Sistemas de Informação e Banco de Dados. Prof. Carlos Henrique Santos da Silva, MSc PMP, PMI-RMP, CSM, ITIL & CobiT Certified

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1 Sistemas de Informação e Banco de Dados Prof. Carlos Henrique Santos da Silva, MSc PMP, PMI-RMP, CSM, ITIL & CobiT Certified

2 Módulo 2 Bancos de Dados Prof. Carlos Henrique Santos da Silva, MSc PMP, PMI-RMP, CSM, ITIL & CobiT Certified

3 Carlos Henrique Santos da Silva, MSc Mestre em Informática em Sistemas de Informação UFRJ/IM Pós-Graduado em Análise, Projeto e Gerência de Sistemas PUC Pós-Graduado em Engenharia de Sistemas de Computação UNESA Pós-Graduado em Gerência de Sistemas Cliente/Servidor UFRJ/NCE Pós-Graduado em Projeto de Software Orientado a Componentes - PUC Certificado em Project Management Professional (PMP) PMI Certificado em Risk Management Professional (PMI-RMP) PMI Certificado em Scrum Master (CSM) pela Star Alliance Certificado em IT Services Management ITIL Foundations Exin Certificado em ISO/IEC Foundations Exin Certificado em COBIT Foundations pelo ISACA Membro do Project Management Institute (PMI) Membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) Instrutor dos cursos de gerenciamento de projetos da Projectlab Professor de Cursos de MBA / Pós-Graduação da UFRJ Assessor-chefe do Escritório de Projetos da IplanRio (Prefeitura do Rio) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 3

4 BANCO DE DADOS Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 4

5 Banco de Dados Coleção de dados relacionados fatos conhecidos que podem ser registrados e que possuem um significado implícito Exemplo: nomes, números de telefone e endereços das pessoas que você conhece Importante Qualquer coleção de dados não é um banco de dados Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 5

6 Cliente: 1234 Nome: Cliente: Álvaro 1234 Pereira Nome: Telefone: Álvaro Pereira Residencial Telefone: Escritório Residencial Escritório Escritório Fax Escritório Fax..... Pedido: No 122/94 Cliente: Pedido: 1234 No 123/94 Produto Cliente: Quant Pitza Produto Napol G Quant. 01 Pitza Napol G 01 Big Coke 02 Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 6

7 Cliente: 1231 Nome: Cliente: Álvaro 1232 Pereira - Nome: Cliente: Álvaro 1233 Pereira - - Nome: Cliente: Álvaro 1234 Pereira Nome: Álvaro Pereira Telefone Residencial Telefone Escritório Telefone Escritório Fax Pedido: 121/94 Cliente: Pedido: /94 Nome: Cliente: Pedido: A.Pereira /94 Nome: Cliente: A.Pereira 1234 Nome: A.Pereira Pedido: 123/94 Item: 01 Produto: Pitza Napolitana G. Quantidade: 1 Unid. Pedido: 123/94 Item: 02 Produto: Big Coke Quantidade: 2 Unid. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 7

8 Evoluindo em direção ao SGBD PROGRAMA COM DADOS ARMAZENADOS PROGRAMA ARQUIVO PROGRAMA SGBD BD

9 Limitações do Gerenciamento de Dados em Sistema de Arquivos Exige programação extensiva Não é capaz de executar consultas AdHoc A administração de sistema pode ser complexa e difícil É difícil fazer alterações nas estruturas existentes => Um sistema de arquivos apresenta estrutural O acesso a um arquivo é dependente da sua estrutura Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 9

10 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Sistema que permite o armazenamento, manutenção, manipulação e apresentação de dados, preservando sua integridade e assegurando sua segurança. É um conjunto de programas que gerenciam a estrutura do banco de dados e controlam o acesso aos dados armazenados Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 10

11 Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Utilizado para organizar dados, permite aos usuários consultar e atualizar dados. Serve como intermediário entre o usuário e o banco de dados. Gerenciamento de Dados é uma disciplina que foca na geração, no armazenamento e na recuperação adequada dos dados. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 11

12 SGBD - Vantagens Aprimoramento do compartilhamento de dados Aprimoramento da segurança de dados Melhoria na integração dos dados Aprimoramento do acesso aos dados Aprimoramento da tomada de decisão Aumento da produtividade do usuário final Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 12

13 SGBD - Desvantagens Aumento de custos Licenciamento Treinamento Manutenção Operação Complexidade do gerenciamento Manutenção do banco de dados atualizada Dependência do fornecedor Ciclos frequentes de atualização substituição Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 13

14 Funções do SGBD Gerenciamento do dicionário de dados elementos de dados e Relacionamentos Gerenciamento de armazenamento de dados Transformação e apresentação de dados Gerenciamento de segurança Controle de acesso multiusuário Gerenciamento de backup e recuperação Gerenciamento de integridade de dados Linguagem de acesso a BD e interfaces de programação SQL Interfaces de comunicação ao Banco de Dados Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 14

