A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE DATA WAREHOUSE PARA UMA APLICAÇÃO HOSPITALAR

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1 SUZANA AZEVÊDO DE OLIVEIRA A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE DATA WAREHOUSE PARA UMA APLICAÇÃO HOSPITALAR Trabalh de cnclusã de curs apresentad a Curs de Ciência da Cmputaçã. UNIVERSIDADE PRESIDENTE ANTÔNIO CARLOS Orientadr: Prf. Eli Lvisi Filh C-rientadr: Prf. Eduard Maced Bhering BARBACENA 2003

2 2 SUZANA AZEVÊDO DE OLIVEIRA A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE DATA WAREHOUSE PARA UMA APLICAÇÃO HOSPITALAR Este trabalh de cnclusã de curs fi julgad adequad à btençã d grau de Licenciad em Ciência da Cmputaçã e aprvad em sua frma final pel Curs de Ciência da Cmputaçã da Universidade Presidente Antôni Carls. Barbacena MG, 8 de julh de 2003 Prf. Éli Lvisi Filh - Orientadr d Trabalh Prf. Eduard Maced Bhering - Membr da Banca Examinadra Prfa.. Lrena Sphia C. de Oliveira - Membr da Banca Examinadra

3 3 AGRADECIMENTOS Há uma pesia de um autr cuban - Jsé Martí - que prpõe uma decisã crucial entre jug e ideal (Yug y Estrella); "Cuand nací, (...), mi madre dij: 'Flr de mi sen, (...) Pez que en ave y crcel y hmbre se trna. Mira estas ds (...): ve y escge. Este, es un yug: quien l acepta, gza. (...), y cm presta Servici a ls señres, duerme en paja Caliente, y tiene rica y ancha avena. (...) Esta, que alumbra y mata, es una estrella. Cual un mnstru de crímenes cargad, Td el que lleva luz se queda sl. (...)". Agradeç a tds s que cmig, experimentam as angústias das esclhas e s embaraçs ds caminhs. Se crescems, crescems junts.

4 4 RESUMO O Data Warehuse é um banc de dads cntend dads extraíds d ambiente de prduçã da empresa, que fram selecinads e depurads, tend sid timizads para prcessament de cnsultas e nã para prcessament de transações. Em geral, um data warehuse requer a cnslidaçã de utrs recurss de dads alem ds armazenads em BDs relacinais, incluind infrmações prvenientes de planilhas eletrônicas, dcuments textuais, etc. Este trabalh tem cm bjetiv mdelar um sistema de Data Warehuse para um hspital de grande prte, cm bjetiv de permitir as gerentes e funcináris uma tmada de decisã baseada em dads, a partir ds sistemas de infrmações gerenciais. Os sistemas de infrmações gerenciais sã sistemas cmplexs que permitem ttal acess à base de dads crprativa, mdelagem de prblemas, simulações e pssuem uma interface amigável. Além diss, auxiliam executiv em tdas as fases de tmada de decisã, principalmente nas etapas de desenvlviment, cmparaçã e classificaçã ds riscs, alem de frnecer subsídis para a esclha de uma ba alternativa. Palavras-chave: Data Warehuse, SIG, metadads.

5 5 SUMÁRIO A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE DATA WAREHOUSE PARA UMA APLICAÇÃO HOSPITALAR...1 A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE DATA WAREHOUSE PARA UMA APLICAÇÃO HOSPITALAR...2 lista DE FIGURAS...6 lista DE TABELAS DATAMINING: CONCEITO E APLICAÇÕES...48 ANEXO B PLANILHAS...83

6 6 LISTA DE FIGURAS Figura 1- Cmpnentes de um sistema de DW...10 Figura 2- Prcess de tmada de decisã...17 Figura 3- Mdel cnceitual de DMs...28 Figura 4- Gráfic de tendência de dads...49 Figura 5- Fases d Datamining...52 Figura 6- Principais etapas d prcess de descberta de cnheciment em bases de dads...56 Figura 7- Granularidade em nível de lamçament de gasts...70 LISTA DE TABELAS Tabela 1- Principais tips de ferramentas Frnt End...40 Tabela 2- Tabelas d sistema de estatística hspitalar...61 Tabela 3- Grups de gasts de pacientes...68

