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Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Sistemas de InformaçãoProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Tecnologia da Informação

■ Valor da informação

– São recursos não humanos destinados aoprocessamento, armazenamento eresultados das informações

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Evolução da Tecnologia

Nível deIntegraçao

Década Sistemas Ambiente

Pequeno 60 Mainframe Cpd

Médio 70 Mini Pdd

Alto 80 Micro Sistemasdistribuídos

Ultra 90 Chip C/S

??? ??? ??? ???

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Fatores Críticos■ Tecnologia e recursos de informática

– dramática evolução capacidade, redução doscustos, aumento na facilidade do uso

■ Mão de Obra– desde executivos até técnica especializada

■ Mudança da Natureza dos problemas– competição e condições econômicas

■ Aspectos Psicológicos, políticos eorganizacionais– conseqüência dos anteriores, criando novas

necessidades

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Estágios do processo■ 1º Manual

– Organização e Métodos

■ 2º Automação– Sistemas Isolados

■ 3º Integração– utilização de BD

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Histórico do CPD

■ Início– Primeira Aplicação. Ex: Contabilidade– processar dados

■ Contágio– Segunda Aplicação: Gerar relatórios,– fornecer informações

■ Maturidade– Terceira Aplicação: SAD– apoiar decisões

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Novo Papel do Analista de Sistemas

Organização

Informática

Analista deNegócios

Administrador

Analista deSistemas

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Definição de um sistema

■ Coleção de componentes que estãocuidadosamente integrados para buscar umaproposta comum.

■ Buscam um sinergismo, isto é, a açãointegrada dos componentes, que tem umefeito mais positivo do que a soma dosefeitos dos componentes individuaisoperando independentemente ( Reynolds,1988).

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Características do sistema

• Os sistemas interagem com seuambiente

• Todo sistema pode ser dividido dentrode subsistemas

• Os sistemas serão afetados pelamudança

• O feedback e controle são essenciais

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Dados

■ Dado é uma coleção de fatosdesorganizados que ainda não foramtransformados em informação.

■ Representa fatos brutos no qual asconclusões podem ser desenhadas.Estes fatos devem descrever pessoas,lugares, coisas, idéias, processos eeventos.

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Informação

■ Informação é o conhecimento adquiridodo processamento do dado.

■ A informação freqüentemente leva àação. Obter dados de diferentes fontes,processa-los para produzir informaçõesrelevantes e usar esta informação paratomar decisões.

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A qualidade do dado e informação

■ Acuracidade :– sem erro.

■ Completariedade :– Cada parte do dado deve ser completamente

acurada, mas se apenas metade do dado forrecebida então a informação derivada do dadodeve ser inválida.

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■ Relevância :– dado recebido deve ser importante para aquela

decisão a ser tomada.

■ Oportunidade :– é importante para decisões que envolvem

condições que mudam rapidamente.

■ Auditabilidade :– habilidade para verificar a acuracidade e a

completariedade dos dados.– Possibilidade de trazer de volta a sua fonte

original

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Convergindo dado em informação

■ O processamento do dado paraconverter em informação envolve um oumais das seguintes atividades:

– entrada,– processo ,

– armazenagem– saída

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Entrada

■ Originar/surgir : A ocorrência de um evento outransação no negócio resulta na origem do dado quesão entradas para o sistema de informação.

– Ex: recebimento de uma ordem do consumidor, recebimentode uma fatura de um fornecedor

■ Capturar : é necessário obter a transação básica dodado de alguma maneira para que ele de entrada nosistema de informação.

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Entrada■ Coletar : Deve ser necessário para combinar dados

de diversas fontes para ter todos os fatosnecessários

■ Verificar : O dado deve ser editado de uma formaque valide a sua entrada no sistema.

– Dados de quantidade e custo devem ser numéricos,

– nomes devem ser alfabéticos

■ Codificar : Antes de processar os dados devem serconvertidos de uma forma aceitável para a máquina.

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Processo■ Classificar :

– O dado deve ser agrupado de acordo com algumascaracterísticas que são úteis.

■ Sortear : – arranjado em uma seqüência para simplificar o

processamento ou fornecer uma idéia do dado.

■ Calcular :– deve envolver e realizar alguma operação matemática com

o dado

■ Sumarizar :– O resumo é a acumulação do dado dentro de um

determinado nível.

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Armazenagem■ Atualizar :

– envolve acrescentar novo dado, deletar o dado desnecessário oumudar o dado velho para torná-lo atual.

■ Indexar :– é a criação e manutenção do endereço do computador utilizado

para ajudar a localizar o dado quando ele for necessário no futuro.