15 Linguagens de Bancos de Dados LDD (linguagem de definição de dados) descrições das construções do esquema armazenamento da descrição do esquema LMD (linguagem de manipulação de dados) para manipular a instância busca Modificação Inserção Exclusão atualização Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 15

16 REFERÊNCIAS Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 16

17 Sites dos Vendedores de SGBD Oracle: MS SQL Server: IBM DB2: Informix: Sybase: MySQL: (SUN) Ingres:

18 Sites dos SGBD Postgresql: Interbase: Firebird: Adabas: 0/ OODBMS: UniSQL: Poet: Object Store: Ontos: Jasmine: XML-Native: Tamino:

19 Ferramentas de Modelagem ERWin (CA): DeZign for DB: Embarcadero: MS Visio Enterprise: Oracle designer: System Architect: Rational Rose: Visible Analyst: Power Design:

20 Magazines Oracle Magazine: DB2 Magazine: SQL Server Magazine: Sybase Magazine: Database Trends and Applications: Data Management Review: Exploring Oracle: SQL Magazine:

21 Portais DBAzine.com: Searchbase.com: Data Administration newsletter: Oracle: DB2: db2usa.hypermart.net/cindex.htm www7b.boulder.ibm.com/dmdd/ SQL Server:

22 Portais Padronização (www.jcc.com/sqlpages/jccs_sql.htm): ANSI: ISO: NIST: DAMA (Data Management Association:

23 User Groups Oracle: DB2: SQL Server: Informix: Sybase:

24 MODELO DE DADOS Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 24

25 Modelo de Dados Modelo é uma abstração de um objeto ou evento real de maior complexidade Modelo de Dados é uma representação relativamente simples, normalmente gráfica, de estrutura de dados reais mais complexas representa estruturas de dados e suas características, relações, restrições e outros elementos que tenham finalidade de dar suporte ao problema específico de um domínio Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 25

26 Modelos de Dados Auxilia na descrição da estrutura do banco de dados numa determinada etapa do projeto Classificação segundo o nível de abstração Modelo conceitual Modelo lógico Modelo físico Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 26

27 Modelo Conceitual Descreve a estrutura de um BD de forma independente de qualquer implementação Exemplo Modelo Entidades-Relacionamentos Representado pelo diagrama E-R Notação tradicional do Peter Chen Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 27

28 Blocos Básicos de Modelos de Dados Entidade Algo (pessoa, lugar, objeto, evento) representa um tipo particular de objeto do mundo real Atributo Uma característica de uma entidade Relacionamento Descreve associação entre entidades Restrição Limitação imposta aos dados Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 28

29 Tipos de Relacionamento Um-para-um (1:1): uma entidade em A está associada a no máximo uma entidade em B, e uma entidade em B está associada a no máximo uma entidade em A. Um-para-muitos (1:N): uma entidade em A está associada a qualquer número de entidades em B, entretanto uma entidade em B está associada a no máximo uma entidade em A. Muitos-para-muitos (N:N): uma entidade em A está associada a qualquer número de entidades em B, e uma entidade em B está associada a qualquer número de entidades em A.

30 Relacionamento Um-para-um (1:1) a1 b1 a2 b2 a2 a3 b3 a4 b4

31 Relacionamento Um-para-Muitos (1:N) a1 a2 b1 b2 a2 b3 b4 a3 b4

32 Relacionamento Muitos-para-Muitos (N:N) a1 b1 a2 b2 a2 a3 b3 a4 b4

33 Modelo Lógico Descreve a estrutura do banco de dados em função de uma futura implementação para perseguir a implementação ideal primar pela qualidade Exemplo Modelo Relacional baseado em relações representação tabular (plana) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 33

34 Modelo Físico Descreve os detalhes de armazenamento (interno) dos dados e das formas de acesso a esses dados para garantir a implementação possível primar pelo desempenho Derivado a partir do respectivo modelo lógico Como? detalhes de armazenamento: organização de arquivos acesso aos dados: utilização de índices Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 34

35 Importância da Modelagem A informação é a matéria-prima de um modelo ótimo. A modelagem de um sistema é como a plantabaixa de um edifício. Garante a estabilidade do sistema. MER CONCEITUAL LÓGICO FISICO BD (Tabelas) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 35

36 Normalização "O que é?" É o processo formal que examina passo a passo os atributos de uma entidade, que tem como objetivo, evitar anomalias que possam aparecer no decorrer dos processos de inclusão, exclusão e alteração de atributos de uma entidade, minimizando redundâncias e inconsistências e facilitando a manipulação do Banco de Dados e a manutenção do Sistema de Informações. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 36

37 Benefícios do uso da Normalização Estruturação da informação representação relacional; e melhoria da qualidade de Eliminação das possibilidades de ocorrência de anomalias na manipulação dos dados (que comprometem sua integridade); Economia de espaço de armazenamento e de custos de manipulação; Exemplos de custos evitados: Manipulação de maior volume de dados, do que os efetivamente necessários, atualização de dados redundantes e etc; Potência a estabilidade do modelo lógico relacional, ao aumentar a capacidade de um modelo, se mantém inalterado mesmo ocorrendo mudanças que venham a ser percebidas ou introduzidas no ambiente que tenha sido modelado; Não é um processo com finalidade restritiva e sim com um caráter organizativo. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 37