7 7 Tabela 4- Camps utilizads n mdel estrela...71 Tabela 5- Antes e depis d agrupament pr códig cntábil...72 Tabela 6- Agregações d mdel estrela d prtótip INTRODUÇÃO Os bancs de dads sã de vital imprtância para as empresas, prém é quase sempre muit difícil analisar s dads neles existentes. Tud iss prque geralmente uma grande empresa detém um vlume enrme de dads e esses estã em diverss sistemas

8 8 diferentes espalhads pr ela. Nrmalmente nã se cnsegue buscar infrmações que permitam a tmada de decisões embasadas num históric ds dads. Cm base nesse históric pde-se identificar tendências e psicinar a empresa estrategicamente para ser mais cmpetitiva e, cnseqüentemente, maximizar s lucrs diminuind índice de errs na tmada de decisã. Pensand niss, fi intrduzid n mercad um nv cnceit, Data Warehuse (DW). Esse cnsiste em rganizar s dads crprativs da melhr maneira, para dar subsídi de infrmações as gerentes e diretres das empresas para a tmada de decisã. Tud iss num banc de dads paralel as sistemas peracinais da empresa. Para rganizar s dads, sã necessáris nvs métds de armazenament, estruturaçã e nvas tecnlgias para a geraçã e recuperaçã dessas infrmações. Essas tecnlgias já estã bem difundidas ferecend muitas pções de ferramentas para que se cnsiga cumprir tdas essas etapas.(kimbal, 1998). Essas tecnlgias diferem ds padrões peracinais de sistemas de banc de dads em três maneiras: Dispõem de habilidade para extrair, tratar e agregar dads de múltipls sistemas peracinais em data marts u data warehuses separads; Armazenam dads freqüentemente em frmat de cub (OLAP - n-line analytical prcessing prcessament analític n-line) multidimensinal permitind rápid agregament de dads e detalhament das análises (drilldwn); Dispnibilizam visualizações infrmativas, pesquisand, reprtand e mdeland capacidades que vã além ds padrões de sistemas peracinais freqüentemente ferecids. N final d an de 1991 a IBM definiu um sistema chamad Infrmatin Warehuse Framewrk (IW), cm send um "cnjunt de sistemas de gerência de banc de dads, interfaces, ferramentas e facilidades que gerenciam e distribuem infrmações cnfiáveis, prtunas, crretas e cmpreensíveis sbre negóci para pessas autrizadas a tmar decisões". (HACKATHORN, 1993)

9 9 Este sistema cnsiste de três cmpnentes mais imprtantes, que sã: enterprise data, data dellivery e decisin supprt. O primeir, enterprise data, cmpõe a parte central d warehuse, cm SGBDs que cuidam para que a integridade ds dads seja mantida, dand suprte à segurança destes dads, permitind a sua recuperaçã, se necessári, além de manter a ttal dispnibilidade destes dads a tds que necessitem realizar cnsultas. O desempenh d sistema também é cnseqüência da atuaçã deste módul. O segund, data delivery, é utilizad para recuperar s dads que se encntram nas fntes internas da empresa, independentemente d lcal u servidr nde se encntrem. Estã dispníveis ainda neste cmpnente serviçs de transferência, transfrmaçã e enriqueciment de dads, send ainda cntrladas as cópias ds dads também pel data delivery. N terceir e últim cmpnente, decisin supprt, é permitid que s tmadres de decisã manipulem adequadamente as infrmações e transfrmem s dads bruts em cnheciment útil para a empresa. Para tal, devem ser aplicadas técnicas cntidas em ferramentas que permitam selecinar, manipular e apresentar s dads ns mais diverss frmats (planilhas, gráfics, etc). Este sistema definid pela IBM serviu cm referencial para que a arquitetura de sistemas de DW fsse mais bem entendida pels estudiss d assunt. É clar que estas ferramentas, na atualidade, pdem ser cnsideradas rudimentares e pr iss fram aperfeiçadas e adaptadas cada vez mais às nvas tecnlgias ferecidas pelas empresas fabricantes de Bancs de Dads.(KIMBAL, 1998). A implementaçã de um sistema de DW faz us cnstante de ferramentas que realizam tarefas definidas. Tem-se a seguir uma lista ds cmpnentes destes sistemas: Fntes de dads d DW; Um cnjunt de estruturas de dads analítics ( DW); Um sistema de gerência de banc de dads (SGBD) cnfigurad especialmente para atender as requisits analítics ds sistemas de DWs; Um cmpnente back end, que faz a extraçã, limpeza, transfrmaçã, integraçã e carga ds dads das diferentes rigens (fntes);

