A Utilização do Data Warehouse com a Internet

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1 A Utilização do Data Warehouse com a Internet ROBERTO MURUCCI VISONÁ 1 MARCOS ROBERTO MARCONDES 2 EsAEx - Escola de Administração do Exército, Rua Território do Amapá, Nº 455, Pituba, Salvador BA, Brasil 1 2 Resumo: Este artigo é direcionado para prover conhecimento básico sobre como funciona a proposta de Data Warehouse, desde as idéias mais básicas: o que são armazéns de dados e metadados; como é feita a mineração dos dados para geração das informações organizacionais; qual a arquitetura e quais as características de um bom sistema de Data Warehouse. Apresentam-se alguns exemplos concretos de como a aplicação dessa ferramenta traz resultados positivos, chegando até o ponto principal que é a sua utilização em sites, através de um Data Webhouse, para obtenção de informações que permitirão traçar perfis e identificar os anseios dos usuários. Finalizando, será demonstrado onde o Exército Brasileiro pode utilizar essa ferramenta, melhorando ainda mais a imagem da instituição perante seus usuários e a nação. Palavras-chaves. Banco de Dados, Data Mining, Data Warehouse, Data Webhouse, Mineração de Dados, Armazém de Dados. Abstract: This article is directed to provide basic knowledge about how the proposal of Data Warehouse functions, since its basic ideas: what data storages and metadata are, how data mining is done to generate organizational information; which architecture and characteristics a good Data Warehouse System presents. Some real examples how the application such tool brings positive results are given, the main point which its use in sites, by means of a Data Webhouse, in order to obtain information that reach allows to trace profiles and to identify users wishes. Concluding, it will be demonstrated where the Brazilian Army will be able to use these tools is shown, improving the image of the institution before its users and the nation. Keywords. Database, Data Mining, Data Warehouse, Data Webhouse. 1. Introdução Com a evolução da tecnologia de informação e o crescimento do uso de computadores interligados, praticamente todas as organizações de médio e grande porte estão utilizando sistemas informatizados para realizar seus processos mais importantes, o que com o passar do tempo acaba gerando uma enorme quantidade de dados relacionados aos negócios, mas não relacionados entre si. Estes dados, armazenados em um ou mais sistemas operacionais de uma organização, são recursos que, de modo geral, raramente servem como recurso estratégico no seu estado original. Os sistemas convencionais de informática não são projetados para gerar e armazenar as informações estratégicas, o que torna os dados vagos e sem valor para o apoio ao processo de tomada de decisões das organizações. Com o passar do tempo estes bancos de dados passam a conter verdadeiros tesouros de informação sobre vários procedimentos de clientes e da própria organização. Toda esta informação pode ser usada para melhorar seus procedimentos, permitindo que a organização detecte tendências e características disfarçadas e reaja rapidamente a um evento que ainda pode estar por vir. No entanto, a maioria das organizações é incapaz de aproveitar totalmente o que está armazenado em seus arquivos. Esta informação preciosa está na verdade implícita escondida sob uma montanha de dados, e não pode ser descoberta utilizando-se sistemas de gerenciamento de banco de dados convencionais. As decisões, que normalmente são tomadas com base na experiência dos administradores, poderiam também ser baseadas em fatos históricos, que foram armazenados pelos diversos sistemas de informação utilizados pelas organizações. A quantidade de informação armazenada em bancos de dados está explodindo e ultrapassando a habilidade técnica e a capacidade humana na sua interpretação, tanto que os Bancos de Dados hoje são medidos hoje em gigabytes e terabytes. A necessidade de transformar estes terabytes de dados em informações significativas é óbvia. Felizmente, técnicas computacionais foram desenvolvidas para analisar os dados, ou ao menos ajudar o analista a encontrar ordem no caos: conhecimento. Com o advento da Internet, as organizações passaram a utilizá-la cada vez mais no seu dia a dia. Com isso começou-se a perceber que até mesmo a seqüência de navegação poderia definir perfis e gerar oportunidades para conhecer todos os participantes

