CEZAR AUGUSTO SCHIPIURA. Utilização da Filosofia de DataWareHouse e da Memória Organizacional como um Ambiente de Construção do Futuro Empresarial

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "CEZAR AUGUSTO SCHIPIURA. Utilização da Filosofia de DataWareHouse e da Memória Organizacional como um Ambiente de Construção do Futuro Empresarial"

Transcrição

1 CEZAR AUGUSTO SCHIPIURA Curso de Mestrado em Informática Aplicada Área de Pesquisa: Gestão do Conhecimento Pontifícia Universidade Católica do Paraná Utilização da Filosofia de DataWareHouse e da Memória Organizacional como um Ambiente de Construção do Futuro Empresarial Curitiba, 2002

2 CEZAR AUGUSTO SCHIPIURA Curso de Mestrado em Informática Aplicada Área de Pesquisa: Gestão do Conhecimento Pontifícia Universidade Católica do Paraná Utilização da Filosofia de DataWareHouse e da Memória Organizacional como um Ambiente de Construção do Futuro Empresarial Desenvolvimento de um sistema MultiAgente que monitora os eventos da empresa executando determinadas ações que auxiliam os executivos na tomada de decisão estratégica sob a orientação do professor Doutor Edson Emilio Scalabrin Curitiba, 2002

3 Resumo Resumo Este trabalho destina-se a propor uma resolução para alguns problemas empresariais com relação à gestão co conhecimento da corporação. Primeiramente mostramos que o conhecimento deve ser tratado como Ativo Corporativo e valorizado, não depreciado. Pois conhecimentos históricos não depreciam, mas, pelo contrário, ganham muito valor quando considerados como parametrização para futuras decisões. Por este motivo estou dando a este assunto a devida importância e quero transmitir com este trabalho as conclusões a que cheguei com os estudos detalhados e qual a minha proposta para melhorar a gestão do conhecimento corporativo. 1

4 Sumário Sumário RESUMO... 1 SUMÁRIO... 1 ÍNDICE DAS FIGURAS... 3 ÍNDICE DAS TABELAS... 3 INTRODUÇÃO AS NECESSIDADES EMPRESARIAIS O AMBIENTE DE DATAWAREHOUSE O CONCEITO DE DATAWAREHOUSE POR QUE CONSTRUIR UM DATAWAREHOUSE? SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO Sistemas de Informações Gerenciais(SIG) Sistemas de Suporte à Decisão (SSD) Sistemas de Informação Executiva (SIE) SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS RELACIONAIS E ORIENTADO A OBJETOS TRANSAÇÃO EM SISTEMAS OO [GAL98] IMPLEMENTAÇÃO DE ASPECTOS TEMPORAIS EM SGBD RELACIONAIS [RUI98] Representação do tempo em Banco de dados Relacionais CONSULTAS INCOMPLETAS EM SGBD RELACIONAIS [MEN98] INTEGRAÇÃO ENTRE LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO OO E BANDO DE DADOS OO [MAU98] Banco de Dados e Linguagem de Programação Banco de Dados Relacionais e Linguagem Estruturada Banco de Dados Relacionais e Linguagem OO Banco de Dados OO e Linguagem OO IMPLEMENTAÇÕES DE REGRAS DE NEGÓCIO EM BANCO DE DADOS RELACIONAIS [COS98] Ferramentas da Engenharia Reversa Análise do Comportamento de Regras Ativas ESTRUTURA DE UM SISTEMA DE DATAWAREHOUSE CARACTERÍSTICAS DO DATAWAREHOUSE Orientação por assunto Integração Variação no Tempo Não volatilidade ARQUITETURA DO DATAWAREHOUSE Visão conceitual Estrutura Física dos Dados do DataWarehouse Visão em Camadas O que o DataWarehouse Implementa MODELO DE DADOS O modelo dimensional Estratégia de conversão do Modelo Entidade Relacionamento (MER) para o modelo de dados do DataWarehouse Modelo de estrutura dos dados Modelo de dados não baseados em fatos DESENVOLVIMENTO UTILIZANDO O MODELO ESTRELA (STAR SCHEMA) OS DADOS OPERACIONAIS Passos da extração diária OS DATA MARTS BACK ROOM E FRONT ROOM MELHORANDO O DESEMPENHO DO DATA WAREHOUSE

5 Sumário 4.1 COMPONENTES DOS SISTEMAS DE DATAWAREHOUSE ESTRUTURAS DE DADOS MULTIMENSIONAL EXTRAÇÃO DE INFORMAÇÕES DO DATA WAREHOUSE FERRAMENTAS DE OLAP VERSUS OLTP Características das ferramentas OLAP Tipos de Ferramentas de OLAP Tipos de OLAP PROBLEMAS ENCONTRADOS NO DESENVOLVIMENTO DE DATAWAREHOUSES TENDÊNCIAS CUBOS DE DADOS INTRODUÇÃO ESTRUTURA DOS CUBOS ARMAZENAMENTO DE CUBOS Partições Cubos Enderaçados Cubos Real-Time Cubos Regulares Cubo particionado Distribuído Cubos Virtuais Cubos Locais DIMENSÕES Introdução a Dimensões Queries sobre Dimensões de Dados Hierarquia de Objetos Estrutura das Dimensões Modos de armazenamento de Dimensões Hierarquias de Dimensões Características das Dimensões Dimensões compartilhadas e privadas Dimensões Dependentes Hierarquias Equilibradas NÍVEIS E MEMBROS HIPERCUBOS MULTICUBOS ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE AS ESTRUTURAS DE ACESSO REPRESENTAÇÃO DA MEMÓRIA ORGANIZACIONAL E RECUPERAÇÃO DE CONHECIMENTO ESTRATÉGICO REPRESENTAÇÃO EMPRESARIAL SISTEMA MULTIAGENTE Agentes de controle de Processos de Ponta (ACP) Agentes geradores de eventos Sistema Central de Gerenciamento EVENTOS GERADORES DE PROCESSOS Seqüência dos eventos RESULTADOS A SEREM OBTIDOS CONCLUSÃO BIBLIOGRAFIA

6 Sumário Índice das Figuras Figura 1- Estrutura multidimensional representada num cubo Figura 2 - Estrutura Multidimensional representada hierarquicamente Figura 3 - Representação Multidimensional Figura 4 - Hierarquia de dimensões Figura 5 - Modelo de Relacionamento de Níveis Figura 6 - IGU: Interface Gráfica com o Usuário Figura 7 - Alertade ocorrência de evento Figura 8 - IMO: Interface com a Memória Organizacional Figura 9 - IDO: Interface com os Dados Operacionais Figura 10 - IAW: Interface com o Ambiente WEB Figura 11 - GEE: Gerador de Evento Estratégico Figura 12 SCG: Sistema Central de Gerenciamento Índice das Tabelas Tabela 1- Ferramentas de Pesquisa em DataWareHouse Tabela 2 - Análise comparativa entre OLAP e Datawarehouse Tabela 3- Hierarquia de Dimensões Tabela 4 - Drill-down e Drill-up Tabela 5 - Características das Dimensões Tabela Análise Comparativa entre as estruturas de acesso