10 10 Um cmpnente frnt end que dispnibiliza as usuáris finais acess as dads d DW; e, Um repsitóri para armazenar e gerenciar s metadads. A figura 1 demnstra relacinament entre estes cmpnentes. Figura 1 Cmpnentes de um sistema de DW. (KIMBAL, 1998). Um DW permite a geraçã de dads integrads e histórics auxiliand s diretres a decidirem embasads em fats, e nã em intuições u especulações, que reduz a prbabilidade de errs aumentad a velcidade na hra da decisã. Cerca de 88% ds diretres admitem que dedicam quase 75% d temp às tmadas de decisã apiadas em análises subjetivas (Aspect Internatinal Cnsulting, 1997), mensprezand fat de que pr vlta de 100% deles tem acess a cmputadres. Cnhecer mais sbre essa tecnlgia permitirá as administradres descbrir nvas maneiras de diferenciar sua empresa numa ecnmia glbalizada, deixand-s mais segurs para definirem as metas e adtarem diferentes estratégias em sua rganizaçã, cnseguind assim visualizarem antes de seus cncrrentes, nvs mercads e prtunidades, atuand de maneiras diferentes cnfrme perfil de seus cnsumidres. A lng d trabalh, pretende-se mdelar um Data Warehuse para uma aplicaçã hspitalar, inserind s dads btids na empresa através de pesquisas internas ns

11 11 diverss departaments, filtrand s mesms a fim de frnecerem as melhres infrmações pssíveis para uma demanda específica e retrnand para s usuáris d sistema, s gerentes setriais e a alta administraçã d hspital, relatóris gerenciais que pssam ferecer subsídis bastante e suficientes para uma melhr tmada de decisã. 2 SISTEMA DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS As grandes mudanças técnic-rganizacinais ds últims quinze ans têm elevad a cmplexidade da funçã gerencial e a imprtância da infrmaçã nas rganizações. Atualmente s gerentes necessitam de infrmações na quantidade e n mment exats para

12 12 subsidiar suas decisões, que faz cm que a btençã e frneciment das mesmas trnemse itens da mais elevada imprtância. A infrmaçã é essencial para prcess decisóri, pis quant mais infrmaçã estiver dispnível maires serã as chances de que as decisões sejam mais adequadas. Sua qualidade também é imprtante, pis cm uma infrmaçã de ba qualidade pde-se selecinar a melhr decisã em mei a muitas, que se trna um exercíci de subjetividade quand há falta de infrmações de ba qualidade. É imprtante salientar que mais imprtante nã é excess de infrmações, mas sim a qualidade delas. Devid a limitações cgnitivas d ser human, nã é pssível analisar tdas as variáveis inerentes a muits tips de prblemas em temp hábil. Desse md, papel da tecnlgia da infrmaçã, mais especificamente ds Sistemas de Infrmações Gerenciais (SIG), é de rganizar grande vlume de infrmações de md a facilitar sua análise pel tmadr de decisões. (LIMA,1992). Pel que se bserva dentr da nva ecnmia, nenhuma empresa, independente de seu tamanh u ram de atividade, cnsegue ser cmpetitiva sem um sistema de infrmaçã autmatizad. Cm advent d prcessament eletrônic de dads, a aprximadamente mei sécul, apenas as grandes empresas, gvern e universidades cmeçaram a experimentar e explrar seus pderss (e nerss) recurss. Hje, cm a evluçã da micrinfrmática, recurss muit mais sfisticads já estã pdend agilizar s negócis de uma lanchnete u de um simples vendedr. Ns últims ans s SIG têm sid adtads e aperfeiçads pr um númer cada vez mair de rganizações. Se n iníci da década de setenta eram necessáris centenas de milhares de dólares para a aquisiçã de sistemas infrmatizads de armazenagem e recuperaçã de dads de alta capacidade, atualmente uma rede de cmputadres cm mesm desempenh pde ser frmada pr apenas uma pequena fraçã daquele cust. Tal acessibilidade a instruments de rápida manipulaçã de bases de dads têm prprcinad às empresas um diferencial cmpetitiv basead na infrmaçã, matéria-prima principal da Terceira Revluçã Industrial.(LEVY, 1993). Um SIG pde ser cnceituad cm um prcess de transfrmaçã de dads em infrmações a serem utilizadas n prcess decisóri da empresa. Assim, através de um

