÕES

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Business  Intelligence

Fernanda Gerente financeiraem uma rede atacadistasempre foi apaixonada poranálise de dados, relatórios egráficos.

Mas não consegue tempo paraanalisar a quantidade de dadosque possui.

A empresa possui um ERP paracontrole das principais áreas daempresa, um software paracontrole da força de vendas eum software para controle defolha.

Dia 10 de cada mês há uma reunião do comitê gestor

Fernanda começa a exportardados para planilhas, realizacalculos. Prepara um powerpoint com gráficos.

Durante a reunião Pedro Diretor comercial solicitaque Fernanda detalhe as informações sobre umcliente.

Fernanda manda uma mensagem para Paulo– Gerente de TI

Paulo informa que vai demorarpara atender porque ainformação está dispersa emvárias fontes de dados.

Fernanda e Paulo se reunem para encontrarsoluções.

Paulo sugere utilizar o BusinessIntelligence para resolver oproblema.

Passam a ter duas opções:

Contrataruma Consultoriaespecialista em BI  

Treinar sua equipe para implementar o  BI

Paulo e Fernanda apresentamas soluções a Pedro que escolheseguir com uma consultoriaespecializada.

Fernanda solicita uma visita da CONSULTORIA– Empresa de Business Intelligence

Wagner consultor da Argumapresenta um projeto paramelhorar a tomada de decisão eapresenta as fases do projeto.

Iniciação1

Elaboração2

Construção3

Todas as informações necessárias para modelagem dosprocessos de análise decisório são iniciados.

Transição4

Iniciação1

2

Construção3

Com base no levantamento das informações, osmodelos dimensionais de dados para tomada dedecisão são iniciados.

Transição4

Elaboração

Iniciação1

Elaboração2

Construção3

A partir dos modelos desenvolvidos os programas decargas são confeccionados e testados.

Transição4

FLUXO  DE  TAREFAS

Input/Output Atividade Tarefa Decisão

1.1.1.3  XXXX 1.1.2.10  XXXX

1.1.1.1  INPUT:  XXXX

1.1.1.2  INPUT:  XXXX 1.1.1.5  XXXX

1.1.1.4  XXXX

1.1.2.8  OUTPUT:XXXX

1.1.2.9  INPUT:  XXXX

1.1.3.15

1.1.3.15

1.1.1.6  OUTPUT:  XXXX

1.1.2.13  XXXX

1.1.2.11  XXXX

1.1.2.12  XXXX

1.1.2.14  OUTPUT:  XXX

1.1.3.15

1.1.2.7  XXXX

S

S

N

1.1.1  XXX 1.1.2  XXX

Lidera  e  ExecutaL/E AprovaAExecutaE LideraL

Comitê Executivo

Diretor  de  Vendas

Ger.  Nac.  de  Trade

Grouper de  Trade

Ger.  Trade Franquia

Ass.  Trade Franquia

Ger,  Trade Célula

Ass.  Trade Célula

Ger.  GC

Ass.  de  GC

Merchandising

Marketing

Vendas

Trade Finanças

Finanças

Demanda

Jurídico

Agência  Externa

InformadoI ParticipaP

A

E

P

P

A

P

A

A

E

P

A

P

L/E

L/E

L/E

A

A

L/E

A

A

E

A

L/E

L/E

E

AA

E

I

E

P

P

A

E

E

E

MATRIZ  DE  RESPONSABILIDADES

1.1.1  XXX 1.1.2  XXX

L/E

I

P

P

P

P

P

P

P

A

1.1.1.3  XXXX 1.1.1.4  XXXX 1.1.1.5  XXXX 1.1.2.10  XXXX 1.1.2.11  XXXX 1.1.2.12  XXXX 1.1.2.13  XXXX

Iniciação1

Elaboração2

Construção3

Todos os programas de visualização serão elaborados edisponibilizados para análises.

Transição4

AgoJul SetJun

SPRINT  1 SPRINT  2

Iniciação

Elaboração

Construção

Transição

SPRINT  3 SPRINT  4

Iniciação

Elaboração

Construção

Transição

Iniciação

Elaboração

Construção

Transição

Iniciação

Elaboração

Construção

Transição

Divide-­‐se  o  projeto em ciclos de  entrega

Projeto foi iniciado e  a  coletados  dados  foi automatizada

Os indicadores ganharamum dashboard atualizável.

