Data Warehousing num contexto de Sistemas Integrados

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Data Warehousing num contexto de Sistemas Integrados"

Transcrição

1 Data Warehousing num contexto de Sistemas Integrados Tiago V. Caetano 1, Carlos J. Costa 2 1) PT-Sistemas de Informação, Lisboa, Portugal 2) ISCTE-IUL, ADETTI-IUL, Lisboa, Portugal Resumo É certo que hoje em dia nas empresas o Business Intelligence e o Data Warehousing são usados para facilitar aos decisores os dados mais atuais e com a melhor qualidade possível. Mas o data warehouse pode ser também usado noutro contexto, o de sistemas integrados, onde o ator que vai usar os dados não é um decisor mas uma aplicação que os utilizará para integrar com outros sistemas. Com recurso ao Portal SFA da Portugal Telecom, iremos mostrar como esta abordagem traz vantagens quando comparada com a que está atualmente em uso nessa aplicação. Palavras-chave: Data Warehouse, Business Intelligence, Sistemas integrados, Portais Web, Sales Force Automation 1. Introdução Normalmente Data Warehousing é usado no âmbito de Business Intelligence, como ferramenta de apoio à decisão, mas e se a utilidade fosse estendida a sistemas integrados? Se em vez de um ator com capacidades de decisão for um sistema a necessitar desses dados, guardados num repositório central e extraídos com o devido tratamento para uma base de dados local, de mais fácil e rápido acesso via código, será que ainda estamos a referir-nos a Data Warehouse? O objetivo deste artigo é mostrar que, apesar dos atores serem outros, o conceito de Data Warehouse se mantém presente e muito do que é feito para apoio do decisor é também feito na integração de sistemas. Propomos que ferramentas de Sales Force Automation, que integram com múltiplos sistemas e com quem partilham informação, possam usar o BI, mais concretamente a componente de Data Warehousing. Neste caso o BI será utilizado não para analisar métricas ou decidir estratégias, mas para comunicar com outros sistemas, sendo facilitada a partilha de informação entre todos os sistemas intervenientes no fluxo.

2 Como caso de estudo será focado o Portal SFA, uma aplicação core da PT Comunicações que, para o funcionamento normal, necessita de dados de diversos sistemas guardados num repositório central. 2. Business Intelligence Segundo Power os Sistemas de Apoio à Decisão, onde o Business Intelligence (BI) se enquadra, existem há mais de 45 anos. BI é apenas o mais recente processo dentro destes sistemas, remontando os primeiros desenvolvimentos a O termo BI tornou-se popular em 1989 (Power 2003). Atualmente BI é uma prioridade na estratégia das empresas e considerado pelos líderes das empresas como uma ferramenta que promove a efetividade e inovação. Este facto pode ser observado pela crescente procura por ferramentas de BI quando comparado com outras ferramentas de tecnologias de informação (Negash 2004). Segundo um questionário efetuado a 1400 CIO em 2007 pela Gartner, os projetos de BI estavam no topo da lista de prioridades (Watson e Wixom 2007). BI pode ser considerado tanto um processo com um produto (Jourdan et al. 2008). Um processo por ser composto por metodologias usadas pela empresa para melhorar o tratamento dos dados, da informação que dispõe, permitindo-lhe tomar melhores decisões e criar vantagens competitivas face à concorrência. O produto é o resultado obtido pelo processo, ou seja, a informação tratada que será disponibilizada aos decisores. Esta informação deve ser disponibilizada num período de tempo que mantenha os dados úteis para o decisor no momento da tomada de decisão. O BI é, deste ponto de vista, considerado proativo. O BI proativo tem diversos componentes (Negash 2004), entre eles: Data warehousing em tempo real; Data mining; Deteção automática de exceções e anomalias; Alerta proativo com determinação automática de destinatários; Acompanhamento contínuo da execução; Aprendizagem e melhoria automática; Sistemas de informação geográfica; Visualização dos dados.

3 A figura 1 mostra-nos como o BI engloba as tarefas de recolha dos dados das diversas fontes, a sua transformação para o Data Warehouse e as tarefas do seu envio para as ferramentas que permitem a análise dos dados transformados. Figura 1 - Framework de Business Intelligence (Watson e Wixom 2007) 3. Data Warehouse Um Data Warehouse (DW) é um repositório central que agrega dados das bases de dados operacionais, para permitir a análise e data mining desses dados (Cui e Widom 2003). William Inmon definia um Data Warehouse como um conjunto de dados não voláteis, integrados e orientados ao objeto, que variam com o tempo, para apoio à decisão (Inmon 1992). Se as bases de dados operacionais são sistemas transacionais que suportam os processos de negócio diários e armazenam, em tempo real, a informação detalhada de cada transação, um Data Warehouse armazena, normalmente, o histórico completo do negócio, traduzindo-se num gigantesco número de linhas, crescendo a gigabytes, terabytes ou até petabytes (Santos e Bernardino 2009). Para serem obtidos os dados de apoio à decisão, o DW baseia-se na execução de consultas ad-hoc e em ferramentas que efetuam on-line analytical processing (OLAP), ao contrário das bases de dados operacionais que usam on-line transactional processing (OLTP). Durante o processo de integração, os dados sofrem diversas transformações, que podem variar de simples operações algébricas, agregações ou procedimentos mais complexos de limpeza dos dados para remoção de ruído e dados inconsistentes. Devido ao tamanho que as tabelas da DW podem atingir e à elevada quantidade de dados a que as consultas de suporte à decisão acedem, a performance é um ponto fulcral na construção de Data Warehouses. Mas se o BI é considerado para muitos autores um produto e um processo, um DW é um ambiente e não um produto, que agrega vários tipos de tecnologia e módulos que integram dados para suporte efetivo à decisão (Guoling e Ying 2005).