13 13 prcess de mnitraçã d ambiente intern e extern à empresa, ela pde reclher dads relevantes e transfrmá-ls em infrmaçã, que será repassada as gerentes para que eles pssam antecipar prblemas e detectar prtunidades. Dessa frma, quant maires frem a cnfiabilidade e a rapidez d SIG, melhr será a qualidade da infrmaçã dispnível as gerentes, e, cnseqüentemente, maires serã as pssibilidades de que suas decisões sejam mais racinais. Quand se fala de SIG, na verdade fala-se de um sistema de infrmaçã crprativ integrad. Ist é, um sistema nde as diferentes funções de uma empresa estã tdas interligadas e s prcesss peracinais sã acmpanhads e cntrlads pr uma lógica sistêmica que guarda, altera e prcessa dads em trn d ctidian da empresa, tal cm, cmpras, vendas, estques, finanças, cntabilidade e utrs. A se analisar passad recente das empresas, nta-se que prcess de gestã das infrmações era basead em sistemas independentes e nem sempre integrads, mesm n que diz respeit a cnceits e regras. Para infrmações cnslidadas a respeit da empresa cm um td, um númer grande de prgramas e prcesss precisava ser rdad para se bter uma visã glbal da empresa, seu desempenh e seus resultads. Cm apareciment de nvas tecnlgias para tratament de infrmações, bancs de dads relacinais, baixa ns custs de hardware e cmunicaçã de dads, fram aparecend sistemas crprativs, cm certeza nã barats e de fácil implementaçã, mas cm grande ptencial para alavancar um crescente e melhr cntrle, e que vei a ser adtad pr um grande númer de empresas. (KIMBAL, 1997). Uma grande parcela das experiências na implantaçã ds SIG fi alg entre a cmédia e desastre, cnfrme relatads na revista Negócis Exame de Nvembr de Sã pucs s cass de sucess e entenda-se pr sucess uma implantaçã sem crises, feita n temp prmetid e cm dinheir planejad. Segund pesquisas, na verdade, ninguém está reclamand d prdut. O que eles estã dizend é que superestimaram prcess de implantaçã u esqueceram que nã se tratava de um prjet de tecnlgia, mas de negócis. E, principalmente, descuidaram d que mais pedia atençã: mudar s prcesss da empresa implica mudar, radicalmente a cultura dela. Dist decrrem alguns pnts que sã cnsiderads de extrema imprtância quand da adçã de um SIG: (LIMA, 1992).

14 14 O bjetiv da empresa deve estar muit clar. Cas cntrári, nvas mudanças sã facilmente agregadas a prjet que aumenta seu cust; O prjet precisa ser apiad pela alta gerência. Sem adesã, nada vai para frente. Se fr vist cm um prjet da área de tecnlgia, quem é que vai se envlver a nã ser s iniciads d departament de infrmática? ; Treinament ds usuáris d sistema. É iss que vai garantir que nã fram apenas as máquinas que mudaram de cmprtament; A infra-estrutura da empresa. Ela precisa ser atualizada e adequada a prjet; Os métds de gerência de prcesss (cmpra, venda, cntrle de estque) têm de ser adequads a nv sftware. Ds pnts acima, decrre a cnclusã de que, para sucess de um SIG, ele precisa ser implantad e mantid cm um prjet permanente dentr da empresa, cm bjetivs clars, explícits e acmpanhads, tant pel frnecedr d sftware quant da alta gerência da empresa. O sucess d SIG nã depende apenas de sftware nem de hardware. Mas de pepleware, prque sã as pessas que transacinam dentr da empresa cm s clientes e frnecedres, intrduzind, alterand e manipuland dads a fim de gerar infrmações. Pde-se desta frma, elencar alguns pnts básics para sucess n us de SIG nas empresas: (BATISTA Jr, 2003). Ter uma visã clara da estratégia que a empresa pretende seguir n futur; Definir cm clareza s bjetivs setriais que pretende atingir n curt, médi e lng praz; Buscar, através d treinament das pessas, estabelecer um cmprmetiment delas para cm s bjetivs traçads; Definir um crngrama físic/financeir das etapas de implantaçã e us d sftware, levand em cnsideraçã principalmente as mudanças culturais e rganizacinais necessárias; Acmpanhar e cntrlar a cntribuiçã de cada pessa, de cada área n atingiment ds bjetivs; A alta gerência ter em mente a lng de td prcess que nenhum ERP é uma panacéia, mas pde ser uma ptente ferramenta na gestã ds negócis.

