Paulo Mendes Principal Sales Consultant
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- Valentina Lombardi Varejão
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2 Paulo Mendes Principal Sales Consultant Solutions Team Oracle Portugal
3 Agenda A importância de um repositório de informação. Overview BI&W da Oracle Como criar um Data Warehouse Definição das Fontes de Dados Modelização Dimensional Extracção, Transformação e Carregamento Diferentes formas de analisar a informação Análises 'ad hoc' Análise Multidimensional Data Mining Aplicações Analíticas SEM - Strategic Enterprise Management
4 nteligência de Negócio é um Processo Oque Aconteceu? Ferramenta de Query Detalhe/Dados Históricos Porque é que Aconteceu? Ferramenta OLAP Monitorizar e Alterar BSC, Ferramentas Estratégicas Data Warehouse O que irá Acontecer? Ferramenta OLA Integração Operacional Executar Hipóteses Data Marts Descoberta de Informação! Data Mining
5 Plataforma Tradicional Data Warehousing Tecnologia Fragmentada Motor ETL Motor OLAP Motor Warehouse Motor Mining
6 Oracle Business Intelligence Solução Integrada
7 Oracle9i Solução Business Intelligence Completa Fundação Portal Oracle9i DB Análises Data Mining ETL M e t a d a t a Query & Reporting Componentes BI Personalization Oracle9i AS
8 Oracle9iDB para Business Intelligence Fundação Análises Data Mining ETL Suporte Business Intelligence Mais dados Mais utilizadores Mais rápido Gestão simplificada Oracle9iDB introduz dezenas de novas funcionalidades para DW Oracle9iDB
9 Gestão de Dados: Composite Partitioning CREATE TABLE PARTITION BY RANGE(sales_date) SUBPARTITION BY HASH(sales_id) SUBPARTITIONS 3 RANGE(sales_date) HASH(sales_id) 97-Apr Sub-1 Sub-2 Sub-3 97-May Sub-1 Sub-2 Sub-3 97-Jun Sub-1... Sub-2 Sub Feb Sub-1 Sub-2 Sub-3 98-Mar Sub-1 Sub-2 Sub-3
10 List Partitioning List partitioning é um novo método de particionamento, que permite total controlo na forma como os dados são particionados. Os dados são distribuídos com base numa lista de valores que é definida pelo utilizador. Conjuntos de dados não relacionados e não ordenados podem ser agrupados juntos. Não existe relacionamento entre as várias partições.
11 Materialized Views Incremento de Performance Resultados podem ser indexados Manutenção (completa e incremental) Gestão automática de dependências (suporte a níveis de agregações) Região Vendas Vendas sumário Materialized Views, resposta rápidar a um grande conjunto de queries Tempo Produto
12 Materialized Views Query Qual foi o Total de despesas com viagens na Divisão de Vendas para os últimos 3 trimestres? Viagens das Divisões por Mês Query Rewrite Despesas Trimestrais por Companhia Aérea Despesas de Viagens Médias por Região Detalhe
13 Funções Analíticas SQL Avançado para Análises Sofisticadas Funções Analíticas Avançadas trazem funcionalidade OLAP para o ambiente Relacional * Ranking ( Quais os 10 melhores alunos em cada curso? ) * Desvios Período-a-Período ( Qual é a percentagem de aprovações em determinada disciplina neste ano face ao ano passado? ) * Ratio-to-report ( Qual a contribuição percentual das aprovações de cada prova escrita sobre o total? ) * Mais de 40 novas funções para análise
14 Funções Analíticas Exemplo de Ranking SELECT N_Aluno, Curso, Média, RANK() OVER (PARTITION BY Curso ORDER BY Média DESC) AS Rank FROM Notas; N_Aluno Curso Média Rank LEIC LEIC LEIC LEEC LEEC LEEC 16 3
15 Oracle9iDB para Business Intelligence Fundação Análises Data Mining ETL Oracle9iDB BD preparada para Análises Queries Multidimensionais Alta Escalabilidade Uma única versão da Verdade Elimina Fragmentação Melhora Latência Desenvolvimento para a Internet Java OLAP API ibeans e JDeveloper
16 Típica Arquitectura OLAP Aplicação Analítica Servidor Multidimensional Servidor Relacional
17 Problemas do OLAP Replicação de Dados Administração Adicional Inacessível a Clientes SQL Escalabilidade Limitada Solução OLAP Parcial
18 Serviços RDBMS-MDDS Totalmente Integrados OLAP dentro do RDBMS Um único processo RDBMS-MDDS Um único repositório de dados Um único repositório de metadados Um único conjunto ferramentas de administração Um único modelo de segurança O melhor ROLAP e o melhor MOLAP