7 Introdução Introdução As organizações atualmente estão em busca de recursos que auxiliem na melhor e mais rápida tomada de decisão. Todo planejamento das empresas atualmente é totalmente baseado em conhecimentos adquiridos próprios. Esses conhecimentos armazenados devem gerar expectativas servindo de base para percepção do ambiente mercadológico e de suporte a prospecções de cenários futuros. Todas as empresas geram dados suficientemente bons para executar essas tarefas. O que penaliza muito as corporações é que esses dados geralmente não estão armazenados corretamente por não existirem políticas que definam quais dados devam ser guardados. Também a falta de expertises em determinadas áreas não geram expectativas fazendo com que informações importantes sejam perdidas. Para que isso aconteça, os Sistemas de Informações precisam ser eficientes, práticos e rápidos, para que as organizações modernas tenham facilidade ao acesso e utilização do conhecimento. A sobrevivência no mercado depende do seu melhor desempenho dentro do mundo globalizado e altamente competitivo. Também a inteligência dos sistemas é uma característica imprescindível, pois os tomadores de decisão não são experts em computação, mas em negócios, portanto os SI devem lhes proporcionar o acesso e a manipulação das informações onde e como eles precisarem. Desenvolvemos neste trabalho inicialmente uma conceitualização, descrevendo no capítulo 1 as necessidades empresariais atuais geradas a partir das novas percepções que os executivos estão tendo em relação ao conhecimento corporativo e a sabedoria empresarial. Ainda no capítulo 1, completando esse mesmo assunto, discorremos sobre os conceitos principais do Datawarehouse, o ambiente que deve ser criado nas corporações e qual a motivação que deve levar a um bom projeto de Datawarehouse na construção da memória organizacional citando, no final do capítulo, definições sobre sistemas de Apoio à decisão e o que eles devem demonstrar. No capítulo 2, colocamos algumas definições e problemas descritos por autores que tratam do mesmo assunto, somente que abordando o tema em Banco de dados relacionais ou orientados a objetos, sem a preocupação de agrupamentos completos ou ainda disponibilização distribuída dos dados estratégicos como abordo neste trabalho. A abordagem do capítulo 3 é para demonstrar as possibilidades e recursos do ambiente do Datawarehouse para facilitar a compreenção do ambiente que propomos no capítulo 6. Neste capítulo, abordo as características principais do Datawarehouse, suas modalidades e arquiteturas e o que ele se propõe a implementar. Passo então para definições de modelos de dados e como representá-los utilizando a filosofia de dimensionalidade e agregação por nível e resolução a que se propõe cada agrupamento de dados. O capítulo 4 esclarece algumas dificuldades e propõe melhorias na implementação de modo a otimizar o desempenho a fim de que o acesso e representação dos dados seja de maneira mais rápida possível. Cito no final deste capítulo algumas regras que devem ser observadas para que o Datawarehouse seja planejado e implementado com sucesso. Complemento ainda com tendências para o futuro do Datawarehouse. O capítulo 6, que é o foco principal deste trabalho, descreve a metodologia por mim proposta para que a representação da Memória Organizacional e a Recuperação do conhecimento Estratégico aconteçam de modo eficiente atendendo às expectativas dos gestores e seja flexível para implementações das melhorias futuras na área de Inteligência Artificial. 4

8 As Necessidades Empresariais 1 As Necessidades Empresariais Para garantir que os dados sejam realmente utilizados como suporte para o planejamento e a tomada de decisão, estes devem ser mantidos atualizados, possuírem históricos definidos de acordo com a necessidade do negócio a que representam, além de fornecerem as informações corretas e necessárias às pessoas certas. Eliminam-se assim os relatores intermediários dos quais dependem atualmente os executivos, ou seja, aqueles que são encarregados de lerem os relatórios dos seus sistemas e elaborarem resumos executivos de acordo com as suas próprias visões desvirtuando muitas vezes ou até perdendo o real valor das informações explícitas por não conhecerem exatamente as expectativas dos tomadores de decisão. 1.1 O Ambiente de DataWarehouse Para que isso tudo seja realidade precisamos criar nas corporações um ambiente de DataWarehouse. Fazer entender que esse ambiente não é só um produto onde todos os dados são copiados, replicados, treplicados, totalizados etc., de onde os gerentes poderão emitir seus relatórios sem afetar o andamento normal dos sistemas. Se não mudarmos essa visão, continuaremos gerando relatórios nem sempre confiáveis, gerados de acordo com a visão que o Analista de Sistemas (que também não se preocupou com o ambiente, mas simplesmente com um novo produto seu dentro da empresa), conseguiu captar em entrevistas com usuários dos sistemas operacionais. Precisamos gerar um ambiente flexível, totalmente expansível que atue dentro de um planejamento de armazenamento de dados que são provenientes das múltiplas aplicações que representam o negócio da empresa. Definir a periodicidade das atualizações baseado na necessidade do negócio que representam, com funções de acesso fácil a qualquer tipo de base para conclusão e tomada de decisão. Esse é o ambiente do DataWarehouse e não simplesmente um espaço físico onde os dados estão disponíveis para consulta. Finalmente, toda essa estruturação de Conhecimento, acesso e utilização estratégica está sendo cada vez mais acessível tanto ao nível de custos, pois os equipamentos e softwares estão cada vez mais baratos devido às grandes concorrências, como no nível de tecnologia, pois hoje a tecnologia revertida está trabalhando muito mais no investimento do aproveitamento de 100% do hardware disponível, do que desenvolvimento de hardwares para atender determinados programas específicos. O que veio acarretar numa drástica redução de custos, pois as empresas além de poderem aproveitar todo parque tecnológico do seu ativo, podem adquirir equipamentos que não necessitam ser de última linha a um custo bem acessível e que atendem às suas expectativas. 1.2 O Conceito de Datawarehouse O objetivo de um Datawarehouse é fornecer as informações que são necessárias nos processos de tomada de decisão, por isso envolvem consultas muito complexas para chegar às conclusões de suporte ao planejamento e à decisão estratégica. Essas consultas englobam um grande número de dados, o que requer um bom projeto de desenvolvimento e disponibilização desses dados de maneira que facilitem o acesso rápido e preciso a qualquer hora ou local. É para facilitar todo este procedimento que os registros são armazenados na sua totalidade no caso de históricos como também totalizados de inúmeras maneiras, resumidos e comentados de acordo com as necessidades e conclusões dos administradores. 5

9 As Necessidades Empresariais Muito se encontra na Literatura sobre o assunto, portanto convém citar diretamente alguns autores: Para Inmon [INM97a], considerado o pai do conceito, DataWarehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo gerencial de tomada de decisão. Conforme Harjinder [HAR96], DataWarehouse é um processo em andamento que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc e relatórios analíticos e de suporte a decisão; Segundo Barquini [BAR96], DataWarehouse é uma coleção de técnicas e tecnologias que juntas disponibilizam um enfoque pragmático e sistemático para tratar com o problema do usuário final de acessar informações que estão distribuídas em vários sistemas da organização. 1.3 Por que Construir um DataWarehouse? Segundo Kimball [KIM96], a modelagem do DataWarehouse deve demonstrar os dados em meios concretos e tangíveis. Então sugere que se faça uma caminhada pela empresa para escutar o que os gerentes conversam e ouvir frases como: Temos montanhas de dados nesta companhia, porém não conseguimos acessá-los. Não há nenhuma parametrização padrão pois temos pessoas diferentes atuando nos mesmos negócios e os dois possuem conclusões diferentes. Queremos dividir e agrupar dados das mais diferentes maneiras. Mostre-me o que é realmente importante. Todos sabem que alguns dados não são importantes. O DataWarehouse então propõe-se a fornecer dados consistentes de maneira combinada ou separada, dependendo das necessidades de cada gerente ou atuação dentro do negócio. Essas separações e agrupamentos requerem implementações conhecidas como multidimensionais. Portanto o DataWarehouse não são somente dados, mas também funções e grupos de ferramentas para busca, análise e representação de conhecimento. Um DataWarehouse não só contém dados capturados ou acumulados, mas contém publicações sobre a organização, projetos de qualidade, classificações, conclusões etc. A qualidade dos dados é uma parametrização para reengenharia dos negócios. Segundo Kimball [Kim96], os dados mais importantes da empresa são aqueles coletados informalmente e que realmente esclarecem fatos ou situações críticas. Ele compara com a ocorrência de um acidente e as informações coletadas pelo guarda de trânsito informalmente após o ocorrido e que não fazem parte dos formulários de ocorrência. São essas informações que vão esclarecer os motivos do ocorrido. Afirma que esses dados, muitas vezes considerados como opcionais não são muitas vezes não armazenados e se tornam o que ele chama de o beijo da morte para os dados. 1.4 Sistemas de Apoio à Decisão A disponibilização do conhecimento tem o objetivo de possibilitar à administração gerir este conhecimento pois é a partir da gestão correta que há o crescimento e desenvolvimento dos conhecimentos devido a experiência adquirida a partir da gestão e aplicação do suporte disponível. 6