2 da organização. Os sites expostos na internet procuram se utilizar de artifícios para captura e armazenamento destas informações e, através de ferramentas de DW, extrair informações, às vezes escondidas, para nortear e planejar futuras ações organizacionais. 2. Conceitos Essenciais Para uma maior abrangência das informações aqui oferecidas, é necessário tecer algumas premissas básicas que embasarão o objetivo final deste artigo Armazém de Dados Em termos simples, um Armazém de Dados, em inglês Data Warehouse(DW), pode ser definido como um banco de dados especializado, o qual integra e gerencia o fluxo de informações a partir dos bancos de dados corporativos e fontes de dados externas à organização. É construído para que tais dados possam ser armazenados e acessados de forma que não sejam limitados por tabelas e linhas estritamente relacionais. Sua função é tornar as informações corporativas acessíveis para o seu entendimento, gerenciamento e uso. Como é uma ferramenta separada dos bancos de dados operacionais, as consultas dos usuários não impactam nestes sistemas, que ficam resguardados de alterações indevidas ou perdas de dados Metadados No universo da tecnologia da informação, a necessidade de documentação tona-se cada vez mais sensível. Sistemas cada vez maiores e emaranhados de computadores interligados vão surgindo, assim como cada vez mais se torna claro o desejo por informações cada vez mais rápidas e precisas. Mas onde isto nos leva a falar sobre metadados? documentar também as informações tornou-se vital para a sobrevivência de projetos de Armazéns de Dados. Os Metadados são fundamentais para que todo o processo de pesquisa, seja quais forem as rotinas ou algoritmos usados para tal, possa encontrar as informações necessárias às diversas solicitações feitas pelos usuários, os verdadeiros donos da informação. Metadados são normalmente definidos como "dados sobre os dados". Podem ser definidos também como uma abstração dos dados, ou dados de mais alto nível que descrevem dados de um nível inferior. Os metadados possuem um papel de grande importante na administração de dados, mas para os sistemas de Data Warehouse são considerados de suma importância pois é a partir deles que as informações serão processadas, verificadas, atualizadas e consultadas. Como os usuários de DW procuram por fatos não usuais e relações não conhecidas, eles precisam examinar os dados e, para isso, necessitam conhecer a estrutura e o significado destes, o que não ocorre em um ambiente operacional onde os usuários trabalham com aplicações que contém as definições de dados embutidas e simplesmente interagem com as telas do sistema, sem precisar conhecer como os dados são mantidos internamente no banco de dados. Geralmente, os metadados podem ser apresentados em três camadas diferentes: Metadados operacionais: definem a estrutura dos dados mantidos pelos bancos operacionais, usados pelas aplicações de produção da empresa; Metadados centrais: são orientados por assunto e definem como os dados transformados devem ser interpretados. Incluem definições de agregação e campos calculados, assim como visões sobre cruzamentos de assuntos; Metadados do nível do usuário: organizam os metadados para conceitos que sejam familiares e adequados aos usuários finais Mineração de Dados Um sistema de DW somente conseguirá atingir sua plenitude útil se possuir boas ferramentas para sua exploração. Dessa necessidade nasceu o termo Data Mining. Partindo do princípio que um DW possui bases de dados altamente trabalhadas e uma ótima estrutura de metadados, as estruturas de Data Mining passaram a ter uma grande importância. É através delas que se consegue atingir as especificidades de informação solicitadas pelos mais diversos nichos de uma organização. Com a crescente competitividade