■ Proteger :– precisa ser colocado em um local onde ele esteja seguro e pode

ser acessado no futuro.

■ Recuperar :– envolve recuperar o dado de sua localização para que ele possa

ser visto ou acessado em um novo processamento de dado

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Saída■ Converter :

– freqüentemente a forma no qual o dado é apresentado não é aforma mais útil.

■ Relatar :– O relatório impresso é a saída mais comum para apresentar a

informação derivada do dado.

■ Apresentar :– A informação está mais e mais freqüentemente sendo apresentada

à administração na forma de relatório, dados tabulados ou gráficos,no terminal de computador em vez de no papel.

■ Comunicar :– O dado precisa ser movido de um local a outro para alcançar o

usuário final.

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Planejamento - Organizações

■ Visão Sistêmica– Elementos: (humanos, materiais, energia,

financeiros, informação)

– Relação entre os elementos-processo

– Meio Ambiente: (fornecedores,mantenedores, sociedade, governo,clientes)

– Objetivo: missão, atender necessidade docliente, valor agregado, lucro?

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Planejamento

■ Qualidade nas organizações■ Metodologia de planejamento - FCS■ BSP - Planejamento de sistemas de negócios

■ Engenharia da Informação■ MASP - Método de Análise e Solução de problemas

■ PEI■ Metodologia de Planej. Informações

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Qualidade nas Organizações

■ total satisfação do cliente■ gerência Participativa■ desenvolvimento de RH■ gerência de processos■ delegação■ disseminação de informações■ garantia da qualidade■ não aceitação de erros

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Fatores Críticos de Sucesso (FCS)

“FCS são as poucas coisas que têm que andar bem para garantir sucesso a um gerente ou organização”

Áreas gerenciais de atenção especial e contínua.

Metodologia FCS (CSF) : explicita os FCS

Diálogos estruturados entreanalistas e gerentes

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Metodologia de Planej. Informações

■ Análise da organização■ Diagnóstico■ PEI - Planejamento Estratégico de Informações

■ PESI - Planejamento Estratégico Sistemas Informação

■ PDI - Plano diretor de informática

■ Estudo da viabilidade

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Pirâmide da Engenharia de Informação

Análise de Informações

Planejamento de Informática

Planejamento EvolucionárioPlanejamento

Análise de Dados

Formação de Procedimentos

Estratégias Implementação

Especificação

Usu

ário

Pro

totip

ação Projeto de BD

Descrição Programas

Programação Convencional Programação

nãoConvencional

Desenvol-vimento

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Planejamento de Informática

Visa a obtenção de uma estratégia de informatização da empresa e do plano de ação necessário para o seucumprimento.

Comparar

Agir

ControlarExecutar

Decidir Medir

PlanejarObjetivo Plano

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Planejamento de InformáticaX

Níveis Organizacionais Clássicos

Estratégico

Tático

Operacional

Resultado a Longo Prazo, Instrumento

de Análise global - Produção/Meio Ambiente

Resolver, em cada área operacional,

problemas dealocação de recursos

Detalhamento de todas as atividades e

recursos necessários p/concretizar objetivos

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Níveis de Decisão

■ Estratégico– longo prazo

■ Tático– médio prazo

■ Operacional– curto prazo

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Estratégico

■ Necessitam de amplas fontes deinformação e flexibilidade namodelagem.– Dados corporativos

– Políticas globais da companhia e direçõesda organização

– Comunicação de idéias é um componenteimportante

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Tático■ Controlam recursos corporativos,

– como monitoração da performance

– planejamento do orçamento, paraimplantar e apoiar a estratégia dacompanhia.

■ Não tratam os fatos rotineiros.– Dados sumarizados

– Alocar recursos para atingir objetivos

– Precisa de feedback das unidadesoperacionais

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Operacional

■ Processamento de transações econtrole dos dados do processos sãoas principais atividades do níveloperacional

■ Dados são detalhados

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Etapas de um Planejamento deInformática

■ Identificar a Equipe

■ Preparar encontros de planejamento

■ Abertura do Encontro

■ Análise do Planejamento Estratégico

■ Definição dos SI´s

■ Estabelecer Prioridades deDesenvolvimento

■ Construir o PDI

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Etapa 1:Identificar a Equipe

Pessoas - mesma equipe de Análise de Informações;

– Entendimento global da organização– objetivos

– estrutura interna

– Necessidades de informação nos diversos níveis(pessoal da alta administração)

– Recursos de Informática e sua utilização(setor de informática)