10 As Necessidades Empresariais Os Bancos de dados Setoriais e departamentais que representam as partes do negócio são as origens do conhecimento que, aliados aos recursos de hardware e disponibilidades de software, teleprocessamento e comunicações fazem os conceitos históricos e os dados de processamento se transformarem em possibilidades de sucesso e competitividade mercadológica Sistemas de Informações Gerenciais(SIG) Os Sistemas de Informações Gerenciais surgiram para minimizar a árdua tarefa dos administradores em melhorar seus resultados operacionais, principalmente resultados para tomada de decisão. Possuem características de suporte a informação complexas, suporte a informações externas, ampla disponibilidade geográfica, excelente tempo de resposta além da performance para análise intensa de dados e suporte a múltiplos modelos de interface. Utilizando o SIG temos o gerador do DataWarehouse que tem a função de conhecer o modelo do negócio corporativo e descobrir as informações utilizadas no ambiente de tomada de decisão. O Analista de Apoio à Decisão que projeta o DataWarehouse, deve ser grande pesquisador e minerador de conhecimentos guiando-se por meio de descobertas e não somente por fatos históricos Sistemas de Suporte à Decisão (SSD) Um Sistema Setorial conhecido também como Sistemas de produção (p. ex., sistema de pagamento ou controle de estoque) manipula ou analisa registros ou no máximo alguns domínios relacionados ( cliente e produto, fornecedor e matéria-prima etc.). São sistemas que exigem respostas imediatas e trabalham com múltiplos usuários paralelamente. Já os SSD atendem a poucos usuários e não tem necessidade de tempo de resposta tão crítico, contudo produzem conhecimentos muito complexos e descobertas de conclusões não previstas, envolvendo grande quantidade de informações sobre os processos operacionais da empresa. Uma principal característica dos SSD é a que aglomeram dados de alguns sistemas operacionais da empresa utilizando ferramentas de Data Mining e Banco de Dados com alto desempenho, descobrindo tendências e projeções. A diferença de estarem separados os dados operacionais da empresa dos dados gerenciais é que pode-se direcionar especificamente as consultas a dados conhecidos para descobrir informações desconhecidas, concentrando-se na própria aplicação dos dados Sistemas de Informação Executiva (SIE) O termo SIE é uma aplicação mais específica de SSD e refere-se a sistemas destinados aos analistas estratégicos e tomadores de decisão eliminando a necessidade de intermediários entre executivos e computadores. As principais características destes sistemas são [SPR91]: (1) Tem como propósito atender às necessidades de informações dos executivos de alto nível, como acompanhamento e controle de informações a nível estratégico da empresa; (2) Podem ser adaptados ao estilo de tomada de decisões de cada executivo; (3) Contêm recursos gráficos de alta qualidade para que as informações possam ser apresentadas graficamente de várias formas; (4) São fáceis de usar, para que o executivo possa operá-los com muito pouco treinamento; (5) Proporcionam acesso rápido e fácil a informações detalhadas, ou seja, as informações são visualizadas em níveis que podem ser expandidos; (6) Fazem uso intenso de dados de fontes externas ao ambiente da empresa como: concorrentes, clientes, indústrias, mercados, governo, etc. 7

11 As Necessidades Empresariais Os sistemas SIE geralmente acessam o DataWarehouse de modo indireto, isto é, utilizando uma base de dados exclusiva para o seu processamento, com projeção específica, gerada a partir do DataWarehouse e de fontes externas. Isto permitirá que a interação do executivo com o EIS torne-se mais rápida, um requisito essencial neste tipo de sistema. Os SIE geralmente apresentam aos executivos os seguintes tipos de informações [SPR91] [INM96]: Narrativas de problemas-chaves: estes relatórios enfatizam o desempenho geral da empresa, os problemas-chave e suas origens. Um texto explicativo normalmente aparece junto com informações em forma de tabelas e gráficos; Quadros de destaque: trata-se de apresentações resumidas elaboradas a partir da perspectiva do usuário. Essas representações enfatizam rapidamente as áreas de preocupação e sinalizam visualmente o estado do desempenho da empresa em relação ao fatores críticos para o sucesso; Finanças de alto nível: essas apresentações fornecem informações sobre a saúde financeira da empresa em forma de números absolutos e taxas de desempenho comparativas; Fatores chaves: tais fatores, conhecidos como indicadores de desempenho, proporcionam medidas específicas dos fatores críticos para o sucesso no nível da empresa. Estes fatores são sinalizados como problemas nos quadros de destaque quando não conseguem atingir algum padrão pré-definido; Relatórios detalhados: indicam o desempenho particular de indivíduos ou unidades em áreas críticas para o sucesso da empresa. 8

12 Sistemas de BDR e OO 2 Sistemas de Bancos de Dados Relacionais e Orientado a Objetos 2.1 Transação em Sistemas OO [GAL98] As aplicações convencionais, geralmente empregam o conceito de transação para atualização das informações, convertendo a Base de Dados de um estado para outro. Aplicações não convencionais exigem manutenções de diversas bases de dados retendo históricos das modificações realizadas. Uma versão descreve em determinado período de tempo sob um certo ponto de vista, cujo registro é relevante para aplicação considerado. No que se refere a Orientação a Objetos é difícil encontrar um SGBD que ofereça uma solução genérica ao problema de evolução de esquemas, devido à complexidade em manter a coerência quando ocorre a propagação dos efeitos de mudança. 2.2 Implementação de aspectos Temporais em SGBD Relacionais [RUI98] BD Instantâneos aqueles que mantêm valores presentes ; BD de tempo de Transação o valor é associado ao instante temporal em que foi realizada a transação permite a recuperação em determinado tempo passado; BD de tempo de Validade corresponde ao tempo que uma informação é verdadeira no mundo real; BD bitemporais trata das duas dimensões ao mesmo tempo Representação do tempo em Banco de dados Relacionais As tabelas são representadas em duas dimensões e com a introdução do item temporal, elas passam a ter três dimensões. Em bancos de dados temporais, as operações de atualização devem ser tratadas de forma diferentes das atualizações em BD Convencionais, pois devem garantir que nenhum dado se torne antigo ou venha a ser perdido. Numa tabela do modelo de Tabela Instantânea todos os atributos que não são chave são totalmente dependentes da chave primária. Para os atributos estáticos é definida uma só tabela, para os atributos temporais é definido uma tabela com o atributo chave da tabela instantânea juntamente com os atributos referentes ao tempo de transação. 2.3 Consultas Incompletas em SGBD Relacionais [MEN98] Em um Banco de Dados convencional, a interface de consulta requer que o usuário especifique uma expressão completa para a consulta, o que se torna difícil quando o usuário não conhece os recursos do BD. Levando em conta que o número de usuários vem crescendo drasticamente, a grande maioria deles não está familiarizado com a tecnologia de BD, as aplicações desses BD exigem ainda que os usuários façam consultas ad hoc e com todo este crescimento dos BD, as fo r- mulações das consultas tendem a se tornar mais complexas. A necessidade de quebra desse paradigmas torna-se urgente para que se possa atender à demanda na medida que ela aparece. No artigo, os autores citam uma aplicação denominada de USR-PROFILE em que o usuário informa sua consulta e o sistema, a partir de uma seleção de dados gerais, vai especificando, utilizando iteratividade com o usuário, os dados a serem montados. Não necessitando de uma implementação de Entidade-Relacionamento. Afirma que mostrar todas as implementações possíveis ao usuário o deixa mais confuso ao invés de ajudá-lo, portanto mostra-se as mais viáveis e solicita-se então que o usuário 9