4 Um DW é composto por um conjunto de Data Marts (Figura 2) que vão representar, cada um deles, uma característica do negócio como vendas, marketing ou clientes. Num Data Mart (DM) independente, os dados podem ser recolhidos diretamente das fontes (Shin 2002). Figura 2 Esquema de Data Warehouse Basicamente, o esquema de um Data Mart baseia-se em dois tipos de elementos: factos e dimensões (Figura 3). Os factos são usados para guardar as métricas de situações ou eventos. As dimensões são usadas para analisar essas métricas, através de operações de agregação (contagens, somatórios, médias, etc.) (Schneider 2008). Estes elementos são dispostos segundo um esquema, que pode ser em estrela, com a tabela de factos no centro do modelo. Figura 3 Exemplo de Data Mart no Esquema em Estrela 4. ETL Extract, Transform and Load Um dos pontos mais importantes no desenho e desenvolvimento de um Data Warehouse é o desenho do fluxo de dados desde as fontes até aos destinos (Skoutas e Simitsis 2006). Este processo ETL é responsável pela extração dos dados das fontes mais diversas, transformação desses dados (conversões, limpeza, etc.) e carregamento dos dados no DW (Figura 4).

5 Figura 4 Exemplo de processo ETL É ponto assente que o correto desenho, desenvolvimento e manutenção do processo ETL é um fator de sucesso para um projeto de DW (Muñoz et al. 2009). Por este motivo pode-se aferir que se o processo não for bem desenhado, podem ser carregados dados incorretos para o DW, levando a decisões erradas que podem conduzir o projeto de Data Warehouse ao fracasso. Mas o desenho e carregamento do DW através do processo ETL é uma tarefa complexa e demorada tendo assim um elevado custo em termos de recursos humanos, físicos e financeiros (Alkis Simitsis et al. 2008), mesmo que a tarefa seja mal executada e conduza o projeto ao fracasso. Do tempo utilizado no desenho do processo ETL, cerca de 30-50% é usado em análise, para garantir que os sistemas fonte são percebidos e existe alinhamento entre os vários intervenientes (Alkis Simitsis et al. 2008). A complexidade dos DW e o volume de dados aumenta a um ritmo significativo, o que coloca em causa a performance e o correto funcionamento do processo ETL. Para isto é necessário que o mapeamento entre as fontes de dados e os destinos no DW seja correto e o processo ETL deve ser executado na totalidade dentro de um determinado período de tempo para os dados serem viáveis para utilização no apoio à decisão. No entanto, e apesar da importância da performance, os programadores de processos ETL têm adotado outras características de qualidade como fiabilidade, recuperação ou manutenção, entre outros (A. Simitsis et al. 2010). Tipicamente, o processo ETL pode ser visto de forma simples na figura 5. À esquerda, as fontes de dados (bases de dados relacionais, ficheiros, etc.). Além destas fontes de dados, o processo de ETL pode recorrer ainda a outras fontes como cookies, bases de dados de anúncios, bases de

6 dados de registo, logs web, base de dados aplicacionais, etc., obrigando a que o desenho do processo ETL tenha em conta a análise dos cookies ou de ataques ao sistema, por exemplo, gerindo os dados de acordo com os diferentes tipos de acesso, analisando ainda a relação dos logs dos diferentes servidores Web (Guoling e Ying 2005). Os dados são extraídos dessas fontes através de rotinas que trazem a totalidade dos dados ou apenas a diferença entre a fonte e o destino. Depois, estes dados são levados para uma Data Staging Area (DSA) onde são transformados e limpos antes de serem carregados na DW. O Data Warehouse está representado à direita da ilustração com as tabelas de destino, ou seja, as tabelas de factos e dimensões. Em algumas situações o carregamento dos dados pode ser feito sem ocorrer qualquer transformação dos mesmos. Figura 5 Framework do processo ETL (Panos et al. 2002) Resumidamente, as etapas do processo ETL são as seguintes: Identificação dos dados relevantes nas fontes de dados; Extração desses dados; Transformação e integração dos dados vindos de múltiplas fontes num formato comum; Limpeza do conjunto de dados resultante da transformação, com base em regras da base de dados e do negócio; Propagação dos dados para o DW e/ou para os DM. 5. Caso de Estudo Para uma empresa com centenas de lojas e agentes espalhados pelo país, não ter uma ferramenta única e integrada para vendas e configuração é uma limitação que pode tornar os processos ainda mais complexos. Num cenário como este, ferramentas de Sales Force Automation (SFA) associadas a outras de Customer Relationship Management (CRM) ou mesmo ferramentas que integrem as duas funcionalidades, são essenciais para maximizar o desempenho dos vendedores, automatizando atividades das vendas e o processamento dos pedidos, melhorar o

7 relacionamento com o cliente, permitir a integração das vendas para outros sistemas legados, análise e previsão de vendas pelos decisores da organização (Barker et al. 2009). A utilização destas ferramentas é tão relevante em aspetos como a eficiência que, em estudos efetuados, os utilizadores de aplicações SFA referiram que com o uso da aplicação, havia uma redução do tempo despendido em atividades relacionadas com vendas de cerca de 85% (Buehrer et al. 2005). Para a Portugal Telecom, a aplicação Portal SFA é um sistema crítico para o negócio através do qual atualmente é realizada uma elevada percentagem do volume das vendas O Portal SFA O Portal SFA é um portal web (Figura 6) que agrega inúmeras funcionalidades comuns a sistemas de Sales Force Automation, e cujo objetivo essencial é a automatização máxima dos processos relacionados com a comercialização de produtos PT, através da integração de processos críticos numa única solução. Esta unificação de processos e dados permite também a análise estratégica por parte de decisores como Gestores de Agentes ou Gestores de Produto. A principal função do Portal SFA é a possibilidade de registo de vendas. Alguns objetivos importantes do Portal SFA são: Maximizar as vendas e minimizar os custos; Criação e configuração de produtos; Agregar um conjunto de serviços disponibilizados aos parceiros da PT Comunicações; Criar um repositório único de vendas; Ferramenta de Order Entry para os canais de venda; Facilitar a interação da PT Comunicações e respetivos Parceiros com o Cliente final. Figura 6 Portal SFA