15 15 Para atender a estas necessidades, trna-se necessári que tda alta gerência esteja de acrd cm as mudanças a serem implementadas. Após a implantaçã d SIG, a empresa terá um acerv de dads dispníveis que permitirã implementar sucessivamente nvas etapas da infrmática. Ferramentas que além d que basicamente s SIG fazem, ist é, permitir cntrle das transações peracinais da empresa, aspects tátics decrrentes da sma, tabulaçã de dads pr períds distints, cm base n banc de dads dispnível e cnfiável, agrupá-ls sb óticas diferentes para nrtear as decisões estratégicas da empresa em tds seus aspects mercadlógics e de gestã. A partir d mment em que a implantaçã das funções básicas d sistema de ERP estiver cnslidada, inúmers prcesss, tant peracinais cm gerenciais, pdem ser timizads. Nesse mment, a Tecnlgia de Infrmaçã (TI) pde ser de fundamental imprtância, prprcinand us de nvas ferramentas que, cm base ns dads já estruturads e armazenads pel sistema de gestã, agregam um valr extrardinári. Nessa linha, pde-se evluir cm prcesss que vã, desde a simples análise gerencial ds dads histórics armazenads, transfrmand-s em imprtantes infrmações para ancrar a tmada de decisões, até acmpanhament dinâmic ds indicadres estratégics baseads em metdlgias cm Balanced Screcard (BSC). O BSC cnstitui-se de uma valisa metdlgia adtada pr uma série de empresas que desejam nã só medir, mas também bter elements que lhe prprcinem cndições de acmpanhar desempenh e auxiliá-las na revisã de metas e estratégias de açã. Medir é imprtante; que nã é medid nã é gerenciad.um sistema de indicadres afeta frtemente cmprtament das pessas dentr e fra da empresa. Se quiserem sbreviver e prsperar na era da infrmaçã, as empresas devem utilizar sistemas de mediçã de desempenhs derivads de suas estratégias e capacidades. Infelizmente, muitas empresas defendem estratégias baseadas n relacinament cm clientes, cmpetências essenciais e capacidades rganizacinais, enquant mtivam e medem desempenh apenas cm medidas financeiras. O BSC preserva s indicadres financeirs cm a síntese final d desempenh gerencial e rganizacinal, mas incrpra um cnjunt de medidas mais

16 16 genéric e integrad que vincula desempenh sb a ótica ds clientes, prcesss interns, funcináris e sistemas a sucess financeir a lng praz. O BSC é um nv instrument que integra as medidas derivadas da estratégia. Sem mensprezar as medidas financeiras d desempenh passad, ele incrpra s vetres d desempenh financeir futur. Esses vetres, que abrangem as perspectivas d cliente, ds prcesss interns, e d aprendizad e cresciment, nascem de um esfrç cnsciente e rigrs de traduçã da estratégia rganizacinal em bjetivs e medidas tangíveis. (KAPLAN, 1997). Nesta visã, s sistemas de infrmaçã frnecem elements de api à tmada de decisões em tds s níveis, a saber: N peracinal: através ds sistemas de gestã (ERPs); N tátic (as gerentes): através da análise ds dads histórics, simulações e prjeções trabalhadas cm as ferramentas OLAP, recurs esse básic dentr d um sistema de business inteligence (BI); N estratégic (à diretria e acinistas): através d acmpanhament d resultad cmparad as indicadres de desempenh previamente definids. Estas ferramentas, n entant, nã fram idealizadas e cnstruídas da nite para dia. Sã frut de uma evluçã e um amadureciment cntínu que vem desde s ans 70, quand ainda exigiam intensa e exaustiva prgramaçã. Cm desenvlviment ds bancs de dads relacinais e advent ds cmputadres pessais cm interface gráfica, cincidind cm aument da cmplexidade ds negócis, essas ferramentas fram send gradativamente melhradas. Dessa cmbinaçã nasceram as ferramentas de sftware dedicadas as analistas de negócis, u seja, as atuais sluções de extraçã e análise de dads. A primeira ferramenta (e, pr incrível que pareça, ainda exaustivamente utilizada até hje) fi a planilha eletrônica, seguida pels geradres de queries (cnsultas instantâneas) e de relatóris. Na seqüência vieram s sistemas de suprte à decisã e de infrmaçã executiva, que acabaram prduzind que cnhecems atualmente pr sistemas de BI. 2.1 ETAPAS DE IMPLANTAÇÃO DE UM SIG