entre estas organizações, as solicitações além de precisas passaram a ser solicitadas com uma velocidade cada vez maior, visto que o futuro é o ponto crucial do planejamento. As Ferramentas de mineração de dados tem o papel desbravador de descobrir previamente características dos dados, sejam relacionamentos, dependências ou tendências. São baseadas em algoritmos que constróem blocos de inteligência artificial, redes neurais e regras de indução, tornandose parte da estrutura informacional em que as decisões são formadas. Sua premissa é uma argumentação ativa, isto é, em vez do usuário definir o problema, selecionar os dados e as ferramentas para análise, as ferramentas do Data Mining pesquisam automaticamente os mesmos e procuram anomalias e possíveis relações, identificando assim problemas que não tinham sido identificados antes. 3. Data Warehouse No seu nível mais fundamental, Data Warehouse é um repositório de informações para suportar decisões. Ele coleta dados a partir de diversas aplicações de uma organização, integra os dados em áreas lógicas de assuntos dos negócios, armazena a informação de forma que ela fique acessível e compreensível a pessoas não técnicas responsáveis pela tomada de decisões e entrega de informações aos tomadores de decisão. O desenvolvimento dos Data Warehouse segue uma metodologia própria, distinta da que é

3 normalmente aplicada ao projeto de bancos de dados para fins transacionais. Seu objetivo é unir as expectativas dos usuários em termos de análise e tomada de decisão, com os dados disponíveis. A modelagem adotada prioriza o desempenho nas consultas, chamada de modelagem dimensional ou esquema-estrela. Sua construção inclui ainda a limpeza de dados, que dará aos mesmos uma maior consistência para utilização na tomada de decisão Características Para uma compreensão mais objetiva das diferenças e peculiaridades encontradas quando se fala sobre SGBDs convencionais e Sistemas de Data Warehouse, vamos estabelecer uma quadro comparativo, como se segue abaixo: Características SGBD DW Objetivo Rotina Diária Analise do do Negócio negócio Uso Operacional Informativo Operações Inclusão, Carga e alteração e Consulta exclusão. Nº de usuários Milhares Centenas Tipo de usuário Operadores Tomadores de Decisão Interação do Pré-definida Pré-definida usuário e ad-hoc Tipos de dados Dados Dados operacionais Analíticos Volume de dados Megabytes ou gigabytes Gigabytes ou Terabytes Histórico 60 a 90 dias 5 a 10 anos Redundância Não Ocorre Ocorre Estrutura Estática Variável Manutenção Mínima Constante Volume de Acesso Dezenas Milhares Atualização Contínua Real- Periódica em Time Batch Verificação de Integridade A Cada Transação A Cada Atualização Índices Poucos e Simples Muitos e Complexos O DW é um banco de dados contendo dados extraídos do ambiente de produção da empresa, que foram selecionados e depurados, tendo sido otimizados para processamento de consulta e não para processamento de transações. Em geral, um DW requer a consolidação de outros recursos de dados além dos armazenados em bancos de dados relacionais, incluindo informações provenientes de planilhas eletrônicas, tabelas, documentos, etc. É importante considerar, no entanto, que um DW não contem apenas dados resumidos, podendo conter também dados primitivos. É desejável prover ao usuário a capacidade de aprofundar-se num determinado tópico, investigando níveis de agregação menores ou mesmo o data primitivo, permitindo também a geração de novas agregações ou correlações com outras variáveis. Além do mais, é extremamente difícil prever todos os possíveis dados resumidos que serão necessários: limitar o conteúdo de um DW apenas a dados resumidos significa limitar os usuários apenas às consultas e análises que eles puderem antecipar frente a seus requisitos atuais, não deixando qualquer flexibilidade para novas necessidades, o que descaraterizaria a própria essência do DW Arquitetura Para ser útil, o DW deve ser capaz de responder a consultas avançadas de maneira rápida, sem deixar de mostrar detalhes relevantes à resposta solicitada. Para isso ele deve possuir uma arquitetura que