UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO"

Transcrição

1 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CONSTRUÇÃO DE UM DATA MART PARA APOIO ÀS TOMADAS DE DECISÃO DAS EMPRESAS PROEMBARQUE E CASACON Área de Sistemas de Informação por Frederico Guilherme Mariani do Espírito Santo Luis Carlos Martins Orientador Itajaí (SC), junho de 2006

2 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CONSTRUÇÃO DE UM DATA MART PARA APOIO ÀS TOMADAS DE DECISÃO DAS EMPRESAS PROEMBARQUE E CASACON Área de Sistemas de Informação por Frederico Guilherme Mariani do Espírito Santo Relatório apresentado à Banca Examinadora do Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computação para análise e aprovação. Orientador: Luis Carlos Martins, Esp Itajaí (SC), junho de 2006

3 SUMÁRIO LISTA DE ABREVIATURAS...iv LISTA DE FIGURAS...v RESUMO...vi ABSTRACT...vii 1. INTRODUÇÃO PROBLEMATIZAÇÃO Formulação do Problema Solução Proposta OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivos Específicos METODOLOGIA ESTRUTURA DO TRABALHO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA SISTEMA DE APOIO A DECISÃO DATA WAREHOUSE Características Granularidade DATA MART MODELAGEM DIMENSIONAL OLTP E OLAP Fatos Dimensões Esquema Estrela Agregações ÁREA DE TRANSIÇÃO DE DADOS Extração Limpeza e Transformação Carga FERRAMENTAS DE APOIO Microsoft SQL Server (MS SQL) Enterprise Manager DTS Data Transformation Service Analysis Manager MS Excel CONSIDERAÇÕES DA FUNDAMENTAÇÃO PROJETO ÁREA DE NEGÓCIOS DAS EMPRESAS ii

4 3.2 COMUNICAÇÃO DOS SISTEMAS LEVANTAMENTO DAS NECESSIDADES GERENCIAIS Modelo Dimensional DESENVOLVIMENTO CRIAÇÃO DA BASE DE DADOS GERAÇÃO DAS TABELAS FATOS E DIMENSÃO PROCESSO DE EXTRAÇÃO E CARGA DOS DADOS CONSTRUÇÃO DO CUBO OLAP IMPORTAÇÃO DO CUBO PARA O MS EXCEL VALIDAÇÃO JUNTO AOS GESTORES CONCLUSÕES...76 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...79 GLOSSÁRIO...82 iii

5 LISTA DE ABREVIATURAS DW DM DTS MSSQL OLAP OLTP SAD SIG SGBD SQL TCC UNIVALI VPN BD TI PO POC OC PI ETL SPT Data Warehouse Data Mart Data Transformation Service Microsoft SQL Server Online Analytical Processing On-Line Transaction Processing - Processamento de Transações On-Line Sistemas de Apoio à Decisão Sistemas de Informação Gerenciais Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Structured Query Language Trabalho de Conclusão de Curso Universidade do Vale do Itajaí Virtual Private Network Banco de Dados Tecnología da Informação Pedido de Orçamento Pedido de Orçamento Cotado Orden de Compra Pedido de Importação Extraction, Transform, Loading Sistemas Subjacentes de Processamento de Transações iv

6 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Modelo de Data Warehouse 19 Figura 2. Data Warehouse incremental 26 Figura 3. O Modelo dimensional de um negócio 29 Figura 4. Exemplo de esquema estrela 35 Figura 5. Enterprise Manager 42 Figura 6. Seleção da fonte de dados no DTS 43 Figura 7. Seleção das tabelas fonte e destino 43 Figura 8. Seleção dos dados a serem transferidos 44 Figura 9. Script em Visual Basic para transformação de dados 45 Figura 10. Analysis Manager 46 Figura 11. Seleção de Servidor e banco de dados fonte no Analysis Manager 47 Figura 12. Seleção da tabela fato 47 Figura 13. Seleção da tabela de dimensão 48 Figura 14. Esquema estrela 48 Figura 15. Cubo importado para o MS Excel 49 Figura 16. Diagrama de Processos 54 Figura 17. Diagrama de componentes 55 Figura 18. Modelo Dimensional 61 Figura 19. Criando nova base de dados 62 Figura 20. Tabelas do DM 63 Figura 21. Visualização do DTS 64 Figura 22. Bases de dados fonte e destino 64 Figura 23. Seleção dos dados a serem transferidos 65 Figura 24. Criação de nova fonte de dados 66 Figura 25. Seleção do tipo de fonte de dados 66 Figura 26. Parâmetros da conexão 67 Figura 27. Cubo Fato Preço Produtos 68 Figura 28. Fórmula para o cálculo do Lucro Bruto 68. v

7 RESUMO ESPÍRITO SANTO, Frederico Guilherme Mariani do Espírito Santo. Construção de um data mart para apoio às tomadas de decisão das empresas Proembarque e Casacon. Itajaí, f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, No mundo dos negócios as empresas que melhor souberem utilizar as informações que produzem terão um forte diferencial sobre as concorrentes. No cenário descrito, os Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) se apresentam como alternativa para dar suporte às necessidades dos executivos das corporações. O objetivo do presente trabalho é a construção de um SAD, implementado através de um Data Mart (DM), para atender as necessidades gerenciais dos departamentos de Compras e Logística das empresas Proembarque e Casacon. As duas empresas trabalham em conjunto, sendo que a primeira faz a exportação dos produtos comprados no Brasil e que são comercializados pela segunda, que fica localizada em Angola. Para atender essas consultas um DM foi construído, utilizando como fonte de informação, o banco de dados operacional das empresas. O DM é disponibilizado aos gestores através de planilhas publicadas no Servidor de Aplicativos da empresa. Inicialmente foram levantadas as necessidades gerenciais e, após, foi construído o modelo lógico dimensional. Posteriormente foram criadas as tabelas do sistema que armazenam as informações necessárias para a construção do DM. O MS SQL Server e o ErWin foram as ferramentas utilizadas na construção do modelo dimensional e do DM. Para publicação das consultas para os gestores se utiliza o MS Excel. O trabalho se mostra positivo também pelo fato de ter conquistado a confiança e interesse dos gestores em apoiar futuros projetos de TI. Palavras-chave: Data Mart. Sistema de Apoio a Decisão. OLAP. Comércio Exterior. vi

8 ABSTRACT At the businesses world the companies that best knows how to use the information that produce will have a good differential on the contestants. In this described context, the Decision Support Systems (DSS) come as alternative to give support to the executives issues. The objective of the present work is the construction of a DSS, implemented through a Data Mart (DM), to assist the managerial needs of the departments of Purchases and Logistics of the companies Proembarque and Casacon. The two companies work together, and the first makes the export of the products bought in Brazil and that you/they are marketed by the second, that is located in Angola. To take care of to these consultations a DM it was constructed, using as information source, the operational data base of the companies. The DM will be shown to the managers through spread sheets published in the Intranet of the corporation. Knowing the needs, the dimensional model was built and, after, the system s tables that store the information necessary for the construction of DM. MS SQL Server and ErWin are the tools used for construction of the dimensional model and DM. For publication of the consultations for the managers should be used MS Excel. Keywords: Data Mart. Decision Support Systems. OLAP. World Commerce vii

9 1. INTRODUÇÃO A forte concorrência entre as empresas impulsiona cada vez mais a buscas por soluções alternativas focando em resultados melhores. A boa utilização da informação é considerada fundamental para atingir bons resultados. Como já é sabido, as empresas perceberam que com uma boa administração da informação se tornam preparadas para encarar o mundo competitivo e globalizado. Este Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) está baseado em conceitos de Sistemas de Apoio a Decisão utilizando técnicas OLAP, disponibilizando um ambiente onde o executivo pode elaborar e executar suas consultas. Habitualmente as empresas desenvolvem sistemas computacionais que têm a finalidade de capturar as transações dos negócios do empreendimento e dar suporte às suas atividades. Esses sistemas rotineiramente também são referenciados como sistemas operacionais, sistemas fonte ou, ainda, como sistemas On-Line Transaction Processing - Processamento de Transações On-Line (OLTP) (KLAUER e BROBST, 1998). Como exemplo de sistemas OLTP, cita-se sistemas de contas a pagar e receber, controle de estoque, controle de pessoal, controle financeiro e contábil, controle de material, entre outros. O objetivo desses sistemas é suportar as funcionalidades do negócio de uma empresa através do processamento de transações de forma precisa e eficiente, muitas vezes referenciados como aplicações de processamento de missão crítica. Sistemas OLTP executam as atividades básicas de inserção, atualização, consulta e eliminação de dados em um Banco de Dados (BD) operacional, normalmente sendo permitido ao usuário ler e gravar dados (KLAUER e BROBST, 1998). Na maioria das vezes, esses BDs servem somente como apoio ao trabalho operacional da empresa, não sendo aproveitado o registro histórico das informações para uso na estratégia e tomada de decisão da empresa. (DWINF, 2002). Os gerentes e diretores, nessa situação, tomam suas decisões baseados em suas intuições executivas, sem considerar a evolução da empresa registrada nos dados de seus sistemas. De acordo com a uma pesquisa realizada pela Aspect International Consulting em 1997 (DWINF,2002), 88%

10 dos diretores de empresa consultados admitem dedicar 75% de seu tempo a tomadas de decisão apoiadas em análises subjetivas, sendo que 100% deles têm acesso a computadores. Inúmeros motivos podem levar a esse desperdício. Por exemplo, o uso de sistemas diferentes por cada setor da empresa, o que dificulta o cruzamento de informações e a consistência das mesmas. Outro motivo seria o fato desses sistemas estarem focados, obviamente, para o uso operacional e não estarem preparados para responder as questões gerenciais de cada empresa. Mesmo quando todas as informações da corporação estão centralizadas em um único BD, o enorme volume de dados dificulta a análise dos mesmos. Entretanto, cada vez mais, as empresas e corporações vêm sendo obrigadas a tomar decisões rápidas, oportunas e com maior qualidade, de modo a garantir, inclusive, a sua sobrevivência ou existência no setor público ou privado. Inúmeros fatores vêm contribuindo para isso, tais como o grande aumento da competitividade entre empresas, a globalização dos mercados, a necessidade do aumento da eficiência e redução de custos operacionais, projetos de privatização e qualidade total, dentre muitos outros aspectos. Nesse cenário iniciado nos anos 90, para atender as necessidades dos usuários, vêm destacando-se cada vez mais os SADs (KEEN e MORTON, 1978), que realizam tipicamente o processamento analítico de informações, muitas vezes referenciado também como processamento informacional. No mesmo contexto, aparece o conceito de Data Warehouse (DW), que visa filtrar os dados e organizá-los em um outro BD, paralelo ao já utilizado pela empresa. Neste outro BD os dados corporativos são organizados para atender as necessidades dos gerentes e diretores da empresa. Esse processo de organização dos dados ocorre com novos métodos de armazenamento, estruturação e novas tecnologias para geração e recuperação das informações. Segundo Kimball (1998), DW é um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá o planejamento e construção de um DW. Essas tecnologias já estão bem consolidadas no mercado na forma de diversas ferramentas para cumprir todas essas etapas. Os sistemas de DW, que são um tipo de SAD, realizam o processamento de grande quantidade de dados históricos, possibilitando a verificação de problemas e situações, de modo a identificar perfis, padrões, comportamentos e tendências, facilitando a tomada de decisões táticas e estratégicas. O DW pode ser derivado em DMs. Segundo Machado (2000), Data Mart representa um subconjunto de dados do DW. Os dados do DM são direcionados a um departamento ou a uma área 9