13 Sistemas de BDR e OO identifique outras. Facilitando assim de tal maneira que usuários que desconhecem SQL formulem corretamente consultas utilizando a interface disponibilizada, muito melhores que usuários conhecedores da filosofia do SQL. 2.4 Integração entre Linguagem de Programação OO e Bando de Dados OO [MAU98] Integrar BD e Linguagem de Programação não é uma tarefa complexa, complexo é fazer essa integração de maneira mais transparente possível sem incompatibilidade entre a forma de representar tipos internamente no BD e nas LP que irão processá-las. De um lado temos que BDOO proporcionam uma representação dos dados compatível com as LPOO, porém não facilitam a integração com a interface gráfica. De outro lado temos LPOO gráficas que são integradas a BD Relacionais com problemas de descasamento de tipos resultantes das diferenças entre os tipos relacional e OO. Existem, portanto algumas alternativas já implementadas, mas nenhuma delas apresenta uma solução Banco de Dados e Linguagem de Programação A base de dados em um SGBD específico pode ser compartilhado, a princípio, por várias aplicações concorrentes, escritos em várias linguagens desde que o SGBD suporte cada uma delas Banco de Dados Relacionais e Linguagem Estruturada As primeiras soluções mais comum eram desenvolvidas em C e COBOL com o conhecido SQL embutido (Embedded), permitindo sentenças em SQL dentro do código fonte do programa. Um pré-compilador transformava códigos tentando compatibilizar os tipos de dados Banco de Dados Relacionais e Linguagem OO Surgem, então, linguagens gráficas Orientadas a Objetos facilitando a interface gráfica. Surgem padrões como ODBC(Microsoft) garantindo a conversão de códigos SQL independente do código escrito Banco de Dados OO e Linguagem OO Banco de Dados OO surgem, então, para suprir as lacunas entre as representações de classes, objetos e outros entre as LPOO e o BD. Porém a falta de padronização foi o grande erro entre os BD que surgiram, o que ocasionou que os Banco de Dados Relacionais fossem assumidos como as melhores soluções. 2.5 Implementações de Regras de Negócio em Banco de Dados Relacionais [COS98] Com a evolução da tecnologia houve a separação entre dados e aplicativos. Com o avanço dos SGBD, a gerência dos dados passou a ser do Administrados de Dados, enquanto que os programas passaram a tratar exclusivamente do processamento e controle da aplicação. Quando as regras foram adicionadas houve uma independência do conhecimento em relação aos programas ao SGBD a gerência do Negócio. Passaram a detectar ocorrências de eventos, monitorar condições especificadas e executar ações pré-definidas reativamente (evento-condição-ação). 10

14 Sistemas de BDR e OO Ferramentas da Engenharia Reversa Módulo Extração captura das informações estruturais e dinâmicas dos esquemas de BD através de consultas aos metadados disponíveis no catálogo do sistema; Módulo Consulta composto de consultas pré-definidas a objetos de meta-esquema; Módulo Gráfico demonstra ao projetista as interações entre as entidades, relacionamentos, eventos e regras ou seja o comportamento ativo do BD Análise do Comportamento de Regras Ativas Restrições de integridade, sejam estáticas ou dinâmicas, não se manifestam até que se tornem um obstáculo visível na execução de um sistema. Descobrir e analisá-las constitui um caminho para poder prever e simular os possíveis efeitos colaterais que podem causar. A interpretação das regras de negócio do BD, implica um conhecimento das regras de comportamento ativo do BD, principalmente face a características de execução não determinística. 11

15 Estrutura de um sistema de Datawarehouse 3 Estrutura de um Sistema de DataWareHouse 3.1 Características do Datawarehouse Os dados em um DataWarehouse são somente para consulta e não são modificados pois representam a empresa em um determinado momento. São somente para análise e conclusões para prospecção de cenários. O DataWarehouse constitui-se de uma integração de dados provenientes de mais de um sistema Setorial ou Departamental, da área Operacional da Empresa que são replicados em conjunto e desnormalizados, sofrendo alterações físicas com o intuito de manter tipos padrões de acesso, proporcionando aumento no desempenho nas consultas e geração de dados estratégicos com uma correta e consistente utilização dos valores adquiridos na corporação. Os dados armazenados são cumulativos e mantidos por longos períodos de tempo não podendo ser alterados pois tem objetivo puramente de negócio. Os termos operacionais são transformados em termos de negócio uniformes com tratamento de valores perdidos e complemento de valores inexistentes, anotações complementares e conclusões de experiências, possibilitando visões globais do negócio com ganhos significativos de desempenho utilizando visões para os mesmos dados detalhados Orientação por assunto O DataWarehouse combina dados corporativos de todos os setores operacionais, direcionados a temas específicos do negócio da empresa de acordo com a aplicação e interesse da pessoa que irá utilizá-lo Integração Define o modelo utilizado para representação dos dados provenientes dos diversos sistemas que formarão a base de dados do DataWarehouse com o objetivo de obter consistência de denominações das unidades dos valores contidos nas tabelas e outras padronizações aplicadas aos dados para que estejam dentro de um padrão de acesso global Variação no Tempo Segundo Inmon [INM97], todos os dados no DataWarehouse são precisos no instante real de acontecimento, mas podem ter sua precisão alterada com o passar do tempo. Como eles referem-se a períodos de tempo bem definidos, é dito que esses dados "variam com o tempo". Isto auxilia na análise e na confirmação de acontecimentos sazonais dentro de uma determinada atividade ou ramo de negócio. Características específicas ao ambiente devido às séries temporais devem ser empregadas na preparação do DataWarehouse para o gerenciamento dos dados que caracterizam a coexistência de intervalos de tempo com informações que serão analisadas e comparadas constantemente. O conhecimento recente reflete os últimos acontecimentos e tem maior importância pois pode permitir a utilização de técnicas como mineração de dados e descoberta de conhecimento novo, por isso são acessados muito constantemente. Já os dados históricos não são acessados com freqüência, por isso normalmente ficam armazenados em meios de armazenamento secundários. Para Kimball [KIM96], enquanto que o OLTP implementa uma atualização instantânea dos acontecimentos, podendo gerar inconsistências nas conclusões, um DataWarehouse entende que as grandes aplicações não procuram este tipo de informação, mas consistência em 12

16 Estrutura de um sistema de Datawarehouse primeiro lugar. Por isso trata de recuperar comportamentos dos negócios em pontos específicos da história. Todas as informações atualizadas no DataWarehouse devem ser precisas e corretas, por isso cada assunto deve ter sua política de atualização de acordo com a tenacidade dos dados operacionais, para que não acarrete numa demonstração de dados incorretos Não volatilidade O ambiente do DataWarehouse é conhecido por "load-and-access" (carga e acesso) onde os dados operacionais (de produção) são integrados e transformados para carga do DataWarehouse na forma de blocos de informações, ficando à disposição dos usuários para consultas específicas e comparações globais do negócio. 3.2 Arquitetura do DataWarehouse Os dados são originados de bases de dados totalmente diferentes e com especificações das mais diversas, por isso há a necessidade de filtragem revendo a forma de representação de cada um deles para que possam ser submetidos às mesmas solicitações, eliminando redundâncias desnecessárias e criando outras que sejam necessárias. Duas formas de apresentação caracterizam a estrutura do DataWarehouse, uma conceitual e outra física do modelo relacional que representa o sistema Visão conceitual As informações do DataWarehouse são gerenciadas por vários servidores de warehouse com visões multidimensionais dos dados para uma variedade de ferramentas de apresentação(front-end). A visão multidimensional em forma de cubo representa os eixos das dimensões possíveis como o formato tradicional das planilhas, porém existem mais dimensões, sendo que o cubo teria apenas mais uma terceira dimensão Estrutura Física dos Dados do DataWarehouse Centralizados: Armazenamento num local centralizado, banco de dados integrado, máximo poder de processamento e agilidade na busca dos dados. Desta forma pode-se aproveitar ao máximo os recursos de processamento e uma grande melhoria no atendimento a consultas analíticas, pois o motor de inferência do DSS (Decision Support System) e o cliente DSS estão na mesma máquina; Distribuídos: Por áreas de interesse ou arquitetura federativa, com dados específicos em servidores de Banco de dados diferentes. Pode-se distribuir a informação por função, separando os dados necessários a cada setor; Por níveis de detalhes (camadas) (onde as unidades de dados são mantidas no DataWareHouse): Dados altamente resumidos em um servidor, dados resumidos em um nível de detalhe intermediário em um segundo servidor e os dados mais detalhados (atômicos) em um terceiro servidor. As camadas mais altas podem ser otimizados para suportar um maior número de acessos e um baixo volume de dados. Na camada de Apresentação é disponibilizado o acesso a vários usuários trabalhando com consultas e um número relativamente baixo de informações (resumos). Já os servidores das outras camadas devem permitir processar grandes volumes de dados sem necessitar de um grande acesso de usuários. 13