permita coletar, manipular e apresentar os dados de forma eficiente e rápida. Porém, a construção de um DW eficiente para servir de suporte a decisões exige mais do que simplesmente carregar dados dos sistemas atuais para um banco de dados maior. Deve-se considerar que os dados provenientes de vários sistemas podem conter redundâncias e diferenças, necessitando ser filtradas antes de serem passadas para o DW. O estudo de uma arquitetura permite compreender como o DW faz para armazenar, integrar, comunicar, processar e apresentar os dados que os usuários utilizarão em suas decisões. Sua arquitetura pode variar conforme o tipo de assunto abordado, pois as necessidades também variam de empresa para empresa. É possível definir uma arquitetura genérica onde praticamente todas as camadas necessárias são apresentadas ou arquiteturas que utilizam somente algumas das camadas definidas, como as arquiteturas em duas e três camadas. A arquitetura genérica é composta pela camada dos dados operacionais e outras fontes de dados que são acessados pela camada de acesso aos dados. As camadas de gerenciamento de processos, transporte e DW formam o centro da arquitetura e são elas as responsáveis por manter e distribuir os dados. A camada de acesso à informação é formada por ferramentas que possibilitam os usuários extrair informações do DW. Todas as camadas desta arquitetura interagem com o dicionário de dados, os metadados, e com o gerenciador de processos. Camada de Fontes Externas: é composto pelos dados dos sistemas operacionais das empresas e informações provenientes de fontes externas que serão integradas para compor o DW; Camada de Acesso à Informação: envolve o hardware e o software utilizado para obtenção de relatórios, planilhas, gráficos e consultas. É nesta camada que os usuários finais interagem com o DW, utilizando ferramentas de manipulação, análise e apresentação dos dados,

4 incluindo-se as ferramentas de data mining e visualização; Camada de Acesso aos Dados: esta camada faz a ligação entre as ferramentas de acesso à informação e os bancos de dados operacionais. Esta camada se comunica com diferentes sistemas de bancos de dados, sistemas de arquivos e fontes sob diferentes protocolos de comunicação, o chamado Acesso Universal de Dados; Camada de Metadados: são as informações que descrevem os dados utilizados pela empresa, envolvendo informações como, descrições de registros, comandos de criação de tabelas, diagramas Entidade/Relacionamentos e dados de um dicionário de dados. É necessário que exista uma grande variedade de metadados no ambiente de DW para que ele mantenha sua funcionalidade e os usuários não precisem se preocupar onde residem os dados ou a forma com que estão armazenados; Camada de Gerenciamento de Processos: é responsável pelo gerenciamento dos processos que contribuem para manter o DW atualizado e consistente. Está envolvida com o controle das várias tarefas que devem ser realizadas para construir e manter as informações do dicionário de dados e do DW; Camada de transporte: gerencia o transporte de informações pelo ambiente de rede. Inclui a coleta de mensagens e transações e se encarrega de entregá-las em locais e tempos determinados. Também é usada para isolar aplicações operacionais ou informacionais do formato real dos dados nas duas extremidades; Camada do Data Warehouse: é o DW propriamente dito, corresponde aos dados utilizados para obter informações. Pode ser simplesmente uma visão lógica ou virtual dos dados, podendo não envolver o armazenamento dos mesmos ou armazenar dados operacionais e externos para facilitar seu acesso e manuseio Casos Clássicos Quando se fala nesta infinidade de informações, tudo pode parecer extremamente complicado e sem muita visualização prática. Na verdade, grandes exemplos, por mais que possam parecer esdrúxulos, foram obtidos através de sistemas de DW. As situações citadas abaixo, ilustram perfeitamente está prática e foram responsáveis pelo principal motivo da existência das organizações comerciais, o lucro: Uma das grandes redes americanas de varejo descobriu, em seu gigantesco armazém de dados, que