17 CONHECER O NEGÓCIO O prfissinal respnsável pr desenvlver um SIG deve cnhecer detalhadamente s prduts, s prcesss, as perações e as atividades da empresa e ainda, ter cmpreensã de aspects relevantes tais cm: clientes, distribuidres e cncrrentes. Deve também se familiarizar cm vcabulári utilizad pels funcináris da empresa, elabrand jargões e siglas. (BATISTA Jr., 2003). Para a implantaçã de um perfeit SIG, algumas etapas devem ser cumpridas e verificadas sempre que necessári. Sã elas: Prgramar e testar as rtinas que implementam a alternativa selecinada; Descrever sftware utilizad na implementaçã e a linguagem na qual prgrama fnte fi gerad; Descrever cm aplicativ pde ser utilizad (Manuais de Utilizaçã); Referenciar a dcumentaçã utilizada n Prjet; Apresentar mdels das entradas e saídas; Detalhar esquema de implantaçã; Elabrar um Plan de Cntingência (prvidências em cas de falhas). 2.2 PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO Ouve-se e lê-se cm freqüência a seguinte máxima: trinômi da cmpetitividade tem cm pilares: infrmaçã, visã e açã. Mas, para se alcançar este trinômi, algumas dificuldades devem ser vencidas. Dentre as mais cmuns, encntram-se: a rtina e med. (BATISTA JR, 2003). Rtina: dia-a-dia e a infrmalidade pdem dificultar a identificaçã das decisões que sã tmadas e, pr cnseqüência, a determinaçã das freqüências; Med: ameaça d seu valr na rganizaçã (perda de pder) a revelar Prcess de Tmada de Decisã. Quais decisões devem ser tmadas? Quais infrmações sã necessárias?

18 18 Figura 2 Prcess de Tmada de Decisã ANÁLISE DE DADOS A 1ª etapa para prcess de tmada de decisã, passa pela análise ds dads, prduzids pel banc de dads. Nesta etapa deve-se: Acumular dads relacinads à decisã; Prcessar: prduzind infrmações necessárias; Recnhecer nvs dads e prcess de repete; Indicaçã: Sistema de Prcessament de Transações ANÁLISE DE DECISÃO A 2ª etapa d prcess de tmada de decisã diz respeit à Análise de Decisã, que cmpreende s seguintes tópics: Estudar Prcess de Tmada de Decisã; Identificar as necessidades de infrmaçã; Armazenar as infrmações necessárias; Desenvlver alternativas de sluçã; Selecinar a melhr alternativa (tmada de decisã prpriamente dita); Indicaçã: Sistema de Infrmaçã Gerencial SISTEMA DE BUSCA A 3ª etapa d prcess é cmpsta pel Sistema de Busca, nde se faz a seleçã simultânea das infrmações e decisões cnsideradas, através d sucessiv entendiment d prblema e nde Sistema de Api à Decisã indica a melhr alternativa. A definiçã da estratégia de desenvlviment de Sistema de Infrmaçã (incluind a Tecnlgia da Infrmaçã utilizada) deve sempre ser uma atribuiçã da própria empresa. (BATISTA JR, 2003).