19 Arquitectura Oracle OLAP Aplicação Analítica Oracle9i Analytical Workspace
20 Administração Integrada Oracle Enterprise Manager Schema Instance Storage Job Scheduling OLAP Dimensões, Cubos,, Pastas, Gestão de Dados Sumarizados Security Performance Oracle Warehouse Builder CWM Metadata
21 Administração Integrada
22
23 Principais Benefícios Administração Simplificada As ferramentas de administração de BD Multidimensionais especializadas são eliminadas Melhor Segurança Um único modelo de segurança gere os dados Relacionais e Multidimensionais Análises mais Poderosas e Rápidas Tanto os dados Relacionais como os dados Multidimensionais são acessíveis via SQL ou OLAP API
24 Benefícios Técnicos Uma única cópia de Metadados Eliminação de Fluxos de Dados Desempenho SQL para Dados Multidimensionais Redução de Replicação de Dados
25 Oracle9iDB para Business Intelligence Fundação Análises Data Mining Data Mining Services Integrado Escalável ETL Oracle9iDB
26 Business Intelligence Levels Top-Down Methodology Bottom-Up Methodology Surface Shallow Corporate Data Hidden Analytical Tools Used SQL (Structured Query Language) for simple queries and reporting Statistical & OLAP for summaries, analysis, & forecasting Data Mining for classification,clustering and predictions
27 Oracle Data Mining 9.2 Data mining embedded in Oracle9i database Focus on applications development Java-based API Models and results stored in database 6 data mining algorithms Data Mining Supervised learning (classification & prediction) Naïve Bayes Decision Trees using Adaptive Baysian Networks Unsupervised learning (clustering and associations) Association Rules Oracle Cluster Enhanced k-means Cluster Atribute Importance
28 Oracle Data Mining 9.2 Programmatic control Enables developers access to data mining functionality in the Oracle9i database Automation and application integration DM4J Java components to build, test and apply data mining models Integration with Oracle JDeveloper JDM is the emerging data mining standard Supported by Oracle, Sun, IBM, and others ODM is consistent with JDM concepts Will comply with standard when published
29 Oracle Data Mining 9.2 Prediction and Classification Naïve Bayes and Decision Trees Predict likelihood to: Churn, respond to an offer, be profitable, be in a customer segment, file a claim, spend large amounts, etc. Detecting hidden patterns Fraud, smuggling, network intrusion Customer ID Response YES YES YES YES YES YES Prob
30 Oracle Data Mining 9.2 Prediction and Classification Provide customer insights to Call Center personnel
31 Oracle Data Mining 9.2 Summary Data Mining embedded in Oracle9i Database Simplifies process, eliminates data movement, and delivers performance and scalability Enhances applications with predictions and insights Build applications with greater customer insight Java-based API Data Mining For developing advanced business intelligence applications
32 Oracle9iDB para Business Intelligence Fundação Análises Data Mining ETL Oracle9iDB Warehouse Builder for Oracle9iDB Desenho Disponibilização Gestão Oracle9iDB ETL Integrado Escalável (paralelo) Extensível (Java, PL/SQL) Eficiente (menor staging)
33 Oracle Warehouse Builder Etapas a definir Posto de trabalho Modelação Mapeamentos Geração de código 1 Definição de fontes Repositório 5 Criação de Objectos 6 Refrescamentos Fontes Warehouse Target
34 Oracle9iDB para Business Intelligence Fundação Análises Data Mining ETL M e t a d a t a Standard OMG CWM Representação Standard de Metadados que facilita a importação/exportação dos mesmos de/para outras ferramentas de Warehousing existentes no mercado Oracle9iDB
35 Oracle9i Application Server Business Intelligence na Web Portal M e t a d a t a Query & Reporting Componentes BI Personalization
36 Oracle9iAS Business Intelligence Portal Query & Reporting Componentes BI Personalization Oracle9iAS Portal Ponto único de acesso, via web, a aplicações de Business Intelligence e outros recursos informacionais Oracle9iAS
37 Oracle9iAS Business Intelligence Query & Reporting Portal Query & Reporting Oracle9iAS Discoverer Ferramenta de query Ad-hoc e de exploração Componentes BI Personalization Oracle9iAS Reports Solução de reporting poderosa; publicação de informação via Web e media tradicional Oracle9iAS