11 especifica do negócio. O DM, normalmente, é modelado em um esquema estrela, de acordo com as necessidades especificas do usuário final. Uma das principais vantagens de seu emprego é a possibilidade de retorno rápido, garantindo um maior envolvimento do usuário final, capaz de avaliar os benefícios extraídos de seu investimento. Geralmente os DMs armazenam dados referentes a um assunto em especial como vendas, estoque, fornecedores, clientes e compras, por exemplo, ou em diferentes níveis de sumarização como vendas em diferentes intervalos de tempo. Observando o conceito de DM percebeu-se a possibilidade de aplicá-lo na empresa Proembarque Comércio Internacional, que é uma comercial exportadora que faz o envio de produtos para outra empresa do mesmo grupo localizada em Angola, na África. Esta última, o Home Center Casacon, é uma loja de departamentos onde são comercializados os mais diversos tipos de produtos e de onde partem os pedidos de compra para a Proembarque. As empresas utilizam desde 2003 os sistemas desenvolvidos pela RM Sistemas, a qual foi apontada, pelo segundo ano consecutivo, pela Revista INFO EXAME (INFO, 2005) como maior empresa nacional de desenvolvimento de sistemas. O Sistema RM atende aos mais diversos perfis de empresas, estando dividido em módulos específicos para controle financeiro, contábil, estoque, logístico, comercial entre outros. O Sistema Gerenciador do Banco de Dados utilizado pelo RM é o Microsoft SQL Server, onde um único arquivo fornece suporte à utilização de todos os módulos oferecidos pela RM Sistemas, isto é, não existe um banco de dados para cada módulo. No período desde a implantação inicial do sistema em 2003 até o primeiro bimestre de 2005, os sistemas das duas empresas não eram integrados, isto é, não havia consistência em várias informações como no cadastro de produtos, vendedores, condições de pagamento e fornecedores. Os processos logísticos também eram independentes, muitas informações eram enviadas por entre as empresas ao invés de estarem presentes nos sistemas. Entretanto, a partir de fevereiro de 2005 iniciou-se o projeto de integração das bases de dados das duas empresas. O projeto foi concluído em agosto de 2005 com a integração do cadastro de produtos e fornecedores, requisitos obrigatórios para que a troca de informações operacionais entre as bases fosse possível. O projeto contou com a infra-estrutura de uma Virtual Private Network (VPN) para a transferência segura dos dados através da Internet, a configuração do Microsoft SQL Server 2000 para realizar a sincronização das bases e todo o planejamento de quais tabelas precisam ser usadas na 10

12 sincronização. O projeto foi desenvolvido pela equipe de Tecnologia da Informação (TI) da empresa, sem a interferência ou suporte da RM Sistemas. Antes da integração os relatórios gerenciais eram retirados de cada sistema e analisados pelos gerentes e diretores das empresas, muitas vezes, apresentando distorções nas informações. Hoje, com a atual infra-estrutura entre as empresas, espera-se que esse cenário mude, e as informações possam ser usadas seguramente para apoiar o trabalho estratégico do grupo, e é nesse cenário que o presente trabalho se enquadra. Este trabalho se justifica em nível de Trabalho de Conclusão de Curso para o Curso de Ciência da Computação por se tratar do estudo e implementação de conceitos e tecnologias que fazem parte dos interesses de grande parte das corporações. Durante a execução deste trabalho tecnologias e ferramentas serão revisadas e estudadas como, por exemplo, VPN, MS SQL Server, tratamento de dados, administração de BD etc. O desenvolvimento de um Data Mart focado nas operações comerciais e logísticas das duas empresas será importante para análise dessas operações em busca da minimização de problemas, como por exemplo, reabastecimento de estoque. 1.1 PROBLEMATIZAÇÃO Formulação do Problema O cenário deste trabalho engloba o mundo negócios, onde o tempo e a precisão são fundamentais para o sucesso. Como detalha-se nas próximas seções, os pedidos de compra originados pela Casacon não levam em consideração uma análise histórica das vendas por período, o tempo de reposição em estoque e outros detalhes que poderiam, por exemplo, aumentar as vendas da Casacon ou que evitassem a falta de determinado produto em estoque. Em algumas épocas como o fim de ano, por exemplo, os importadores sabem que as vendas apresentam certo crescimento, mas não sabem precisamente quais são os produtos envolvidos nesse cenário e qual é o percentual médio desse crescimento. Em relação ao estoque não existem níveis mínimos que levem em consideração o tempo médio que determinado produto é vendido, sabendo que o período mínimo para que uma nova remessa enviada do Brasil chegue nas prateleiras é de quarenta dias. 11

13 1.1.2 Solução Proposta No contexto apresentado na seção anterior evidencia-se a necessidade de alguma ferramenta que auxilie os executivos na tomada de decisões, de maneira a minimizar os custos de transporte e armazenagem, bem como maximizar os resultados das vendas. TI. Espera-se também despertar o interesse dos gestores em apoiar e participar de projetos de 1.2 OBJETIVOS Objetivo Geral Construir um Data Mart para as áreas Comercial e de Logística das empresas Proembarque e Casacon, visando apoiar o processo decisório Objetivos Específicos Estudar os conceitos de Data Warehouse, Data Mart, Sistemas de Apoio a Decisão, OLAP, Área de Negócios das empresas; Identificar as necessidades de informações executivas para tomada de decisão; Construir o Modelo Dimensional; Identificar as fontes de dados (tabelas do RM) ; Implementar o modelo físico do DM; Preparar a área de transição de dados (Extração, Tratamento, Carga); Executar os processos de carga e testes do modelo dimensional; Construir as consultas ao DM, aplicando técnicas OLAP; Validar as consultas pelos gestores e Documentar o projeto. 1.3 Metodologia A metodologia do desenvolvimento deste projeto contemplou todos os objetivos propostos e baseiou-se nas seguintes etapas: (1) levantamento bibliográfico, (2) levantamento dos requisitos de 12

14 negócio, (3) construção do modelo dimensional, (4) desenvolvimento do DM e (5) validação das consultas junto aos gestores. Etapa 1) Levantamento bibliográfico: nesta estapa foi pesquisado e estudado os conceitos e técnicas para construção de SAD e Data Mart, utilização de técnicas e ferramentas OLAP, Sistema Gerenciador de Banco de Dados Microsoft SQL Server. Também deu-se a contextualização do cenário das empresas Proembarque e Casacon pertinentes ao projeto. Etapa 2) Levantamento dos requisitos de negócio: através de algumas entrevistas formais e informais com alguns gerentes e diretores discutiu-se e identificaram-se as necessidades de informações para tomada de decisão pelos executivos. Etapa 3) Construção do modelo dimensional: nesta etapa foi definido o nível de granularidade dos dados, a estrutura das tabelas de dimensão e fatos que darão suporte às informações gerenciais, assim como identificou-se quais são as tabelas do sistema RM que foram utilizadas no DM e descreveu-se os dados contidos delas. Etapa 4) Desenvolvimento do DM: foi construído, através do SGBD MS SQL Server, as tabelas que representam as dimensões e os fatos; foram configurados e executados os mecanismos de extração, transformação e limpeza dos dados; e consultas ao DM foram construídas, utilizandose de técnicas OLAP. Etapa 5) Validar consultas junto aos gestores: nesta etapa o sistema de consultas foi apresentado para alguns gestores, mostrando como é o funcionamento, deixando-os aptos para realizarem suas análises. 1.4 Estrutura do trabalho Este documento estrutura-se em cinco capítulos: Introdução, Fundamentação Teórica, Projeto, Desenvolvimento e Conclusões. No Capítulo 1, Introdução, descreve-se o cenário geral do trabalho, justificativa do projeto, motivação, objetivos gerais e específicos, a metodologia e a estrutura do trabalho. O Capítulo 2, Fundamentação Teórica, apresenta-se uma revisão bibliográfica sobre os conceitos relacionados ao projeto como Data Warehouse, Data Mart, Sistemas de Apoio a Decisão e OLAP. 13

15 O capítulo seguinte, Projeto, apresenta o projeto detalhado do sistema desenvolvido, como o mesmo foi implementado, telas do sistema, configurações etc. Mostra-se o cenário do projeto e o levantamento das informações necessárias para se criar a base de sustentação que suportou a criação do projeto. O Capítulo Desenvolvimento, apresenta as tarefas de desenvolvimento, a criação das bases de dados, os processos de transferência de dados, a criação dos cubos OLAP, as planilhas concluídas e o parecer dos gestores. O capítulo final, Conclusões, apresenta as considerações do trabalho realizado, alguns detalhes relativos ao desenvolvimento do sistema, a relevância do trabalho, objetivos alcançados e sugestões de melhorias para projetos futuros. O documenta é finalizado com um Apêndice, no qual estão detalhes mais aprofundados do desenvolvimento do Projeto. 14

16 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA O presente capítulo descreve detalhadamente os conceitos que serão amplamente utilizados no projeto e citados neste documento. A revisão e o estudo desses conceitos são de extrema importância para capacitar o projetista na implementação do projeto. Para isso, são abordados temas como SAD, Bancos de Dados, Data Warehouse, Data Mart, Modelo Dimensional, Ferramentas de Apoio e OLAP. A primeira seção, Sistemas de Apoio a Decisão, apresenta os conceitos e características dos sistemas de informação gerencial e apoio a decisão. Na seção seguinte, Data Warehouse, são apresentados os conceitos do DW, suas vantagens e características. Essa seção também apresenta as características e conceitos do sub-segmento do DW, o Data Mart. Os conceitos e características do Modelo Dimensional são descritos na seção seguinte. São apresentados os conceitos de tabela Fato e Dimensão, assim como as técnicas OLAP e OLPT. No final dessa seção é mostrado o esquema estrela de modelagem dimensional. De grande importância para o trabalho, a seção seguinte, Área de Transição de Dados, mostra a intenção e os procedimentos para realizar a extração, limpeza e carga dos dados. Aqui se começa a mostrar e associar as etapas de construção real do sistema. A penúltima seção apresenta as características do Microsoft SQL Server, ambiente no qual será implementado praticamente todo o sistema, com exceção da parte de apresentação dos dados que será feito pelo Microsoft Excel. Concluindo o Capítulo de Fundamentação Teórica, destacam-se os principais conceitos abordados e a relação deles com o desenvolvimento e conclusão do trabalho. 15