38 Primeira Forma Normal 1FN Quando todos os domínios básicos não possuem valores multivalorados e sim valores atômicos. Objetivo Eliminar os domínios multivalorados. Procedimentos Identificar a chave primária da entidade. Identificar o atributo multivalorado e removê-lo da entidade. Criar uma nova entidade com a chave primária da entidade anterior e com os atributos multivalorados que foram removidos da entidade. A chave primária da nova entidade será obtida pela concatenação da chave primária da entidade inicial junto com os atributos multivalorados. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 38

39 Exemplo 1FN Não Normalizada: Projeto (cod_proj, tipo, descr, (cod_emp, nome, cat, sal, data_ini, temp_aloc)) Primeira Forma Normal: Projeto (cod_proj, tipo, descr) Projeto_Emp (cod_emp, nome, cat, sal, data_ini, temp_aloc, cod_proj) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 39

40 Segunda Forma Normal 2FN Quando além de encontrar-se na 1 FN, cada atributo não não-chave depende da chave primária completa. Uma tabela que não se encontra na 2 FN contém dependências funcionais parciais, ou seja, contém colunas não-chave que dependem apenas de uma parte da chave primária. Toda tabela que está na 1 FN e que possui apenas uma coluna como chave primária já está na 2 FN, pois não existirá dependência parcial. Objetivo Dependência do atributo determinante. Procedimentos Identificar os atributos que não são funcionalmente dependentes de toda a chave primária. Remover da entidade todos esses atributos identificados e criar uma nova entidade com eles. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 40

41 Exemplo 2FN Projeto (cod_proj, tipo, descr) Projeto_Emp ( cod_proj, cod_emp, data_ini, temp_aloc) Emp (cod_emp, nome, cat, sal) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 41

42 Terceira Forma Normal 3FN Dependência Transitiva Quando uma coluna, além de depender da chave-primária da tabela, depende de outra coluna ou conjunto de colunas da tabela. Objetivo Eliminar Dependência Transitiva entre os atributos. Procedimentos Identificar todos os atributos que são funcionalmente dependentes de outros atributos não-chave. Removê-los e criar uma nova entidade com os mesmos. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 42

43 Exemplo 3FN Projeto (cod_proj, tipo, descr) Projeto_Emp (cod_proj, cod_emp, data_ini, temp_aloc) Emp (cod_emp, nome, cat) Cat (cat, sal) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 43

44 Administrador de Dados Desenvolve e administra centralizadamente estratégias, procedimentos, práticas e planos capazes de disponibilizar os dados corporativos necessários, quando necessários, com integridade, privacidade, documentação e compartilhamento. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 44

45 Tarefas do AD Principais Tarefas dos Administradores de Dados Separar os aspectos de negócio da gestão de dados dos aspectos tecnológicos. Entender o negócio e traduzir para um modelo conceitual e lógico Fazer coleta de requisitos, análise e projeto de BD Identificar e catalogar os dados requeridos por usuários do negócio Produzir modelos de dados conceitual e lógico com a visão global da empresa, e dos diversos relacionamentos entre dados para processos de negócio Política de dados para a organização Estabelecimento de padronização Documentação, compartilhamento e implementação dos dados Uso de um repositório para metadados

46 ABD - Administrador de BD Principal meta de um ABD: configurar o manter o BD de modo a torná-lo robusto, seguro e rápido nos serviços prestados Cada banco de dados requer pelo menos um ABD A tarefa de um Administrador de Banco de Dados (ABD) pode ser exercida por uma única pessoa ou por um grupo de pessoas, dependendo do tamanho da empresa DBA deve ser pró-ativo: implementar práticas e procedimentos para evitar que ocorram problemas.

47 Tarefas de um ABD Entender os modelos de dados produzidos pelo DA e comunicar estes modelos com os desenvolvedores de aplicações Instalar e fazer upgrades do SGBD Inicializar e Finalizar o SGBD Alocar memória e planejar futuros requisitos de memória (crescimento) Criar estruturas de armazenamento de banco de dados (tablespaces) para as aplicações Criar tabelas, visões e índices Modificar esquemas Atribuir papéis a usuários e manter segurança

48 Tarefas de um ABD Fazer Auditoria Controlar e monitorar acesso dos usuários Migrar Banco de Dados para outras tecnologias Manter ambientes de BD de Teste e Produção Monitorar e otimizar performance Assegurar disponibilidade do SGBD Fazer backup e recuperação a falhas Manter a Integridade dos dados Realizar a migração de dados Contactar fabricante para suporte Participar de reuniões estratégicas e de projeto Descobrir e testar novas tecnologias Tunning Etc, etc, etc.