38 Integração com e-business Gestão e Segurança Portais Business telligence Caching Wireless
39 Access anywhere, anytime Warehouse Builder scoverer us Discoverer Administrator scoverer ewer Oracle Net HTTP Export End User Layer scoverer rtlets HTML Excel Oracle Reports
40 Relatórios que fazem a diferença para quem tem de decidir
41 Oracle Discoverer Fácil de Utilizar Poder Analítico Escalabilidade e Performance Administração Simples Integração e Customização
42 Fácil de Utilizar
43 Visão de Negócio Ocultando a complexidade BD cl_addr1 ',' cl_addr2 ',' cl_addr3 ', ' cl_twn ', ' cl_zipcode Visão do Utilizador sum(nvl(qty* unit_price,0))
44 Acesso facilitado a toda a informação Operações simples Assistentes Tutoriais Aprendizagem rápida Drag & Drop Interactividade
45 Interface única Desktop Edition (c/s) Plus (java) Viewer (HTML)
46 Poder Analítico
47 SQL Analítico Ratios Ranks Sub totais
48 Composição de funções analíticas Nested Calculations: 1 sales yr ago : lag(sales, 4) 2 growth : sales yr ago/sales this yr 3 rank growth : rank(growth)
49 Escalabilidade e Performance
50 Arquitectura do produto EUL internet tilizador Suporte a Firewalls Web Cache, Load Balancing Múltiplos Servidores Metadado na BD
51 Utilização de Sumários Automatic Redirection Transparência Ganhos de Performance Utiliza Materialized Views Select Store, Period, Product, Sum(video_sales) From video_details Group by Store, Period, Product Select Store, Period, Product, Sales From video_summary Detail Row Summary Table
52 Administração Simples
53 Relatórios de Administração Quais as pastas mais acedidas? Quais os campos? Quais as queries que demoram mais tempo? Workbooks mais acedidos? Quando foi o último acesso? Quais os privilégios dos utilizadores?
54 Instalação simplificada pplication Application pplication pplication Application Application Discoverer
55 Metadados centralizados Reports Reports etadata Metadata Reports Metadata Reports Metadata Reports Metadata Discoverer
56 Gestão de Sumários 100% Automatização Fácil de utilizar Interface gráfica Customização
57 Integração e Customização
58 Discoverer Viewer Custom Look and Feel Custom Standard
59 Oracle9iAS Business Intelligence Query & Reporting Portal Query & Reporting BI Beans Componentes Java para o desenvolvimento de aplicações BI Componentes BI Personalization JDeveloper Ambiente Gráfico para desenvolvimento Java Oracle9iAS
60 Plataforma Aplicacional BI Oracle JDeveloper Oracle BI Beans Rápido desenvolvimento de Aplicações Analíticas Oracle9i OLAP option Java OLAP API Funções Analíticas Avançadas Oracle9i Armazenamento Escalável Metadados Integrados Gestão de Dados Sumarizados Funções Analíticas de SQL
61 BI Java Beans Componentes para Aplicações Analíticas
62 BI Java Beans Componentes para Aplicações Analíticas
63 BI Java Beans Componentes para Aplicações Analíticas
64 BI Java Beans Componentes para Aplicações Analíticas
65 Benefícios Aplicações Analíticas Plataforma ideal para o desenvolvimento de Aplicações Analíticas na Web Máxima Funcionalidade (Servidor & Interface) Poder de Cálculo Rapidez de Query Ambiente de Desenvolvimento Rápido Ambientes Colaborativos
66 Oracle9iAS Business Intelligence Personalização do Web Site Portal Query & Reporting Componentes BI Oracle9iAS Personalization Personalização do Web Site em função do utilizador que acede. Personalization Oracle9iAS
67 Example Oracle9iAS Application Real-time Individualized Recommendations BooksRus.com s Book Store - Netscape I am looking for a Java programming book Hello, BooksRus.com Mark Jones. We think you will like these items. Hello, Mark Jones! We have recommendations BooksRus.com Auctions. BooksRus.com 100 Hot Books m Real-time recommendation for additional books that match his interests and profile
68 Oracle Business Intelligence Aplicações Analíticas Financial Intelligence OFA Run ABM Your Operations HR Intelligence Operations Intelligence ERP BSC Manage The Enterprise Data Warehouse CRM APS OSA Grow Marketing Intelligence New Opportunities Customer Intelligence Clickstream Intelligence
69
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