17 2.1 Sistema de Apoio a Decisão Esta seção da fundamentação teórica descreve o conceito e as características dos Sistemas de Apoio a Decisão (SAD), assim como o foco de sua utilização. Laudon e Laudon (1999) define os Sistemas de Informação como sendo um conjunto de componentes inter-relacionados que coletam, recuperam, processam, armazenam e distribuem informações com o propósito de facilitar o planejamento, o controle, a coordenação, a análise e a tomada de decisões nas organizações. De acordo com Oliveira (1997), sistemas de informação compreendem um conjunto de ações, metodicamente organizadas, para prover informações passadas, presentes e futuras, decorrentes das operações internas e do serviço de inteligência externo, com o propósito de dar apoio para as funções de planejamento, controle e operação das organizações, num padrão de tempo e qualidade apropriados para assistir o tomador de decisões. Com base no conceito de Sistemas de Informação é possível conceituar o (SAD) como: Um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) auxilia o processo de decisão gerencial combinando dados, ferramentas e modelos analíticos sofisticados e software amigável ao usuário em um único e poderoso sistema que pode dar suporte à tomada de decisão semiestruturada e não-estruturada. Um SAD fornece aos usuários um conjunto flexível de ferramentas e capacidades para analisar dados importantes. (LAUDON e LAUDON, 2004) Para Pereira (2000), Sistemas de Apoio à Decisão são sistemas que realizam o processamento analítico e provêem as informações necessárias ao usuário decisor, permitindo a análise de situações e a tomada de decisões. Segundo Hoffman (2001), o objetivo do SAD não é assimilar a experiência dos executivos para a resolução dos problemas semelhantes no futuro, mas sim ajudar o executivo no uso de manipulação de dados e aplicações heurísticas. 16

18 Baptista (2001), sintetiza os SADs como uma classe de sistemas mais complexos e independentes, focados nos aspectos relacionados com a tomada de decisões. São aptos para tratar problemas semi-estruturados e fornecer respostas a questões não rotineiras, agindo interativamente com o usuário. Pode-se dizer que os SADs são uma evolução dos Sistemas de Informação Gerenciais (SIG). Os SIGs são os mais antigos aplicativos de apoio para o processo de decisão gerencial. Laudon e Laudon (2004) afirmam que os SIGs primeiramente fornecem informações sobre o desempenho da empresa para ajudar os gerentes a monitorá-la e controlá-la. Produzem relatórios fixos, programados periodicamente, com base em dados extraídos e resumidos dos sistemas subjacentes de processamento de transações (SSPT). Já o SAD oferece novos conjuntos de capacitação para decisões não rotineiras, dando ênfase a mudança, flexibilidade e resposta rápida. SAD é um assistente para quem o executivo delega atividades envolvendo a recuperação de dados, computação e divulgação de informações (PEREIRA, 2000). De acordo com Tomasi (2003), os SADs possuem as seguintes características: São utilizados para a solução de problemas de maior complexidade, menos estruturados e geralmente são comuns no dia-a-dia dos altos executivos; São mais adaptáveis e flexíveis à mudanças no ambiente; Possuem uma interface que facilita o usuário, onde não haja perda de tempo para aprender a utilizar o sistema; Não devem ficar limitados apenas aos altos executivos, e sim abranger todos os níveis gerenciais da empresa; Devem fornecer subsídios para a implementação dos resultados após a tomada de decisão; e São sistemas que tentam combinar funções tradicionais de processamento de dados com métodos de gerenciamento, bem como possibilitar ao seu usuário a aplicar nas informações, técnicas de análise qualitativa e quantitativa. De acordo com Prates (1994) o processo decisório se desenrola, através da interação constante do usuário com um ambiente de apoio à decisão, especialmente criado para alimentar e orientar a tarefa de decidir. 17

19 2.2 Data Warehouse Para Centenaro (2003,p.23), as organizações procuram ativamente tornarem-se mais competitivas e rentáveis. Para obter vantagem competitiva, essas companhias precisam acelerar o processo de tomada de decisão, devendo, para isso, reagir rapidamente às modificações do ambiente, normalmente através da análise, planejamento e execução de ações táticas ou estratégicas adequadas. Tais empresas se vêem em posição de ter que deixar de lado modelos fixos de gestão para se concentrar em conhecer melhor o seu negócio, ou seja, seus produtos e clientes. Os sistemas são projetados para gerar e armazenar dados, e as necessidades de hoje são de extrair informações destes dados já armazenados e permitir uma análise com alto desempenho. Como os BDs atuais não atendem todos estes requisitos uma nova abordagem foi introduzida nos sistemas das empresas: o DW. Segundo Haisten (1999), a origem do DW vem dos estudos do MIT (Massachusetts Institute of Technology) nos anos 70 que focavam o desenvolvimento de uma arquitetura técnica mais eficiente para sistemas de informação. Pela primeira vez foi feita uma distinção entre os sistemas operacionais e aplicações analíticas, e surgiu o principio de separar esses dois tipos de processamento em projetos e armazéns de dados diferentes. Saber fazer uso da informação é o grande diferencial competitivo das organizações atualmente. A Tecnologia da Informação é vista como uma ferramenta estratégica central na busca pela vantagem competitiva (ZIULKOSKI, 2003, p. 9). As raízes da construção de DWs estão no aprimoramento das tecnologias de bancos de dados, que cada vez mais são capazes de manipular grandes volumes de dados. Muitas organizações construíram DWs como solução para integrar dados de diversos bancos de dados operacionais e suportar a tomada de decisão com informações qualificadas. Um DW é uma coleção de dados integrados, orientados por assunto, não-voláteis e variáveis com relação ao tempo, de apoio às tomadas de decisão gerenciais (INMON, 1997). Não há uma definição precisa sobre o que é e o que constitui um DW. Observa-se dentre os vários autores que escrevem sobre o assunto, uma grande quantidade e diversidade de definições. 18

20 Centenaro (2003, p.24), defende que o DW é um conceito que se preocupa em extrair, integrar, limpar e dar consistência a dados provenientes tanto de sistemas operacionais da companhia quanto de dados externos tais como pesquisas de mercado e dados sobre a concorrência. Ou seja, procura integrar e consolidar dados disponíveis em diferentes acervos ampliando o conteúdo informacional destes para atender às expectativas e necessidades de nível estratégico da empresa. Além disso, o DW dimensionaliza e consolida esses dados, organizado-os de forma a melhorar a performance das consultas. ' Limpeza, Transformação e Integração Data Warehouse Sistemas Corporativos Figura 1. Modelo de data warehouse Fonte: Adaptado de Machado (2000) De acordo com Inmon (1997) um DW é uma coleção de dados integrados, orientados por assunto, não-voláteis e variáveis com relação ao tempo, de apoio às tomadas de decisão gerenciais. O objetivo de um DW é fornecer informações que auxiliem no processo de tomada de decisão, descrevendo o comportamento da organização com dados históricos relacionados de forma significativa para a análise gerencial e estratégica (ZIULKOSKI, 2003 p.12). 19

21 Para Imhoff (1995) DW é uma coleção integrada de base de dados, orientada por assunto e otimizada, projetada para suportar a função SAD, onde cada unidade de dados é relevante para algum momento do tempo. Segundo Kimball (1998), o DW fornece acesso a dados corporativos ou organizacionais, seus dados são consistentes podendo ser separados e combinados usando-se qualquer medição possível no negócio, um DW não consiste apenas em dados, mas em um conjunto de ferramentas para consultar, analisar e apresentar informações, é um local onde se publica dados confiáveis sendo a qualidade desses um impulso à reengenharia de negócios. Corey e Abbey (1997) conceituam o DW como uma coleção de informações corporativas, derivadas diretamente de sistemas operacionais e algumas fontes externas. Tem o propósito específico de suportar decisões de negócios e não operações de negócios. Baptista (2001, p.34) afirma que o DW é uma tecnologia vital que está revolucionado a maneira com que as empresas têm acesso à informação e a utilizam para criar estratégias de negócio, melhorando a competitividade e o retorno do investimento e transformando os processos de negócios. De acordo com HARRISON (1998), um banco DW é projetado para atender a necessidade dos executivos por informações sobre o desempenho comercial de suas organizações de maneira mais completa e rápida. Na prática, segundo CAMPOS (1997), Data Warehouse é um banco de dados, alimentado continuamente com dados oriundos dos sistemas operacionais, devidamente selecionados, depurados e integrados, com o propósito de gerar uma visão única e real da empresa, predispostos de maneira a agilizar o processamento de consultas e preferencialmente isentos de procedimentos transacionais. Para Kimball (1998) um DW deve: Tornar as informações de uma organização acessíveis: o conteúdo de um DW deve ser compreensível e navegável e o acesso aos dados deve ser feito com bom desempenho; Tornar as informações de uma organização consistentes: as informações oriundas de diferentes áreas da organização devem ter garantidas a integridade semântica, ou seja, 20

22 combinadas sem problemas de nomes iguais para coisas diferentes, ou nomes diferentes para a mesma coisa; Ser uma fonte de informações flexível e adaptável: um DW deve suportar contínuas modificações estruturais para inserção de novos dados, que responderão a novas questões dos usuários, sem comprometer a estrutura já existente; e Ser o alicerce para a tomada de decisão: o DW deve conter os dados certos na forma certa para suportar a tomada de decisão. Só há uma verdadeira saída de um DW: as decisões que forem tomadas após o DW apresentar as evidências. Um termo que antecede DW ainda é a melhor descrição do que um DW se propõe a fazer: um sistema de apoio à decisão. Resumindo, um DW é um grande ambiente, o qual integra e gerencia as informações provenientes dos vários sistemas operacionais da empresas, bem como de fontes externas à empresa. As informações disponíveis em um DW são disponibilizadas para todos os tipos de consultas gerenciais, estando isolados dos sistemas de produção da empresa. 21