8 Como o negócio da PT não é estático, o Portal SFA necessita estar atualizado estando em constante evolução, seja com novas funcionalidades, novos processos de negócio ou com novos portfolios de produtos e serviços. Uma grande parte destes produtos e serviços é comum aos diversos sistemas com que o Portal SFA se relaciona e é gerido pelo Negócio, existindo depois, dentro de cada sistema, um mecanismo de recolha e tratamento desses dados. O Portal SFA não é exceção, e conta com um sistema ETL desenvolvido em Microsoft SQL Server 2000 Data Transformation Service para esse efeito. No entanto, o método atual de ETL, pensado para um número baixo de tabelas de origem, continuou a crescer e tornou-se inviável devido ao elevado número de sistemas legados dos quais o Portal SFA recebe dados de negócio, a quantidade de dados que são recebidos e a frequência com que são adicionadas novas coleções de dados de negócio. Também a morosidade no processo ETL como a forma de recolha dos dados da mainframe (repositório dos dados de negócio), através de openquerys, que induz erros no tipo dos dados, variando de ambiente para ambiente não permitindo a correção atempadamente, tornam o método inviável Implementação do processo No processo atual de ETL são carregados dados de dezenas de tabelas de referência, com poucas transformações ou validações dos dados. Numa primeira instância, é feita a recolha dos dados através de openquery para uma tabela de staging. Se a tabela de staging tiver sido carregada, a tabela de destino é limpa e os dados presentes na tabela de staging são transferidos para a tabela de destino. E se a extração de dados falhar a meio do procedimento? Como os dados estão num servidor central, e são acedidos via openquery, pode ocorrer uma falha de rede ou indisponibilidade do sistema a meio de uma consulta. Nesta situação, a tabela de staging tem dados carregados, mas não a totalidade dos dados existentes na tabela de origem e que podem ser essenciais para um processo de negócio, estes dados vão ser enviados para a tabela de destino, depois de eliminados os antigos, provocando incoerência dos dados. Tendo em conta o processo atual e as dimensões do mesmo, para este artigo foram extraídas apenas algumas amostras a partir das quais foi implementado o novo procedimento: área geográfica, códigos postais, tipificações de SIEBEL e incompatibilidades.

9 Figura 7 Algumas tarefas de ETL para o Portal SFA Apesar de algumas das tarefas serem relativamente rápidas de executar, tanto pelo tratamento que é feito aos dados como ao volume de dados movimentado, nesta fase inicial foram todas colocadas no mesmo contentor, para permitir serem executadas em simultâneo, o que reduziu o tempo de execução. A partir daqui podemos extrapolar o tempo total do processo completo pela duração da atividade mais lenta. O processo de transformação dos dados na maior parte das tabelas da amostra, incide sobre a conversão dos dados e a colocação da data atual na inserção dos novos registos. Sempre que o fluxo é executado é feita a comparação dos dados da tabela de origem com a tabela de destino e, apenas os dados que não existirem na tabela de destino são inseridos. Figura 8 Fluxo de tipificações Na interação do Portal SFA com SIEBEL, são transmitidas via Web Service tipificações que necessitam ter o mesmo significado e tipo de resposta nas duas aplicações. Na tarefa da área geográfica, correm três fluxos também em simultâneo. Apesar de aparentar ser informação irrelevante, no contexto de processo de vendas de um serviço ADSL, por exemplo, a não existência de uma morada ou má configuração da mesma pode implicar que não se obtenha o tipo de cobertura necessário e, por conseguinte, não seja

10 possível realizar a venda. Esta informação, a par dos códigos postais, permite efetuar a consulta à aplicação que gere viabilidade de cada morada. Figura 9 Fluxo da área geográfica No caso dos códigos postais, optou-se por efetuar a validação dos campos numéricos de tamanho fixo, de forma a garantirmos que só são inseridos na tabela de destino os que cumprem o tamanho definido. Em caso de não passarem nas validações, estes registos são ignorados e não são inseridos na tabela de destino. Figura 10 Fluxo de códigos postais O fluxo de incompatibilidades precisou de algumas operações intermédias, para concatenar os códigos do Serviço de Incompatibilidades, num código que o sistema do SFA possa usar nas suas validações. Figura 11 Fluxo de incompatibilidades

11 No contexto da realização de uma venda, o Serviço de Incompatibilidades permite validar se o cenário da venda é viável para ser integrado nos sistemas seguintes. Recebe todos os dados introduzidos na venda, entre dados do cliente e produtos e serviços recolhidos e, na resposta do Web Service, indica se existe algo que não permita concluir a venda. É na situação de erro que o Portal SFA usa a informação carregada neste fluxo. Para permitir o envio de mensagens de no novo modelo, foi adicionada uma tarefa de execução de scripts (Script Task). Podíamos ter usado a tarefa Send Task, no entanto esta tarefa necessita de um servidor SMTP sem autenticação, configuração que o servidor SMTP usado não tinha. Neste script, criou-se, em Linguagem C#, um método para enviar um , para um endereço parametrizável, com um relatório da execução. Neste modelo, tal ficou apenas definido para a execução completa do processo. 6. Discussão de Resultados A implementação do novo modelo a partir das amostras permitiu-nos ficar com uma noção do tempo necessário para a implementação do modelo completo e da sua performance e eficácia. A performance do modelo nem sempre é diretamente afetada pelo volume de registos a inserir ou apenas a comparar. Estes fatores podem não ser suficientes para alterar o tempo de execução e a memória usada pelo processo. Quando comparamos o novo modelo com o antigo, ainda em utilização, do qual foi possível apenas obter o tempo de execução e utilização do sistema, observamos que, para as mesmas condições de execução do novo processo, foi superior, em cerca de 25 segundos, o que nos permite inferir que, na execução da totalidade do processo o tempo deva aumentar, continuando superior ao novo processo implementado. Processo Tempo médio de execução Utilização da CPU Memória usada Antigo 00:01:59.200s 87% 381 MB Novo 00:01:35.980s 71% 165 MB Tabela 1- Comparação dos dois processos Além do menor tempo de execução, o novo processo exige também menos do sistema, com uma redução de 16% na utilização da CPU e menos 216 MB de memória.

