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

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1 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 geram pouca demanda de BD, análises complexas exigem maior demanda de BD, frequência de necessidade de atualização (grandes volumes de dados que são atualizados em intervalos regulares, favorecem uma arquitetura centralizada) Necessidades inf gerenciais para integração Definição arquitetura tecnológica SGBD Ferramentas OLAP e Data Mining Ferramentas ETC Ferramentas metadados Mecanismos para transferência de dados entre ambientes heterogêneos (ODBC, XML etc) Identificação de dois modelos: Modelo dimensional Modelo relacionado com as fontes das informações (modelo fonte dos dados) da qualidade e integridade dos dados fonte dos volumes brutos dos dados visando o processamento para obtenção de informações consolidadas As tarefas de modelagem dimensional deverão ser suportadas por planilhas de apoio, para facilitar os calculos e estimativas de carga e volumes projetados. Definição fatos e dimensões e respectivos atributos Nível de granularidade e agregadores Desenho físico das estruturas lógicas do modelo dimensional: estimativa de tamanho do database criação do database criação das: tabelas fato e dimensão relacionamentos indexação atributos de tabelas campos chaves restrições, e implantação de regras. 1

2 Definição dos processos requeridos de extração, transformação e carga do modelo fonte para o modelo dimensional. Definição dos tratamentos a serem utilizados (filtro de dados, integração de dados, condensação de dados (resumidos e sumariados), conversão de dados e derivação de dados (criação dados virtuais a partir de existentes)) Desenvolvimento das aplicações para ETC e também para consultas gerenciais Em caso de utilização de ferramentas adquiridas geração de modelos para facilitar ao usuário final a elaboração de consultas Sistema é testado considerando-se o máximo possível as simulações de volume e de processamento. O sistema deverá ser liberado para um grupo restrito de usuários e após análise implantado em ambiente produtivo. Será efetuado treinamento para usuário nas ferramentas OLAP e no modelo dimensional criado. 2

3 A implantação deverá ser seguida de rigoroso acompanhamento de uso das aplicações disponibilizadas. Em paralelo a todas as etapas deverá ser construído o diretório de metadados do projeto. Este diretório deverá permitir ao usuário obter as informações para uso do sistema Data Mining (garimpagem de dados) Data Mining (garimpagem de dados) Busca de correlações escondidas emaltos volumes de dados, nem sempre evidentes, principalmente no tratamento cotidiano dos sistemas de informação. O problema desta abordagem é que além da possibilidade de serem obtidos correlações úteis, há também alta possibilidade de serem obtidas correlações inúteis e em grande quantidade. Forma de capitalizar em cima de informações,tentando descobrir padrões de comportamento de clientes, ou identificando estilos de ações fraudulentas em cartões de crédito ou em seguradoras. Exemplos de produtos comprados na cesta de supermercado: Salsicha e catchup Fraldas e cerveja Axé music com remédio para fígado Como resolver isto? Através de algorítmos inteligentes que possam selecionar padrões mais relevantes para certas aplicações. Data Mining 3

4 Data Mining (garimpagem de dados) Visão geral dos diversos espaços de conhecimento A técnica busca algo mais que a interpretação dos dados existentes. Visa realizar inferências, tentando adivinhar possíveis fatos e correlações não explicitadas nas montanhas de dados de um DW ou DM. Banco de dados Espaço dos dados Qual o preço do livro x? Por exemplo: Numa empresa de serviços as ferramentas OLAP responderiam a perguntas do tipo: -Qual o valor médio do faturamento de clientes do tipo industrial, da area de aluminio nas regiões da Mantiqueira comparando-se os anos de 1998 e 1999? Já as ferramentas de Mining serviriam para indicar quais os atributos de clientes seriam importantes para serem considerados numa possível e indesejável quebra de fidelização (migração do cliente para o concorrente) DW e DM Business Intelligence Espaço da informação analítica Espaço da Influência e variação Data Mining Vendas de livro de informática por mês e por região Que fatores influenciam a venda de livros em BH? Que fatores influenciaram a variação de venda de livros de informática nos últimos 3 meses? Consulta típica de Data Mining Qual o perfil dos clientes que compra determinado automóvel? O usuário não irá especificar a consulta desta forma, mas as ferramentas de Data Mining apresentam uma interface onde o usuário seleciona aqueles atributos que podem definir o perfil do cliente, tais como: idade, estado civil, número de filhos, renda familiar, e assim por diante. Como resultado da análise, poderiam ser geradas regras ou conclusões frequentemente representadas em termos de regras associativas (if-then), tal como: se idade cliente >30 e <42 e estado civil = casado e num-crianças <2 então taxa de compra > 65%. Visão geral do processo de Data Mining Conjunto Total dos dados DW/DM Dado preparado 4

5 Visão geral do processo de Data Mining Visão geral do processo de Data Mining Coletar o dado que será garimpado Definir metadados, entender semântica dos campos, unidade de medida, etc Selecionar o subconjunto para o processo de garimpagem Atentar para qualidade dos dados (os campos tem que estar corretos e o conjunto selecionado sem dados irrelevantes Definir para campos consolidados os critérios de reconciliação (ex. diversos endereços do mesmo cliente) Carregar o BD para o processo de Mining Criar modelos de Data Mining Definir amostras ou população Selecionar dados para treinar o modelo Definir a formatação requerida pelas ferramentas. Por exemplo: redes neurais exigem dados na forma dicotômica (sim/não) e árvores de decisão demandam agrupamentos como (bom, médio, ruim) Criar previsores ou atributos chaves para a análise do negócio (Por exemplo: risco de crédito depende de valor-renda e histórico de pagamento) Registros de compras de gênero musical nas 10 transações analisadas 1 pagode, sertanejo, clássico, samba 2- clássico, samba 3 pagode, sertanejo, samba 4 sertanejo, clássico, samba 5 samba 6 clássico 7 pagode,clássico 8 sertanejo 9 pagode, sertanejo, samba 10- pagode, sertanejo, clássico, samba Alguns coeficientes podem ser obtidos na análise de associação efetuada: Valor de confiança (confidence) ou probabilidade da cesta contendo sertanejo conter também pagode -Sertanejo aparece em 6 transações -Pagode aparece em conjunto com Sertanejo em 4 Confidence = 4/6 (67%) quanto maior é este valor mais forte é a correlação Técnicas básicas definidas no processo de garimpagem: Associação indica coeficiente de afinidade entre registos de determinados fatos. Exemplo Padrões sequenciais Definidos como processos que visam a identificação de fatos que implicam em outros fatos, em momentos diferentes de tempo (Ex: estabelecer correlações como 60% dos clientes que compram lambada, num espaço máximo de 2 meses voltam para comprar um cd de Maria Rita (certamente como elemento de desintoxação)), análise de comportamento de fraudes e perfis de consumidores. Classificações São processos que definem agrupamentos de itens em classes segundo referências estabelecidas. Ex. em sistemas de análise de risco de crédito onde os clientes são classificados segundo padrões de atraso de pagamento, classe, idade, etc. Modelos definidos através de redes neurais, árvores de decisão, etc Agregação Atua em conjunto de registros porém os registros não estão classificados nem definidos em referências estabelecidas. Ex. trabalhos para segmentação do mercado, análise de defeitos, etc. 5

6 Visão geral do processo de Data Mining Depois de definido e testado o modelo, a aplicação se dá pela utilização daqueles algorítimos ajustados em situações reais de sistemas. 6

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