Utilizando a Ferramenta Mondrian para Processamento de um Data Warehouse WOLAP com ferramenta open-source

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Utilizando a Ferramenta Mondrian para Processamento de um Data Warehouse WOLAP com ferramenta open-source"

Transcrição

1 Como referenciar este artigo: PRASS, Fernando Sarturi. FERNANDES, Mikael de Souza. VARGAS, Pablo Tôndolo. Utilizando a Ferramenta Mondrian para Modelagem em Data Warehouses. SQL Magazine, v.67, Banco de Dados Utilizando a Ferramenta Mondrian para Processamento de um Data Warehouse WOLAP com ferramenta open-source Fernando Sarturi Prass - Mestre em Ciência da Computação pela UFSC. Diretor da FP2 Tecnologia (http://www.fp2.com.br/), empresa gaúcha que atua desenvolvimento de sistemas e presta consultoria em Bancos de Dados e Data Mining. Professor da Universidade Luterana do Brasil (ULBRA). Pablo Tôndolo de Vargas - Bacharel em Sistemas de Informação da Universidade Luterana do Brasil (ULBRA). Atua na área de desenvolvimento em Delphi e na área de qualidade de software na empresa FP2 Tecnologia. Mikael de Souza Fernandes - Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Luterana do Brasil (ULBRA). Programador Java e desenvolvedor de solução (http://portal.ufsm.br/neuro) de Business Intelligence no CPD (Centro de Processamento de Dados) da UFSM. LEAD: BOX De que se trata o artigo: Este artigo apresenta o Mondrian, uma ferramenta de BI (Business Intelligence) open-source de análise de dados. Além de apresentar a ferramenta, o artigo demonstra seu funcionamento através de um exemplo prático: um Data Warehouse (DW) de uma vídeo locadora. Para que serve: Mondrian é uma ferramenta de BI focada no usuário de nível gerencial que permite a análise de grandes bases de dados por meio de planilhas, tabelas e gráficos. Em que situação o tema é útil: BI pode ter um papel fundamental na tomada de decisões em qualquer organização, através da análise de dados, por exemplo, é composto por DW e On-Line Analytical Processing (OLAP). A tecnologia OLAP manipula e aplica metodologias de multidimensionalidade em grandes fontes de dados (DW). Introdução Cada vez mais os administradores de empresas têm a necessidade de analisar e visualizar os dados corporativos independentemente do local onde estejam, sejam em suas casas ou no escritório. Nesse contexto, é necessário rapidez, dinamismo e consistência nos dados para facilitar a tomada de decisão sobre como agir a partir de informações do mesmo.

2 Como o próprio nome sugere On-Line Analytical Processing (OLAP, em português Processamento Analítico On-Line) tem por finalidade processar grandes quantidades de dados em tempo real. Segundo Kimball(1998), OLAP é um termo criado para descrever uma abordagem dimensional para suporte à decisão, através de uma análise dinâmica e multidimensional dos dados. No entanto, a tecnologia OLAP é somente de visualização de dados que estão numa forma agregada, ou melhor, resumida. Esse resumo é necessário para que se possa analisar os dados dispostos em uma base relacional. Englobado nos conceitos de OLAP, encontra-se a ferramenta Mondrian, que consiste em um projeto open source que está atualmente na versão 3, desenvolvida pela Pentaho (www.pentaho.com). Mondrian aplica as tradicionais operações OLAP em Esquemas XML. Para definir as consultas na devida base dados, Mondrian utiliza uma outra tecnologia padrão, o MDX (Multidimensional Expressions). O MDX consiste em uma linguagem semelhante à linguagem SQL (Structured Query Language), foi criada pela Microsoft e introduzida na ferramenta Microsoft SQL Server Services OLAP (Nota 1), fazendo parte da especificação OLE DB/OLAP API. Porém, o Mondrian não possui um visualizador dos dados multidimensionais, podendo assim ser integrado como uma API em outras ferramentas, como o caso do JPivot (Nota 2). Nota 1. A Ferramenta Microsoft SQL Server OLAP Services O Microsoft SQL Server Services OLAP, também chamado de Analysis Services, é um servidor baseado em OLAP e mineração de dados (Microsoft, 2008b). Assim como o banco de dados SQL Server, ele possui custo de licença. Esta solução oferece um pacote completo de recursos para aplicação dos conceitos de Inteligência de Negócios, como ainda ETL e DW. Nota 2. A Ferramenta Pivot A tecnologia JPivot é responsável pela camada de apresentação, projetada para trabalhar com vários servidores OLAP, especialmente com o Mondrian. O JPivot é uma ferramenta que através de suas tag librarys permite apresentação e interação com os dados analisados (JPivot 2007), isto é, visualização e manipulação de tabelas, resultado de consultas OLAP. Este artigo tem como objetivo apresentar a ferramenta Mondrian, assim como explorar os conceitos de BI, mostrando o seu significado e como o usuário pode usufruir de seus recursos no dia-a-dia através de uma exemplificação de uma base de dados de uma vídeolocadora. A ferramenta Mondrian utiliza a tecnologia JDBC (Java Database Connectivity), logo é flexível quanto a Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD). No exemplo não é citado o SGBD utilizado, pois é deixado a rigor de cada um a escolha deste, logo foi utilizada a conexão ODBC (Open Data Base Connectivity) suportada pela tecnologia JDBC. Data Warehouse (DW) Conforme Fortulan e Filho (2005), ao longo do tempo os bancos de dados foram desenvolvidos para fins de processamentos de dados operacionais e analíticos, havendo maior ênfase no primeiro caso, ainda que ambos tivessem usuários com diferentes necessidades. Uma vez compreendida essa diferença, foram criados bancos de dados separados para fins analíticos, chamados de Data Warehouse (DW) ou armazém de dados. Conforme Navathe e Elmasri (2000), os Data Warehouses (ou armazéns de dados) fornecem acesso a dados para análise complexa, descoberta de conhecimento e tomada de decisão. Além disso, eles suportam demandas de alto nível de desempenho de dados e informações em uma organização para vários tipos de aplicações OLAP, DSS (Decision Support Systems) e Data Mining.