19 ETAPAS FINAIS Percrridas tdas as etapas e executads tds s testes necessáris, pde-se passar às etapas finais, que sã: Implantaçã d Sistema de Infrmaçã (Operaçã); Avaliaçã da Perfrmance d Sistema de Infrmaçã; Manutençã d Sistema de Infrmaçã. 2.3 SISTEMAS EIS A sigla EIS quer dizer Executive Infrmatin Systems que quer dizer Sistemas de Infrmações para Executivs (SIE). Estes sistemas visam satisfazer as necessidades de alts executivs de empresas que nã querem e, pssivelmente, nã devem, ser auxiliads pr intermediáris para chegar às infrmações desejadas que embasem as suas decisões. As características destes sistemas sã as seguintes [MOR98]: a) Sã utilizads pr executivs de alt nível, s quais necessitam de infrmações crretas e de fácil acess a qualquer mment cntend inclusive infrmações cm texts explicativs de auxíli a usuári; b) Servem para acmpanhament e cntrle a nível estratégic da empresa; c) Sã ferramentas altamente flexíveis e persnalizáveis quant à interface e a us pels executivs, s quais nrmalmente nã pssuem cnheciment na área de mdelagem e cnsulta de baix nível a BD; d) Cntêm recurss gráfics de alta qualidade para que as infrmações pssam ser rapidamente analisadas; e) Sã fáceis de usar para reduzir temp de treinament cm s usuáris; f) Fazem us intens de dads de fntes externas à empresa, tais cm cncrrentes, clientes, frnecedres, gvern, etc. para cmparações; As infrmações apresentadas as executivs pdem ser de cinc tips: a) Narrativas de prblemas - chave: enfatizam desempenh de um md geral, s prblemas cnhecids e as suas rigens na empresa,

20 20 acmpanhad de texts explicativs e gráfics que facilitam entendiment das infrmações demnstradas; b) Quadrs de destaque: sã apresentações resumidas elabradas pel própri usuári a partir de suas percepções a respeit ds prblemas. Nestes quadrs pde-se grifar desempenh psitiv u negativ da empresa em relaçã as fatres crítics para sucess; c) Finanças de alt nível: a saúde financeira da empresa está representada neste item, frmatad em númers absluts e taxas de desempenh cmparativas; d) Fatres - chave: sã s indicadres de desempenh, s quais prprcinam medidas específicas ds fatres crítics para sucess n nível da empresa. Quand as metas nã sã atingidas devems enfatizar estes fatres na frma de prblemas; e) Relatóris detalhads de respnsabilidades sbre s indicadres de desempenh: mnitram as gerências e utrs indivídus que estã diretamente ligads às atividades críticas para sucess da empresa. Cncluind, a diferença entre sistemas de EIS e data mining pde ser entendida da seguinte frma: se vcê tem perguntas específicas e sabe s dads de que necessita para as respstas, entã use um EIS. Pr utr lad, quand vcê nã sabe cm perguntar mas precisa de respstas para prblemas, use data mining. 2.4 FERRAMENTAS DE VISUALIZAÇÃO DE DADOS As ferramentas que permitem a visualizaçã ds dads de um sistema de DW assumem um imprtante papel n sentid de cativar usuári e trnar mais fácil e rápid us d sistema. Existem ferramentas apresentam as infrmações na frma de linhas e clunas, em planilhas, nde s dads sã dispsts de uma frma que trna a sua análise mais trabalhsa d que um gráfic, qual apresenta visualmente s pnts extrems, máxims e mínims. Cm us destas técnicas pde-se encntrar infrmações que estariam dispersas na massa de dads e que através de ferramentas estatísticas pderiam nã ser evidenciadas.