12 Este ganho de tempo de execução pode ser analisada no novo modelo individualmente, tarefa a tarefa. Comparando as tarefas de área geográfica e tipificações, apesar de haver um volume de dados muito superior, o tempo que a primeira demora, mesmo sendo mais elevado, não é proporcional à diferença do volume de dados. A memória usada é inclusive inferior. Tarefa Métrica Sem registos nas tabelas de destino Tabela de destino = tabela de origem Tempo de execução 00:00:01.887s 00:00:02.028s Área Geográfica Memória usada 0 Bytes ~40 KB Registos inseridos Tempo de execução 00:01:34.645s 00:01:37.267s Códigos Postais Memória usada 0 Bytes ~97 MB Registos inseridos Tempo de execução 00:00:01.060s 00:00:00.515s Tipificações Memória usada 0 Bytes ~71KB Registos inseridos Tempo de execução 00:00:02.527s 00:00:01.108s Incompatibilidades Memória usada 0 Bytes ~231KB Registos inseridos Total Tempo de execução 00:01:34.677s 00:01:37.282s Tabela 2 Resultados da execução do novo processo Outra ilação a retirar é quanto ao processamento do lookup quando a tabela está vazia, o tempo de processamento é muito baixo e não há registo de utilização de memória. Quando é necessário comparar registos entre as tabelas de origem e destino, o tempo de processamento e recursos utilizados é incrementado.

13 Tarefa Sem registos nas tabelas de destino Tabela de destino = tabela de origem Área Geográfica 0,001s 0,047s Códigos Postais 0,015s 2,761s Tipificações 0,016s 0,031s Incompatibilidades 0,078s 0,405s Tabela 3 - Tempo de processamento do lookup 7. Conclusões Com o caso prático podemos observar a utilidade do Data Warehouse fora do Business Intelligence, seja para tratar dados que vão servir para auxiliar o utilizador na sua interação com a aplicação, para validar o fluxo da venda ou para enviar esses dados para outros sistemas. Foinos possível assim identificar as vantagens deste modelo face ao anterior: a diminuição do tempo de execução do processo, a adição de validações para deteção de falhas, envio de notificações. Obteve-se uma redução de cerca de 25 segundos na execução das mesmas tarefas, em iguais condições de execução. Esta diferença apesar de parecer irrelevante, neste cenário, em que é usada para uma aplicação com a utilização e um volume de vendas como o Portal SFA, se corresponder a indisponibilidade do sistema podem significar um elevado número de vendas não seja realizado ou não possam evoluir para outros sistemas que, em casos extremos pode obrigar a evolução manual das mesmas. Com a ferramenta utilizada na implementação deste modelo, é-nos permitido tratar e validar os dados de forma mais fácil e intuitiva, sendo vantajoso não só para a diminuição do tempo de alocação do recurso que irá efetuar a alteração à tarefa, como para garantir que os dados que são recebidos são apenas os novos registos ou os que foram atualizados, mas também cumprem as condições exigidas nas validações. Desta forma, ao executar o processo quando as tabelas já estão preenchidas não há indisponibilidade do sistema, visto que só são inseridos os registos inexistentes no destino, sendo todo o processo de tratamento e comparação de registos efetuado na staging área, quando no modelo anterior era eliminada a totalidade dos registos das tabelas de destino e novamente carregados. O envio de notificações quando configurado para funcionar no momento de falha de uma atividade, permite reduzir o tempo de indisponibilidade do sistema e a mais fácil e rápida deteção da anomalia.

14 8. Referências Barker, Robert M., et al. (2009), 'Why is my sales force automation system failing?' Business Horizons, 52 (3), Buehrer, Richard E., Senecal, Sylvain, e Bolman Pullins, Ellen (2005), 'Sales force technology usage - reasons, barriers, and support: An exploratory investigation', Industrial Marketing Management, 34 (4), Cui, Y. e Widom, J. (2003), 'Lineage tracing for general data warehouse transformations', The VLDB Journal, 12 (1), Guoling, Lao e Ying, Tang (2005), 'The application of data warehousing in e-business environment and case study', Proceedings of the 7th international conference on Electronic commerce (Xi'an, China: ACM). Inmon, William (1992), 'Building the Data Warehouse.' PRISM Tech Topic, Vol. 1 (No. 1). Jourdan, Zack, Rainer, R. Kelly, e Marshall, Thomas E. (2008), 'Business Intelligence: An Analysis of the Literature', Information Systems Management, 25 (2), Muñoz, Lilia, Mazón, Jose-Norberto, e Trujillo, Juan (2009), 'Automatic generation of ETL processes from conceptual models', Proceeding of the ACM twelfth international workshop on Data warehousing and OLAP (Hong Kong, China: ACM). Negash, Solomon (2004), 'Business Intelligence', Communications of the Association for Information Systems, 13, Panos, Vassiliadis, Alkis, Simitsis, e Spiros, Skiadopoulos (2002), 'Conceptual modeling for ETL processes', Proceedings of the 5th ACM international workshop on Data Warehousing and OLAP (McLean, Virginia, USA: ACM). Power, D. J. (2003), 'A Brief History of Decision Support Systems', (DSSResources.COM, World Wide Web, version 2.8: DSSResources.COM). Santos, Ricardo Jorge e Bernardino, Jorge (2009), 'Optimizing data warehouse loading procedures for enabling useful-time data warehousing', Proceedings of the 2009 International Database Engineering & Applications Symposium (Cetraro - Calabria, Italy: ACM). Schneider, Michel (2008), 'A general model for the design of data warehouses', International Journal of Production Economics, 112 (1), Shin, Bongsik (2002), 'A case of data warehousing project management', Information & Management, 39 (7), Simitsis, A., et al. (2010), 'Optimizing ETL workflows for fault-tolerance', Data Engineering (ICDE), 2010 IEEE 26th International Conference on, Simitsis, Alkis, et al. (2008), 'Natural language reporting for ETL processes', Proceeding of the ACM 11th international workshop on Data warehousing and OLAP (Napa Valley, California, USA: ACM).