3 Elmasri & Navathe (2000) definem os passos para o desenvolvimento de um DW: Os dados devem ser extraídos de várias fontes, heterogêneas. Os dados devem ser formatados para consistência dentro do DW. Os dados devem ser limpos para garantir a sua validade (a limpeza de dados é um processo complexo e com muitas implicações). Os dados devem ser ajustados ao modelo de dados do DW. Os dados devem ser carregados para o DW (ferramentas de monitoramento para cargas, bem como métodos de recuperação de cargas incompletas ou incorretas, são necessárias). Conhecendo OLAP (On-Line Analytical Processing) Para manipular um DW é necessária a aplicação de conceitos e tecnologias distintas. Comumente em base de dados tradicionais para operações transacionais são utilizadas tecnologias chamadas de OLTP (On-Line Transaction Processing). Entretanto, no caso de DW, utiliza-se de tecnologias denominadas OLAP OLTP (On-Line Analytical Processing). Como o objetivo das ferramentas OLAP é permitir análises para examinar os negócios, elas têm requisitos bem particulares se comparadas a outros sistemas de informação, conforme Berson (1997) e Thomsen (2002), tais como: Flexibilidade: as análises de negócio devem ter liberdade e facilidade para escolher os dados a serem analisados bem como o formato no qual eles devem ser visualizados; Simplicidade: ferramentas OLAP devem prover maneiras simples e intuitivas de confecção de análises para os analistas de negócio; Expressividade: a linguagem de consulta utilizada pela ferramenta OLAP deve ser poderosa o suficiente para que o analista consiga extrair informações realmente úteis para o negócio; Poder de análise: ferramentas OLAP devem prever um conjunto de operações de agregação e exploração de dados que permitam análises de tendências e comparações complexas utilizando os dados que descrevem o negócio; Velocidade: o processamento das consultas sobre o DW deve ser realizado em um tempo relativamente baixo. O tempo de processamento, dependendo do volume de dados e da complexidade do código da consulta, pode em casos específicos chegar a horas. Criando DW em um Estudo de Caso Sistema de Vídeo Locadora Tomando por exemplo um sistema de uma típica empresa de vídeo locação que possui uma base de dados com as seguintes informações: dados do cliente, como endereço, nome e CPF; informações sobre o produto (vídeo), como título, descrição, gênero; e por fim os registros das locações, contendo detalhes referentes ao locatário (cliente), vídeo, data e valor. A Figura 1 apresenta o modelo de entidade e relacionamento referente a esse sistema que usaremos como exemplo.

4 CLIENTE ID_CLIENTE NOME SEXO CPF ID_ENDERECO (FK) VIDEO ID_VIDEO TITULO DESCRICAO ID_GENERO (FK) ENDERECO ID_ENDERECO CIDADE BAIRRO RUA LOCACAO ID_LOCACAO VALOR DATA ID_CLIENTE (FK) ID_VIDEO (FK) GENERO ID_GENERO NOME_GENERO Figura 1. Modelo entidade relacionamento do sistema da vídeo-locadora Entretanto, para o nível gerencial do referido sistema, a base de dados não representa informações pertinentes à tomada de decisão, mas sim apenas para fins operacionais. Sendo assim, é preciso desenvolver um DW para esta base de dados, através do conceito de multidimensionalidade ou cubo de dados. Cubo de dados é uma estrutura multidimensional que expressa a forma na qual os tipos de informações se relacionam. Ele é formado pela tabela de fatos e pelas tabelas de dimensão que a circundam e representam possíveis formas de visualizar e consultar os dados. O cubo armazena todas as informações relacionadas a um determinado assunto de maneira a permitir que sejam montadas várias combinações entre elas, resultando na extração de várias visões sobre o mesmo tema (Hokama et al. 2004, p. 49). O exemplo de um cubo do sistema de uma vídeo-locadora é representado por tabelas de dimensões e tabela de fatos, sendo a tabela de dimensões referentes a vídeos e clientes; e, por conseguinte, a tabela de fatos que seriam as locações. As dimensões basicamente compreendem aos aspectos a serem analisados que se relacionam ao cubo por meio da tabela de fatos. Por outro lado, os fatos são representados por tabelas (fact tables) que correspondem aos conjuntos de dados mensuráveis e referenciáveis no modelo dimensional. A tabela de fatos é a principal tabela de um modelo dimensional, onde as medições numéricas de interesse da empresa estão armazenadas (Kimball, 2002). Usando o modelo entidade relacionamento (ER) apresentado na Figura 1, pode-se definir como tabela de fatos o conjunto de todas as locações agregadas de outras informações como gênero, valor (R$), quantidade, etc. Sendo que os valores a serem processados são chamados medidas, neste caso seriam os atributos valor da locação e quantidade de locações. Para se chegar à tabela de fatos, recomenda-se os procedimentos de ETL (Extract Transform Load) que consiste na extração, processamento e carga do modelo ER para o modelo dimensional (DW). Segundo Barbieri (2001), as dimensões têm uma relação de 1:N com a tabela de fatos. Logo, elas possuem um número de registros bem menor. Elas possuem inúmeras colunas de informação e uma chave primária que acaba participando das tabelas de fatos, como parte de sua chave múltipla. Para a formulação de uma dimensão, também se utiliza do mesmo procedimento de ETL. Nas dimensões ainda há os conceitos de membro, hierarquia, nível e propriedade. Um membro é um item contido em uma dimensão, isto é, no modelo apresentando, Infantil seria um membro da dimensão gênero. Uma hierarquia é um conjunto de membros organizados em uma estrutura, para facilitar a análise. Um nível é um conjunto de membros que têm a mesma distância a partir da raiz da hierarquia. No modelo apresentado temos uma