17 Estrutura de um sistema de Datawarehouse Uma sugestão é utilizar um servidor transacional para atender diretamente ao frontend e o usuário, e analítico onde preocupa-se com o desempenho do processamento, disponibilizando recursos para atender à demanda de dados processados pela camada analítica Visão em Camadas Segundo Orr, esta arquitetura tem o objetivo de representar a funcionalidade de um DataWarehouse sendo que várias camadas propostas podem ser atendidas por um único componente de software [ORR96]. Camada de Apresentação: composto dos recursos de hardware e software na obtenção das consultas em forma de relatórios, planilhas, gráficos etc. Através dos softwares de apresentação ou front-ends que o usuário interage com o DataWarehouse utilizando as ferramentas de manipulação, análise e apresentação dos dados, incluindo-se as ferramentas de Data Mining e visualização. Camada de acesso aos dados: faz a ligação entre o front-end ou camada de apresentação com as ferramentas de bancos de dados. Esta camada tem a capacidade de se comunicar com diferentes sistemas de bancos de dados, sistemas de arquivos e fontes sob diferentes protocolos de comunicação. Camada de metadados (Dicionário de dados): caracteriza-se pela descrição dos dados e como estão organizados, de maneira a proporcionar acesso a todas as ferramentas de maneira padronizada. Podem conter ainda fórmulas de cálculo ou até fórmulas de acesso, descrições dos domínios, dos atributos, permissões de acesso, entre outras. Camada de gerenciamento de processos: consiste no gerenciamento dos procedimentos de atualização e consistência dos dados. Camada de transporte: Faz o trâmite das informações de comunicação entre os processos através de mensagens. Camada de Gerenciamento de Replicação: tem a função de acessar e transformar os dados operacionais e fontes externas, carregando o DataWarehouse de acordo com programações de cada fonte de dados. Camadas de Bancos de Dados Operacionais e Fontes Externas: são os dados dos sistemas setoriais e as informações vindas de sistemas não integradas à corporação, que farão parte do ambiente do DataWarehouse. Camada do DataWarehouse: Corresponde ao armazenamento físico dos dados, disponibilizados para as consultas gerenciais O que o DataWarehouse Implementa Devido à variedade de recursos e demandas, é geralmente implementado em uma máquina separada do OLTP. Um dos primeiros motivos é que o DataWarehouse implementa recursos para multiplos acessos de OLTPs, com suas entradas são totalmente diferentes. A filosofia de implementação em OLTP é profundamente diferente das implementação de um DataWarehouse, desde os usuários, as representações dos dados, as estruturas de dados, o hardware necessário, os softwares, a administração, a gestão dos sistemas e, principalmente o ritmo diário. Porém os projetistas continuam usando e pensando em OLTP para os projetos de DataWarehouse. Em relação à consistência o OLTP mantém uma microscópica gestão em relação ao DataWarehouse. 14

18 Estrutura de um sistema de Datawarehouse Um OLTP considerado muito bom processa milhares ou até milhões de transações por dia, cada transação com uma pequena parcela de dados. Já um DataWarehouse pode processar algumas transações por dia, porém acessando milhares ou milhões de registros. Como Kimball [KIM96] afirma, DataWarehouse não é um mero gerador de relatórios, mas uma base de decisão estratégica. 3.3 Modelo de dados O modelo dimensional A modelagem dimensional é representada pelo modelo físico do cubo onde cada item tem relacionamento com outro através de seus lados. Porém as relações reais não podem ser plotadas num gráfico pois não a mente humana pode visualizar além de três dimensões. Um cubo pode fisicamente ter seis relações e representar somente três dimensões. Porém os dados de um cubo virtual podem ter N dimensões, mantendo P relacionamentos. Somente é utilizado a figura do cubo para manter a idéia de dimensão e relacionamento dimensional. Algumas implementações sugerem o nome de estrela devido às suas multipontas para um melhor entendimento dos relacionamentos. Na abordagem relacional as pesquisas são feitas em determinadas ordens préestabelecidas. Na abordagem cubo há a liberdade de pesquisa. É como se estivesse desbl o- queando as funções corporativas [KIM96]. Inmon divide a modelagem dos dados em três partes: a modelagem de alto nível, a modelagem de nível intermediário e a modelagem de baixo nível [INM93]. Modelo de dados de alto nível Para determinar os domínios que participam deste nível é necessário estabelecer o "escopo de integração" que é quem define as fronteiras do modelo de dados e deve ser definido antes do início do processo de modelagem. Modelo de dados de nível intermediário O modelo de dados deste nível é criado a partir das área de interesse ou domínios identificadas no modelo de dados, para cada uma destes domínios é desenvolvido um nível intermediário próprio. Esses elementos de modelagem são usados para identificar os atributos de dados de um modelo e os relacionamentos entre tais atributos: Um agrupamento primário composto por atributos e chaves peculiares a cada área de interesse; Um agrupamento secundário englobando o restante dos atributos (que não são peculiares à área); Um conector que representa os relacionamentos dos dados entre as áreas de interesse; Kimball divide os agrupamentos em Vertical e Horizontal, sendo agrupamento Vertical quando as entidades não são excludentes e participam da mesma chave. Já os agrupamentos Horizontais acontecem quando as entidades são excludentes entre si, portanto deverão gerar uma nopva chave. Na generalização Vertical das entidades Pai ignora-se as restriç]ões dos níveis inf e- riores da hierarquia e na horizontal a união de dois irmãos acontece generalizando atributos que os separam. 15

19 Estrutura de um sistema de Datawarehouse Modelo de dados de baixo nível (modelo físico) Criado a partir das definições do modelo intermediário de maneira que ele passe a conter chaves e características físicas obedecendo as melhores características de performance. Para caracterizar a melhor performance no DataWarehouse necessita fazer uma análise nos níveis de granularidade e de particionamento dos dados, além da reestruturação das chaves para a inclusão do elemento de tempo. Depois que a granularidade e o particionamento tiverem sido incluídos, várias outras atividades de projeto físico são embutidas no projeto Estratégia de conversão do Modelo Entidade Relacionamento (MER) para o modelo de dados do DataWarehouse A não redundância de dados visando a facilidade de manipulação dos dados foi a implementação fenomenal na década de 80. As relações entre as entidades são as mais diversas. Kimball compara como as ligações entre dois estados que são feitas por diversas ruas e estradas, sem especificar qual delas é mais importante ou represente efetivamente a ligação ou o relacionamento. Isto é muito difícil de conceber e utilizar quando uma grande variedade de caminhos atendem às mesmas questões. Inicialmente necessita-se remover os dados puramente operacionais que não tem representação no ambiente analítico. A segunda modificação é a adição de um elemento de tempo na estrutura da chave das tabelas para identificar o momento de determinadas situações. Na seqüência adicionar dados derivados ao modelo, já que por regra geral estes não existem no modelo corporativo devido a normalização. Nos sistemas operacionais corporativos, o dado deve ser íntegro no momento da transação, no entanto, no DataWarehouse os dados tem múltiplos relacionamentos entre domínios. Assim sendo, a melhor maneira de representar o relacionamento entre duas tabelas no DataWarehouse é através da criação de artefatos. Um artefato de um relacionamento é a parte do relacionamento necessário e representável nas solicitações. Um artefato pode ser composto por chaves estrangeiras e dados relevantes, como associações com tabelas relacionadas, ou somente os dados relevantes, sem incluir as chaves estrangeiras. Acomodação dos diferentes níveis de Granularidade Quanto maior o detalhamento, mais baixo o nível de granularidade, quanto maior o detalhamento, mais alto o nível de granularidade. Dependendo do caso, o nível de granularidade do sistema transacional pode ser o mesmo do DataWareHouse ou não. Quando o nível de granularidade se altera, o modelo do DataWareHouse deve representar esta mudança afeta profundamente o volume de dados que residem no DataWareHouse e, ao mesmo tempo afeta o tipo de consulta que pode ser atendida. Níveis Duais de Granularidade Mais de um nível de granularidade na parte detalhada do DataWareHouse se faz necessário quando uma organização possui grandes quantidades de dados. A definição de níveis de granularidade é tão impactante no desempenho do DataWareHouse que deveria ser padrão em todos os desenvolviemntos de ambientes de DataWareHouse. União dos dados comuns de diferentes tabelas Analisar a combinação entre tabelas dos sistemas operacionais em tabelas de junção. Alguns princípios básicos podem ser analisados para junção de tabelas: 1) As tabelas compartilham um chave comum (ou chave parcial); 2) Os dados das diferentes tabelas geralmente são usados juntos; 3) O padrão de inserção nas tabelas é o mesmo. 16