15 Skoutas, Dimitrios e Simitsis, Alkis (2006), 'Designing ETL processes using semantic web technologies', Proceedings of the 9th ACM international workshop on Data warehousing and OLAP (Arlington, Virginia, USA: ACM). Watson, H. J. e Wixom, B. H. (2007), 'The Current State of Business Intelligence', Computer, 40 (9),

Uma peça estratégica para o seu negócio

Uma peça estratégica para o seu negócio Uma peça estratégica para o seu negócio INFORMAÇÃO GERAL DA EMPRESA CASO DE SUCESSO EM IMPLEMENTAÇÃO BI PERGUNTAS E RESPOSTAS Fundada em 1997, Habber Tec é uma empresa especializada na oferta de soluções

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

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

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

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

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 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

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani

Planejamento Estratégico de TI. Prof.: Fernando Ascani Planejamento Estratégico de TI Prof.: Fernando Ascani BI Business Intelligence A inteligência Empresarial, ou Business Intelligence, é um termo do Gartner Group. O conceito surgiu na década de 80 e descreve

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

OLAP em âmbito hospitalar: Transformação de dados de enfermagem para análise multidimensional

OLAP em âmbito hospitalar: Transformação de dados de enfermagem para análise multidimensional OLAP em âmbito hospitalar: Transformação de dados de enfermagem para análise multidimensional João Silva and José Saias m5672@alunos.uevora.pt, jsaias@di.uevora.pt Mestrado em Engenharia Informática, Universidade

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

A versão básica disponibiliza a informação criada no Microsoft Navision em unidades de informação

A versão básica disponibiliza a informação criada no Microsoft Navision em unidades de informação O Business Analytics for Microsoft Business Solutions Navision ajuda-o a ter maior controlo do seu negócio, tomar rapidamente melhores decisões e equipar os seus funcionários para que estes possam contribuir

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 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

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

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

Gerenciamento de Dados e Gestão do Conhecimento

Gerenciamento de Dados e Gestão do Conhecimento ELC1075 Introdução a Sistemas de Informação Gerenciamento de Dados e Gestão do Conhecimento Raul Ceretta Nunes CSI/UFSM Introdução Gerenciando dados A abordagem de banco de dados Sistemas de gerenciamento

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

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

Uma estrutura (framework) para o Business Intelligence (BI)

Uma estrutura (framework) para o Business Intelligence (BI) Uma estrutura conceitural para suporteà decisão que combina arquitetura, bancos de dados (ou data warehouse), ferramentas analíticas e aplicações Principais objetivos: Permitir o acesso interativo aos

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

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

TÉCNICAS DE INFORMÁTICA WILLIAN FERREIRA DOS SANTOS

TÉCNICAS DE INFORMÁTICA WILLIAN FERREIRA DOS SANTOS TÉCNICAS DE INFORMÁTICA WILLIAN FERREIRA DOS SANTOS Vimos em nossas aulas anteriores: COMPUTADOR Tipos de computadores Hardware Hardware Processadores (CPU) Memória e armazenamento Dispositivos de E/S

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

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

Sistema de Business Intelligence no suporte à Gestão Estratégica. Resumo

Sistema de Business Intelligence no suporte à Gestão Estratégica. Resumo Sistema de Business Intelligence no suporte à Gestão Estratégica Caso prático no comércio de equipamentos eletrónicos Sérgio Costa 1, Maribel Yasmina Santos 2 1) Centro de Investigação ALGORITMI, Universidade

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

DESMISTIFICANDO O CONCEITO DE ETL

DESMISTIFICANDO O CONCEITO DE ETL DESMISTIFICANDO O CONCEITO DE ETL Fábio Silva Gomes da Gama e Abreu- FSMA Resumo Este artigo aborda os conceitos de ETL (Extract, Transform and Load ou Extração, Transformação e Carga) com o objetivo de

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

Criação e uso da Inteligência e Governança do BI

Criação e uso da Inteligência e Governança do BI Criação e uso da Inteligência e Governança do BI Criação e uso da Inteligência e Governança do BI Governança do BI O processo geral de criação de inteligência começa pela identificação e priorização de

Leia mais

CURSO DE DATAWAREHOUSE TRABALHO FINAL

CURSO DE DATAWAREHOUSE TRABALHO FINAL CURSO DE DATAWAREHOUSE TRABALHO FINAL GRUPO I &- COMMERCE 1 REVISÃO 2 1/6/2000 Foram revistos os itens : Introdução Problemas e soluções propostas REVISÃO 3/4 19/6/2000 E 27/04/2000 versão final Foram

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

Serviço Público Inteligente

Serviço Público Inteligente Serviço Público Inteligente Sistemas de BI, decidir com base em informação de qualidade 15 de maio de 2013 Auditório B, Reitoria UNL Patrocínio Prata Patrocinadores Globais APDSI Business Intelligence

Leia mais

BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA GESTÃO ACADÊMICA

BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA GESTÃO ACADÊMICA BUSINESS INTELLIGENCE APLICADO NA GESTÃO ACADÊMICA Marcio Rodrigo Teixeira e Mehran Misaghi Instituto Superior Tupy (IST) / Sociedade Educacional de Santa Catarina (SOCIESC) Campus Boa Vista, Joinville,

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

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

Aplicação de Data Warehousing no Cadastro de Ficha Limpa do TSE

Aplicação de Data Warehousing no Cadastro de Ficha Limpa do TSE Aplicação de Data Warehousing no Cadastro de Ficha Limpa do TSE Mateus Ferreira Silva, Luís Gustavo Corrêa Lira, Marcelo Fernandes Antunes, Tatiana Escovedo, Rubens N. Melo mateusferreiras@gmail.com, gustavolira@ymail.com,