5 única hierarquia em ambas dimensões, um único nível na dimensão cliente e dois níveis na dimensão gênero. E, por fim, propriedade é um valor de um membro que será visualizado pelo usuário, no modelo apresentado, o título representa uma propriedade da dimensão vídeo. Veja o modelo do DW na Tabela 1. Tabela 1. Definição do modelo de DW Cubo Dimensão Hierarquia Propriedades Medidas Vídeo/Gênero Vídeos Gênero, título Locadora Cliente Clientes Nome Quantidade, valor total A Ferramenta Mondrian O Mondrian é uma ferramenta disponibilizada como uma tecnologia Web desenvolvida na linguagem de programação Java. Conforme Brito (2004), o Mondrian executa as consultas OLAP sob a base de dados e retorna os dados manipulados. Este retorno, porém, não tem uma saída (interface gráfica) definida. A visualização das consultas retornadas depende de outra tecnologia: o JPivot. Possibilita executar as operações, como por exemplo: drill Member: Abre todas as ocorrências de um determinado item; drill Position: Abre apenas a ocorrência selecionada daquele item; drill Replace: Substitui a raiz da dimensão atual pelo item selecionado; drill Through: Explica de onde foi que aquele dado foi calculado; Swap de linhas e colunas; Exportação dos dados da tela para o aplicativo Microsoft Excel e a extensão PDF. Arquitetura do Mondrian A ferramenta Mondrian é composta basicamente por quatro camadas: a camada de apresentação (presentation layer), dimensional (dimensional layer), estrela (star layer) e, por fim, de armazenamento (storage layer). A tecnologia JPivot é responsável pela camada de apresentação. A segunda camada, dimensional, é a camada que recebe, analisa e envia consultas OLAP. A camada estrela é responsável pela ligação da consulta recebida pela camada anterior e a execução da mesma sobre a base de dados através de um mapeamento. E por último, a camada de armazenamento é quem executa as consultas solicitadas pela camada estrela sobre o DW. Mondrian Schema De acordo com Brito (2004), a lógica do Mondrian é implementada através de Schemas, que definem o modelo multidimensional lógico e o mapeamento deste modelo em um modelo físico e relacional. O primeiro, modelo lógico, é formado de elementos definidos pelo Schema, sendo estes: cubos, dimensões, hierarquias, níveis e membros. Por conseguinte, o modelo físico é a base de dados relacional que é mapeada pelo modelo lógico através do Schema. Ainda conforme Brito (2004), a representação destes Schemas é feita através de arquivos XML, utilizando os mesmos conceitos relacionados à análise dimensional: cubo,

6 representando em alto nível a lógica multidimensional do sistema, bem como os fatos e dimensões. Contextualizando com o nosso estudo de caso da vídeo-locadora descrito anteriormente, temos como dimensões do cubo: clientes e vídeos, ambos relacionados com a tabela de fatos (locação). Essa modelagem é representada pelo mapeamento em XML apresentado na Figura 2. Neste passo, sugere-se utilizar uma outra tecnologia do projeto Pentaho, a ferramenta de modelagem chamada Mondrian Schema Workbench (Nota 3). Nota 3. A Ferramenta Mondrian Schema Workbench A ferramenta Mondrian Schema Workbench é uma interface de projeto (design) que possibilita a criação e teste visualmente de schemas de cubo Mondrian OLAP. A engine do Mondrian processa as requisições MDX com os schemas ROLAP (Relational OLAP). Esses arquivos de schema são modelos de meta-dados em XML que são criados em uma estrutura específica usada pela engine do Mondrian. Esses modelos XML podem ser considerados estruturas como cubo que utilizam as tabelas de FATOS e DIMENSÕES existentes que podem ser encontradas em seu banco de dados. Mais detalhes podem ser obtidos em: Figura 2. Arquivo Locadora.xml referente ao Schema do sistema da vídeo-locadora Primeiramente, é determinado o nome do esquema através da tag chamada Schema (na linha 1 da Figura 2 o nome do Schema é Locadora). Logo após é dado o nome ao cubo. Neste exemplo ele possui o mesmo nome do esquema. Então através da tag Table (linha 3) é mapeada a identificação da tabela de fatos, que no nosso exemplo é identificada pelo nome locacao. Foram criadas duas dimensões, Video e Cliente, nas linhas 4 e 19 através da tag Dimension. Nesta tag é identificado o nome da dimensão, assim como podemos configurar a chave estrangeira da dimensão (foreignkey), que é a ligação entre a tabela de fatos e dimensão. Nas linhas seguintes são configuradas as hierarquias (hierarchy) de cada dimensão e seus níveis. Na dimensão de vídeos dentro da tag de hierarquia é configurada, através da tag JoinTable (linha 6), o relacionamento dos vídeos e seus gêneros. E através da tag Level (linhas 10 e 11) são configurados os níveis e suas respectivas propriedades, identificados por nome (name) e a devida coluna da propriedade (colunm).