O Cubo para cruzamentodas informações foidisponibilizado.

DATA WAREHOUSE

• O  que  é  Data  Warehouse?

– Um Data Warehouse é um conjunto de dados baseado emassuntos, integrado, não volátil, e variável em relação aotempo, de apoio às decisões gerenciais (William Immon).

– É um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, quequando aplicadas às necessidades específicas dos usuáriose aos bancos de dados específicos permitirá que planejeme construam um DataWarehouse (Ralph Kimball).

Data  Warehouse  -­‐ DW

Data  Warehouse  -­‐ DW

• Orientação  por  Assunto– A orientação por assunto é uma característica marcante deum DW, pois toda modelagem será voltada em torno dosprincipais assuntos da empresa. Enquanto todos ossistemas transacionais estão voltados para processos eaplicações específicas, os DWs objetivamassuntos.

– Mas o que são assuntos?• Assuntos são o conjunto de informações relativas à determinadaárea estratégica de uma empresa.

Data  Warehouse  -­‐ DW

OLAP

• Análise  OLAP

– Mostre-­‐me o que é importante.– Deixe-­‐me ver os detalhes (Drill Down).– Deixe-­‐me mudar o meu pontode vista (Drill Up).– Deixe-­‐me ver outras informações (Drill Across).– Mostre-­‐me os melhores e os piores (Ranking).– Deixe-­‐me comprar com os anos anteriores (AnáliseComparativa).

OLAP

• DOLAP

– DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing).– Uma ferramenta é considerada do tipo DOLAP, quandodispara uma instrução SQL, de um cliente qualquer, para oservidor e recebem o cubo de informações de volta paraser analisado na workstation.• Pode causar problemas a alguns relatórios, porque o volume dedados fica muito grande, apesar das boas ferramentas tratarem osdados de maneira compacta.

OLAP

• ROLAP

– ROLAP (RelationalOn Line Analytical Processing).– Uma ferramenta é considerada do tipo ROLAP quando a consulta é

enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada nomesmo, mantendo o cubo no servidor.• O que podemos notar neste caso é que o processamento OLAP se dará

somenteno Servidor.• A principal vantagem dessa arquitetura é que ela permite analisar enormes

volumes de dados.• Pode trazer problemas de escalabilidade (o número crescente de usuários

pode derrubar o servidor) e de tráfego de rede.

OLAP

• MOLAP

– MOLAP (MultidimensionalOnUne Analytical Processing).– Uma ferramenta é considerada do tipo MOLAP quando se

processa com um servidormultidimensional.– O acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o

usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubodiretamenteno servidor.• Isso traz grandes benefícios aos usuários, no que diz respeito aperformance, porém há problemas com escalabilidade, além de terum custo alto para sua aquisição.

• HOLAP

– HOLAP (HybridOn Une Analytical Processing).– Uma ferramenta é considerada do tipo HOLAP quando ela faz

uma combinação entreDOLAP/ROLAP e MOLAP.• A vantagem é que com a mistura de tecnologias pode-­‐se extrair o quehá de melhor em cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAPcom a escalabilidade melhor do ROLAP.

• É um sistema extremamente completo, contudo é o mais caro detodos, sendo que muitas vezes a análise custo/beneficio mostra ainviabilidade desta opção.

• Análise  OLAP  -­‐ Slice– Slice é o ato de escolher um subconjunto retangular deum cubo, escolhendo um valor único para uma de suasdimensões, criando um novo cubo com uma dimensãomenos.

• Análise  OLAP  -­‐ Dice

– A operação de dados produz um subcubo, permitindoque o analista escolha valores específicos de múltiplasdimensões.

• Análise  OLAP  -­‐ Pivot

– Pivot permite que um analista rodar o cubo no espaçopara ver as suas várias faces.

• Análise  OLAP  – Drill Down

– O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nívelde detalhe da informação, diminuindo o grau degranularidade.

• Análise  OLAP  – Drill Up

– O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quandoo usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindoo nível de detalhamento da informação.

• Análise  OLAP  – Drill Across

– O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nívelintermediário dentro de umamesma dimensão.

• Análise  OLAP  – Drill Throught

– O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de umainformação contida em uma dimensão para outra.