Leia mais

GESTÃO. Gestão dos Processos e Operações Gestão de Sistemas e Tecnologias de Informação (dentro do capítulo 6) CLF

GESTÃO. Gestão dos Processos e Operações Gestão de Sistemas e Tecnologias de Informação (dentro do capítulo 6) CLF GESTÃO Gestão dos Processos e Operações Gestão de Sistemas e Tecnologias de Informação (dentro do capítulo 6) Informação e Decisões Gerir envolve tomar muitas e frequentes decisões Para decidir com eficácia

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

PALAVRAS CHAVE RESUMO

PALAVRAS CHAVE RESUMO ESIG2001 SPATIAL INTELLIGENCE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA COMO MEIO DE SUPORTE À DECISÃO João Machado Costa, Rui Marques Ferreira Novabase www.novabase.pt joao.machado@novabase.pt PALAVRAS CHAVE Spatial Information

Leia mais

Business Intelligence e Inteligência Analítica BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence e Inteligência Analítica BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence e Inteligência Analítica BUSINESS INTELLIGENCE Sumário Conceitos/Autores chave... 3 1. Introdução... 4 2. Teoria de Negócios... 5 3. Profi ssionais de BI... 6 4. Verdades e Mitos

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 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

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

Como tornar o seu. Maribel Yasmina* Isabel Ramos*

Como tornar o seu. Maribel Yasmina* Isabel Ramos* Os sistemas de Business Intelligence são imprescindíveis a decisores dinâmicos e motivados para aproveitar as oportunidades que uma sociedade em transformação rápida pode oferecer Maribel Yasmina* Como

Leia mais

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining.

Palavras-chave: On-line Analytical Processing, Data Warehouse, Web mining. BUSINESS INTELLIGENCE COM DADOS EXTRAÍDOS DO FACEBOOK UTILIZANDO A SUÍTE PENTAHO Francy H. Silva de Almeida 1 ; Maycon Henrique Trindade 2 ; Everton Castelão Tetila 3 UFGD/FACET Caixa Postal 364, 79.804-970

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

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

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

Business Intelligence Conceitos, Metodologia de Desenvolvimento e Exemplos de BI

Business Intelligence Conceitos, Metodologia de Desenvolvimento e Exemplos de BI Matriz: Av. Caçapava, 527 CEP 90.460-130 Tecnopuc: Av. Ipiranga, 6681 Prédio 32 Sala 109 CEP 90.619-900 Porto Alegre - RS, Brasil Contate-nos: +55 (51) 3330.7777 contato@dbccompany.com.br www.dbccompany.com.br

Leia mais

Data Warehouse: uma classificação de seus Custos e Benefícios

Data Warehouse: uma classificação de seus Custos e Benefícios Data Warehouse: uma classificação de seus Custos e Benefícios Marcos Paulo Kohler Caldas (CEFET-ES/CEFET-PR) marcospaulo@cefetes.br Prof. Dr. Luciano Scandelari (CEFET-PR) luciano@cefetpr.br Prof. Dr.

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

Serviço Público Inteligente

Serviço Público Inteligente Serviço Público Inteligente Sistemas de BI, decidir com base em informação de qualidade 15 de maio de 2013 Auditório B, Reitoria UNL Patrocínio Prata Patrocinadores Globais APDSI Sistemas de Business Intelligence

Leia mais

Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar

Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar Projeto de Data Warehousing sobre Informações em Saúde para dar Suporte a Análise de Faturamento Hospitalar Newton Shydeo Brandão Miyoshi Joaquim Cezar Felipe Grupo de Informática Biomédica Departamento

Leia mais

2 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados 2.1. Introdução

2 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados 2.1. Introdução 2 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados 2.1. Introdução De acordo com [FAYY96], o conceito de descoberta de conhecimento em bases de dados pode ser resumido como o processo não-trivial de identificar

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

Open Operational Platform

Open Operational Platform Open Operational Platform Visão Tecnológica 20.01.2009 Agenda Enquadramento Arquitectura Características Diferenciadoras Case Study 2 Enquadramento 3 Mobilidade Optimização Processos Tecnologia Operações

Leia mais

Aplicando Técnicas de Business Intelligence sobre dados de desempenho Acadêmico: Um estudo de caso

Aplicando Técnicas de Business Intelligence sobre dados de desempenho Acadêmico: Um estudo de caso Aplicando Técnicas de Business Intelligence sobre dados de desempenho Acadêmico: Um estudo de caso Ana Magela Rodriguez Almeida 1, Sandro da Silva Camargo 1 1 Curso Engenharia de Computação Universidade

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

PROPOSTA DE GERENCIAMENTO LOGÍSTICO BASEADO NA INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS ATRAVÉS DE UM DATA WAREHOUSE

PROPOSTA DE GERENCIAMENTO LOGÍSTICO BASEADO NA INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS ATRAVÉS DE UM DATA WAREHOUSE PROPOSTA DE GERENCIAMENTO LOGÍSTICO BASEADO NA INTEGRAÇÃO DE SISTEMAS ATRAVÉS DE UM DATA WAREHOUSE Fabio Favaretto Professor adjunto - Programa de Pós Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas Pontifícia

Leia mais

PRIMAVERA BUSINESS SOFTWARE SOLUTIONS, SA

PRIMAVERA BUSINESS SOFTWARE SOLUTIONS, SA PRIMAVERA BUSINESS SOFTWARE SOLUTIONS, SA Introdução Nesta edição do Catálogo de Serviços apresentamos os vários tipos de serviços que compõe a actual oferta da Primavera na área dos serviços de consultoria.