7 A seguir, através da tag Measure (linhas 20 e 22), que identifica uma medida, são determinadas as propriedades, além de nome (name), coluna da tabela (column), tipo de dado da medida (datatype) e como ele será apresentando (formatstring). Configurando a Ferramenta Mondrian Ao longo deste artigo, foi desenvolvido um estudo de caso de uma vídeo-locadora através de uma base de dados relacional e o mapeamento desta base para os conceitos de DW, isto é, Schema Mondrian. Agora será mostrado o funcionamento da ferramenta Mondrian em um servidor Web (conforme especificação da linguagem Java). Para a utilização da ferramenta Mondrian, é preciso inicialmente configurá-la. Para isso, devemos adicioná-la ao diretório de aplicações do servidor. A ferramenta é disponibilizada através do endereço no formato compactado (war). Antes da inicialização do servidor, deve-se realizar duas modificações na aplicação. A primeira é adicionar o mapeamento (schema) anterior, o arquivo Locadora.xml, em um diretório qualquer inserido na aplicação (aqui foi escolhido o diretório /WEB- INF/queries), que será referenciado logo após. Por fim, deve-se gerar um arquivo JSP (Java Server Pages) no diretório queries (/WEB-INF/queries) da aplicação. Para exemplificação, será utilizado o nome do arquivo de locadora (locadora.jsp). No corpo deste arquivo será inserida na tag denominada mondrianquery a consulta e suas propriedades, tais como título, esquema, dentre outras propriedades (conforme Tabela 1 e exemplo da Figura 3). Tabela 1. Tabela de atributos da tag mondrianquery Atributo Descrição Valor id Nome do atributo criado na query01 sessão. jdbcdriver Nome da classe do Driver JDBC. sun.jdbc.odbc.jdbcodbcdriver jdbcurl Definição do banco de dados. jdbc:odbc:locadora jdbcuser Usuário do banco de dados. nulo jdbcpassword Senha do banco de dados. nulo datasource Nome de um DataSource (fonte nulo de dados) pré-configurado. cataloguri Descrição do caminho (path) do Mondrian Schema na aplicação. /WEB-INF/ queries/locadora.xml

8 Figura 3. Arquivo locadora.jsp com a consulta a ser executada Utilizando a Ferramenta Mondrian Após a configuração e inicialização da ferramenta Mondrian no servidor aplicando os conceitos citados até então, podemos utilizá-la para diversos objetivos, conforme já descrito na seção A Ferramenta Mondrian. Dentre as funcionalidades disponibilizadas pela ferramenta, podemos citar (Tabela 2) as encontradas na barra de ferramentas (toolbar) da Figura 4: Função OLAP Navigator MDX Query Configure OLAP Table Show Parent Members Hide Spans Tabela 2. Tabela de funcionalidades do Mondrian Descrição Definição de dimensões e medidas como linhas e colunas; Permite visualização e edição de consulta MDX; Possibilita a ordenação dos membros, baseando-se em ranking; Mostra membros superiores nas colunas e linhas; Esconde membros repetidos nos cabeçalhos; Show Properties Suppress Missing Rows/Columns Swap Axes Drill Through Show Chart Chart Config Drill Buttons Configure Print Settings Print to PDF Export to Excel Mostra as propriedades dos membros; Omite linhas e colunas com valores nulos; Permite a inversão da posição de colunas e linhas; Habilitam a navegação, de diferentes maneiras, nas linhas e colunas; Mostra o nível mais baixo de uma linha, com todas suas propriedades; Mostra o gráfico configurado; Permite configuração do gráfico; Permite configuração da impressão do relatório; Emite um relatório com a consulta no formato PDF; Exporta a consulta para um arquivo Excel (do pacote Microsoft Office). Para manipular a ferramenta Mondrian, basta acessar a URL do servidor em um browser seguidos da sua respectiva porta, o nome da aplicação (mondrian), a página padrão (testpage)

9 e o parâmetro query que identifica o nome do arquivo JSP com a consulta. Por exemplo, no caso do sistema de vídeo-locadora, a URL seria (servidor utilizando a porta 8080): Pronto. Após a execução dos passos anteriores, a ferramenta Mondrian está funcionando, manipulando consultas OLAP em um DW. Realizando Consultas para Extração de Dados Primeiramente iremos implementar através da ferramenta Mondrian uma consulta na linguagem MDX (Multidimensional Expressions). Para isso, inicialmente deve ser selecionado o botão que possui as letras MDX, onde será exibido um editor de texto onde deve ser digitada a consulta a ser realizada. Em nosso estudo de caso, criaremos uma consulta que irá buscar no DW as informações sobre quantidade de locação e valor na tabela de fatos, enquanto trás a dimensão denominada vídeo nas linhas da tabela. Essa consulta está apresentada na Figura 4. Figura 4. MDX referente a consulta no DW da vídeo-locadora Após a inserção e execução da devida consulta, foi obtido o retorno de uma tabela, apresentada na Figura 5, na qual se pode visualizar uma dimensão (Vídeo) e duas medidas (quantidade de e valor), configuradas no Schema Mondrian e selecionadas na consulta MDX (Figura 4). As medidas são valores manipulados sobre a tabela de fatos (fact table) de acordo com as suas dimensões.

10 Figura 5. Tabela do Mondrian com uma dimensão e medidas Os botões logo acima da tabela correspondem às funcionalidades da ferramenta Mondrian, que correspondem, dentre outras funcionalidades, às operações OLAP. Dentre essas, está compreendida a operação drill position que na implementação apresentada na Figura 5 (em vermelho) é executada sobre o membro Infantil da dimensão denominada Video, exibindo os filhos (childrens) deste membro. Gerando Gráficos Um outro importante recurso da ferramenta é a geração de gráficos que se refere à tabela em exibição naquele momento. Este recurso possui uma robusta configuração, ou seja, é possível alterar inúmeras propriedades do gráfico. Isto se explica pelo fato de os dados em exibição variarem de acordo com o número de medidas ou dimensões. A Figura 6 apresenta um gráfico gerado através do botão selecionado em azul na Figura 5 para a consulta realizada na Figura 4.