– Planejamento(assessor interno ou externo ou ambos)

Equipes– Atribuições– Tarefa realizada pela alta direção e consultores

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Etapa 2:Preparar Encontros de Planejamento

❍ Planejando o Planejamento❍ Definição clara dos objetivos a serem

atingidos:

■ Qualidade■ Escopo■ Horizonte

■ Recursos■ Prioridades■ Metodologia

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❶ Elemento de Motivação e Direcionamento doProcesso (realizada pelo Presidente daorganização);

❷ Motivos do Planejamento de Informática;❸ Responsável pela Informática apresenta

cenário atual;❹ Apresentação da Metodologia para o

desenvolvimento do processo;

Etapa 3:Abertura do Encontro

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■ Decisões e posicionamentos a longoprazo, ligadas ao planejamentocorporativo– Estrutura de decisões desejadas

– Forças direcionadoras

– Orientações Tecnológicas

Etapa 4:Abertura do Encontro

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■ As Bases de Dados (relacionamentos,entidades polarizadoras, grau de informaçãoadequado a cada área, etc...)

■ Os Processos■ Análise dos Processos & Entidades

– identificar as diferentes possibilidades desub-sistemas de informação

Etapa 5:Definição dos SI´s

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■ Esta base de dados será utilizado por quaissistemas?

■ Este sistema necessita de quais bases de dados?■ Qual a probabilidade de sucesso deste sistema e em

que prazo?■ Os recursos para este sistema existem ou deverão

ser adquiridos?■ Qual a resistência do usuário deste sistema?■ A tecnologia para este sistema é nova ou já está

dominada?

Etapa 6:Prioridades de Desenvolvimento

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■ Plano Diretor de Informática (resultadodo processo de planejamento)

■ Especifica o Plano de Ação para odesenvolvimento do Sistema Integradode Informações

Etapa 7:Construir o PDI

Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Plano Diretor de InformáticaProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Roteiro Básico Construção de um PDI

■ 1.1 Objetivo Geral– Traçar um projeto global de informatização da

empresa, visando o desenvolvimento, o controle e oatendimento das necessidades

■ 1.2 Objetivo Específico– Avaliar a atual demanda de dados cadastrais, os

sistemas e equipamentos disponíveis de forma apromover um planejamento ordenado,compatibilizando a atual situação às necessidadesimediatas e aos objetivos traçados pelas políticas eestratégias da empresa

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Construção de um PDI.■ 1.3 Situação Atual da Área de Informática

– Esta etapa deverá conter a descrição atualsituação da informática na empresa,englobando os seguintes aspectos:

• Histórico e Evolução• Recursos Humanos• Equipamentos• Aplicação - Os sistemas• Dispêndios

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Construção de um PDI.

■ 1.4 Avaliações e Considerações– Deverá ser apresentado uma análise do que foi

realizado na primeira implantação de informática.– Devem ser enfatizados os benefícios decorrentes

da execução de determinadas ações previstase/ou problemas lançados pela não realização deoutros

■ 1.5 Base de Planejamento– Políticas e Diretrizes– Objetivos e Metas– Objetivos Básicos do Planejamento

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Construção de um PDI.

■ 1.5.1 Políticas e Diretrizes– Deverá ser apresentado os princípios básicos que

conduzem a forma de implantação das atividadesda área de informática, bem como, critérios elinhas de ação que orientarão o processo detomada de decisão

■ 1.5.2 Objetivos e Metas– Deverão ser apresentados os resultados ou

situações futuras a serem alcançadas, segundoPolítica de Informática da empresa

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Construção de um PDI.

■ 1.5.3 Objetivos Básicos do Planejamento– Contribuição para capacitação da empresa com

fins de um melhor atendimento dos programasprioritários de desenvolvimento econômico

– Adequação e otimização do uso dos recursos deinformática, inclusive através de intercâmbio comoutras empresas (parceria)

– Sigilo dos dados armazenados, processados eveiculados de interesse da privacidade e dasegurança das pessoas

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Construção de um PDI.

■ 1.6 O Projeto de Informática– Novas aplicações de informática, recursos humanos,

equipamentos, sistemas, dispêndios, justificativa

■ 1.7 Orçamento Estimativo– Projeto, aquisição de equipamentos, aquisição de

sistemas, treinamento.