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

PCCRBE 1 - Manual de procedimentos técnicos para a criação de catálogos colectivos

PCCRBE 1 - Manual de procedimentos técnicos para a criação de catálogos colectivos PCCRBE 1 - Manual de procedimentos técnicos para a criação de catálogos colectivos 1. Introdução O objectivo deste documento é a criação de um memorando que sirva de apoio à instalação e manutenção do

Leia mais

Partilha segura de ficheiros disponibilizados livremente na Internet

Partilha segura de ficheiros disponibilizados livremente na Internet Partilha segura de ficheiros disponibilizados livremente na Internet Nuno Matias, António Pinto Resumo As plataformas baseadas na nuvem (ou cloud computing) pressupõem a disponibilidade de informação,

Leia mais

Business Intelligence & Performance Management

Business Intelligence & Performance Management Como medir a evolução do meu negócio? Tenho informação para esta decisão? A medição da performance é uma dimensão fundamental para qualquer actividade de gestão. Recorrentemente, qualquer gestor vê-se

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

Enunciado do Projecto

Enunciado do Projecto C O M P U T A Ç Ã O M Ó V E L 2 0 0 7 / 2 0 0 8 Enunciado do Projecto 17 de Março de 2008 1. Objectivos Desenvolver uma aplicação num domínio aplicacional específico que envolva replicação e sincronização

Leia mais

Uma abordagem utilizando Business Intelligence para apoiar o processo de tomada de decisão na gestão da evolução de serviços web 1

Uma abordagem utilizando Business Intelligence para apoiar o processo de tomada de decisão na gestão da evolução de serviços web 1 Uma abordagem utilizando Business Intelligence para apoiar o processo de tomada de decisão na gestão da evolução de serviços web 1 Ernando Silva 1, Renata Galante (Orientadora) 1, Karin Becker (Coorientadora)

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

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

DESENVOLVIMENTO DA SOLUÇÃO DE BUSINESS INTELLIGENCE EM UMA UNIVERSIDADE ESTADUAL, UTILIZANDO A FERRAMENTA EXCEL PARA MANIPULAÇÃO DOS DADOS

DESENVOLVIMENTO DA SOLUÇÃO DE BUSINESS INTELLIGENCE EM UMA UNIVERSIDADE ESTADUAL, UTILIZANDO A FERRAMENTA EXCEL PARA MANIPULAÇÃO DOS DADOS DESENVOLVIMENTO DA SOLUÇÃO DE BUSINESS INTELLIGENCE EM UMA UNIVERSIDADE ESTADUAL, UTILIZANDO A FERRAMENTA EXCEL PARA MANIPULAÇÃO DOS DADOS Flávio Augusto Lacerda de Farias Rogério Tronco Vassoler ** Resumo

Leia mais

Business Intelligence: Desafios e Melhores Práticas

Business Intelligence: Desafios e Melhores Práticas Sucesu RJ - IV Congresso de Inteligência Competitiva Business Intelligence: Desafios e Melhores Práticas Eugenio Pedrosa Petrobras Roteiro Arquitetura de BI Evolução da BI nas Empresas Corporate Performance

Leia mais

Questões sobre Web Mining e Web Warehousing

Questões sobre Web Mining e Web Warehousing Curso de Data Warehousing PUC-Rio TecBD Prof. Rubens Melo Tendências Web Warehousing e Web Mining Questões sobre Web Mining e Web Warehousing Quais são as características da plataforma WEB Quais os tipos

Leia mais

Curso Superior de Tecnologia em BD Suporte de Apoio à Decisão

Curso Superior de Tecnologia em BD Suporte de Apoio à Decisão Curso Superior de Tecnologia em BD Suporte de Apoio à Decisão Aula 01 Agenda Introdução Conceitos Histórico Fornecedores Quadrantes Mágicos Introdução aos Próximos tópicos 2 Introdução Sistemas de Apoio

Leia mais

Informática. Conceitos Básicos. Informação e Sistemas de Informação. Aula 3. Introdução aos Sistemas

Informática. Conceitos Básicos. Informação e Sistemas de Informação. Aula 3. Introdução aos Sistemas Informática Aula 3 Conceitos Básicos. Informação e Sistemas de Informação Comunicação Empresarial 2º Ano Ano lectivo 2003-2004 Introdução aos Sistemas A Teoria dos Sistemas proporciona um meio poderoso

Leia mais

Uma Plataforma Analítica para Suporte à Gestão de Portos Marítimos

Uma Plataforma Analítica para Suporte à Gestão de Portos Marítimos Uma Plataforma Analítica para Suporte à Gestão de Portos Marítimos Sandrina Maciel 1, Sónia Sousa 1 1 Mestrado de Informática, Departamento de Informática, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057,

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

Resultados da Pesquisa

Resultados da Pesquisa Resultados da Pesquisa 1. Estratégia de Mensuração 01 As organizações devem ter uma estratégia de mensuração formal e garantir que a mesma esteja alinhada com os objetivos da empresa. Assim, as iniciativas

Leia mais

Especificação Genérica de Gatilhos e Procedimentos Armazenados para a Geração de Históricos de Dados

Especificação Genérica de Gatilhos e Procedimentos Armazenados para a Geração de Históricos de Dados Especificação Genérica de Gatilhos e Procedimentos Armazenados para a Geração de Históricos de Dados Alex Sandro Romeo de Souza Poletto 1, Jorge Rady de Almeida Júnior 2 1 Instituto Municipal de Ensino

Leia mais

Arquiteturas de DW e Abordagens de Implementação. Arquiteturas e Abordagens de Implementação

Arquiteturas de DW e Abordagens de Implementação. Arquiteturas e Abordagens de Implementação Curso de Dwing TecBD-DI PUC-Rio Prof. Rubens Melo Arquiteturas de DW e Abordagens de Implementação Arquiteturas e Abordagens de Implementação Arquitetura adequada é fundamental Infra-estrutura disponível

Leia mais

Curso Superior de Tecnologia em BD

Curso Superior de Tecnologia em BD Curso Superior de Tecnologia em BD Arquitetura de Business Intelligence Aula 2 Definindo Sistemas de Business Intelligence, suas Fronteiras e Aplicações Objetivos Entender os Tipos de Processos de Decisão