11 Figura 6. Gráfico de pizza referente apenas a dimensão Video, por Gênero. A geração de gráficos pela ferramenta Mondrian corresponde a um recurso com várias possibilidades. Há um menu de configurações para a geração destes gráficos, conforme Figura 7. Neste menu é possível selecionar o tipo de gráfico, dentre diversos, no exemplo, utilizou-se no formato de pizza. É possível também definir um título ao gráfico, suas dimensões, suas fontes, suas cores, dentre outras opções. Figura 7. Configurações de gráficos. Conclusão

12 Nos dias atuais, as organizações estão se desenvolvendo de forma acelerada, aumentando o volume de suas bases de dados. Consequentemente, eles estão agregando valores e conceitos a essas bases de dados. Assim, as tecnologias citadas neste trabalho, Data Warehouse e OLAP, são pertinentes e necessárias para o processamento de grandes volumes de informações, para apoiar as tomadas de decisões nas organizações. Uma ferramenta que engloba estas tecnologias juntamente ao ambiente Web é o projeto Mondrian. Esta ferramenta possui o seu código aberto (open-source) desenvolvido pela Pentaho e é considerada um destaque dentre as demais tecnologias OLAP da mesma categoria (Web). Entretanto, pode-se afirmar que, conforme Fernandes e Kantorski (2008), estas tecnologias ainda não estão amadurecidas nos quesitos de recursos visuais e integração, e ainda podemos identificar a necessidade de persistência das consultas geradas. Para uma melhor compreensão da potencialidade desta ferramenta, foi apresentado um exemplo típico de uma vídeo-locadora, através de modelagem relacional e dimensional, mostrando as principais funcionalidades oferecidas pela ferramenta. Referências BARBIERI, Carlos. Business Intelligence: modelagem e tecnologia. Rio de Janeiro: Axcel Books, BERSON, A., Data Warehousing, Data Mining & OLAP. McGraw-Hill, USA, BRITO, Maiquel de. Proposta de um Data Warehouse de informações acadêmicas. Novo Hamburgo: Projeto de Diplomação (Bacharelado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas, Centro Universitário Feevale, Novo Hamburgo. FELBER, Edmilson J. W. Proposta de uma Ferramenta OLAP em um Data Mart Comercial: Uma Aplicação Prática na Indústria Calçadista, Novo Hamburgo RS, Centro Universitário Feevale, FERNANDES, Mikael S. KANTORSKI, Gustavo Z. Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar - 3ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias da Informação. Escuela Superior de Ingeniería Informática ESESI. Universidade de Vigo, Espanha, FORTULAN, Marcos Roberto; GONÇALVES, Eduardo Vila Filho. Uma proposta de aplicação de Business Intelligence no chão-de-fábrica. São Carlos, SP, 2005 (Disponível em: Acesso em: Setembro de 2007). HARRISON, Thomas H. Intranet Data Warehouse. Tradução: Daniel Vieira. São Paulo: Berkeley Brasil, HOKAMA, Daniele Del Bianco et al. A modelagem de dados no ambiente Data Warehouse. São Paulo, SP. 121 p. Projeto de Diplomação (Bacharelado em Sistemas de Informação) Faculdade de Computação e Informática, Universidade Presbiteriana Mackenzie, (Disponível em: meusite.mackenzie.com.br/rogerio/tgi/2004modelagemdw.pdf. Acesso em: Setembro de 2007). KIMBALL, Ralph; et al. The Data Warehousing Lifecycle Toolkit: expert methods for designing, developing, and deploying data warehouses. New York: John Wiley & Sons, KIMBALL, Ralph; ROSS, Margy. The Data Warehouse Toolkit: The complete guide to dimensional modeling. 2. ed. USA: Wiley, NAVATHE, S. e ELMASRI, R.. Fundamentals of Database Systems. Addison Wesley, 3th ed., THOMSEN, Erik. OLAP: construindo sistemas de informações multidimensionais. 2 ed. Rio de Janeiro: Campus, 2002.

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

Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar

Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar Uma Ferramenta WEB para apoio à Decisão em Ambiente Hospitalar 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

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

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

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

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

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

AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP.

AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP. AGILE ROLAP - UMA METODOLOGIA ÁGIL PARA IMPLEMENTAÇÃO DE AMBIENTES DE NEGÓCIOS BASEADO EM SERVIDORES OLAP. Luan de Souza Melo (Fundação Araucária), André Luís Andrade Menolli (Orientador), Ricardo G. Coelho

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

Uma Ferramenta OLAP e um Data Mart Comercial: Uma Aplicação Prática na Indústria Calçadista utilizando softwares open source

Uma Ferramenta OLAP e um Data Mart Comercial: Uma Aplicação Prática na Indústria Calçadista utilizando softwares open source Uma Ferramenta OLAP e um Data Mart Comercial: Uma Aplicação Prática na Indústria Calçadista utilizando softwares open source Edmilson José Wonter Felber Safetech Informática LTDA, Rua Carlos Biehl, 92,

Leia mais

Uma análise multidimensional dos dados estratégicos da empresa usando o recurso OLAP do Microsoft Excel

Uma análise multidimensional dos dados estratégicos da empresa usando o recurso OLAP do Microsoft Excel Uma análise multidimensional dos dados estratégicos da empresa usando o recurso OLAP do Microsoft Excel Carlos Alberto Ferreira Bispo (AFA) cafbispo@siteplanet.com.br Daniela Gibertoni (FATECTQ) daniela@fatectq.com.br

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

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

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

Leia mais

PENTAHO. História e Apresentação

PENTAHO. História e Apresentação PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Curso: Banco de Dados Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan Unidade 2 2012 Crédito dos Slides: Clever Junior 2 PENTAHO História