20 Estrutura de um sistema de Datawarehouse Criação de Arrays de Dados Para acelerar o acesso a dados repetitivos e diminuir a criação de chaves de acesso, quando o número de ocorrências do dado é previsível, a ocorrência do dado é relativamente pequena (em termos de tamanho físico), as ocorrências do dado geralmente são usadas juntas e o padrão de inserção e remoção dos dados é estável, podem ser criados arrays de armazenamento. Separação dos Atributos de Dados de acordo com a sua Estabilidade A análise de estabilidade é uma tarefa que consiste em agrupar atributos de dados segundo sua propensão a alterações Modelo de estrutura dos dados Snapshot (ocorrência de evento) Os snapshot são resultados da execução ou ocorrência de um evento. Apresenta quatro componentes básicos: 1. Uma chave não necessariamente única, geralmente composta 2. Uma referência ao tempo da ocorrência do evento descrito ou o momento da captura dos dados; 3. Dados primários relacionados com a chave, não opcionais consistindo nos dados mais relevantes do registro; 4. Dados secundários complementares de auxílio dos processamentos posteriores. Redundância de Dados São três os níveis de redundância: 1. DataWareHouse Virtual: Disponibilização de recursos de acesso para os usuários para extração dos dados diretamente dos sistemas de produção. Não trata-se de um DatawareHouse Físico, mas somente de softwares de acesso e geração de relatórios, Uma desvantagem do DataWareHouse Virtual é a sobrecarga do ambiente operacional; 2. DataWareHouse centralizado: Um único banco de dados fisicamente centralizado contendo todos os dados operacionais consolidados direcionados a uma função específica, geralmente a corporativa, podendo também atender a funções setoriais. Há a necessidade, neste caso de uma manutenção periódica das informações; 3. DataWareHouse distribuído: Composto por componentes distribuídos posicionados nos diferentes BD setoriais gerando um alto grau de redundância para atender às áreas a que se destina. Uma política de atualização complexa faz-se necessário para garantir a integridade dos dados demonstrados. Modelo Dimensional Outro nome do modelo dimensional, como já mencionado, é o esquema estrela onde há uma tabela dominante no centro chamada de tabela de fatos com múltiplos links conectados a outras tabelas através de links únicos chamados de tabelas dimensionais. A tabela de fatos possui as medidas numéricas dos negócios representando as intersecções de todas as dimensões. 17

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Introdução. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos

Introdução. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos. Conceitos Básicos Conceitos Básicos Introdução Banco de Dados I Prof. Guilherme Tavares de Assis Universidade Federal de Ouro Preto UFOP Instituto de Ciências Exatas e Biológicas ICEB Departamento de Computação DECOM Dados

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

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

Para construção dos modelos físicos, será estudado o modelo Relacional como originalmente proposto por Codd.

Para construção dos modelos físicos, será estudado o modelo Relacional como originalmente proposto por Codd. Apresentação Este curso tem como objetivo, oferecer uma noção geral sobre a construção de sistemas de banco de dados. Para isto, é necessário estudar modelos para a construção de projetos lógicos de bancos

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

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

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

Banco de Dados. Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados. Profa. Flávia Cristina Bernardini

Banco de Dados. Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados. Profa. Flávia Cristina Bernardini Banco de Dados Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados Profa. Flávia Cristina Bernardini Relembrando... Vantagens da Utilização de SGBD Redundância controlada Consistência dos dados armazenados

Leia mais

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5

Sistemas de Informação James A. O Brien Editora Saraiva Capítulo 5 Para entender bancos de dados, é útil ter em mente que os elementos de dados que os compõem são divididos em níveis hierárquicos. Esses elementos de dados lógicos constituem os conceitos de dados básicos

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

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

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

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

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

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

Administração de Banco de Dados

Administração de Banco de Dados Administração de Banco de Dados Professora conteudista: Cida Atum Sumário Administração de Banco de Dados Unidade I 1 INTRODUÇÃO A BANCO DE DADOS...1 1.1 Histórico...1 1.2 Definições...2 1.3 Importância

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

Fases para um Projeto de Data Warehouse. Fases para um Projeto de Data Warehouse. Fases para um Projeto de Data Warehouse

Fases para um Projeto de Data Warehouse. Fases para um Projeto de Data Warehouse. Fases para um Projeto de Data Warehouse Definição escopo do projeto (departamental, empresarial) Grau de redundância dos dados(ods, data staging) Tipo de usuário alvo (executivos, unidades) Definição do ambiente (relatórios e consultas préestruturadas

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

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Orivaldo V. Santana Jr A partir de slides elaborados por Ivan G. Costa Filho Fernando Fonseca & Robson Fidalgo 1 Sistemas de Arquivos Sistemas de arquivos Principal

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

Empresa de Informática e Informação do Município de Belo Horizonte S/A PRODABEL

Empresa de Informática e Informação do Município de Belo Horizonte S/A PRODABEL Empresa de Informática e Informação do Município de Belo Horizonte S/A PRODABEL Diretoria de Sistema - DS Superintendência de Arquitetura de Sistemas - SAS Gerência de Arquitetura de Informação - GAAS

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

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

Banco de Dados I Ementa:

Banco de Dados I Ementa: Banco de Dados I Ementa: Banco de Dados Sistema Gerenciador de Banco de Dados Usuários de um Banco de Dados Etapas de Modelagem, Projeto e Implementação de BD O Administrador de Dados e o Administrador

Leia mais

Visão Geral dos Sistemas de Informação

Visão Geral dos Sistemas de Informação Visão Geral dos Sistemas de Informação Existem muitos tipos de sistemas de informação no mundo real. Todos eles utilizam recursos de hardware, software, rede e pessoas para transformar os recursos de dados

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

Banco de Dados I. 1. Conceitos de Banco de Dados

Banco de Dados I. 1. Conceitos de Banco de Dados Banco de Dados I 1. Conceitos de Banco de Dados 1.1. Características de um Banco de Dados. 1.2. Vantagens na utilização de um BD. 1.3. Quando usar e não usar um Banco de Dados. 1.4. Modelos, Esquemas e

Leia mais

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados

Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Fernando Castor A partir de slides elaborados por Fernando Fonseca & Robson Fidalgo 1 Sistemas de Arquivos Sistemas de arquivos Principal característica é a replicação

Leia mais

LEVANTAMENTO DE REQUISITOS SEGUNDO O MÉTODO VOLERE

LEVANTAMENTO DE REQUISITOS SEGUNDO O MÉTODO VOLERE LEVANTAMENTO DE REQUISITOS SEGUNDO O MÉTODO VOLERE RESUMO Fazer um bom levantamento e especificação de requisitos é algo primordial para quem trabalha com desenvolvimento de sistemas. Esse levantamento

Leia mais

Etapas da evolução rumo a tomada de decisão: Aplicações Isoladas: dados duplicados, dados inconsistentes, processos duplicados.