49 INSTALAÇÃO

50 Criando o Ambiente de BD Definir a estratégia da organização Qual SGBD é desejável para a empresa? Deve-se procurar minimizar o número de SGBDs diferentes na empresa. Deve-se procurar os grandes fabricantes (IBM DB2, Oracle, MS SQL- Server) Se a empresa adota a política de software open-source então as escolhas são: Postgresql e MySQL Se há requisitos específicos do tipo: Uso para BD muito grandes (Very Large DB) => NCR Teradata Uso exclusivo para XML => Tamino Uso de SGBD OO => ObjectDesign e Versant Importante saber se o fornecedor proverá no futuro novas funcionalidades

51 Criando o Ambiente de BD Na escolha de um BD são importantes os seguintes aspectos: Suporte ao Sistema Operacional Tipo da organização Benchmarks Escalabilidade Disponibilidade de ferramentas de software de apoio Peopleware TCO (custo da licença + custo de software extra requerido + custo de profissionais + suporte + administração do SGBD) Política de Releases Referências de outros clientes

52 Avaliando BenchMark Benchmark Teste usado para comparar performance de hardware e/ou software Existem vários benchmarks, em BD TPC é o mais respeitado TPC Transaction Processing Performance Council É um organização independente e que não visa lucro que gerencia e administra testes de benchmark Testes de benchmark medem performance baseados no número de transações que um dado sistema e SGBD podem executar por unidade de tempo (ex. num. de transações por minuto) TPC tem os seguintes benchmarks: TPC-App: Application Server e Web services benchmark TPC-C: Workload de produção planejado num ambiente de transações TPC-H: processamento ad-hoc no qual transações não são conhecidas TPC-R: ambiente de suporte à decisão TPC-W: Processamento de transações na Web Ver:

53 Arquiteturas de SGBD Enterprise: Projetado para escalabilidade e performance Capaz de suportar grande volumes de dados, múltiplas transações e múltiplos tipos de aplicação Executa numa máquina robusta (mainframe ou servidor UNIX, Linux ou Windows) Suporte para múltiplos processadores, queries paralelas e outras feautures avançadas Ex. Oracle Enterprise Edition Departamental: Também conhecido como Workgroup DBMS Para empresas de médio a pequeno porte Executa em UNIX, Linux e Windows Ex. Oracle Standard One Personal: Projetado para usuário único Roda em plataformas do tipo PC com Linux ou Windows Ex. Microsoft Access, Personal Oracle Mobile Projetado para usuários utilizarem remotamente sem conexão Plataformas laptop, PDA e mobile phones Ex. Personal Oracle Lite

54 Arquiteturas de SGBD Clustering de SGBD Clustering é o uso de computadores independentes trabalhando conjuntamente num único sistema, altamente disponível. Visa aumentar disponibilidade e escalabilidade Presta-se para load balancing e failover Há duas arquiteturas: shared-disk : todos os computadores compartilham os dispositivos de disco. Cada processador tem sua memória privada. shared-nothing: cada sistema tem seus próprios recursos privados (memória, disco, etc.) e os processadores se comunicam a através da troca de mensagens na rede.

55 TUNNING Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 55

56 Tuning Tuning diz respeito ao ajuste do SGBD para melhor utilização dos recursos deste, provendo um uso eficaz e eficiente do SGBD. Requer conhecimento de: Desenvolvimento de Aplicações SGBD Sistema operacional Hardware

57 Tuning Em Tuning, comumente serão utilizadas informações de estatísticas de uso de HW: Utilização do processador Atividade de I/O Paginação Memória utilizada...

58 Tarefas de um ABD: Tuning Princípios básicos de Tuning (Shasha 2003): Pense global, aja pontual Particione os gargalos Custos de inicialização são altos, custos de execução são baixos Coloque no servidor apenas o que diz respeito ao servidor Esteja preparado para trade-offs

59 Tuning - Princípio 1 Princípio 1: Pense global, aja pontual Tunning eficaz requer a identificação do problema e uma intervenção mínima Como os médicos devem ( ou deveriam) fazer Exemplo de falha deste princípio: consertar uma query que está rodando lentamente, mas que raramente é executada ou que ocupa 1% do tempo de CPU.

60 Tuning - Princípio 2 Princípio 2: Particionar Gargalos O sistema fica lento geralmente porquê há algum(uns) componentes limitando a performance como um todo. Agir nesta parte é o correto. Particionar permite reduzir a carga de um certo componente do sistema. Lição: quando encontrar um gargalo, primeiro tente agilizar o componente que causa o gargalo, se não conseguir sucesso particione.

61 Tuning - Princípio 3 Princípio 3: Custos de inicialização são altos, custos de execução são baixos Uma operação de leitura é cara para iniciar, mas menos cara enquanto se lê. Portanto, tente fazer leituras mais longas, colocando tabelas que sofrem scan constantemente serem armazenadas de forma contígua O mesmo raciocínio vale para abertura de conexões com o SGBD, parsing de consultas muito usadas, envio de mensagens na rede (tamanho das mensagens)

62 Tuning - Princípio 4 Princípio 4: Coloque no servidor apenas o que diz respeito ao servidor Saber fazer o load-balancing, permitindo não sobrecarregar o servidor de banco de dados com tarefas que poderiam estar em outras camadas.