■ 1.8 Cronograma Financeiro deDesembolso

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Custos do Sistema■ Hardware:

– Tipo de máquina – configuração, impressoras, comunicaçãode dados, no-break / estabilizadores, dispositivos desegurança, manutenção

■ Software : Comprar x Fazer■ Pessoal:

– Gerenciamento e coordenação, consultoria e auditoria,projeto e análise de sistemas preparação e entrada dedados, operação, programação, suporte adminstrativo

■ Comuns de operação:– Treinamento, transmissão e comunicação de dados,

instalação e teste de programas, troca de sistemas, materialde consumo

■ Ambientais:– Espaço físico, ar condicionado, impostos e seguros,

equipamentos de escritório, instalação especial?

Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Sistemas de InformaçãoProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Introdução

■ "O conhecimento técnico é importante,mas não é o suficiente”

■ O negócio deve ser colocado nafrente da tecnologia.– o que nós queremos fazer– como nós podemos fazê-lo?– como a tecnologia deve nos ajudar?

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Definição

■ “É uma série de elementos oucomponentes inter-relacionados quecoletam (entrada), manipulam earmazenam (processo), disseminam(saída) os dados e informações efornecem um mecanismo de feedback”

(Laudon)

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Porquê desenvolver SI■ concorrência se torna cada vez mais acirrada

■ consumidor torna-se cada vez mais exigente em

relação ao custo e a qualidade do produto e dos

serviços associados.

■ rentabilidade e competitividade das empresas

■ Mão-de-obra, matéria-prima, máquinas, etc.,

normalmente são considerados como recursos de

uma empresa

■ Informação também é um recurso

■ planejamento, organização e controle de uma

atividade de negócios

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Componentes de um SI

■ A - Sistemas

■ B - Sistemas de Informação

■ C - SI baseados em computadores

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Componentes de um SI■ Sistemas

– Um sistema é um conjunto de elementosinter-relacionados

• Ex: sistema de ar-condicionado ou sistemafilosófico (dialética)

– Um sistema com intenções é um sistemacriado pelo homem que busca um conjuntode objetivos para o qual ele foi criado (SItêm objetivos)

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B - Sistemas de Informação

■ É um sistema aberto, com intenções,dinâmico e que produz informação

■ Informação mínima possui 3elementos: pessoas, procedimentose dados

■ pessoas seguem procedimentos paramanipular dados e criar informações

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C - SI baseados em computadores

■ Constituídos por pessoas, procedimentos,dados, programas e computadores.

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Componentes de um SIAbordagem Sócio-técnica

Sistema de

Informações

PessoasOrganizações

TecnologiaAmbiente Externo

Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Tipos de SIProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Tipos

■ Sistemas Especialistas■ Sistemas de Simulação■ Sistemas Distribuídos■ SGBD■ Sistemas de Hipertexto■ S. Hiperdocumentos■ GIS■ Groupware /■ Intranet

■ SI Transacionais■ SI Gerenciais■ SAD■ SAE - Sist Aut Escrit.

■ DataWarehouse■ DataMining

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Sistemas de Informação Transacionais - SIT -(Transaction Processing Systems )

■ Transação: evento que ocorre num negócio(compras, vendas, pagamentos, etc...)

■ Os SIT apoiam as atividades rotineiras eoperacionais da companhia, mantêm a maioria dosdados da Cia.– Processos simples, mais altamente repetitivos– Grande volume de transações,– Necessidade de precisão e segurança.

■ Exemplos SI Transacionais (SIT):– Reserva de passagens, Compras, Pagamentos

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Tipos de SIT■ On-line (Tempo Real): Ligação direta entre o usuário e o

programa, cada transação é processada individualmente.– Exemplo: sistema de cartões de crédito.– Vantagem: Resposta imediata.

■ Batch: As transações são agrupadas e processadas comouma só unidade.– Exemplo: Folha de pagamento.– Vantagens: em alguns casos mais eficientes e mais

baratos; Facilidade de controle.

■ Saídas: relatórios com sumários dos detalhes operacionaise relatórios de casos excepcionais, que auxiliam o controlee supervisão das atividades rotineiras

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SIT

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Sistema Informação Gerencial SIG■ Objetivo:

– Controle das atividades, podendo também ser utilizadospara o planejamento e organização.

■ Facilitam a gerência de atividades operacionais,– Produzem periodicamente relatórios estruturados e

resumidos.

■ Decisões táticas e de planejamento dasoperações.

■ Utilizados pelas gerências de nível intermediário■ Saídas (relatórios SIG): sumários (impressos,

tempo real).– Exemplos: relatórios de orçamentos, projeções de mão-

de-obra, previsões de vendas.