23 2.2.1 Características Partindo dos conceitos de DW apresentados anteriormente, podem-se citar as seguintes características implícitas ao DW: 1. Orientado ao assunto: Para Machado (2000), o DW armazena dados direcionados aos principais assuntos ou negócios de interesse da empresa, em vez de sistemas operacionais clássicos direcionados a processos de negócios desenvolvidos para manter as transações diárias da empresa. Sintetizando, os DWs procuram armazenar e separar os dados da empresa buscando atender as necessidades específicas dos negócios das corporações. Para Ziulkoski (2003, p.13), um usuário de DW está interessado em temas importantes para o negócio da organização, então ele espera visualizar os dados por áreas (finanças ou vendas, por exemplo), encontrando os indicadores e métricas do negócio em cada área. No ambiente operacional, os bancos de dados são geralmente acessíveis apenas através de aplicações e, por isso, a estrutura de um banco de dados operacional reflete a divisão existente entre as aplicações. Já em um DW, espera-se que o usuário trabalhe diretamente sobre o banco de dados e, por isso, sua estrutura deve refletir a divisão que os usuários estão acostumados a usar. Pereira (2000, p.16) afirma que os dados são organizados da forma como os usuários se referem a eles. São os processos de negócio de um empreendimento em vez de sistemas operacionais que realizam transações individuais. 2. Variável com o tempo: Segundo Ziulkoski (2003, p.13) os dados de um DW refletem situações ao longo do tempo, ou seja, são dados históricos por natureza. Esta característica é essencial do ponto de vista de avaliação do negócio da organização, pois é preciso manter séries históricas do comportamento dos negócios para que seja possível analisar os resultados mais recentes. Baptista (2001, p.35) reconhece que o desempenho do negocio é medido em pontos cronológicos e comparado com relação ao tempo. Segundo Inmon (1997), todos os dados no DW são precisos em algum instante no tempo. Como eles podem estar corretos somente em um determinado momento, é dito que esses dados variam com o tempo. 22

24 Outro parâmetro importante a ser definido é o período de atualização dos dados oriundos dos sistemas operacionais para o DW. O problema é definir de quanto em quanto tempo esta atualização deve ocorrer. Segundo Inmon (1997), 24 horas deve-se passar entre o momento em que a alteração é observada pelo ambiente operacional e sua repercussão no DW. O correto estabelecimento deste período evita problemas de informações incorretas no DW, pois os dados podem ainda não estar estáveis no ambiente operacional além de diminuir a complexidade da tecnologia envolvida na replicação. 3. Não-volátil: no DW não existem alterações de dados, apenas a carga inicial e as consultas, buscando manter o histórico dos dados. A atualização de registros, existente nos bancos transacionais, exige um esforço muito grande para garantir a integridade e a consistência dos dados, o que dificultaria o maior objetivo do DW. Por esse motivo a redundância dos dados em um DW é aceitável, pois eles provavelmente não estarão representando o mesmo aspecto gerencial dentro do DW. Kimball e Ross (2002) sobre atualizações nos DW afirmam que os DW modernos também podem ser atualizados, mas, em geral, essas são atualizações de carga gerenciada e não atualizações transacionais. Para Ziulkoski (2003, p.13) os dados que são inseridos no DW são estáticos. São dados que refletem situações consolidadas, que não sofrerão atualizações. 4. Localização: afirma que em um DW, pode-se encontrar os dados armazenados fisicamente de três formas (Centenaro, 2003, p.32): Armazenados em um único local, centralizando em um DW integrado onde se procura maximizar o poder de processamento e busca dos dados; Distribuídos por áreas de interesse, também conhecida como estrutura federativa, onde se separam os dados contábeis em um servidor, dados financeiros em outro e assim por diante; 23

25 Armazenados por níveis de detalhes em que as unidades de dados são mantidas no DW. Os dados em um DW podem estar dispostos em diferentes níveis de detalhamento, ou seja, dados altamente resumidos podem ser armazenados em um servidor, dados atômicos podem ser armazenados em outros e níveis intermediários em outro, sempre lembrando que cada servidor poderá (ou porque não dizer deverá) ser parametrizado para otimizar ao máximo as consultas destinadas ao seu processamento. 5. Integrado: Inmon (1997) afirma que os dados que são inseridos no DW devem estar consistentes entre si em termos de nomes, formatos e unidades de medida. Em geral, os dados são provenientes de diversos sistemas de origem, internos ou até mesmo externos à organização, de tal forma que não existe padronização na nomeação de atributos, no formato de representação ou nas unidades de medida de valores numéricos. No processo de integração dos dados, também pode ser preciso corrigir dados que estejam inconsistentes na origem, devido à não-integração dos sistemas transacionais que provêem os dados. Pereira (2000, p.16) resume a afirmação de Inmon, ressaltando que os dados são limpos e convertidos para um estado uniforme, sendo ainda removidas as inconsistências Granularidade A granularidade refere-se ao nível de detalhe ou resumo com o qual serão armazenados os dados no DW (INMON, 1997), quanto maior o detalhamento, mais baixo será o nível de granularidade e vice-versa. A definição da granularidade afeta diretamente o volume de dados do DW, bem como a qualidade e desempenho das consultas a serem feitas. Como exemplo, pode-se citar que uma granularidade alta garante maior rapidez nas consultas feitas, porém diminui a riqueza de informações que se pode extrair, enquanto uma menor granularidade possibilita a extração de qualquer informação, mas acarreta maior volume de dados, conseqüentemente, maior tempo de resposta à consulta e maior investimento em hardware. 24

26 Um DW pode ser implementado em níveis duais de granularidade ao longo do tempo. É possível manter as informações mais recentes em um baixo nível de granularidade, aumentando assim as possibilidades de extração de informações. À medida que os dados vão ficando obsoletos, é possível resumi-los em um alto nível de granularidade de forma a manter a performance (INMON, 1997). Segundo Sell (2001), o nível adequado de granularidade deve ser definido de tal forma que atenda as necessidades do usuário, tendo como limitação os recursos disponíveis, ou seja, é necessário encontrar um ponto de equilíbrio (CENTENARO, 2003, p. 59). Para Baptista (2001, p.97) a granularidade é conseqüência das necessidades de visualização e análise dos dados que o usuário vai se permitir. Mais detalhado o dado, menor a granularidade. Mais resumido o dado, maior o grau de granularidade. Estes fatores impactam fortemente no volume de dados armazenados e na complexidade de gerenciamento do processo. Num momento inicial não devem ser estabelecidos todos os níveis de granularidade possíveis para o banco DW. Deve prevalecer o bom senso incrementando a medida que o usuário utilize o sistema e sinta novas necessidades. Segundo Campos (1998), a granularidade é uma questão fundamental no projeto de um DW porque afeta diretamente o volume de dados armazenados e ao mesmo tempo, o tipo de consulta que pode ser respondida, havendo, portanto a necessidade de um acerto entre estes dois aspectos (INMON, 1997) Data Mart Sucintamente, Kimball (1998) define DM como um subconjunto lógico de um DW completo (KIMBALL, 1998). Esse termo é usado para se referir a um DW de pequena capacidade usado para atender especificamente a uma unidade estratégica de negócio ou a um departamento da corporação (GRAY, 1998). Para Inmon (1997), um Data Mart pode ser definido como um SGBD multidimensional que fornece uma estrutura bastante flexível de acesso a dados. Enquanto o DW extrai, transforma e limpa os dados dos sistemas transacionais, mantendo-os integrados em quantidades massivas e em seu nível mais baixo, o DM se serve destes dados, extraindo dados para um departamento ou uma área de negócio, oferecendo flexibilidade e controle ao usuário final, pois com o DM é possível fatiar e agrupar dados de diversas maneiras (CENTENARO, 2003, p. 33). 25

27 Para Machado (2000), os dados do Data Mart são direcionados a um departamento ou a uma área específica do negócio e representam um subconjunto do DW corporativo. (CENTENARO, 2003, p.33) O conjunto de todos os DM da organização, construídos de forma incremental, compartilhando dimensões e fatos comuns, segundo um planejamento prévio, formam o DW lógico da organização (KIMBALL, 1998). A figura 2 representa este cenário: Data Marts Data Warehouse Data Mart A Data Mart A Data Mart B Data Mart B Data Mart C Data Mart C Sistemas Corporativos Figura 2. Data Warehouse incremental Fonte: Adaptado de Machado (2000) Então fica bem clara a idéia de que DM é um DW reduzido focado em numa área do negócio e que a integração de diversos DM completam um DW. O DM muitas vezes é visto como uma alternativa ao DW, pois custa menos e leva menos tempo para ser projetado e implementado. É criado para um grupo dirigido de usuários, normalmente um setor da empresa (CENTENARO, 2003, p.33). 26

28 Gray (1998) reforça essas idéias ao afirmar que os altos custos de implementação de um DW limitam o seu uso por grandes companhias, as quais muitas vezes não estão dispostas a correr riscos no investimento em um empreendimento que não se tem certeza do sucesso e, conseqüentemente, o retorno do investimento, tornando os DM, nesse caso, uma alternativa reduzida e de baixo custo. A integração de DM para composição de um DW exige uma compatibilidade entre os mesmos. Na fase de planejamento do Data Mart é importante entrevistar algumas pessoas de outras áreas que tenham relação com a área alvo. Com isso, pode-se adotar uma estratégia de desenvolvimento integrada, mantendo a compatibilidade à medida que o DW vai incorporando novas áreas de negócio. É preciso obter um entendimento do vocabulário comum de toda a empresa para garantir que não se está modelando um DW que será uma ilha dentro da organização (ZIULKOSKI, 2003, p. 17). 27

29 2.3 Modelagem Dimensional Na presente seção apresenta-se os conceitos fundamentais para construção do Data Mart. Serão abordados: os conceitos e as características da modelagem dimensional; as diferenças e objetivos dos sistemas OLTP e OLAP; o conceito e importância das tabelas Fato e Dimensão; e o esquema Estrela de estrutura dimensional. Modelagem dimensional é um nome novo para uma técnica antiga usada para criar banco de dados simples e compreensíveis (KIMBALL, 1998). KIMBALL (1998) define modelagem dimensional como uma técnica lógica de projeto de banco de dados Data Warehouse que busca apresentar os dados dentro de uma estrutura padrão e intuitiva, permitindo ainda o acesso de alto desempenho. Machado (2000, p.09) descreve a modelagem dimensional como uma técnica estruturada desenvolvida para a obtenção de modelos de dados de simples entendimento e alta performance de acesso aos dados. O modelo dimensional é muito assimétrico. Apresenta uma tabela dominante no centro do diagrama, a tabela de fatos, que está conectada com uma série de tabelas menores chamadas de tabelas de dimensões (BAPTISTA, 2001, p. 38). São tabelas que armazenam medidas numéricas totalizáveis relacionadas a um determinado assunto ou processo de negócio. Cada registro em uma tabela de fato está relacionado a um conjunto de dimensões que determinam a granularidade dos fatos armazenados e definem qual o escopo dessas medidas. Quanto menor a granularidade de um fato, maior será o nível de detalhe armazenado (KIMBALL e ROSS, 2002). Kimball e Ross (2002) definem a modelagem dimensional como uma técnica estruturada desenvolvida para a obtenção de um modelo de dados dimensional. Em sua composição típica esse modelo possui uma grande entidade central (fato) que reflete a evolução dos negócios do dia-a-dia de uma organização e um conjunto de entidades menores (dimensões) arranjadas ao redor da entidade central e utilizadas de forma combinada como variáveis de análise do fato (TISSOT, 2004, p. 29). A modelagem dimensional permite ao usuário observar seu banco de dados no formato de um cubo contendo duas, três ou quantas dimensões forem possíveis e aplicáveis. Esta modelagem 28