63 Tuning - Princípio 5 Princípio 5: Esteja preparado para trade-offs Adição de índices Verificar as vantagens/desvantagens entre a compra de mais recursos versus a agilidade que se irá obter destas aquisições.

64 Tuning - Performance Cinco fatores influem na performance: Workload (carga) Throughput (Vazão) Recursos Otimização Contenção

65 Tuning - Workload Define a demanda do BD. Combina transações online, batch jobs, consultas ad hoc, data warehousing, consultas analíticas, e comandos dirigidos ao SGBD Pode variar drasticamente de dia para dia, hora para hora, minuto para minuto, segundo para segundo. Algumas vezes é previsível (Rodar a folha de pagamento no final do mês), mas muitas vezes é imprevisível Tem grande impacto na performance do SGBD

66 Tuning - Throughput Define a capacidade do hardware/software para processar os dados É composto de velocidade de I/O, velocidade de CPU, capacidades de paralelismo, e eficiência do SO.

67 Tuning - Recursos Kernel do DB, espaço em disco, memória principal, controladores de cache, e microcode são exemplos dos recursos a serem avaliados para computar throughput

68 Tuning Otimização Refere-se à análise das solicitações ao BD com custo de query que geram diferentes planos de acesso aos dados.

69 Tuning Contenção Quando a demanda (workload) para uma recurso particular é alta então contenção acontece. É a condição na qual dois ou mais componentes de workload estão tentando usar um recurso em modo conflitante. À medida que a contenção aumenta, o throughput diminui.

70 Tuning - Resumindo Performance de BD pode ser definida como a otimização de uso de recursos para aumentar a throughput e minizar a contenção, possibilitando o maior workload possível ser processado. Um monitoramento efetivo de performance e estratégia de tuning requer não apenas expertise no SGBD mas conhecimento que vai além da administração de BD.

71 Inteligência na Gestão de Negócios BUSINESS INTELLIGENCE, DATAWAREHOUSE E DATAMINING Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 71

72 Inteligência na Gestão do Negócio Recursos de Tecnologia de Informação destinados ao armazenamento e disponibilização de informações voltadas à tomada de decisões (estratégicas ou táticas). Como parte deste conceito, temos: DSS / EIS Datawarehouse Olap Dataminning (Ferramentas de Gestão Avançada) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 72

73 Inteligência na Gestão do Negócio a informação certa, no momento certo, para a pessoa certa Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 73

74 Pirâmide Empresarial Planejamento (Níveis de Decisão) Estabelece o rumo da empresa. Otimiza determinada área de resultado ou função. Define padrões de funcionamento diários. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 74

75 Pirâmide Empresarial Nível Hierárquico Alta Administração Nível da Informação Macro Gestor Em Grupo Técnico No Detalhe Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 75

76 Pirâmide Empresarial Efeito (Tempo) Longo Prazo Efeito Financeiro Alto Médio Prazo Médio Imediato Baixo Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 76

77 Níveis de Conhecimento Que fatores influenciaram a variação de vendas de livros de informática no ano? Vendas de livros de informática por assunto, mês e por região? Qual o preço de um livro de BI? Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 77

78 Business Intelligence Termo utilizado para descrever um conjunto amplo coeso e integrado de ferramentas e processos utilizados para captar, coletar, integrar, armazenar e analisar dados para geração e apresentação de informações que deem suporte à tomada de decisões de negócios. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 78

79 Business Intelligence Trata da criação da inteligência sobre um negócio. Baseia-se no aprendizado e na compreensão de fatos sobre o ambiente de negócios. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 79

80 Business Intelligence BI não é, por si só, um produto, mas um modelo de conceitos, práticas, ferramentas e tecnologias que auxiliam a empresa a compreender melhor seus recursos centrais, fornecer um retrato instantâneo da situação da organização e identificar oportunidades fundamentais para criar vantagem competitiva. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 80

81 Business Intelligence Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 81

82 Business Intelligence Não há arquitetura única! Recursos de BI Simples coleta e extração de dados Complexas aplicações de análise e apresentação Principal foco: Coletar Integrar Armazenar dados de negócio Agregar valor ao negócio! Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 82

83 Etapas do BI 1) Coleta e armazenamento de dados operacionais 2) Agregação de dados operacionais em dados de suporte a decisões 3) Análise de dados de suporte a decisão para gerar informações ao usuário final para dar apoiar a tomada de decisões de negócios 4) Tomada de decisão de negócios, o que por sua ves, gera mais dados, que são coletados,... 5) Monitoramento para auxiliar os resultados das decisões. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 83

84 Componentes Básicos Ferramentas de extração, transformação e carga de dados (ETL) Armazenamento de dados Ferramentas de consulta e análise de dados Ferramentas de apresentação e visualização de dados. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 84