Etapas da evolução rumo a tomada de decisão: Aplicações Isoladas: dados duplicados, dados inconsistentes, processos duplicados. Histórico Etapas da evolução rumo a tomada de decisão: Aplicações Isoladas: dados duplicados, dados inconsistentes, processos duplicados. Sistemas Integrados: racionalização de processos, manutenção dos

Leia mais

Modelagem de Sistemas de Informação

Modelagem de Sistemas de Informação Modelagem de Sistemas de Informação Professora conteudista: Gislaine Stachissini Sumário Modelagem de Sistemas de Informação Unidade I 1 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO...1 1.1 Conceitos...2 1.2 Objetivo...3 1.3

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

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

Gestão de Armazenamento

Gestão de Armazenamento Gestão de Armazenamento 1. Introdução As organizações estão se deparando com o desafio de gerenciar com eficiência uma quantidade extraordinária de dados comerciais gerados por aplicativos e transações

Leia mais

Dado: Fatos conhecidos que podem ser registrados e têm um significado implícito. Banco de Dados:

Dado: Fatos conhecidos que podem ser registrados e têm um significado implícito. Banco de Dados: MC536 Introdução Sumário Conceitos preliminares Funcionalidades Características principais Usuários Vantagens do uso de BDs Tendências mais recentes em SGBDs Algumas desvantagens Modelos de dados Classificação

Leia mais

Introdução. Gerenciamento de Dados e Informação. Principais Tipos de SI. Papel de SI. Principais Tipos de SI. Principais Tipos de SI.

Introdução. Gerenciamento de Dados e Informação. Principais Tipos de SI. Papel de SI. Principais Tipos de SI. Principais Tipos de SI. Introdução Gerenciamento de Dados e Informação Introdução Sistema de Informação (SI) Coleção de atividades que regulam o compartilhamento e a distribuição de informações e o armazenamento de dados relevantes

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

MSc. Daniele Carvalho Oliveira

MSc. Daniele Carvalho Oliveira MSc. Daniele Carvalho Oliveira AULA 2 Administração de Banco de Dados: MSc. Daniele Oliveira 2 CONCEITOS FUNDAMENTAIS DE BANCO DE DADOS Administração de Banco de Dados: MSc. Daniele Oliveira 3 Conceitos

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

Banco de Dados. Aula 1 - Prof. Bruno Moreno 16/08/2011

Banco de Dados. Aula 1 - Prof. Bruno Moreno 16/08/2011 Banco de Dados Aula 1 - Prof. Bruno Moreno 16/08/2011 Roteiro Apresentação do professor e disciplina Definição de Banco de Dados Sistema de BD vs Tradicional Principais características de BD Natureza autodescritiva

Leia mais

Banco de Dados Aula 1 Introdução a Banco de Dados Introdução Sistema Gerenciador de Banco de Dados

Banco de Dados Aula 1 Introdução a Banco de Dados Introdução Sistema Gerenciador de Banco de Dados Banco de Dados Aula 1 Introdução a Banco de Dados Introdução Um Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) é constituído por um conjunto de dados associados a um conjunto de programas para acesso a esses

Leia mais

INDICE 3.APLICAÇÕES QUE PODEM SER DESENVOLVIDAS COM O USO DO SAXES

INDICE 3.APLICAÇÕES QUE PODEM SER DESENVOLVIDAS COM O USO DO SAXES w w w. i d e a l o g i c. c o m. b r INDICE 1.APRESENTAÇÃO 2.ESPECIFICAÇÃO DOS RECURSOS DO SOFTWARE SAXES 2.1. Funcionalidades comuns a outras ferramentas similares 2.2. Funcionalidades próprias do software

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

Banco de Dados 1 Prof. MSc Wagner Siqueira Cavalcante

Banco de Dados 1 Prof. MSc Wagner Siqueira Cavalcante Banco de Dados 1 Programação sucinta do curso:. Conceitos fundamentais de Banco de Dados.. Arquitetura dos Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD ou DBMS).. Características típicas de um SGBD..

Leia mais

Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com. http://www.tiagodemelo.info

Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com. http://www.tiagodemelo.info Bancos de dados distribuídos Prof. Tiago Eugenio de Melo tiagodemelo@gmail.com Última atualização: 20.03.2013 Conceitos Banco de dados distribuídos pode ser entendido como uma coleção de múltiplos bds

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

Introdução. Motivação. Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Banco de Dados (BD) Sistema de Banco de Dados (SBD)

Introdução. Motivação. Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) Banco de Dados (BD) Sistema de Banco de Dados (SBD) Pós-graduação em Ciência da Computação CCM-202 Sistemas de Banco de Dados Introdução Profa. Maria Camila Nardini Barioni camila.barioni@ufabc.edu.br Bloco B - sala 937 2 quadrimestre de 2011 Motivação

Leia mais

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS Capítulo 7 ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS 7.1 2003 by Prentice Hall OBJETIVOS Por que as empresas sentem dificuldades para descobrir que tipo de informação precisam ter em seus sistemas de informação?

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

BANCO DE DADOS. Introdução a Banco de Dados. Conceitos BásicosB. Engenharia da Computação UNIVASF. Aula 1. Breve Histórico

BANCO DE DADOS. Introdução a Banco de Dados. Conceitos BásicosB. Engenharia da Computação UNIVASF. Aula 1. Breve Histórico Banco de Dados // 1 Banco de Dados // 2 Conceitos BásicosB Engenharia da Computação UNIVASF BANCO DE DADOS Aula 1 Introdução a Banco de Dados Campo representação informatizada de um dado real / menor unidade

Leia mais

04/08/2012 MODELAGEM DE DADOS. PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS. Aula 1. Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc.

04/08/2012 MODELAGEM DE DADOS. PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS. Aula 1. Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc. MODELAGEM DE DADOS PROF. RAFAEL DIAS RIBEIRO, M.Sc. @ribeirord MODELAGEM DE DADOS Aula 1 Prof. Rafael Dias Ribeiro. M.Sc. @ribeirord 1 Objetivos: Apresenta a diferença entre dado e informação e a importância

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

Fundamentos de Sistemas de Informações: Exercício 1

Fundamentos de Sistemas de Informações: Exercício 1 Fundamentos de Sistemas de Informações: Exercício 1 Fundação Getúlio Vargas Estudantes na Escola de Administração da FGV utilizam seu laboratório de informática, onde os microcomputadores estão em rede

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

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

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

20/05/2013. Sistemas de Arquivos Sistemas de arquivos. Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) Banco de Dados. Estrutura de um BD SGBD

20/05/2013. Sistemas de Arquivos Sistemas de arquivos. Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) Banco de Dados. Estrutura de um BD SGBD Gerenciamento de Dados e Informação Fernando Fonseca Ana Carolina Robson Fidalgo Sistemas de Arquivos Sistemas de arquivos Principal característica é a replicação e isolamento de dados (ilhas de informações)

Leia mais

Engenharia de Software I

Engenharia de Software I Engenharia de Software I Rogério Eduardo Garcia (rogerio@fct.unesp.br) Bacharelado em Ciência da Computação Aula 05 Material preparado por Fernanda Madeiral Delfim Tópicos Aula 5 Contextualização UML Astah

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

Projeto de Arquitetura

Projeto de Arquitetura Projeto de Arquitetura Ian Sommerville 2006 Engenharia de Software, 8ª. edição. Capítulo 11 Slide 1 Objetivos Apresentar projeto de arquitetura e discutir sua importância Explicar as decisões de projeto

Leia mais

ARQUITETURA TRADICIONAL

ARQUITETURA TRADICIONAL INTRODUÇÃO Atualmente no universo corporativo, a necessidade constante de gestores de tomar decisões cruciais para os bons negócios das empresas, faz da informação seu bem mais precioso. Nos dias de hoje,