■ Semi-estruturados

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SIG

■ Questões que um SIG pode ajudar a responder– Quais os cursos mais rentáveis da universidade? (Matrícula

+ pagamentos)– Qual o número médio de alunos por curso da UPF ao longo

dos últimos 3 anos?– Devo duplicar os horários de uma turma? (Matrícula + dados

históricos de desistência)

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Sistema de Apoio à Decisão - SAD

Definições:

– “É um sistema de informação baseado em computador queapoia pessoas engajadas em atividades de tomada de decisão”.

– “É um sistema de informação baseado por computador queafeta ou que tem a intenção de afetar como as pessoas tomamdecisões”.

■ Características:– A necessidade de um SAD pode ser eventual.

– Problemas menos estruturados.

– Flexibilidade e adaptabilidade são essenciais.

– São dinâmicos pois mudam

• entendimento da questão

• as necessidades do problema

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SAD■ SADS específicos

– aplicativo de SI com características particulares (hw esw)

• ex: sistema de locação de imóveis; sistema de alocaçãode recursos, etc...

■ Gerador de SADs– pacote de HW e SW que oferece conjunto de recursos

para criação de um SAD específico• ex: Excel, Access, Delphi, etc...

■ Ferramentas para SAD– elementos de HW e SW que oferecem recursos para

facilitar a criação de Geradores de SADs e SADsespecíficos

• bibliotecas para construção de Excel; macros, etc...

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Questões:Devo criar um novo curso de engenharia ambiental?Devemos abrir um novo campus?Devemos aumentar os preços?

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Sistema de Automação de Escritório■ Editores de texto■ Sistema de correio eletrônico■ Grupos de Notícias, Máquinas de Fax■ Correio de voz■ Sistemas multi-mídia■ Sistemas de Informação Distribuídos■ Video-conferência■ Tendência:

– SAEs integrados => Internet. Compartilhamento de

informações.■ Obstáculos à difusão dos SAEs:

– Dificuldade de integrar componentes (diferentes padrões).– Custo de armazenar informações não usuais (imagens,

som, vídeos)

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69/135E.I.S.

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EIS■ Utilizados para obter informações globais da

organização■ Apresentam os dados de maneira muito agregada

– sendo porém possível detalhar os dados.■ ("drill-down") => Visão estratégica■ Características:

– Gráficos , Interface intuitiva, Integram várias fontesde dados com contextos (séries históricas,comparações, etc).

■ Questões (de um reitor de uma universidade):– Qual é o departamento com maior relação entre número de alunos

e número professores?

– Qual o departamento que mais cresceu nos últimos 3 anos?

– Comparação dos dados da UPF com outras universidadescomunitárias

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EIS / SAD(foco decisão)

Alta Gerência

SIG (foco informação)

Sist. Especialistas

Gerência Nível MédioProfissionais Especializados

SIT (foco dado)PessoalOperacional

VendasProdução FinançasRH

Tipologias de SI

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Futuro■ Integração de EIS + SIG + Fontes externas de dados

■ Bancos de dados multi-dimensionais: duplicação

planejada de dados

■ Inteligência na recuperação de informações.

■ Datamining ( Mineração ou garimpagem de dados)

■ Inteligência de Negócios (competitiva, estratégica,

empresarial) Processo estruturado e sistemático de

disseminar, para executivos de uma empresa,

■ informações de ambientes externos, que podem

representar ameaças e novas oportunidades.

■ Banco de dados OO, Multimidia

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SE - Sistemas Especialistas■ Ramo da inteligência artificial, são sistemas que usam

raciocínio simbólico especializado para resolver

problemas complexos.

– Exs:CADUCEUS - SE p/diagnóstico médico, ILDC -SE

p/escalonamento de atividades e recursos e PROSPECTOR-

SE p/diagnóstico de solos

■ Concebidos especificamente para atender asnecessidades de executivos

■ Orientado a informações internas■ Englobam sistemas de monitoramento e controle,

verificação de performance, indicadores■ Atuar na comunicação do grupo.

– Ex: correio eletrônico

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SE

interface Base de conhecimento

Motor de inferência

justificador

Subsistema deaquisição deconhecimento

Engenheirodo

conhecimentoespecialista

Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Data WarehouseProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Conceito 1

■ Data Warehouse– consiste basicamente em uma grande

massa de dados• não-voláteis, organizados em assuntos,

integrados e variável em relação ao tempo

– tecnologia recente

– estudos indicam que não existam produtosque apliquem todos os requisitos para suautilização

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Conceito 2

■ O Data Warehouse (DW) é um conjuntode técnicas que aplicadassimultaneamente geram um sistema dedados que nos proporcionaminformações para tomada de decisões.