Leia mais

APLICATIVOS CORPORATIVOS

APLICATIVOS CORPORATIVOS Sistema de Informação e Tecnologia FEQ 0411 Prof Luciel Henrique de Oliveira luciel@uol.com.br Capítulo 3 APLICATIVOS CORPORATIVOS PRADO, Edmir P.V.; SOUZA, Cesar A. de. (org). Fundamentos de Sistemas

Leia mais

Qualidade de Dados em Data Warehouse

Qualidade de Dados em Data Warehouse Qualidade de Dados em Data Warehouse Prof. Dr. Jorge Rady de Almeida Jr. Escola Politécnica da USP C/1 Relevância do Tema Principal motivação p/ manter alta QD: impactos nos lucros DW: tomada de decisões

Leia mais

O Valor do Licenciamento do SQL Server 2012 Versus Oracle Database

O Valor do Licenciamento do SQL Server 2012 Versus Oracle Database White Paper Publicado em: Janeiro de 2012 Aplica-se ao: SQL Server 2012 O Valor do Licenciamento do SQL Server 2012 Versus Oracle Database Resumo: As mudanças no produto e no licenciamento da Microsoft

Leia mais

Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI)

Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI) Programa do Curso de Pós-Graduação Lato Sensu MBA em Business Intelligence (BI) Apresentação O programa de Pós-graduação Lato Sensu em Business Intelligence Inteligência Competitiva tem por fornecer conhecimento

Leia mais

Aplicação de Técnicas de Distribuição e Paralelismo em Ambientes de BI 2.0 para suporte à Qualidade de Dados

Aplicação de Técnicas de Distribuição e Paralelismo em Ambientes de BI 2.0 para suporte à Qualidade de Dados Aplicação de Técnicas de Distribuição e Paralelismo em Ambientes de BI 2.0 para suporte à Qualidade de Dados Aluno: Daniel Barbosa Martins Orientadoras: Fernanda Baião (UNIRIO) e Maria Cláudia Cavalcanti

Leia mais

Business Intelligence aplicado a área da saúde: potencializando a tomada de decisão

Business Intelligence aplicado a área da saúde: potencializando a tomada de decisão Business Intelligence aplicado a área da saúde: potencializando a tomada de decisão Daiane Kelly de Oliveira 1, Dorirley Rodrigo Alves 1 1 Instituto de Ciências Exatas e Informática PUC Minas Campus Guanhães

Leia mais

T2Ti Tecnologia da Informação Ltda T2Ti.COM http://www.t2ti.com Projeto T2Ti ERP 2.0. Bloco Comercial. CRM e AFV

T2Ti Tecnologia da Informação Ltda T2Ti.COM http://www.t2ti.com Projeto T2Ti ERP 2.0. Bloco Comercial. CRM e AFV Bloco Comercial CRM e AFV Objetivo O objetivo deste artigo é dar uma visão geral sobre os Módulos CRM e AFV, que fazem parte do Bloco Comercial. Todas informações aqui disponibilizadas foram retiradas

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

Soluções de Gestão Integradas SENDYS ERP. Otimize a Gestão do Seu Negócio!

Soluções de Gestão Integradas SENDYS ERP. Otimize a Gestão do Seu Negócio! Soluções de Gestão Integradas SENDYS ERP Otimize a Gestão do Seu Negócio! Universo da Solução de Gestão SENDYS ERP SENDYS - Copyright 2007 SENDYS é uma marca proprietária da Readsystem, Lda. 2 Universo

Leia mais

Data Mining: Conceitos e Técnicas

Data Mining: Conceitos e Técnicas Data Mining: Conceitos e Técnicas DM, DW e OLAP Data Warehousing e OLAP para Data Mining O que é data warehouse? De data warehousing para data mining Data Warehousing e OLAP para Data Mining Data Warehouse:

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

Sugestão de palavras chave para campanhas em motores de busca em arranque

Sugestão de palavras chave para campanhas em motores de busca em arranque Relatório Técnico FEUP Sugestão de palavras chave para campanhas em motores de busca em arranque João Albuquerque AdClick Ricardo Morla INESC TEC e FEUP Gabriel David INESC TEC e FEUP Rui Campos AdClick

Leia mais

Auditoria interna Especialização PwC

Auditoria interna Especialização PwC www.pwc.pt/academy Especialização PwC PwC s Academy Formação de profissionais para profissionais Especialização PwC Este curso com uma forte componente prática, procura dotar os recursos afetos à função

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

Uma aplicação de Data Warehouse para análise do processo de coleta de sangue e de medula óssea

Uma aplicação de Data Warehouse para análise do processo de coleta de sangue e de medula óssea Uma aplicação de Data Warehouse para análise do processo de coleta de sangue e de medula óssea Rogério de Torres Pelito, Gleise Celeste Gonzaga Pereira, Diana Maria da Silva de Souza, André Luiz Alves

Leia mais

Business Intelligence

Business Intelligence 1/ 24 Business Intelligence Felipe Ferreira 1 Nossa empresa Jornal O Globo Jornais Populares Parcerias Grupo Folha Grupo Estado 2 1 Fundada em 1925 3100 funcionários 2 Parques Gráficos e SP Globo: 220

Leia mais

O Processo ETL em Sistemas Data Warehouse

O Processo ETL em Sistemas Data Warehouse O Processo ETL em Sistemas Data Warehouse João Ferreira, Miguel Miranda, António Abelha e José Machado Universidade do Minho, Departamento de Informática, Braga, Portugal tiago_jtx@hotmail.com {miranda,abelha,jmac}@di.uminho.pt

Leia mais

Data Warehousing e OLAP

Data Warehousing e OLAP Data Warehousing e OLAP Jornadas de Engenharia Informática Instituto Politécnico da Guarda Henrique Madeira Departamento de Engenharia Informática Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade de Coimbra

Leia mais