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

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

Processo Decisório, OLAP e Relatórios Corporativos OLAP E RELATÓRIOS CORPORATIVOS

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

Leia mais

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

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

Manual de Utilização do Mondrian

Manual de Utilização do Mondrian Manual de Utilização do Mondrian Universidade Federal de Minas Gerais Departamento de Ciência da Computação Laboratório de Software Livre 4 de fevereiro de 2010 1 Sumário 1 O Mondrian 3 2 Online Analytical

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

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

GUIA DE FUNCIONAMENTO DA UNIDADE CURRICULAR

GUIA DE FUNCIONAMENTO DA UNIDADE CURRICULAR Curso Engenharia Informática Ano letivo 2012/13 Unidade Curricular Bases de Dados II ECTS 6 Regime Obrigatório Ano 2º Semestre 1º sem Horas de trabalho globais Docente (s) José Carlos Fonseca Total 168

Leia mais

CENTRO UNIVERSITÁRIO FEEVALE EDMILSON J. W. FELBER

CENTRO UNIVERSITÁRIO FEEVALE EDMILSON J. W. FELBER CENTRO UNIVERSITÁRIO FEEVALE EDMILSON J. W. FELBER PROPOSTA DE UMA FERRAMENTA OLAP EM UM DATA MART COMERCIAL: UMA APLICAÇÃO PRÁTICA NA INDÚSTRIA CALÇADISTA Novo Hamburgo, novembro de 2005. EDMILSON J.

Leia mais

BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING

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

Leia mais

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

Analysis Services. Manual Básico

Analysis Services. Manual Básico Analysis Services Manual Básico Construindo um Banco de Dados OLAP... 2 Criando a origem de dados... 3 Definindo as dimensões... 5 Níveis de dimensão e membros... 8 Construindo o cubo... 11 Tabela de fatos...12

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

Curso Data warehouse e Business Intelligence

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

Leia mais

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

ESCOLA SUPERIOR ABERTA DO BRASIL ESAB CURSO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS RACHEL TEREZA MENEGAZZO

ESCOLA SUPERIOR ABERTA DO BRASIL ESAB CURSO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS RACHEL TEREZA MENEGAZZO ESCOLA SUPERIOR ABERTA DO BRASIL ESAB CURSO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS RACHEL TEREZA MENEGAZZO IMPLEMENTANDO UMA SOLUÇÃO OLAP UTILIZANDO SOFTWARE LIVRE CURITIBA PR 2009 RACHEL TEREZA MENEGAZZO IMPLEMENANDO

Leia mais

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

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

Leia mais

Business Intelligence. 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

Microsoft Analysis Service

Microsoft Analysis Service Microsoft Analysis Service Neste capítulo você verá: BI Development Studio Analysis Services e Cubos Microsoft Analysis Services é um conjunto de serviços que são usados para gerenciar os dados que são

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

IMPLANTAÇÃO DO DW NA ANVISA

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

Leia mais

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

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

Thiago Locatelli de OLIVEIRA, Thaynara de Assis Machado de JESUS; Fernando José BRAZ Bolsistas CNPq; Orientador IFC Campus Araquari

Thiago Locatelli de OLIVEIRA, Thaynara de Assis Machado de JESUS; Fernando José BRAZ Bolsistas CNPq; Orientador IFC Campus Araquari DESENVOLVIMENTO DE AMBIENTE PARA A GESTÃO DO CONHECIMENTO RELACIONADO AOS DADOS PRODUZIDOS PELO SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE TRANSITO DA CIDADE DE JOINVILLE/SC PARTE I Thiago Locatelli de OLIVEIRA, Thaynara

Leia mais

CONSTRUCAO DE DATA WAREHOUSE PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS USANDO SOFTWARE LIVRE

CONSTRUCAO DE DATA WAREHOUSE PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS USANDO SOFTWARE LIVRE UNIVERSIDADE DO PLANALTO CATARINENSE DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (BACHARELADO) MARCELO FEIJÓ VARGAS CONSTRUCAO DE DATA WAREHOUSE PARA PEQUENAS E MÉDIAS

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

Diferença Entre Banco de Dados Relacional e Banco de Dados Dimensional. Difference Between Relational Database and Dimensional Database

Diferença Entre Banco de Dados Relacional e Banco de Dados Dimensional. Difference Between Relational Database and Dimensional Database Diferença Entre Banco de Dados Relacional e Banco de Dados Dimensional Difference Between Relational Database and Dimensional Database Edgar Silveira Jardim 1 Marcus Vinícius Abreu de Oliveira 2 Rodrigo

Leia mais

MANUAL BI- Business Intelligence

MANUAL BI- Business Intelligence 1. VISÃO GERAL 1.1 SISTEMA BI Business Intelligence: Segundo Gartner Group, a maior ameaça das empresas da atualidade é o desconhecimento... O Business Intelligence se empenha em eliminar as dúvidas e

Leia mais

Uma Arquitetura de Gestão de Dados em Ambiente Data Warehouse

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

Leia mais

OLAP: Características, Arquitetura e Ferramentas

OLAP: Características, Arquitetura e Ferramentas INSTITUTO VIANNA JÚNIOR FACULDADES INTEGRADAS VIANNA JÚNIOR OLAP: Características, Arquitetura e Ferramentas Erika Maria Teixeira Araújo 1 Mônica de Lourdes Souza Batista 2 Teresinha Moreira de Magalhães

Leia mais

UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA MICHEL ANGELO DA SILVA DARABAS

UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA MICHEL ANGELO DA SILVA DARABAS UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA MICHEL ANGELO DA SILVA DARABAS CONSTRUINDO SOLUÇÕES DE BUSINESS INTELLIGENCE COM PENTAHO BI SUITE COMMUNITY EDITION (CE) Palhoça 2012 MICHEL ANGELO DA SILVA DARABAS

Leia mais

Uma aplicação de Data Warehouse para apoiar negócios

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

Leia mais

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

PLANO DE ENSINO PRÉ-REQUISITOS: ENS

PLANO DE ENSINO PRÉ-REQUISITOS: ENS UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA UDESC CENTRO DE EDUCAÇÃO SUPERIOR DO ALTO VALE DO ITAJAÍ CEAVI PLANO DE ENSINO DEPARTAMENTO: DSI Departamento de Sistema de Informação DISCIPLINA: Data Warehouse

Leia mais

MODELAGEM GRÁFICA DE DATA WAREHOUSES E DATA MARTS USANDO UML

MODELAGEM GRÁFICA DE DATA WAREHOUSES E DATA MARTS USANDO UML 1 MODELAGEM GRÁFICA DE DATA WAREHOUSES E DATA MARTS USANDO UML JOANA SCHEEREN Porto Alegre 2009 2 JOANA SCHEEREN MODELAGEM GRÁFICA DE DATA WAREHOUSES E DATA MARTS USANDO UML Trabalho de Conclusão de Curso

Leia mais

Curso Data warehouse e Business Intelligence Fundamentos, Metodologia e Arquitetura

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

Leia mais

PowerPivot FÁBIO ÁVILA / THIAGO CARVALHO

PowerPivot FÁBIO ÁVILA / THIAGO CARVALHO PowerPivot FÁBIO ÁVILA / THIAGO CARVALHO Definição 2 O PowerPivot é um suplemento do Microsoft Excel que permite importar milhões de linhas de dados de várias fontes para uma única pasta de trabalho do

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

4 Aplicação da Sistemática

4 Aplicação da Sistemática 4 Aplicação da Sistemática Este capítulo descreve a aplicação da sistemática definida no Capítulo 3 utilizando dados reais de uma estatística pública e aplicando tecnologias avançadas fazendo o uso de

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

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

PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ

PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ PROPOSTA DE UMA ARQUITETURA PARA CONSTRUÇÃO DE UM DATA WAREHOUSE PARA GESTÃO DA SAÚDE PÚBLICA DE UM MUNICÍPIO DO VALE DO ITAJAÍ Renan Felipe dos Santos Prof. Alexander Roberto Valdameri,Orientador ROTEIRO

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

CEP 97420-000 São Vicente do Sul RS Brasil. filipe-kulinski@hotmail.com, {maicon.amarante, eliana.zen} @iffarroupilha.edu.br

CEP 97420-000 São Vicente do Sul RS Brasil. filipe-kulinski@hotmail.com, {maicon.amarante, eliana.zen} @iffarroupilha.edu.br 109 Utilização de Businnes Intelligence para análise de evasão escolar nos diferentes níveis de ensino do Instituto Federal Farroupilha Campus São Vicente do Sul Filipe Kulinski Mello 1, Eliana Zen 1,

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

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

Percio Alexandre de Oliveira Prof. Maurício Capobianco Lopes - Orientador

Percio Alexandre de Oliveira Prof. Maurício Capobianco Lopes - Orientador Percio Alexandre de Oliveira Prof. Maurício Capobianco Lopes - Orientador Índice Introdução Objetivos Data Warehouse Estrutura Interna Características Principais elementos: ETC, Metadados e Modelagem Dimensional

Leia mais

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

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

Leia mais

Técnicas de Business Intelligence na Análise de Dados de Produção. Rafael Deitos

Técnicas de Business Intelligence na Análise de Dados de Produção. Rafael Deitos Copyright 2014-15 OSIsoft, LLC. 1 Técnicas de Business Intelligence na Análise de Dados de Produção Presented by Felipe Trevisan Rafael Deitos Copyright 2014-15 OSIsoft, LLC. Sumário Contextualização Itaipu

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

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Entendendo a Inteligência de Negócios Ms. Fernando Prass Rua Tuiuti 2130, sala 302 Centro - Santa Maria RS (55) 3026-8469 w w w. f p 2. c o m. b r Agenda Apresentação Business Intelligence

Leia mais

Manual da Ferramenta Metadata Editor

Manual da Ferramenta Metadata Editor 4 de março de 2010 Sumário 1 Introdução 3 2 Objetivos 3 3 Visão Geral 3 3.1 Instalação............................. 3 3.2 Legenda.............................. 4 3.3 Configuração Inicial........................

Leia mais

Gerência de Redes: Consulta e Análise de Registros de Alarme Usando OLAP

Gerência de Redes: Consulta e Análise de Registros de Alarme Usando OLAP Gerência de Redes: Consulta e Análise de Registros de Alarme Usando OLAP Este tutorial apresenta o uso de OLAP (On-Line Analytical Processing) para análise de grandes bases de dados com a finalidade de

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

FACULDADE DE BALSAS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

FACULDADE DE BALSAS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO FACULDADE DE BALSAS CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO CRIAÇÃO DE UM AMBIENTE DE EXPLORAÇÃO OLAP PARA ANALISAR DADOS DAS VENDAS DO GRUPO DE POSTOS DE COMBUSTÍVEIS PIONEIRO CAIRO DA SILVA BORGES BALSAS (MA)

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

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

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

Leia mais

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

Curso Superior de Tecnologia em Banco de Dados Disciplina: Projeto de Banco de Dados Relacional II Prof.: Fernando Hadad Zaidan Faculdade INED Curso Superior de Tecnologia em Banco de Dados Disciplina: Projeto de Banco de Dados Relacional II Prof.: Fernando Hadad Zaidan 1 Unidade 4.1 2 1 Material usado na montagem dos Slides BARBIERI,