■ Funciona tipicamente na arquiteturacliente/servidor.

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Objetivo

■ fornecer os subsídios necessários paraa transformação de uma base de dadosde uma organização de OLTP paraOLAP.

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OLTPOn-Line Transaction Processing

■ processamentos que executam asoperações do dia-a-dia da organização

■ ênfase ao suporte do negócio, atravésde um processamento rápido, acuradoe eficiente de dados– Ex: movimento bancário

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Exemplo Processamento. Transação - OLTP

Início

Débito

R$1000,00

Crédito

R$ 700,00

Crédito

R$ 300,00

Fim

Conta A

Conta B

Conta C

ContaA = R$ 5.000,00

ContaB = R$ 2,00

ContaC = R$ 100,00

ContaA = R$ 4.000,00

ContaB = R$ 702,00

ContaC = R$ 400,00

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OLAPOn Line Analytical Processing

■ processamentos que suportam atomada de decisões

■ permite analisar tendências e padrõesem grande quantidades de dados– ao longo do tempo (histórico)

– e em diferentes localizações (geográficos)

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OLTP OLAPOrientados a aplicações Orientados a assuntosAs Vezes de Grande tamanho Quase sempre grandesDados granulados Dados constituídos de sumarizaçõesDados de pouca fontes Dados de múltiplas fontesSuporta consultas e atualizações Atualizações em modo batchDados que mudam constantemente Dados mais estáveisDados atuais Dados históricosTabela 1 Diferenças entre banco de dados OLTP e OLAP(fonte: [COR 97])

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Extração eIntegração dos

dados

DWOLTP

Acesso aDados

Ambiente do DW

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Características do Data Warehouse

■ Orientado por temas

■ Integrado

■ Variante no tempo

■ Não volátil

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Orientado por temas

■ refere-se ao fato do DW armazenarinformações sobre temas específicosimportantes para o negócio daempresa.

• Exemplos produtos, atividades, contas,clientes, etc.

■ o ambiente operacional é organizadopor aplicações funcionais.

• Exemplo, em uma organização bancária, estasaplicações incluem empréstimos, investimentose seguros.

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Integrado

■ refere-se à consistência de nomes, dasunidades das variáveis.

■ dados foram transformados até umestado uniforme.

• Exemplo, considere-se sexo como umelemento de dado.

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Variante no tempo

■ refere-se a algum momento específico,– não é atualizável

■ enquanto que o dado de produção éatualizado de acordo com mudanças deestado do objeto em questão, refletindo,em geral, o estado do objeto no momentodo acesso.

■ a cada ocorrência de uma mudança,– uma nova entrada é criada, para marcar esta

mudança.

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Não volátil■ Permite o "load-and-access”

■ Após integração e transformação, dadosarmazenados em bloco para o DW– após aos usuários

■ rollback, recuperação de falhas, commits ebloqueios

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Ambiente do DW

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Arquitetura do DW

■ Arquitetura Genérica• Camada de Bancos de Dados Operacionais• Camada de Acesso à Informação• Camada de Acesso aos Dados• Camada de Metadados (Dicionário de Dados)• Camada de Gerenciamento de Processos• Camada de Transporte ou Middleware• Camada do DW• Camada de Gerenciamento de Replicação

■ Arquitetura de Dados

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Data Marts■ É um SAD que incorpora um

subconjunto de dados focalizado em

funções ou atividades específicas

■ relacionado ao negócio

■ ex: previsão de vendas, medida de

impacto da introdução de novos

produtos

■ alternativa popular a DW

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Data Marts

DW

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Data Mining

■ Ou KDD (Knowledge Discovery inDatabases)

■ extração implícita dos dados nãoconhecidos previamente epotencialmente úteis

■ diferentes técnicas– clustering, sumarização, regras de

classificação e detecção de anomalias

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Passos para aplicação de um DW

■ DW não é um produto que se compra,mas sim um projeto que envolve:– análise e implementação, com a

participação de várias tecnologias.

■ sete passos para a criação de um DW,que pode ser inicialmente um data mart(assunto específico) até mesmo um DWno nível corporativo.

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Passo 1 -

■ os primeiros resultados devem estardisponíveis a curto prazo. É importantetraduzir rapidamente as necessidadesdo negócio em uma especificação quepossa ser construída em etapas.

■ minimiza riscos e o tempo deapresentação dos resultados iniciais.

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Passo 2 -

■ desafio de integração de sistemas.– Dados de produção e de fontes externas

precisam ser mapeados para o modelo dedados do DW.