30 proporciona um ganho de tempo na consulta, uma melhor organização do sistema e principalmente a sua utilização de forma intuitiva para o usuário (CENTENARO, 2003, p.48). Harrison (1998) assegura que o modelo dimensional produz um projeto de banco de dados consistente com o modo como o usuário entra e navega num banco DW (BAPTISTA, 2001, p.38). A origem do termo dimensional está relacionada com a idéia de que os dados devem ser agrupados de maneira a formar um cubo, ou hipercubo, que seria a estrutura padrão para visualizar os dados. (ZIULKOSKI, 2003, p. 21) Figura 3 - O modelo dimensional de um negócio: cada ponto interno ao cubo contém as medições para uma combinação de Produto, Mercado e Tempo Fonte: Kimbal (1998) OLTP e OLAP Pereira (2000) define OLTP (On-line Transaction Processing Processamento de Transações On-line) como o processamento realizado por sistemas computacionais que tem o objetivo de obter as transações dos negócios do empreendimento e dar apoio às atividades diárias de uma organização. Pereira (2000) destaca ainda que nos sistemas OLTP os registros são continuamente atualizados, e os bancos de dados armazenam pouca quantidade de dados históricos. Devido a isso, declara-se que os bancos de dados OLTP têm seus dados altamente voláteis. Sistemas OLTP executam as atividades básicas de inserção, atualização, consulta e eliminação de dados em um banco de dados operacional, normalmente sendo permitido ao usuário ler e gravar dados (POE, 1998) 29

31 Martins (2001) complementa afirmando que por este motivo os sistemas OLTP são inadequados para aplicação de DW, pois eles foram projetados com capacidade de transações maximizadas e tipicamente tendo centenas de tabelas. Segundo Kimball (1998), um sistema OLTP pode processar milhares, ou até mesmo milhões, de transações por dia mas envolvem uma pequena quantidade de dados, um DW normalmente processa poucas transações por dia mas cada transação poderá conter milhares ou até mesmo bilhões de registros. Kimball (1998), afirma ser OLAP um termo inventado para descrever uma abordagem dimensional para o suporte a decisão. Assegura igualmente que a filosofia OLAP está plenamente alinhada com a estrutura do modelo dimensional, ou com o esquema tipo estrela como também é chamado. Segundo O Brien (2001), OLAP é a capacidade dos sistemas de apoio a decisão em permitir aos usuários manipular e examinar de forma interativa grande quantidade de dados detalhados e consolidados a partir de várias perspectivas. Pereira (2000, p.40) menciona que no âmbito comercial OLAP representa um conjunto de ferramentas que possibilita efetuar a exploração dos dados contidos em Data Warehouse, através da análise multidimensional permitindo ao usuário ter uma ampla visão da empresa através da combinação de diversas dimensões. Para Bispo (1999), OLAP constitui um conjunto de tecnologias especialmente projetadas para dar suporte ao processo decisório através de consultas, análises e cálculos mais sofisticados dos dados corporativos, estejam estes armazenados em Data Warehouse ou não, realizadas pelos seus usuários analistas, gerentes e executivos. Pereira (2000) lembra que a redundância de dados é aceita no ambiente OLAP, onde é dada uma maior importância ao alto desempenho na recuperação de dados em vez da economia de espaço de armazenamento. 30

32 Sob o aspecto funcional, as ferramentas OLAP (On-Line Analytical Processing), utilizadas para acessar dados em uma base de dados dimensional, disponibilizam operações para seus usuários, sendo as principais (KIMBALL, 1996) (MACHADO, 2000): Drill Down: Esta operação pode ser descrita como a maneira de "obter mais detalhes". A operação de drill down adiciona atributos das dimensões para o detalhamento de resultados. Exemplo: Em uma consulta o gestor está visualizando produtos vendidos em uma determinada loja. Então ele passa a adicionar colunas para refinar sua pesquisa, como o nome do cliente, bairro onde mora, data da primeira compra, idade etc. Percebese que o detalhamento foi ficando maior pela exploração da dimensão feita pelo gestor, essa exploração é o drill down; Roll Up: a operação roll up retira do resultado as colunas adicionadas, não necessariamente na mesma ordem em que estas foram adicionadas, gerando sumarizações com menor nível de detalhamento. Esta é a operação inversa da primeira apresentada, na qual a consulta fica mais resumida, somente com as colunas fundamentais para análise; Slice: é a operação que corta o cubo mantendo a mesma perspectiva de visualização dos dados. Por exemplo, em uma consulta o gestor está visualizando as compras feitas por todos os clientes, considerando somente os cinco produtos mais comprados em comum por esses clientes em um determinado período. Uma operação de slice é feita quando o gestor escolhe somente visualizar as informações um desses clientes; e Dice: é a operação que realiza a mudança de perspectiva da visão. Machado (2000, p.71) resume as operações de drill down como ato de aumentar o nível de detalhes indo para o menor grão e drill up como diminuir o nível de detalhes, para subir ao maior grão. Tomasi (2003, p.12) cita algumas diferenças entre OLTP e OLAP: Acesso aos dados: geralmente as empresas possuem vários OLTP independentes. O DW é um recurso centralizado que integra vários dados provenientes de banco de dados OLTP e de fontes externas; 31

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4.

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4. SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 2 2. O QUE É DATA WAREHOUSE?... 2 3. O QUE DATA WAREHOUSE NÃO É... 4 4. IMPORTANTE SABER SOBRE DATA WAREHOUSE... 5 4.1 Armazenamento... 5 4.2 Modelagem... 6 4.3 Metadado... 6 4.4

Leia mais

TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE

TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE Engenharia de Computação Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto OLPT x OLAP Roteiro OLTP Datawarehouse OLAP Operações OLAP Exemplo com Mondrian e Jpivot

Leia mais

Data Warehouse Processos e Arquitetura

Data Warehouse Processos e Arquitetura Data Warehouse - definições: Coleção de dados orientada a assunto, integrada, não volátil e variável em relação ao tempo, que tem por objetivo dar apoio aos processos de tomada de decisão (Inmon, 1997)

Leia mais

Resumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence

Resumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence É um conjunto de conceitos e metodologias que, fazem uso de acontecimentos e sistemas e apoiam a tomada de decisões. Utilização de várias fontes de informação para se definir estratégias de competividade

Leia mais

Aplicação A. Aplicação B. Aplicação C. Aplicação D. Aplicação E. Aplicação F. Aplicação A REL 1 REL 2. Aplicação B REL 3.

Aplicação A. Aplicação B. Aplicação C. Aplicação D. Aplicação E. Aplicação F. Aplicação A REL 1 REL 2. Aplicação B REL 3. Sumário Data Warehouse Modelagem Multidimensional. Data Mining BI - Business Inteligence. 1 2 Introdução Aplicações do negócio: constituem as aplicações que dão suporte ao dia a dia do negócio da empresa,

Leia mais

Data Warehousing. Leonardo da Silva Leandro. CIn.ufpe.br

Data Warehousing. Leonardo da Silva Leandro. CIn.ufpe.br Data Warehousing Leonardo da Silva Leandro Agenda Conceito Elementos básicos de um DW Arquitetura do DW Top-Down Bottom-Up Distribuído Modelo de Dados Estrela Snowflake Aplicação Conceito Em português:

Leia mais

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani Planejamento Estratégico de TI Prof.: Fernando Ascani Data Warehouse - Conceitos Hoje em dia uma organização precisa utilizar toda informação disponível para criar e manter vantagem competitiva. Sai na

Leia mais

5 Estudo de Caso. 5.1. Material selecionado para o estudo de caso

5 Estudo de Caso. 5.1. Material selecionado para o estudo de caso 5 Estudo de Caso De modo a ilustrar a estruturação e representação de conteúdos educacionais segundo a proposta apresentada nesta tese, neste capítulo apresentamos um estudo de caso que apresenta, para

Leia mais

Data Warehouses Uma Introdução

Data Warehouses Uma Introdução Data Warehouses Uma Introdução Alex dos Santos Vieira, Renaldy Pereira Sousa, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt 1. Motivação e Conceitos Básicos Com o advento da globalização, a competitividade entre as empresas

Leia mais

Business Intelligence e ferramentas de suporte

Business Intelligence e ferramentas de suporte O modelo apresentado na figura procura enfatizar dois aspectos: o primeiro é sobre os aplicativos que cobrem os sistemas que são executados baseados no conhecimento do negócio; sendo assim, o SCM faz o

Leia mais

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO IMPLEMENTAÇÃO DE UM DATA MART PARA ÁREA COMERCIAL DA HAVAN LOJAS DE DEPARTAMENTOS Área de

Leia mais

Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado

Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) - Senado DW OLAP BI Ilka Kawashita Material preparado :Prof. Marcio Vitorino Sumário OLAP Data Warehouse (DW/ETL) Modelagem Multidimensional Data Mining BI - Business

Leia mais

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO @ribeirord FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Rafael D. Ribeiro, M.Sc,PMP. rafaeldiasribeiro@gmail.com http://www.rafaeldiasribeiro.com.br Lembrando... Aula 4 1 Lembrando... Aula 4 Sistemas de apoio

Leia mais

Módulo 2. Definindo Soluções OLAP

Módulo 2. Definindo Soluções OLAP Módulo 2. Definindo Soluções OLAP Objetivos Ao finalizar este módulo o participante: Recordará os conceitos básicos de um sistema OLTP com seus exemplos. Compreenderá as características de um Data Warehouse

Leia mais

DATA WAREHOUSE. Introdução

DATA WAREHOUSE. Introdução DATA WAREHOUSE Introdução O grande crescimento do ambiente de negócios, médias e grandes empresas armazenam também um alto volume de informações, onde que juntamente com a tecnologia da informação, a correta

Leia mais

Data Warehousing Visão Geral do Processo

Data Warehousing Visão Geral do Processo Data Warehousing Visão Geral do Processo Organizações continuamente coletam dados, informações e conhecimento em níveis cada vez maiores,, e os armazenam em sistemas informatizados O número de usuários

Leia mais

Data Warehouse. Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda

Data Warehouse. Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda Debora Marrach Renata Miwa Tsuruda Agenda Introdução Contexto corporativo Agenda Introdução Contexto corporativo Introdução O conceito de Data Warehouse surgiu da necessidade de integrar dados corporativos

Leia mais

Trata-se de uma estratégia de negócio, em primeira linha, que posteriormente se consubstancia em soluções tecnológicas.