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

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

Plataforma Pentaho. Fagner Fernandes

Plataforma Pentaho. Fagner Fernandes Plataforma Pentaho Fagner Fernandes Sobre a Pentaho Fundada em 2004 por 5 fundadores Foco em Integração de Dados e Análise de Negócio Diferentes versões de sua Suite: Pentaho Enterprise Edition Pentaho

Leia mais

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

Ferramentas Livres de Armazenamento e Mineração de Dados

Ferramentas Livres de Armazenamento e Mineração de Dados Ferramentas Livres de Armazenamento e Mineração de Dados JasperBI, Pentaho, Weka 09/2009 Eng. Pablo Jorge Madril pmadril@summa.com.br Summa Technologies www.summa.com.br Eng. Pablo Jorge Madril pmadril@summa.com.br

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

DELEGAÇÃO REGIONAL DO ALENTEJO CENTRO DE FORMAÇÃO PROFISSIONAL DE ÉVORA REFLEXÃO 4

DELEGAÇÃO REGIONAL DO ALENTEJO CENTRO DE FORMAÇÃO PROFISSIONAL DE ÉVORA REFLEXÃO 4 REFLEXÃO 4 Módulos 0776, 0780, 0781, 0786 e 0787 1/10 8-04-2013 Esta reflexão tem como objectivo partilhar e dar a conhecer o que aprendi nos módulos 0776 - Sistema de informação da empresa, 0780 - Aplicações

Leia mais

TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - TI Elaborado e adaptado por: Prof.Mestra Rosimeire Ayres

TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - TI Elaborado e adaptado por: Prof.Mestra Rosimeire Ayres TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - TI Elaborado e adaptado por: Prof.Mestra Rosimeire Ayres Aula 6 Fazendo BI NO EXCEL USANDO TABELA DINÂMICA EXCEL PARA TOMADA DE DECISÕES A ferramenta é nada, o talento é tudo.

Leia mais

Aplicabilidade: visão geral

Aplicabilidade: visão geral CURSO BÁSICO SAXES 2 Aplicabilidade: visão geral BI Comércio Indústria nf-e Serviços Software house Enterprise Business Bus Banco financeiro Instituição Sindicato ERP html Casos 3 6 Customização: importação

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

Modelação Dimensional 4

Modelação Dimensional 4 INTEGRAÇÃO E PROCESSAMENTO ANALÍTICO DE INFORMAÇÃO Modelação Dimensional 4 António Manuel Silva Ferreira UNIVERSIDADE DE LISBOA FACULDADE DE CIÊNCIAS DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA asfe@di.fc.ul.pt Sumário

Leia mais

Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI

Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI Requisitos de business intelligence para TI: O que todo gerente de TI deve saber sobre as necessidades reais de usuários comerciais para BI Janeiro de 2011 p2 Usuários comerciais e organizações precisam

Leia mais

Aula 1: Noção Básica e Criação de Tabelas.

Aula 1: Noção Básica e Criação de Tabelas. Aula 1: Noção Básica e Criação de Tabelas. Introdução Olá! Seja bem-vindo a apostila de Microsoft Access 2010. Access 2010 é um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados da Microsoft, distribuído no pacote

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

Autor: Júlio Battisti www.juliobattisti.com.br

Autor: Júlio Battisti www.juliobattisti.com.br Autor: Júlio Battisti www.juliobattisti.com.br Livro: Aprenda com Júlio Battisti: Excel 2010 Avançado, Análise de Dados e Cenários, Tabelas e Gráficos Dinâmicos, Macros e Programação VBA - Através de Exemplos

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

Tutorial Business Intelligence

Tutorial Business Intelligence IBM DB2 Universal Database Tutorial Business Intelligence Versão 7 IBM DB2 Universal Database Tutorial Business Intelligence Versão 7 Antes de utilizar estas informações e o produto suportado por elas,

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

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

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

Módulo 5. Implementando Cubos OLAP

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

Leia mais

Plataforma de Business Intelligence

Plataforma de Business Intelligence Plataforma de Business Intelligence ASTEN TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO A Asten é uma empresa do ramo da tecnologia da informação (TI) que tem seu foco na busca por soluções inovadoras. Nosso slogan criando

Leia mais

Quem estiver interessado favor mandar currículo para sabrina.rodrigues@neogrid.com. As vagas são as seguintes: *Analista de BI (2 vagas)*

Quem estiver interessado favor mandar currículo para sabrina.rodrigues@neogrid.com. As vagas são as seguintes: *Analista de BI (2 vagas)* Quem estiver interessado favor mandar currículo para sabrina.rodrigues@neogrid.com. As vagas são as seguintes: *Analista de BI (2 vagas)* Buscamos candidatos com interesse e experiência na área de desenvolvimento,

Leia mais

BI Citsmart Fornece orientações necessárias para instalação, configuração e utilização do BI Citsmart.

BI Citsmart Fornece orientações necessárias para instalação, configuração e utilização do BI Citsmart. 16/08/2013 BI Citsmart Fornece orientações necessárias para instalação, configuração e utilização do BI Citsmart. Versão 1.0 19/12/2014 Visão Resumida Data Criação 19/12/2014 Versão Documento 1.0 Projeto

Leia mais

Contrata Consultor na modalidade Produto

Contrata Consultor na modalidade Produto Contrata Consultor na modalidade Produto PROJETO 914BRA/1123 FNDE -EDITAL Nº 01/2009 1. Perfil: Consultor ESPECIALISTA EM PLANO DE METAS ANALISTA PROGRAMADOR DELPHI - Código 1 - CGETI. 2. Nº de vagas:

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