Recursos de Dados. Prof. Paulo Cesar F. de Oliveira, BSc, PhD. 06/05/14 P C F de Oliveira

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1 Recursos de Prof. Paulo Cesar F. de Oliveira, BSc, PhD 1

2 Fonte: Administração de Sistemas de Informação, O Brien, J.A.; Marakas, G.M. (2012) 2

3 Seção 1.1 Gerenciamento de 3

4 ² Por quê gerenciar? Catalogados Nomeados em formas padronizadas Protegidos Acessíveis a aqueles que precisam conhecê-los Mantidos com alta qualidade 4

5 ² Por quê gerenciar? Organizações não poderiam funcionar por muito tempo sem dados críticos de negócios Custo para substituir os dados seriam muito elevados Tempo para conciliar dados inconsistentes pode ser muito longo muitas vezes precisam ser acessados rapidamente 5

6 ² Por quê gerenciar? Preciso Completo Oportuno Consistente Acessível Relevante Conciso 6

7 ² Dificuldades no Gerenciamento de Quantidade de dados cresce exponencialmente são dispersos e coletados por várias pessoas usando vários métodos e dispositivos Segurança dos dados, qualidade e integridade são cruciais vêm de várias fontes Interna (e.g. BD corporativos e documentos) Externa (e.g. BD comerciais, Websites corporativos, relatórios governamentais) Pessoal (e.g. experiências, opiniões e pensamentos pessoais 7

8 Unidade 05 06/05/14 P C F de Oliveira 2014 Não posso encontrar dados que preciso espalhados na rede Muitas versões, diferenças sutis Não posso pegar os dados que preciso Necessito de um expert para obtê-los Não posso entender os dados que encontrei disponíveis mal documentados Não posso usar os dados que encontrei Resultados são inesperados precisam ser transformados de uma forma para outra 8

9 Seção 1.2 Dado Digital: Gerenciamento 9

10 ² Gerenciando Dado Digital ² Empresas coletam e dissecam dados para muitos fins ² podem ser armazenados em formato de base de dados (BD) ² Fácil acesso e manipulação ² BD tiveram um impacto profundo sobre a empresa ² Uma indústria de informações foi criada ² Tecnologia de Banco de integrado com a Internet tem contribuído para o comércio de forma significativa 10

11 ² Gerenciando Dado Digital Caraterísticas da Abordagem Tradicional Arquivo Banco de Mecanismo para rotular (marcar), recuperar ou manipular dados û ü Dependência programa-dado ü û Redundância dos dados (duplicação) ü û Baixa integridade dos dados (precisão) ü û ü û Sim Não 11

12 ² Gerenciando Dado Digital Layout de um arquivo na Abordagem Tradicional de Arquivo Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

13 ² Abordagem de BD ² organizados como entidades ² Entidade: um objeto que a empresa escolhe para coletar dados tais como ² Pessoas ² Eventos ² Produtos 13

14 ² Abordagem de BD ² Arquivo: coleção de registros relacionados ² Registro: coleção de campos relacionados ² Campo: unidade de informação sobre entidade ² Caracter: menor unidade dos dados ² Uma letra ou número ² Campos de um BD pode conter imagem, som, vídeo, etc. ² Nome do campo permite fácil acesso aos dados ² SGDB: Sistema Gerenciador de Banco de ² Programa usado para ² Criar Banco de ² Preencher (popular) um BD com dados ² Manipular dados em um BD 14

15 Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

16 Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

17 ² Abordagem de BD ² Consulta (query): mensagem para o BD solicitando dados a partir de registros e/ou campos específicos ² Banco de deve estar devidamente protegido ² Nem todos devem ter acesso a todos os dados ² Usuários terão diferentes visões do BD, com base nos dados que estão autorizados a ver 17

18 Abordagem de BD Administrador de BD (DBA) Pessoa responsável por gerenciar o BD Define limites ao usuário para acessar dados no BD E.g. Visões (views) 18

19 Visões diferentes do BD mostram diferentes combinações de dados Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

20 Visões diferentes do mesmo BD Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

21 Seção 1.3 BD na Web 21

22 ² BD na Web ² Web é dependente de BD ² Empresas devem conectar seus BD na Web ² Necessário uma interface entre Web e BD ² Interface pode ser programada ² Java Servlets ² Active Server Pages (ASP) ² PHP (Hypertext Preprocessor) ² API para Web 22

23 23

24 Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

25 Seção 1.3 Data Warehouse (Depósito de ) DW ou DD 25

26 Quais são nossos melhores clientes? Qual o canal de distribuição mais eficaz? Que produtos estão comprando? Quais promoções têm maior impacto nas receitas? Quais clientes estão mais propensos a ir para concorrência? Quais impactos novos produtos/ serviços terão na receita e margem? 26

27 Data Warehouse Grande repositório de BD que suporta gestão da tomada de decisão ou resumos de dados de milhões de transações ao longo de muitos anos (e.g. transações nacionais ou globais) Permite que gerentes produzam relatórios ou analisem grandes quantidades de dados arquivados e tomem decisões Data Mart Coleção pequena de dados que se foca em um tópico em particular ou departamento 27

28 Seção 1.4 De Base de para Depósito de 28

29 BD de transações não são adequados para análise de negócios Possuem somente dados atuais e não históricos DW requer grande capacidade de memória Mainframes são usados geralmente Escalabilidade é um problema DW crescem continuamente 29

30 Seção 1.5 Fases do Depósito de 30

31 Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

32 Fase 1 Fase 2 Fase 3 Extract Transform Load Extrai Cria arquivos do BD transações Transforma Limpa e modifica formato dos dados Carrega Transfere arquivos para DW 32

33 online analytical processing mineração de dados Fonte: Management Information Systems, 6.ed, Effy Oz,

34 Texto Fonte Arial Normal Máx.14pt / Mín.12pt Preto Centralizado 34

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