85 Business Intelligence Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 85

86 Ferramentas de BI FERRAMENTA DESCRIÇÃO ALGUNS FORNECEDORES Sistemas de suporte a decisões Painéis de monitoramento de atividade dos negócios O sistema de suporte a decisões (SSD) é uma combinação de ferramentas computacionais utilizadas para auxiliar a tomada de decisões gerenciais no âmbito comercial. Esses sistemas foram os precursores dos modernos sistemas de BI. Um SSD normalmente possui um foco e um alcance bem mais restrito do que a solução BI. Os painéis utilizam tecnologias com base na web para apresentar os principais indicadores ou informações de desempenho dos negócios em uma visualização única e integrada, geralmente utilizando gráficos de modo claro, conciso e de fácil compreensão. SAP Teradata IBM Proclarity Salesforce VisualCalc Cognos BusinessObjects Information Builders Actuate Portais Ferramentas de análise de dados e relatório Os portais propiciam um ponto de entrada unificado para a distribuição de informações. Provida de uma tecnologia com base na web que utiliza navegadores para integrar dados de diversas fontes em uma única página da web. Tipos diferentes de recursos BI podem ser acessados por meio de um portal. Ferramentas avançadas utilizadas na consulta de várias fontes de dados distintas para a criação de relatórios integrados. Oracle Portal Actuate Microsoft Mircrosoft Reporting Services Information Builders Eclipse BIRT MicroStrategy Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 86

87 Ferramentas de BI FERRAMENTA DESCRIÇÃO ALGUNS FORNECEDORES Ferramentas de análise de dados e relatório Ferramentas avançadas utilizadas na consulta de várias fontes de dados distintas para a criação de relatórios integrados. Mircrosoft Reporting Services Information Builders Eclipse BIRT MicroStrategy Ferramentas de mineração de dados Ferramentas que fornecem análise estatística avançada para revelar problemas e oportunidades ocultos no interior dos dados de negócios. MicroStrategy Intelligence Server MS Analytics Services Data warehouses O data warehouse é o fundamento sobre o qual é construída a infraestrutura de BI. Os dados são capturados a partir do sistema OLTP e posicionados no DW em base quase de tempo real. O BI proporciona integração de dados de toda a empresa e recursos para responder a questões de negócios no tempo oportuno Microsoft Oracle IBM MicroStrategy Ferramentas OLAP O processamento analítico on-line proporciona análise de dados multidimensionais. Cognos BusinessObjects Oracle Microsoft Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 87

88 Necessidades dos Executivos Decisões rápidas Medições Relatórios Padrões Análises Acesso a dados externos Correspondências Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 88

89 Fontes de Dados Dados dos Clientes Dados de Compras Comentários e Reclamações Pedidos de Produtos Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 89

90 Diferentes Visões de Negócio Gerente de Produto VENDAS M E R C A D O Gerente Regional TEMPO Gerente Financeiro Ad Hoc Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 90

91 Dados Operacionais x Dados Informacionais Características Dados Operacionais Dados Informacionais Conteúdo Organização dos dados Natureza dos dados Formato das estruturas Valores correntes e no detalhe Por aplicação /sistema Dinâmica Modelagem Relacional Valores históricos e sumarizados Por Assuntos /Negócios Estática Modelagem Dimensional Tempo de resposta Otimizado (2 a 3 seg) Tempo maiores Atualização dos dados Atualizado campo a campo Somente acesso sem update Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 91

92 Data Warehouse (DW) Uma das tecnologias que implementa o conceito de BI Definição: Um ambiente para adequadamente organizar, gerenciar, e disponibilizar informações oriundas de diversas fontes, fornecendo uma visão única de parte ou de todo o negócio com o objetivo de dar suporte a decisões gerenciais Na prática: Um conjunto de ferramentas que permite extrair, transformar, limpar e carregar num grande Banco de Dados (ARMAZÉM DE DADOS), informações de diversas fontes, conciliado com uma ferramenta para análises históricas, estatísticas e sumarizadas(processamento Analítico) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 92

93 Data Warehouse (DW) Dados operacionais Metadados Contabil Folha Módulos de extração, transformação, E carga (ETL) DW DM DM DM Mining DM Datamarts Setoriais Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 93

94 Data Warehouse (DW) Exemplos de perguntas a serem respondidas : Aumento no total de vendas de um determinado produto, durante a promoção XPTO no período de janeiro a março de 2012? Total de vendas de um determinado produto, na região nordeste no mês de setembro de 2011? Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 94

95 Estruturação de Bancos de Dados Aplicação ORACLE Aplicação ACCESS Aplicação DELPHI Aplicação COBOL ORACLE ACCESS PARADOX ASCII Aplicações de Migração de Dados DATA WAREHOUSE Aplicação EIS Aplicação DataMining Planilhas, aplicações multidimencionais Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 95