havia uma associação de vendas entre cervejas e fraldas descartáveis. Homens que saíam a noite para comprar fraldas para seus filhos quase sempre aproveitavam para levar também algumas latinhas para casa. Os produtos passaram a ser expostos lado a lado em toda a rede. Resultado: a venda dos 2 produtos aumentou sensivelmente. Outra rede varejista descobriu que a venda de colírios aumentava em véspera de feriados e passou a promoções neste período. O Banco Itaú reduziu sua conta de correio com malas-diretas a um quinto e ainda aumentou a taxa de retorno de suas promoções de 2% para 30% simplesmente analisando através de um sistema de DW toda a movimentação financeira de seus 3 milhões de clientes e descobrindo assim as tendências de investimento de cada um. A Sprint, empresa americana de telefonia a longa distância, desenvolveu um método capaz de prever com 61% de segurança se um consumidor trocaria de companhia telefônica dentro de um período de dois meses. Com um marketing agressivo, conseguiu evitar a deserção de clientes e uma perda de 35 milhões de dólares em faturamento. Outra empresa de telefonia detectou quatro grandes empresas eram responsáveis por mais da metade das chamadas de manutenção de sua rede. Ao detectar que um delas estava prestes a trocar de prestadora, fez reparos necessários imediatamente, convencendo-a de que era confiável manter-se como cliente. Esses são apenas alguns exemplos de como a manutenção de um banco de dados de informações históricas sobre o negócio da organização e sua estrutura, ao se utilizar de ferramentas de DW, pode gerar lucros, diminuir despesas, e satisfazer clientes e funcionários das mesmas. 4. Data Webhouse A Internet veio para ficar e com ela uma imensa gama de pessoas que, até então, sequer se aproximaria de microcomputador. Esta enchente de usuários, chamados internautas, passou a ver a grande rede como uma fonte de informações preciosas que os permitiria alcançar, em segundos e cliques, países do outro lado do mundo. Por trás disso surge uma outra enxurrada de informações a serem divulgadas, comércio e demonstrações. O que parecia perfeito se transformou numa teia tão complexa que tornou-se difícil para os internautas se localizarem. Por outro lado, as organizações também desaparecem no meio deste mesmo emaranhado. Uma simples palavra colocada num dos vários sites de busca retorna centenas ou milhares de indicativos, complicando ainda mais a vidas de quem navega pela Web. Esta breve explanação, mostra precisamente o único caminho a ser seguidos por estas organizações, o conhecimento dos seus visitantes virtuais A Nova Onda A popularização da Web fez com que as mais diversas organizações voltassem seus esforços para a grande rede virtual. O primeiro grande alavancador desde processo foi o advento do comércio eletrônico.

5 Tornou-se muito prático tanto adquirir serviços e produtos quanto oferecê-los via internet. Com o aumento circunstancial do fator segurança, esse processo foi se tornando cada vez mais atrativo. Hoje troca-se todo tipo de informação pela Web. Isso faz com que um mundo de conhecimento gire em poucos segundos. Analisando a Web vemos que ela representa um fonte de dados relativos aos indivíduos e seus comportamentos durante a interação com sites através de browsers. A esta seqüência de interação damos o nome de seqüência de cliques ou clickstream Análise da Seqüência de Clicks A Seqüência de cliques é, literalmente, um registro de todos os gestos de interação feitos por qualquer visitante a um site divulgado pela Web. Ao capturar cada clique, seleção, preenchimento de campo, ordenação de execução e outras atividades realizadas pelo usuário no acesso às páginas de um site, estamos criando subsídios para uma análise posterior, que permitirá identificar o perfil de trabalho de cada usuário. De compras a cadastros, suas preferências e tendências, até mesmo quais campos eles gostam ou não de preencher em um cadastro, níveis de desistência na solicitação de uma informação, o grau de erro em encontrar o que desejam, tudo isso e muito mais que fará com que as organizações possam estar sempre