■ sincronismo– entre os dados operacionais e os dados de

tomada de decisão.

■ sincronia em um banco de dados multi-dimensional.

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Passo 3 -

■ a escolha do banco de dados desuporte ao DW precisa ser criteriosa.

■ critérios– desempenho na carga e indexação dos

dados,

– tempo de resposta,

– capacidade de armazenamento,

– paralelismo,

– escalabilidade.

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Passo 4 -

■ considerar as ferramentas disponíveisno mercado

■ devem prover:– interfaces amigáveis,

– geração de relatórios,

– análises multi-dimensionais,

– acesso via Web e data mining.

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Passo 5 -

■ construir um DW que possa serexpandido, mantendo níveis aceitáveisde desempenho até gigabytes.

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Passo 6 -

■ ambiente DW deve ser aberto parapermitir que os componentes ouferramentas identificadas no passo 4possam ser substituídas por outrasmais atuais e eficientes.

Ferramentas

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Passo 7 -

■ considerar o sistema dearmazenamento que fisicamentegerencia– o tráfego,

– alocação,

– backup e

– restauração dos dados.

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Ferramentas de Extração

■ Como o DW é um BD que fica separadodo sistema OLTP, existem ferramentasque automatizam o processo.

■ Ex: Platinum, Prism, Power Stage (sybase)

Exemplos de BD■ Oracle 9. Sybase IQ 12, DB2, Informix,

SQL Server 7.0

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Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Projeto Data WarehouseProf. Alexandre Lazaretti Zanatta

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Projeto de BD Dimensional

■ Diferença entre sistemas transacionais

OLTP e DW está na organização dos

dados - modelo de dados

■ Modelo ER divide os dados em várias

entidades distintas, cada uma gerando

uma tabela do BD OLTP

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Observações sobre MER■ Simétrico

– Todas tabelas parecem iguais, sendodifícil visualização

■ Consulta a duas tabelas– Número imensos de conexões possíveis

entre duas tabelas. Quando várias tabelasmuito complexo para usuário entender efazer análises.

■ “modelos E-R não são adequados paraambientes de consultas (read-only) enão podem ser utilizados como basepara DW”

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MERCADO

Região

Estado

Distrito

Cidade

MERCADO

PRODUTO

PERÍODO

Qtd Vendas

Unidades

Preço

PRODUTO

Fabricante

Tp Produto

Cor

Tamanho

PERÍODO

Ano

Trimestre

Mês

Dia

Modelo Dimensional de Dados

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Opções de Projeto de DW■ Star

– (estrela)

■ Parcial Star– (estrela parcial)

■ Fact Partitioning– (particionamento de fatos)

■ Dimension Partitioning– (particionamento de dimensão)

■ Snowflake – (floco de neve)

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Star

■ Dentro de cada tabela existe uma únicacategoria de dados históricos

■ chave primária da tabela de dados contém umaúnica tabela de chaves de cada dimensão

■ cada chave é uma chave gerada

■ cada dimensão é representada por uma únicatabela, também através de uma chave gerada

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Universidade de Passo FundoCurso de Ciência da Computação

Data MiningProf. Alexandre Lazaretti Zanattacolaboração Prof Marcos Brusso

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Conceito

■ Mineração de dados (data mining)– É o processo de análise de conjuntos de

dados

– objetivo: descoberta de padrõesinteressantes e que possam representarinformações úteis.

• Um padrão pode ser definido como sendo umaafirmação sobre uma distribuição probabilística

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O Processo de Descoberta de Conhecimentoem Bancos de Dados - DCBD

■ Conhecido também por KDD(Knowledge Discovery in Databases)

■ Objetivo é a extração do conhecimentoimplícito e previamente desconhecido ea busca da informação potencialmenteútil dos dados

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DCBD (cont...)

■ Este processo consiste em uma sériede etapas que são executadas de formainterativa e iterativa.

■ Interativa:– envolve a cooperação da pessoa

responsável pela análise dos dados

■ Iterativa:– este processo não é executado de forma

sequencial

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Passos do Processo

■ Seleção dos dados

■ Pré-processamento

■ Transformação

■ Mineração de dados

■ Interpretação dos resultados

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Seleção dos dados

■ Etapa onde o conjunto de dados que serviráde base para o processo é criado através da– seleção do conjunto de origem,– de um subconjunto das variáveis ou,– uma amostra.

■ Dados são extraídos de um banco de dadosoperacional ou de um armazém de dados(data warehouse) criado para servir àdiversas necessidades de análise.