Trata-se de uma estratégia de negócio, em primeira linha, que posteriormente se consubstancia em soluções tecnológicas. CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT Customer Relationship Management CRM ou Gestão de Relacionamento com o Cliente é uma abordagem que coloca o cliente no centro dos processos do negócio, sendo desenhado

Leia mais

SAD orientado a DADOS

SAD orientado a DADOS Universidade do Contestado Campus Concórdia Curso de Sistemas de Informação Prof.: Maico Petry SAD orientado a DADOS DISCIPLINA: Sistemas de Apoio a Decisão SAD orientado a dados Utilizam grandes repositórios

Leia mais

BUSINESS INTELLIGENCE -Inteligência nos Negócios-

BUSINESS INTELLIGENCE -Inteligência nos Negócios- UNIVERSIDADE SÃO FRANCISCO CENTRO DE CIÊNCIAS JURÍDICAS, HUMANAS E SOCIAIS BUSINESS INTELLIGENCE -Inteligência nos Negócios- Curso: Administração Hab. Sistemas de Informações Disciplina: Gestão de Tecnologia

Leia mais

CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE

CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE CONSIDERAÇÕES SOBRE ATIVIDADES DE IDENTIFICAÇÃO, LOCALIZAÇÃO E TRATAMENTO DE DADOS NA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE Fabio Favaretto Professor adjunto - Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção

Leia mais

Data Warehouses. Alunos: Diego Antônio Cotta Silveira Filipe Augusto Rodrigues Nepomuceno Marcos Bastos Silva Roger Rezende Ribeiro Santos

Data Warehouses. Alunos: Diego Antônio Cotta Silveira Filipe Augusto Rodrigues Nepomuceno Marcos Bastos Silva Roger Rezende Ribeiro Santos Data Warehouses Alunos: Diego Antônio Cotta Silveira Filipe Augusto Rodrigues Nepomuceno Marcos Bastos Silva Roger Rezende Ribeiro Santos Conceitos Básicos Data Warehouse(DW) Banco de Dados voltado para

Leia mais

Banco de Dados - Senado

Banco de Dados - Senado Banco de Dados - Senado Exercícios OLAP - CESPE Material preparado: Prof. Marcio Vitorino OLAP Material preparado: Prof. Marcio Vitorino Soluções MOLAP promovem maior independência de fornecedores de SGBDs

Leia mais

Estudar os Sistemas de Processamento de Transação (SPT)

Estudar os Sistemas de Processamento de Transação (SPT) Estudar a Colaboração Empresarial. Objetivos do Capítulo Estudar os Sistemas de Processamento de Transação (SPT) Identificar o papel e alternativas de relatórios dos sistemas de informação gerencial. Estudar

Leia mais

A evolução da tecnologia da informação nos últimos 45 anos

A evolução da tecnologia da informação nos últimos 45 anos A evolução da tecnologia da informação nos últimos 45 anos Denis Alcides Rezende Do processamento de dados a TI Na década de 1960, o tema tecnológico que rondava as organizações era o processamento de

Leia mais

Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence

Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence Juntamente com o desenvolvimento desses aplicativos surgiram os problemas: & Data Warehouse July Any Rizzo Oswaldo Filho Década de 70: alguns produtos de BI Intensa e exaustiva programação Informação em

Leia mais

Tópicos Avançados Business Intelligence. Banco de Dados Prof. Otacílio José Pereira. Unidade 10 Tópicos Avançados Business Inteligence.

Tópicos Avançados Business Intelligence. Banco de Dados Prof. Otacílio José Pereira. Unidade 10 Tópicos Avançados Business Inteligence. Tópicos Avançados Business Intelligence Banco de Dados Prof. Otacílio José Pereira Unidade 10 Tópicos Avançados Business Inteligence Roteiro Introdução Níveis organizacionais na empresa Visão Geral das

Leia mais

Estratégias em Tecnologia da Informação

Estratégias em Tecnologia da Informação Estratégias em Tecnologia da Informação Capítulo 6 Sistemas de Informações Estratégicas Sistemas integrados e sistemas legados Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Material de apoio 2 Esclarecimentos

Leia mais

Uma aplicação de Data Warehouse para apoiar negócios

Uma aplicação de Data Warehouse para apoiar negócios Uma aplicação de Data Warehouse para apoiar negócios André Vinicius Gouvêa Monteiro Marcos Paulo Oliveira Pinto Rosa Maria E. Moreira da Costa Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ IME - Dept

Leia mais

IF685 Gerenciamento de Dados e Informação - Prof. Robson Fidalgo 1

IF685 Gerenciamento de Dados e Informação - Prof. Robson Fidalgo 1 IF685 Gerenciamento de Dados e Informação - Prof. Robson Fidalgo 1 Banco de Dados Introdução Por: Robson do Nascimento Fidalgo rdnf@cin.ufpe.br IF685 Gerenciamento de Dados e Informação - Prof. Robson

Leia mais

Sistemas de Informação I

Sistemas de Informação I + Sistemas de Informação I Tipos de SI Ricardo de Sousa Britto rbritto@ufpi.edu.br + Introdução 2 n As organizações modernas competem entre si para satisfazer as necessidades dos seus clientes de um modo

Leia mais

CAPÍTULO 7. SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO (SAD) SISTEMAS DE SUPORTE À DECISÃO (SSD)

CAPÍTULO 7. SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO (SAD) SISTEMAS DE SUPORTE À DECISÃO (SSD) 1 CAPÍTULO 7. SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO (SAD) SISTEMAS DE SUPORTE À DECISÃO (SSD) A necessidade dos SAD surgiu em decorrência de diversos fatores, como, por exemplo: Competição cada vez maior entre as

Leia mais

Sistema. Atividades. Sistema de informações. Tipos de sistemas de informação. Everson Santos Araujo everson@everson.com.br

Sistema. Atividades. Sistema de informações. Tipos de sistemas de informação. Everson Santos Araujo everson@everson.com.br Sistema Tipos de sistemas de informação Everson Santos Araujo everson@everson.com.br Um sistema pode ser definido como um complexo de elementos em interação (Ludwig Von Bertalanffy) sistema é um conjunto

Leia mais

Processo Decisório, OLAP e Relatórios Corporativos OLAP E RELATÓRIOS CORPORATIVOS

Processo Decisório, OLAP e Relatórios Corporativos OLAP E RELATÓRIOS CORPORATIVOS Processo Decisório, OLAP e Relatórios Corporativos OLAP E RELATÓRIOS CORPORATIVOS Sumário Conceitos/Autores chave... 3 1. Introdução... 5 2. OLAP... 6 3. Operações em OLAP... 8 4. Arquiteturas em OLAP...

Leia mais

Sistemas de Informações Gerenciais

Sistemas de Informações Gerenciais Sistemas de Informações Gerenciais Aula 4 Sistema de Informação SI baseado em computadores Organização, administração e estratégia Professora: Cintia Caetano INTRODUÇÃO Sistemas de Informação são parte

Leia mais

Professor: Disciplina:

Professor: Disciplina: Professor: Curso: Esp. Marcos Morais de Sousa marcosmoraisdesousa@gmail.com Sistemas de informação Disciplina: Introdução a SI Noções de sistemas de informação Turma: 01º semestre Prof. Esp. Marcos Morais

Leia mais

18. Qualidade de Dados em Data Warehouse - Objetivos e Sucesso

18. Qualidade de Dados em Data Warehouse - Objetivos e Sucesso 18. Qualidade de Dados em Data Warehouse - Objetivos e Sucesso Uma das características das Ciências Exatas é a precisão das informações obtidas; a segurança dos dados extraídos nos processos usados. Cálculos

Leia mais

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. Prof. José Carlos Vaz Baseado em LAUDON, K. & LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais. Pearson, 2004 (5a. ed.).

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. Prof. José Carlos Vaz Baseado em LAUDON, K. & LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais. Pearson, 2004 (5a. ed.). SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Prof. José Carlos Vaz Baseado em LAUDON, K. & LAUDON, J. Sistemas de Informação Gerenciais. Pearson, 2004 (5a. ed.). O que é um sistema de informação? Um conjunto de componentes

Leia mais

DATA WAREHOUSE. Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago

DATA WAREHOUSE. Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago DATA WAREHOUSE Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago Roteiro Introdução Aplicações Arquitetura Características Desenvolvimento Estudo de Caso Conclusão Introdução O conceito de "data warehousing" data

Leia mais

Bloco Administrativo

Bloco Administrativo Bloco Administrativo BI Business Intelligence Objetivo O objetivo deste artigo é dar uma visão geral sobre o Módulo Business Intelligence, que se encontra no Bloco Administrativo. Todas informações aqui

Leia mais

Módulo 5. Implementando Cubos OLAP

Módulo 5. Implementando Cubos OLAP Módulo 5. Implementando Cubos OLAP Objetivos Compreender a importância da manipulação correta da segurança nos dados. Conhecer as operações que podem ser realizadas na consulta de um cubo. Entender o uso

Leia mais

Integração Access-Excel para produzir um sistema de apoio a decisão que simula um Data Warehouse e OLAP

Integração Access-Excel para produzir um sistema de apoio a decisão que simula um Data Warehouse e OLAP Integração Access-Excel para produzir um sistema de apoio a decisão que simula um Data Warehouse e OLAP Wílson Luiz Vinci (Faculdades IPEP) wilson@cnptia.embrapa.br Marcelo Gonçalves Narciso (Embrapa Informática

Leia mais

IMPLANTAÇÃO DO DW NA ANVISA

IMPLANTAÇÃO DO DW NA ANVISA IMPLANTAÇÃO DO DW NA ANVISA Bruno Nascimento de Ávila 1 Rodrigo Vitorino Moravia 2 Maria Renata Furtado 3 Viviane Rodrigues Silva 4 RESUMO A tecnologia de Business Intelligenge (BI) ou Inteligência de

Leia mais

Conceitos. - Sistema de Informação, Estruturas e Classificação. - Dados x Informações. Edson Almeida Junior www.edsonalmeidajunior.com.

Conceitos. - Sistema de Informação, Estruturas e Classificação. - Dados x Informações. Edson Almeida Junior www.edsonalmeidajunior.com. Conceitos - Sistema de Informação, Estruturas e Classificação - Dados x Informações Edson Almeida Junior www.edsonalmeidajunior.com.br Definição de Sistema Uma coleção de objetos unidos por alguma forma

Leia mais

Modelo de dados do Data Warehouse

Modelo de dados do Data Warehouse Modelo de dados do Data Warehouse Ricardo Andreatto O modelo de dados tem um papel fundamental para o desenvolvimento interativo do data warehouse. Quando os esforços de desenvolvimentos são baseados em

Leia mais

Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse

Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse Alcione Benacchio (UFPR) E mail: alcione@inf.ufpr.br Maria Salete Marcon Gomes Vaz (UEPG, UFPR) E mail: salete@uepg.br Resumo: O ambiente de

Leia mais

Aula 15. Tópicos Especiais I Sistemas de Informação. Prof. Dr. Dilermando Piva Jr.