aperfeiçoando seus sites e oferecendo soluções cada vez mais personalizadas aos seus usuários. Esta nova fonte de dados tem um potencial para agregar valor às fontes de dados tradicionais. Apesar de estes dados estarem desorganizados e sem nenhum tratamento, se corretamente processados, eles têm o potencial para fornecer à organização detalhes importantes sobre a utilização de seus sites. Os dados não estruturados da seqüência de cliques são trazidos para o Data Webhouse para serem analisados isoladamente ou combinados com outras fontes de dados convencionais. Se a organização possui informações sobre cada clique de seus clientes, ou seja, o caminho seguido por eles dentro de seu site, provavelmente ela poderá responder a uma série de perguntas. Qual o local mais visitado do site? Dentre o principal objetivo da organização, qual área e mais acessada? Qual o local mais supérfluo ou visitado com menos freqüência no site? Que página do seu site é vista como "Sessão Final", onde os usuários geralmente encerram a sessão? Onde um novo usuário clica nas primeiras visitas, de acordo com seu perfil? Como este novo usuário se comporta para encontrar o que lhe interessa? Qual o perfil de navegação do usuário? O usuário realiza o maior objetivo da empresa? O usuário reclama muito freqüentemente? Como induzir o usuário a se registrar no site para que seja possível conhecer mais sobre ele? Quantas visitas o usuário faz antes de se registrar? Essas e muitas outras questões baseiam-se na análise de algumas combinações complexas dos passos registrados para cada visitante do site. Como os sites são organizados em uma estrutura de árvore hierárquica, essa seqüência de passos descreve o caminho percorrido através dessa árvore. Mas um grande questionamento é o fato de como se reconhecer o usuário se este não se registrou no site e com isso não habilita um login e uma senha. Quando um computador está conectado a uma rede interna ou a internet, a comunicação flui em ambos os sentidos, isso dá margem a um artifício muito comum, apesar de não ser muito cavalheiresco, que é a inserção de cookies no computador do usuário, quando este visita o site da organização. estes cookies são informações que podem ser acessadas durante a visita a um site. Essas informações identificam univocamente o usuário e com isso faz com que se possa reconhecer quando este acessa novamente o portal da organização Utilização dos Resultados Uma analogia entre um usuário físico e um usuário virtual, num exemplo comercial, seria o acompanhamento de um cliente durante sua visita a uma loja física, ou seja, um acompanhamento para descobrir o que o cliente olhou, quanto tempo ele olhou, o que ele escolheu, o que ele rejeitou e assim por diante e não somente registrar o seu pedido. No caso de uma loja virtual, as informações sobre a seqüência de cliques que representem o comportamento de um cliente podem indicar tipos de adequações que podem ser realizadas no processo de navegação do site para este cliente em particular, ou seja, quais informações devem ser focadas e quais podem ser retiradas por não serem de seu interesse. Num outro exemplo, podemos pensar numa companhia telefônica. A fonte de dados tradicional deste tipo de negócio informa quais são os números telefônicos que se comunicaram e qual foi a duração das chamadas. Mas esta fonte não tem condições de informar uma classificação para a comunicação estabelecida, se pessoal ou profissional e tão pouco o grau de satisfação dos seus clientes ou o motivo da escolha desta companhia para efetuar suas ligações. Uma das grandes utilizações que se pode encontrar hoje, com relação a informações obtidas através do armazenamento do clickstream, é a personalização de sites de acordo com o perfil dos usuários. Baseado nisso, empresas de comércio eletrônico podem oferecer produtos de acordo com tipos de produtos consultados pelo comprador, universidades podem montar sites para seus estudantes, de acordo com suas áreas de atuação, bancos podem oferecer produtos na área de atuação do cliente, em suma,diversas organizações podem atuar de n formas diversas seus usuários.