96 Definição de Datamarts Datawarehouses orientados / especializados por departamento ou processo, com vistas a elevação de performance e detalhamento de consultas destes postos de trabalho. Os dados do Datamarts são consolidações e partes do Datawarehouse Corporativo. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 96

97 Estruturação de Datamarts Aplicação ORACLE Aplicação ACCESS Aplicação DELPHI Aplicação COBOL ORACLE ACCESS PARADOX ASCII Aplicações de Migração de Dados DATA WAREHOUSE Aplicações de Migração de Dados DATAMART FINANCEIRO DATAMART COMERCIAL DATAMART PRODUÇÃO Aplicação EIS Aplicação DataMining Planilhas, aplicações multidimencionais Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 97

98 MODELAGEM DIMENSIONAL Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 98

99 Dados Multidimensionais ASIA EUROPA US Produto 1 Produto 2 Produto Q1 Q2 Vendas Exmplo de consulta OLAP: Em relação ao meu produto de maior crescimento, qual foi o crescimento dos meus outros produtos nos últimos 12 meses? Q3 Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 99

100 Sistemas de Análise Multidimencional OLAP (On-line Analytical Processing) Conjunto de tecnologias especialmente projetadas para dar suporte ao processo decisório através de consultas, análises e cálculos sofisticados nos dados corporativos, estejam armazenados em um datawarehouse, ou não, realizados pelos seus usuários (analistas, gerentes e executivos). Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 100

101 Principais Características de um OLAP Permitir uma visão multidimensional dos dados. Possuir inteligência de tempo (saber reconhecer, por exemplo, os dias da semana, os dias úteis e não-úteis e os feriados). Realizar cálculos complexos. Criar agregações e consolidações. Fazer análises de tendências e comparações. Fazer cálculos e manipular dados através de diferentes dimensões. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 101

102 Principais Características de um OLAP Navegar com extrema facilidade entre os diversos níveis de agregação dos dados. Anallisar os dados, através de qualquer combinação possível entre os mesmos, possibilitando as mais variadas visões possívels do negócio. Formar, trabalhar e analisar subgrupos dos dados com a mesma possibilidade do conjunto inteiro. Analisar os dados de acordo com regras de negócio: crescimento, porcentagem, mudanças ou alterações e análises de mercado. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 102

103 Principais Características de um OLAP Permitir aos usuários uma grande variedade de opções de relatórios que lhes possibilite traduzir melhor suas necessidades de informações, incluindo documentos p/ web. Trabalhar com múltiplas fontes de dados como data warehouse, data marts, bancos de dados operacionais e outras fontes externas de dados. Ter interface com ferramentas comuns e de grande utilização pelos usuários, como planilhas eletrônicas, ferramentas geradoras de consultas e relatórios, de análises estatísticas e de visualizaçào gráfica. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 103

104 Comparativo entre ambientes OLTP e OLAP On line Transaction Processing Dão suporte as funções associadas à execução do negócio da empresa: sistemas administrativos, controle de estoques, sistemas de expedição Baseado em transação; voltado para velocidade e automação de funções repetitivas; mantém usualmente situação corrente; atualização e consultas em grande número; trabalha com alto nível de detalhe Tempo de resposta; segurança; recuperação de falhas; muitos usuários concorrentes On line Analitycal Processing Dão suporte as funções associadas à concepção do negócio; Pequeno número de consultas variáveis; aplicações dinâmicas; operações de agregação e cruzamentos; atualizações quase inexistentes; dados históricos são relevante; consistência é fundamental Flexibilidade; consultas complexas,enormes volumes de dados; exame do dado em diferentes níveis de detalhes; acesso aos dados de fontes diversas Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 104

105 Tipos de Ferramentas OLAP Ferramentas OLAP -> para a extração e análise dos dados contidos nos DataWarehouses e DataMarts Armazena os dados em formato multidimensional; não usa SQL como linguagem de acesso aos dados; tem formato proprietário Consolida Sumariza Armazena dados em formato relacional; comandos SQL são gerados para acesso aos dados As operacões de consolidações e sumarizações são realizadas online,diretamente a partir do DW(relacional) Sistemas de Informação e Banco de Dados

106 Etapas da Modelagem Relacionar as métricas (medidas) e dimensões do negócio ou da área de negócio Definir a granularidade e agrupamento das informações Identificar os cruzamentos possíveis entre dimensões e medidas Gerar o modelo dimensional através de esquema relacional, definindo as tabelas de fato e dimensão e seus relacionamentos Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 106

107 Medidas e Dimensões Medidas ou métricas Indicadores (fatos numéricos) importantes para uma área de negócio que devem ser analisados Ex: valor da venda, quantidade de itens, custo médio, % participação, etc... Dimensões Atributos (parâmetros textuais) que definirão como as métricas serão analisadas. Ex: Produto, Geografia, Tempo(implícita), etc... Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 107