Aula 15. Tópicos Especiais I Sistemas de Informação. Prof. Dr. Dilermando Piva Jr. 15 Aula 15 Tópicos Especiais I Sistemas de Informação Prof. Dr. Dilermando Piva Jr. Site Disciplina: http://fundti.blogspot.com.br/ Conceitos básicos sobre Sistemas de Informação Conceitos sobre Sistemas

Leia mais

srbo@ufpa.br www.ufpa.br/srbo

srbo@ufpa.br www.ufpa.br/srbo CBSI Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação BI Prof. Dr. Sandro Ronaldo Bezerra Oliveira srbo@ufpa.br www.ufpa.br/srbo Tópicos Especiais em Sistemas de Informação Faculdade de Computação Instituto

Leia mais

Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI),

Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI), Adriano Maranhão BUSINESS INTELLIGENCE (BI), BUSINESS INTELLIGENCE (BI) O termo Business Intelligence (BI), popularizado por Howard Dresner do Gartner Group, é utilizado para definir sistemas orientados

Leia mais

Identificar as mudanças que acontecem na forma e no uso de apoio à decisão em empreendimentos de e-business. Identificar o papel e alternativas de

Identificar as mudanças que acontecem na forma e no uso de apoio à decisão em empreendimentos de e-business. Identificar o papel e alternativas de 1 Identificar as mudanças que acontecem na forma e no uso de apoio à decisão em empreendimentos de e-business. Identificar o papel e alternativas de relatórios dos sistemas de informação gerencial. Descrever

Leia mais

Aula 03 CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Aula 03 CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Aula 03 CLASSIFICAÇÃO DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Na prática, não existe uma classificação rígida, permitindo aos autores e principalmente as empresas classificar seus sistemas de diversas maneiras. A ênfase

Leia mais

PERSPECTIVA FUNCIONAL DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E TIPOS DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO

PERSPECTIVA FUNCIONAL DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E TIPOS DE SISTEMA DE INFORMAÇÃO CURSO: GESTÃO AMBIENTAL PROFESSOR: WENES SILVA DOS SANTOS ALUNOS: ANDRÉ VIANA CAVALCANTE, DANILO CARVALHO DE OLIVEIRA, GEISA MOREIRA DE SOUSA, FERNANDA MONTES, LIAMAR MONTES, PRISCILA CASTRO, RAIMUNDINHA

Leia mais

Módulo 4: Gerenciamento de Dados

Módulo 4: Gerenciamento de Dados Módulo 4: Gerenciamento de Dados 1 1. CONCEITOS Os dados são um recurso organizacional decisivo que precisa ser administrado como outros importantes ativos das empresas. A maioria das organizações não

Leia mais

Interatividade aliada a Análise de Negócios

Interatividade aliada a Análise de Negócios Interatividade aliada a Análise de Negócios Na era digital, a quase totalidade das organizações necessita da análise de seus negócios de forma ágil e segura - relatórios interativos, análise de gráficos,

Leia mais

Sobre o que falaremos nesta aula?

Sobre o que falaremos nesta aula? Business Intelligence - BI Inteligência de Negócios Prof. Ricardo José Pfitscher Elaborado com base no material de: José Luiz Mendes Gerson Volney Lagmman Introdução Sobre o que falaremos nesta aula? Ferramentas

Leia mais

Sistemas de Informação Gerenciais (SIG)

Sistemas de Informação Gerenciais (SIG) Faculdade de Engenharia - Campus de Guaratinguetá Sistemas de Informação Gerenciais (SIG) Prof. José Roberto Dale Luche Unesp Um SISTEMA DE INFORMAÇÃO é um conjunto de componentes inter-relacionados, desenvolvidos

Leia mais

DATA WAREHOUSE. Data Warehouse

DATA WAREHOUSE. Data Warehouse DATA WAREHOUSE Data Warehouse Sumário Conceitos / Autores chave... 3 1. Introdução... 5 2. Características de um Data Warehouse... 6 3. Arquitetura de Data Wirehouse... 8 4. Conclusões... 10 Materiais

Leia mais

RESUMO. Palavras chave: Data Warehousing (Armazenagem de Dados), Banco de Dados. Especializado.

RESUMO. Palavras chave: Data Warehousing (Armazenagem de Dados), Banco de Dados. Especializado. Faculdade de Ciências Sociais e Tecnológicas FACITEC Bacharelado em Sistemas de Informação BSI 2B Disciplina: Fundamentos de Sistemas de Informação Professor: Paulo de Tarso DATA WAREHOUSING Componentes:

Leia mais

01/12/2009 BUSINESS INTELLIGENCE. Agenda. Conceito. Segurança da Informação. Histórico Conceito Diferencial Competitivo Investimento.

01/12/2009 BUSINESS INTELLIGENCE. Agenda. Conceito. Segurança da Informação. Histórico Conceito Diferencial Competitivo Investimento. BUSINESS INTELLIGENCE Agenda BI Histórico Conceito Diferencial Competitivo Investimento Segurança da Objetivo Áreas Conceito O conceito de Business Intelligencenão é recente: Fenícios, persas, egípcios

Leia mais

Data Warehouse. Diogo Matos da Silva 1. Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, MG, Brasil. Banco de Dados II

Data Warehouse. Diogo Matos da Silva 1. Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, MG, Brasil. Banco de Dados II Data Warehouse Diogo Matos da Silva 1 1 Departamento de Computação Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, MG, Brasil Banco de Dados II Diogo Matos (DECOM - UFOP) Banco de Dados II Jun 2013 1 /

Leia mais

Chapter 3. Análise de Negócios e Visualização de Dados

Chapter 3. Análise de Negócios e Visualização de Dados Chapter 3 Análise de Negócios e Visualização de Dados Objetivos de Aprendizado Descrever a análise de negócios (BA) e sua importância par as organizações Listar e descrever brevemente os principais métodos

Leia mais

DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP.

DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP. DESENVOLVIMENTO DE PLUG-INS KETTLE PARA GERAÇÃO DE MONDRIAN SCHEMA A PARTIR DE BASES RELACIONAIS, UTILIZANDO A METODOLOGIA AGILE ROLAP. Eduardo Cristovo de Freitas Aguiar (PIBIC/CNPq), André Luís Andrade

Leia mais

CONHECENDO E CONCEITUANDO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

CONHECENDO E CONCEITUANDO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CONHECENDO E CONCEITUANDO SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Franco Vieira Sampaio 1 Atualmente a informática está cada vez mais inserida no dia a dia das empresas, porém, no início armazenavam-se os dados em folhas,

Leia mais

UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO (Bacharelado)

UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO (Bacharelado) UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO (Bacharelado) SISTEMA INTERNO INTEGRADO PARA CONTROLE DE TAREFAS INTERNAS DE UMA EMPRESA DE DESENVOLVIMENTO

Leia mais

SISTEMA DE PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES (SPT) PARADA OBRIGATÓRIA!!! SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SPT, SIG e ERP) CONTEÚDO DA AULA

SISTEMA DE PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES (SPT) PARADA OBRIGATÓRIA!!! SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SPT, SIG e ERP) CONTEÚDO DA AULA PROF.ª MARCIA CRISTINA DOS REIS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 14/08/2012 Aula 4 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SPT, SIG e ERP) PARADA OBRIGATÓRIA!!! LEITURA DO LIVRO DO TURBAN, RAINER JR E POTTER Sistemas SPT p. 212

Leia mais

BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING

BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING http://www.uniriotec.br/~tanaka/tin0036 tanaka@uniriotec.br Introdução a Data Warehousing e OLAP Introdução a Data Warehouse e Modelagem Dimensional Visão

Leia mais

ASSUNTO DA APOSTILA: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E AS DECISÕES GERENCIAIS NA ERA DA INTERNET

ASSUNTO DA APOSTILA: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E AS DECISÕES GERENCIAIS NA ERA DA INTERNET AULA 06 ASSUNTO DA APOSTILA: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E AS DECISÕES GERENCIAIS NA ERA DA INTERNET JAMES A. O BRIEN MÓDULO 01 Páginas 278 à 285 1 AULA 06 APOIO ÀS DECISÕES DE E BUSINESS 2 E business e Apoio

Leia mais

e-business A IBM definiu e-business como: GLOSSÁRIO

e-business A IBM definiu e-business como: GLOSSÁRIO Através do estudo dos sistemas do tipo ERP, foi possível verificar a natureza integradora, abrangente e operacional desta modalidade de sistema. Contudo, faz-se necessário compreender que estas soluções

Leia mais

SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO SAD

SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO SAD SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO SAD Conceitos introdutórios Decisão Escolha feita entre duas ou mais alternativas. Tomada de decisão típica em organizações: Solução de problemas Exploração de oportunidades

Leia mais

UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU

UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU UNIVERSIDADE CANDIDO MENDES INSTITUTO A VEZ DO MESTRE PÓS GRADUAÇÃO LATO SENSU DATA WAREHOUSE: INFORMAÇÃO COM QUALIDADE PARA FACILITAR A GERAÇÃO DE ESTRATÉGIAS ALINE DE OLIVEIRA PRATA JAQUEIRA Orientadora:

Leia mais

Sistemas Empresariais. Capítulo 3: Sistemas de Negócios. Colaboração SPT SIG

Sistemas Empresariais. Capítulo 3: Sistemas de Negócios. Colaboração SPT SIG Capítulo 3: Sistemas de Negócios Colaboração SPT SIG Objetivos do Capítulo Explicar como os SI empresariais podem apoiar as necessidades de informação de executivos, gerentes e profissionais de empresas.

Leia mais

Colaboração nas Empresas SPT SIG Aplicações Empresariais

Colaboração nas Empresas SPT SIG Aplicações Empresariais Capítulo 3: Sistemas de Apoio Gerenciais Colaboração nas Empresas SPT SIG Aplicações Empresariais Objetivos do Capítulo Explicar como os SI empresariais podem apoiar as necessidades de informação de executivos,

Leia mais

CAPÍTULO 5. Introdução ao Gerenciamento de Bancos de Dados.