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Pré-processamento

■ Nesta etapa são decididas asestratégias e realizada a limpeza dosdados a fim de– remover ruídos e

– tratar dados incompletos, se for o caso.

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Transformação

■ Algoritmos de mineração não podem acessaros dados em seu formato nativo– seja devido à forma em que são armazenados ou

devido à normalização adotada na modelagem dobanco

– é necessária a conversão dos mesmos para umformato apropriado.

■ Pode-se ainda sumarizar os dados a fim dereduzir o número de variáveis sobconsideração.

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Mineração de dados

■ Consiste na efetiva aplicação doalgoritmo escolhido sobre os dados aserem analisados,– objetivo de localizar os padrões desejados.

■ Qualidade dos resultados deste passodepende diretamente da corretarealização das etapas anteriores.

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Interpretação dos resultados

■ Nesta etapa as informações resultantesdas etapas anteriores são interpretadase avaliadas de forma que se selecioneo conhecimento resultante de todo oprocesso

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O Processo de Descoberta de Conhecimento em BD

por Fayyad 1996

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Tipos de Padrões

■ Preditivos

– São encontrados para resolver o problemade predizer o valor futuro ou desconhecidode um ou mais atributos do banco dedados a partir do valor conhecido dosdemais atributos.

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Tipos de Padrões (cont...)

■ Descritivos ou informativos

– Têm por objetivo encontrar padrõesinteressantes, de forma interpretável pelohomem, que descrevam os dados

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Tipos de Padrões Descritivos

■ Agrupamento

■ Regras de associação

■ Padrões sequenciais

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Agrupamento ou Clustering

■ Resulta do processo de agrupar objetosfísicos ou abstratos– em categorias ou grupos de objetos baseado em

algum critério de similaridade,– de forma a identificar aglomerações que

descrevam os dados.

■ Categorias podem ser mutuamenteexclusivas e exaustivas ou consistir derepresentações mais aprimoradas como ahierárquica ou categorias sobrepostas

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Agrupamentos hipotéticos de clientes

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Regras de associação

■ são padrões descritivos que representam aprobabilidade de que um conjunto de itensapareça em uma transação, dado que outroconjunto esta presente.

■ Tais regras são representadas comoexpressões na seguinte forma: X → Y.

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Exemplo de Regras de associação

■ 80% dos clientes que adquirem o produto A,também adquirem o produto B na mesmaocasião

■ 80% = grau de confiança■ A = antecedente■ B = consequente

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Padrões sequenciais

■ são regras que descrevem a tendênciade que certos eventos aconteçamobedecendo uma determinadasequência temporal

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Exemplo Padrão Sequencial

■ "Quando as ações da AT&T sobem doisdias seguidos e as ações da DEC nãocaem no período (antecedente daregra), as ações da IBM sobem no diaseguinte (conseqüente da regra) em75% das vezes (grau de confiança daregra)."

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Tipo de Padrão Preditivo:Regressão

■ Refere-se a descoberta de padrõespreditivos onde o atributo a ser encontradoé uma variável de valor real.– Pode ser utilizada a técnica de regressão

linear,• onde o atributo predito é modelado como uma simples

função linear do seus atributos de entrada.

■ Ex: Redes Neurais Artificiais

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Tipo de Padrão Preditivo:Classificação

■ Mais conhecida

■ Objetivo classificar itens de dados emuma entre diversas classespreviamente definidas,– baseado em propriedades comuns entre

um conjunto de objetos no banco dedados.

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Exemplo de Sucesso - Supermercado

■ Considerando:– usa scanners de código de barras no caixa de

compras.– O sistema é quem identifica o nome e preço do

produto sendo "scaniado", e atualiza a lista deestoque

– prateleiras podem ser reabastecidas em poucotempo.

– conjuntos de dados contém muitas informaçõesvaliosas que podem ser usadas para outrospropósitos

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■ Informação usada para:– providenciar resumos de vendas,– estar ciente das preferências do cliente,– ganhar na competição contra outros varejistas,

para ficar sabendo quais itens (ou combinação deitens) devem ser colocados a venda,

– adquirir vários tipos de informações de marketing.

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DM pode apontar:

■ Quais itens são frequentemente– comprados em combinação

• (ex: cereais e leite; mostarda, pão de cachorro quente econdimentos; petiscos e refrigerante; fralda e comidapara recém nascidos)

– adquiridos numa compra em torno de R$ 100,00– comprados por famílias ( uma família pode ser

identificada através dos tipos de certos produtosque são tipicamente vistos por crianças)

– comprados por pessoas fazendo pequenascompras