108 Granularidade e Agrupamento Granularidade Qual o nível mais baixo de detalhe da métrica para cada dimensão? Ex: a métrica <total de vendas> deve ser avaliada pela dimensão <tempo> por ano, mês ou dia? e pela dimensão <produto>, será categoria ou item? Agrupamento Quais as sumarizações necessárias para cada métrica em relação às dimensões? Ex: a métrica <total de vendas> será sumarizada na dimensão <geografia> por loja, bairro ou estado? Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 108

109 Graficamente representando o DW Dimensão Tempo Ano Dimensão Produto Categoria Dimensão Geografia Região Mês Linha Estado Dia Item Loja Fato Vendas Total de Vendas, Quant. Itens, (Custo Médio) Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 109

110 Cruzamento entre Dimensões x Medidas HOW? Dimensions TEMPO PRODUTO GEOGRAFIA WHAT? Measures TOTAL DE VENDAS X X X QTD ITENS VENDIDAS X X X CUSTO MEDIO DE FABRICAÇÃO X X Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 110

111 Transposição para o Modelo Dimensional Tabela Dimensão Tabela Fato Produto Vendas idproduto(pk) idproduto(fk) Item idgeografia(fk) Linha idtempo(fk) Categoria Total Venda Métricas Qtd Itens Vendidos Modelo Star Schema ( Kimball ) * Outra Abordagem : SnowFlake ( Inmon ) Tabela Dimensão Geografia idgeografia(pk) Loja Estado Hierarquia Região Tempo idtempo(pk) Data Mês Ano Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 111

112 Cuidado com a granularidade desnecessária Tabela Fato : VENDAS idproduto idgeografia idtempo Total Venda Qtd Itens Vendidos R$ 55, R$ 35, R$ 67,22 75 Dúvida: Considerando 5 anos de análise (na granularidade produto-loja-dia), com produtos e 200 lojas, qual o espaço necessário para armazenar esta tabela? Resposta : (5x365)x10000x200 = 3,65 bilhões de registros Considerando que cada campo tenha 5 bytes, teremos : 25 bytes x 3,65 bilhões = 91,25 Gigabytes Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 112

113 DataBase Marketing Publicidade de Massa x Publicidade Confiável investir numa propaganda direcionada para clientes que tenham real potencial de compra Banco de Dados (não basta ter, é preciso utililizá-lo) os clientes são mais importantes que o próprio produto o comportamento do passado como indicador do futuro alguns clientes são mais importantes que outros Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 113

114 DM Dados Valiosos Diariamente as empresas acumulam diversos dados em seus bancos de dados, tornando-se verdadeiros tesouros de informação sobre os processos da empresa, dados e hábitos de seus clientes, suas histórias de sucesso e fracasso Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 114

115 Datamining (DM) O conceito de garimpagem de dados está relacionado com a nova tendência (para aplicações comerciais) de se buscar correlações escondidas em altos volumes de dados, e dessa forma se capitalizar em cima dessas informações, tentando descobrir padrões de comportamento dos clientes. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 115

116 O que é Datamining? Tecnologia formada por um conjunto de ferramentas, que por meio do uso de algoritmos de aprendizado ou baseados em redes neurais e análises estatísticas, são capazes de explorar um grande conjunto de dados, extraindo destes, conhecimentos na forma de hipóteses e regras. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 116

117 DM apoiando Database Marketing Encontrar padrões e relações entre os dados para construir modelos, isto é, representações abstratas da realidade Elaborar modelos que sirvam para entender o negócio e para tomar decisões Criar regras que possam ser generalizadas Fazer previsões Gerar cenários Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 117

118 DM Exemplos de Utilização criação de parâmetros para comportamento dos clientes; análise do perfil dos consumidores de determinados produtos ou serviços, destacando seus hábitos de compra; propaganda eficiente; Ex: Mastercard de todos os clientes como identificar ou prever possíveis compradores de um determinado produto? Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 118

119 DM Exemplos de Utilização Aplicações não comerciais Na medicina, informações em databases sobre sintomas, resultados de exames, diagnósticos, tratamentos e cursos das doenças para cada paciente, após a mineração leva a novos conhecimentos como a relação entre algumas doenças e certos perfis profissionais, sócios culturais, hábitos pessoais e local de moradia. Essas relações são usadas para melhor entendimento das doenças e seus tratamentos. Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 119

120 Referências Bibliográficas Laudon, Keneth; Laudon, Jane Sistemas de Informações Gerenciais; [tradaução] 9ª Ed. Pearson, Rob, Peter Sistemas de Banco de Dados: Projeto, Implementação e Administração; [tradaução all tasks]. São Paulo: Cenage Learning, DATE, C. J ; Introdução a Sistemas de Bancos de Dados, Rio de Janeiro; Editora Campus: Castilho, Marcelo de Souza Slides da disciplina Gerência Estratégica de Dados (DW/DM) da UFG. Baptista, Cláudio de Souza Apostila da disciplina Adm. de SGBD s da UFCG. Pires, Aldo Apostilas de curso da UFRJ e FGV Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 120

121 CONTATOS Carlos Henrique, MSc, CSM, PMI-RMP, PMP Site: Abril/2012 Sistemas de Informação e Banco de Dados 121

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