6 Além disso, com a criação de cadastros de usuários, pode-se direcionar o envio de s com informações nas áreas de interesse destes, felicitações pela passagem de aniversários, dia das mães, dia dos pais, dia das crianças, etc. Tudo isto é feito com o principal intuito de fazer o usuário se encantar e se identificar com a organização. 5. Conclusão A Web é uma forma de relacionamento muito diferentes das tradicionais, um grande desafio. Existem questões intrínsecas que merecem atenção como distribuição geográfica global e anonimato dos usuários, além das questões relativas ao nível de exigência do usuário e a evolução dos websites. O Conhecimento maior sobre essa tecnologia permitirá aos responsáveis pelas organizações descobrir novas maneiras de diferenciar sua organização num mundo totalmente globalizado, deixando-os mais seguros para definirem as metas e adotarem diferentes estratégias, conseguindo assim visualizar novas formas de garantir o que é mais difícil dos usuários atuais, a fidelização. No âmbito militar a utilização do Data Webhouse na internet aberta ao público em geral e na sua intranet, a EbNet, poderá ser a chave para medir o grau de satisfação dos membros da força, assim como descobrir como a instituição é vista pela sociedade e o que é mais principal, descobrir o que esta sociedade espera do Exército Brasileiro. Se a organização não tiver como medir este grau de satisfação, a qualidade dos seus sites e a relevância das informações disponibilizadas, faltarão a ela subsídios para atender bem os mesmos. Com a utilização do Data Webhouse, a força poderá responder melhor aos anseios de seus usuários a partir do conhecimento do seu comportamento e de suas expectativas. Se deixarmos os pensamentos fluírem em uma tempestade mental, no futuro, tudo isso agregado a reconhecimento de voz e imagem, poderemos ter por exemplo, sites para inscrições em concurso sem a necessidade de envio de papeis pelos correios já com a imagem do candidatos e links de pagamento com débito da taxa diretamente nas contas dos mesmos, emissão de identidades militares e alterações de dados cadastrais de membros da força diretamente em sites, eliminando assim todo o tramite físico de papeis, personalização de sites de acordo com o perfil de cada usuário, sendo ele militar ou não, tudo isso convergindo para um imenso banco de dados que servirá de subsídio para todos estes tópicos. Referências (ANDREATTO, 1999) ANDREATTO, RICARDO. Construindo um Data Warehouse e Analisando Suas Informações Com Data Mining e Olap. Faculdade de Ciências Administrativas de Valinhos, Valinhos, Disponível em datawarehouses.hpg.ig.com.br/index.htm. (CIELO, 1999) CIELO, IVÃ. Data Warehouse x Data Mart: Como eles podem ajudá-lo Disponível em (CIELO, 2000) CIELO, IVÃ. Construindo um Sistema de Apoio à Decisão Disponível em (DAL ALBA, 2002) DAL ALBA, ADRIANO. Um Estudo Sobre Data Warehouse. Universidade de Caxias do Sul, Caxias do Sul. Disponível em (DWBRASIL, 2002) DWBRASIL. Histórico do Data Warehouse. Disponível em dwbrasil.com.br/html/artdw_carac.html (DWBRASIL, 2003) DWBRASIL. Características do Data Warehouse. Disponível em dwbrasil.com.br/html/artdw_carac.html (FREITAS, 1999) FREITAS, LUCAS. Entrevista com Ralph Kimball: Novos Segredos dos Armazéns de Dados. Revista Computerworld edição de outubro, (GUROVITZ, 1997) GUROVITZ, HÉLIO. O Que Cerveja Tem a Ver com Fraldas? Revista InfoExame, edição de setembro, (INFOBRÁS, 2003) INFOBRÁS PROJETOS & SISTEMAS. Data Mining. Disponível em (KIMBALL, 1999) KIMBALL, RALPH. Como Levar seu DW ao Fracasso Traduzido por Luiz Cláudio Paz. Disponível em datawarehouse.inf.br/. (PARENTE, 1999) PARENTE, DANIEL. Data Warehouse: Identificando os Possíveis Pontos que Podem Levá-lo ao Fracasso Disponível em (UFRJ, 2003) DATAWARE UFRJ. Banco de Dados de Projetos e Monografias da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Disponível em (VIEIRA, 2000) VIEIRA, FERNANDO. Alguns Conceitos sobre Data Warehouse. Disponível em (VILAROUCA, 2000) JÚNIOR, JOSAFÁ VILAROUCA. Acerte nos Dados. Disponível em

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