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 Bancos de Dados Distribuídos Conceitos e Arquitetura Vantagens das Arquiteturas C/S (em relação

Leia mais

Sistema de Bancos de Dados. Conceitos Gerais Sistema Gerenciador de Bancos de Dados

Sistema de Bancos de Dados. Conceitos Gerais Sistema Gerenciador de Bancos de Dados Sistema de Bancos de Dados Conceitos Gerais Sistema Gerenciador de Bancos de Dados # Definições # Motivação # Arquitetura Típica # Vantagens # Desvantagens # Evolução # Classes de Usuários 1 Nível 1 Dados

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

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS

ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS 7 ADMINISTRAÇÃO DOS RECURSOS DE DADOS OBJETIVOS Por que as empresas sentem dificuldades para descobrir que tipo de informação precisam ter em seus sistemas de informação ão? Como um sistema de gerenciamento

Leia mais

1 UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE)

1 UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) 1 UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE) Segundo Tonsig (2003), para conseguir desenvolver um software capaz de satisfazer as necessidades de seus usuários, com qualidade, por intermédio de uma arquitetura sólida

Leia mais

Capítulo 1 - A revolução dos dados, da informação e do conhecimento 1 B12 4

Capítulo 1 - A revolução dos dados, da informação e do conhecimento 1 B12 4 Sumário Capítulo 1 - A revolução dos dados, da informação e do conhecimento 1 B12 4 Capítulo 2 - Reputação corporativa e uma nova ordem empresarial 7 Inovação e virtualidade 9 Coopetição 10 Modelos plurais

Leia mais

Roteiro. Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados. Conceitos e Arquiteturas de Sistemas de Banco de Dados. BCC321 - Banco de Dados I

Roteiro. Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados. Conceitos e Arquiteturas de Sistemas de Banco de Dados. BCC321 - Banco de Dados I Roteiro Conceitos e Arquitetura de Sistemas de Banco de Dados Luiz Henrique de Campos Merschmann Departamento de Computação Universidade Federal de Ouro Preto luizhenrique@iceb.ufop.br www.decom.ufop.br/luiz

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

Programação com acesso a BD. Prof.: Clayton Maciel Costa clayton.maciel@ifrn.edu.br

Programação com acesso a BD. Prof.: Clayton Maciel Costa clayton.maciel@ifrn.edu.br Programação com acesso a BD Prof.: Clayton Maciel Costa clayton.maciel@ifrn.edu.br 1 Introdução BD desempenha papel crítico em todas as áreas em que computadores são utilizados: Banco: Depositar ou retirar

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

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

Evolução. Tópicos. Bancos de Dados - Introdução. Melissa Lemos. Evolução dos Sistemas de Informação Esquemas Modelos. Características de SGBDs

Evolução. Tópicos. Bancos de Dados - Introdução. Melissa Lemos. Evolução dos Sistemas de Informação Esquemas Modelos. Características de SGBDs 1 Bancos de Dados - Introdução Melissa Lemos melissa@inf.puc-rio.br Tópicos Evolução dos Sistemas de Informação Esquemas Modelos Conceitual Lógico Características de SGBDs 2 Evolução tempo Programas e

Leia mais

Checklist de Projeto de Data Warehouse

Checklist de Projeto de Data Warehouse Checklist de Projeto de Data Warehouse Prof. Dr. Jorge Rady de Almeida Jr. Escola Politécnica da USP F/1 Revisão de Projeto Design Review Após uma área de interesse tenha sido projetada e posta em operação

Leia mais

Gerenciamento de Redes

Gerenciamento de Redes Gerenciamento de Redes As redes de computadores atuais são compostas por uma grande variedade de dispositivos que devem se comunicar e compartilhar recursos. Na maioria dos casos, a eficiência dos serviços

Leia mais

Respostas da Lista de Exercícios do Módulo 1: Fundamentos dos SI. Resposta do Exercício 1

Respostas da Lista de Exercícios do Módulo 1: Fundamentos dos SI. Resposta do Exercício 1 Respostas da Lista de Exercícios do Módulo 1: Fundamentos dos SI Resposta do Exercício 1 Fundação Getúlio Vargas Leia o texto e responda o seguinte: a) identifique os recursos de: Hardware: microcomputadores,

Leia mais

Bases de Dados aplicadas a Inteligência de Negócios

Bases de Dados aplicadas a Inteligência de Negócios Agenda Bases de Dados aplicadas a Inteligência de Negócios Professor Sérgio Rodrigues professor@sergiorodrigues.net Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBD) Tipos de Banco de Dados Noções de

Leia mais

Banco de Dados I. Apresentação (mini-currículo) Conceitos. Disciplina Banco de Dados. Cont... Cont... Edson Thizon (edson@esucri.com.

Banco de Dados I. Apresentação (mini-currículo) Conceitos. Disciplina Banco de Dados. Cont... Cont... Edson Thizon (edson@esucri.com. Sistemas da Informação Banco de Dados I Edson Thizon (edson@esucri.com.br) 2008 Apresentação (mini-currículo) Formação Acadêmica Mestrando em Ciência da Computação (UFSC/ ) Créditos Concluídos. Bacharel

Leia mais

- A crescente necessidade de sistemas inteligentes e de aquisição de conhecimento levaram à necessidade de implementação de Data Warehouses.

- A crescente necessidade de sistemas inteligentes e de aquisição de conhecimento levaram à necessidade de implementação de Data Warehouses. - A crescente necessidade de sistemas inteligentes e de aquisição de conhecimento levaram à necessidade de implementação de. - O que é uma Data Warehouse? - Colecção de bases de dados orientadas por assunto

Leia mais

SISTEMA GERENCIADOR DE BANCO DE DADOS

SISTEMA GERENCIADOR DE BANCO DE DADOS BANCO DE DADOS Universidade do Estado de Santa Catarina Centro de Ciências Tecnológicas Departamento de Ciência da Computação Prof. Alexandre Veloso de Matos alexandre.matos@udesc.br SISTEMA GERENCIADOR

Leia mais

Sistemas de Apoio à Inteligência do Negócio

Sistemas de Apoio à Inteligência do Negócio Sistemas de Apoio à Inteligência do Negócio http://www.uniriotec.br/~tanaka/sain tanaka@uniriotec.br Visão Geral de Business Intelligence Evolução dos Sistemas de Informação (computadorizados) 1950 s:

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

PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT DA ORACLE

PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT DA ORACLE PRIMAVERA PORTFOLIO MANAGEMENT DA ORACLE RECURSOS GERENCIAMENTO DE PORTFÓLIO Entrega valor por meio de uma abordagem de estratégia em primeiro lugar para selecionar o conjunto ideal de investimentos Aproveita

Leia mais

Integração de Dados na Web. Ana Carolina Salgado Bernadette Lóscio

Integração de Dados na Web. Ana Carolina Salgado Bernadette Lóscio Integração de Dados na Web Ana Carolina Salgado Bernadette Lóscio Conteúdo Introdução Integração de Informações Consultando a Web Introdução Motivação Web e BD Arquitetura na Web Introdução Evolução da

Leia mais

Arquitetura de SGBD. Prof. Antonio Almeida de Barros Junior

Arquitetura de SGBD. Prof. Antonio Almeida de Barros Junior Arquitetura de SGBD Prof. Antonio Almeida de Barros Junior Agenda Caracterização de SGBDs SGBDs Centralizados SGBDs Cliente-Servidor SGBDs Distribuídos Homogêneos Multi-SGBDs Heterogêneos SGBDs Paralelos

Leia mais

IBM Cognos Business Intelligence Scorecarding

IBM Cognos Business Intelligence Scorecarding IBM Cognos Business Intelligence Scorecarding Unindo a estratégia às operações com sucesso Visão Geral O Scorecarding oferece uma abordagem comprovada para comunicar a estratégia de negócios por toda a

Leia mais