CAPÍTULO 5. Introdução ao Gerenciamento de Bancos de Dados. CAPÍTULO 5. Introdução ao Gerenciamento de Bancos de Dados. VISÃO GERAL DO CAPÍTULO O objetivo do capítulo é enfatizar o gerenciamento dos recursos de dados de organizações que utilizam computadores. O

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Proposta de Formação Complementar: BUSINESS INTELLIGENCE E SUA APLICAÇÃO À GESTÃO Aluno: Yussif Tadeu de Barcelos Solange Teixeira

Leia mais

Curso Superior de Tecnologia em Banco de Dados Disciplina: Projeto de Banco de Dados Relacional II Prof.: Fernando Hadad Zaidan

Curso Superior de Tecnologia em Banco de Dados Disciplina: Projeto de Banco de Dados Relacional II Prof.: Fernando Hadad Zaidan Faculdade INED Curso Superior de Tecnologia em Banco de Dados Disciplina: Projeto de Banco de Dados Relacional II Prof.: Fernando Hadad Zaidan 1 Unidade 4.2 2 1 BI BUSINESS INTELLIGENCE BI CARLOS BARBIERI

Leia mais

OS SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO A SERVIÇO DO PROCESSO DE AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL Estudo de Caso da Universidade do Vale do Itajaí

OS SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO A SERVIÇO DO PROCESSO DE AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL Estudo de Caso da Universidade do Vale do Itajaí OS SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO A SERVIÇO DO PROCESSO DE AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL Estudo de Caso da Universidade do Vale do Itajaí José Leomar Todesco, Dr Universidade do Vale Itajaí UNIVALI Rua Uruguai,

Leia mais

SISTEMA DE INFORMAÇÃO APLICADO NA ÁREA DE ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS BASEADO EM DATA WAREHOUSE

SISTEMA DE INFORMAÇÃO APLICADO NA ÁREA DE ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS BASEADO EM DATA WAREHOUSE SISTEMA DE INFORMAÇÃO APLICADO NA ÁREA DE ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS BASEADO EM DATA WAREHOUSE OSCAR DALFOVO, M.A. dalfovo@furb.rct-sc.br Professor da Universidade Regional de Blumenau Rua: Antônio da

Leia mais

Unidade III PRINCÍPIOS DE SISTEMAS DE. Prof. Luís Rodolfo

Unidade III PRINCÍPIOS DE SISTEMAS DE. Prof. Luís Rodolfo Unidade III PRINCÍPIOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Prof. Luís Rodolfo Vantagens e desvantagens de uma rede para a organização Maior agilidade com o uso intenso de redes de computadores; Grandes interações

Leia mais

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERENCIAL SIG. Diferença entre relatórios gerados pelo SPT e os gerados pelo SIG

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERENCIAL SIG. Diferença entre relatórios gerados pelo SPT e os gerados pelo SIG Introdução SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERENCIAL SIG A finalidade principal de um SIG é ajudar uma organização a atingir as suas metas, fornecendo aos administradores uma visão das operações regulares da empresa,

Leia mais

Administração de Sistemas de Informação Gerenciais UNIDADE IV: Fundamentos da Inteligência de Negócios: Gestão da Informação e de Banco de Dados Um banco de dados é um conjunto de arquivos relacionados

Leia mais

MATERIAL DIDÁTICO: APLICAÇÕES EMPRESARIAIS SISTEMA DE APOIO À DECISÃO (SAD)

MATERIAL DIDÁTICO: APLICAÇÕES EMPRESARIAIS SISTEMA DE APOIO À DECISÃO (SAD) AULA 07 MATERIAL DIDÁTICO: APLICAÇÕES EMPRESARIAIS SISTEMA DE APOIO À DECISÃO (SAD) JAMES A. O BRIEN MÓDULO 01 Páginas 286 à 294 1 AULA 07 SISTEMAS DE APOIO ÀS DECISÕES 2 Sistemas de Apoio à Decisão (SAD)

Leia mais

SISTEMA DE BANCO DE DADOS. Banco e Modelagem de dados

SISTEMA DE BANCO DE DADOS. Banco e Modelagem de dados SISTEMA DE BANCO DE DADOS Banco e Modelagem de dados Sumário Conceitos/Autores chave... 3 1. Introdução... 4 2. Arquiteturas de um Sistema Gerenciador... 5 3. Componentes de um Sistema... 8 4. Vantagens

Leia mais

A IMPORTÂNCIA DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CONTÁBIL COMO FONTE DE TOMADA DE DECISÕES GERENCIAS

A IMPORTÂNCIA DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CONTÁBIL COMO FONTE DE TOMADA DE DECISÕES GERENCIAS A IMPORTÂNCIA DOS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CONTÁBIL COMO FONTE DE TOMADA DE DECISÕES GERENCIAS Linha de pesquisa: Sistema de informação gerencial Pâmela Adrielle da Silva Reis Graduanda do Curso de Ciências

Leia mais

A importância da. nas Organizações de Saúde

A importância da. nas Organizações de Saúde A importância da Gestão por Informações nas Organizações de Saúde Jorge Antônio Pinheiro Machado Filho Consultor de Negócios www.bmpro.com.br jorge@bmpro.com.br 1. Situação nas Empresas 2. A Importância

Leia mais

Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e de bancos de dados

Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e de bancos de dados Fundamentos da inteligência de negócios: gestão da informação e de bancos de dados slide 1 1 Copyright 2011 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Objetivos de estudo Como um banco de dados

Leia mais

Prova INSS RJ - 2007 cargo: Fiscal de Rendas

Prova INSS RJ - 2007 cargo: Fiscal de Rendas Prova INSS RJ - 2007 cargo: Fiscal de Rendas Material de Apoio de Informática - Prof(a) Ana Lucia 53. Uma rede de microcomputadores acessa os recursos da Internet e utiliza o endereço IP 138.159.0.0/16,

Leia mais

versa A solução definitiva para o mercado livreiro. Aumente a eficiência de seu negócio Tenha uma solução adequada para cada segmento

versa A solução definitiva para o mercado livreiro. Aumente a eficiência de seu negócio Tenha uma solução adequada para cada segmento Aumente a eficiência de seu negócio O Versa é um poderoso software de gestão de negócios para editoras, distribuidoras e livrarias. Acessível e amigável, o sistema foi desenvolvido especificamente para

Leia mais

Curso Data warehouse e Business Intelligence

Curso Data warehouse e Business Intelligence Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura Apresentação Os projetos de Data Warehouse e Business Intelligence são dos mais interessantes e complexos de desenvolver

Leia mais

KDD E MINERAÇÃO DE DADOS:

KDD E MINERAÇÃO DE DADOS: KDD E MINERAÇÃO DE DADOS: Revisão em Data Warehouses Prof. Ronaldo R. Goldschmidt ronaldo@de9.ime.eb.br rribeiro@univercidade.br geocities.yahoo.com.br/ronaldo_goldschmidt 1 DATA WAREHOUSES UMA VISÃO GERAL

Leia mais

Aline França a de Abreu, Ph.D

Aline França a de Abreu, Ph.D Aline França a de Abreu, Ph.D igti.eps.ufsc.br 07 / 10/ 04 Núcleo de estudos Criado em 1997 - UFSC/EPS Equipe multidisciplinar, com aproximadamente 20 integrantes OBJETIVO Gerar uma competência e uma base

Leia mais

Prof. Ronaldo R. Goldschmidt. ronaldo.rgold@gmail.com

Prof. Ronaldo R. Goldschmidt. ronaldo.rgold@gmail.com DATA WAREHOUSES UMA INTRODUÇÃO Prof. Ronaldo R. Goldschmidt ronaldo.rgold@gmail.com 1 DATA WAREHOUSES UMA INTRODUÇÃO Considerações Iniciais Conceitos Básicos Modelagem Multidimensional Projeto de Data

Leia mais

Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informações gerencias, editora Pearson, 2010. Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informação, editora LTC, 1999

Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informações gerencias, editora Pearson, 2010. Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informação, editora LTC, 1999 FSI capítulo 2 Referências bibliográficas: Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informações gerencias, editora Pearson, 2010 Laudon K., Laudon J., Sistemas de Informação, editora LTC, 1999 Porter M., Competitive

Leia mais

Complemento I - Noções Introdutórias em Data Warehouses

Complemento I - Noções Introdutórias em Data Warehouses Complemento I - Noções Introdutórias em Data Warehouses Esse documento é parte integrante do material fornecido pela WEB para a 2ª edição do livro Data Mining: Conceitos, técnicas, algoritmos, orientações

Leia mais

Business Intelligence Um enfoque gerencial para a Inteligência do Negócio.Efrain Turban e outros.tradução. Bookman, 2009.

Business Intelligence Um enfoque gerencial para a Inteligência do Negócio.Efrain Turban e outros.tradução. Bookman, 2009. REFERÊNCIAS o o Business Intelligence Um enfoque gerencial para a Inteligência do Negócio.Efrain Turban e outros.tradução. Bookman, 2009. Competição Analítica - Vencendo Através da Nova Ciência Davenport,

Leia mais

Business Intelligence para Computação TítuloForense. Tiago Schettini Batista

Business Intelligence para Computação TítuloForense. Tiago Schettini Batista Business Intelligence para Computação TítuloForense Tiago Schettini Batista Agenda Empresa; Crescimento de Dados; Business Intelligence; Exemplos (CGU, B2T) A empresa Empresa fundada em 2003 especializada

Leia mais

Data Warehouse. Djenane Cristina Silveira dos Santos¹, Felipe Gomes do Prado¹, José Justino Neto¹, Márcia Taliene Alves de Paiva¹

Data Warehouse. Djenane Cristina Silveira dos Santos¹, Felipe Gomes do Prado¹, José Justino Neto¹, Márcia Taliene Alves de Paiva¹ Data Warehouse. Djenane Cristina Silveira dos Santos¹, Felipe Gomes do Prado¹, José Justino Neto¹, Márcia Taliene Alves de Paiva¹ ¹Ciência da Computação Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) MG Brasil

Leia mais

BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES.

BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES. Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, Presidente Prudente, 22 a 25 de outubro, 2012 88 BUSINESS INTELLIGENCE, O ELEMENTO CHAVE PARA O SUCESSO DAS ORGANIZAÇÕES. Andrios Robert Silva Pereira, Renato Zanutto

Leia mais

www.projetode redes.co m.br www.redesde com p uta dores. com. br

www.projetode redes.co m.br www.redesde com p uta dores. com. br Outras Apostilas em: www.projetode redes.co m.br www.redesde com p uta dores. com. br Centro Universitário Geraldo di Biase 1. Sistemas, Processos e Informações Ao observarmos o funcionamento de um setor

Leia mais

Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação

Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação Uma Ferramenta Web para BI focada no Gestor de Informação Mikael de Souza Fernandes 1, Gustavo Zanini Kantorski 12 mikael@cpd.ufsm.br, gustavoz@cpd.ufsm.br 1 Curso de Sistemas de Informação, Universidade

Leia mais

Administração de Sistemas de Informação I

Administração de Sistemas de Informação I Administração de Sistemas de Informação I Prof. Farinha Aula 04 Conceito Sistema de Informação é uma série de elementos ou componentes inter-relacionados que coletam (entrada), manipulam e armazenam (processo),

Leia mais