21 USUÁRIOS FINAIS Existem diverss tips de usuáris de um sistema de infrmações. Há aqueles que administram sistema, aqueles que sã respnsáveis pela manutençã d sistema e existe ainda papel d usuári final. Este tip de pessa em especial irá realizar as cnsultas a banc de dads (BD) que já estiver carregad de infrmações úteis. Os "usuáris de sistema" cnstituem grup de técnics altamente especializads, cnhecedres da área de BD e de DW que atuam na implementaçã de nvas características e funções n sistema, cntrlam a qualidade da carga ds dads, gerenciam acess as dads pels utrs usuáris entre utras funções ligadas a aspect tecnlógic d sistema de DW cm um td. Os usuáris finais pdem ser classificads em três categrias u classes segund INMON (1997), as quais estã relacinadas a seguir: USUÁRIOS FINAIS ALTAMENTE QUALIFICADOS Os usuáris que fazem parte desta categria sã aqueles que pssuem um cnheciment técnic e uma desenvltura frente a sistema de DW e que realizam as cnsultas mais especializadas, que envlvem cnheciment prfund da estrutura d sistema cm um td além de realizar também alguma "mineraçã ds dads" (data mining) ns terms abrdads num item anterir. Cnfrme levantament estatístic, s usuáris altamente qualificads cmpõem um selet grup de aprximadamente 10% d ttal de usuáris ds sistemas de DW. (INMON, 1997). O cnjunt de ferramentas utilizadas pr estes usuáris vai desde as de data mining, ferramentas de visualizaçã, pactes estatístics até ferramentas OLAP.

22 22 Uma das características marcantes deste tip de usuári é fat de que nã necessariamente as ferramentas pr eles utilizadas devem ser visualmente atrativas, uma vez que pssuir bas características técnicas deve ser fatr principal desejad. Cm pde-se perceber, s usuáris deste grup pssuem um perfil que pderia se cnfundir cm ds chamads "usuáris de sistema", pis que devem pssuir cnheciment bem fundamentad para que pssam extrair infrmações valisas e de difícil acess às gerências e CEOs (chief executive fficers) USUÁRIOS FINAIS COM NÍVEL INTERMEDIÁRIO Estes usuáris pssuem um nível técnic relativamente baix e nrmalmente slicitam cnsultas através de menus pré-definids pels usuáris mais qualificads. A mairia destes usuáris é cmpsta pels gerentes, supervisres, chefes e respnsáveis pel planejament, cntrle e crdenaçã de ações dentr da empresa. As ferramentas mais utilizadas pels usuáris de nível intermediári sã as d grup de OLAP pel fat de que suas características de peraçã e funcinalidade sã suficientemente abrangentes para atender à demanda de cnsultas USUÁRIOS FINAIS OCUPADOS Usuáris cupads geralmente recebem as cnsultas prntas, as quais já fram frmuladas pels usuáris d nível intermediári. Fazem parte deste grup s diretres da empresa u aqueles que cupam s cargs d alt escalã da rganizaçã. As ferramentas mais utilizadas neste nível sã as de EIS, pis sã mais fáceis de navegar e pdem ser munidas de cnsultas pré-definidas que facilitam us pr aqueles que nrmalmente nã despendem de temp para "navegar" pel sistema à prcura de infrmações. Uma situaçã interessante pde ser a definiçã de diversas cnsultas pels usuáris de nível intermediári de váris DMs da rganizaçã que sã passadas para s

23 23 usuáris cupads, s quais pdem analisar em cnjunt cm as infrmações de utras empresas panrama da empresa cm um td cmparativamente. 2.6 OS DADOS Tdas as etapas acima descritas só sã pssíveis de serem seguidas a partir da cleta de dads fidedigns, u seja, dads cnfiáveis que serã a base de td prcess. Estes dads pdem riunds de fntes externas u fntes internas. 3 ORIGENS DOS DADOS

24 24 As infrmações cntidas ns sistemas transacinais devem ser direcinadas para sistema de Data Warehuse (DW) a fim de cmpr a base de dads que dá suprte às tmadas de decisã. É imprtante saber que s dads islads sã apenas fnte de infrmações, u seja, as infrmações sã cmpstas pr um cnjunt de dads devidamente rdenads dentr de uma lógica sistêmica. A cncatenaçã ds dads é que gera uma infrmaçã em um SIG. As fntes de dads sã divididas usualmente em dis tips: internas e externas. 3.1 FONTES INTERNAS DE DADOS A fnte interna natural será sempre a cleçã de dads cntids ns sistemas de prcessament de transações da empresa, aquelas aplicações d negóci da rganizaçã. Tais sistemas, também cnhecids cm OLTP (n-line transactin prcessing prcessament n-line de transações), dã suprte às perações básicas dentr da empresa, tais cm cntrle de estque, faturament, cadastrs de clientes e frnecedres, e muitas utras aplicações que pdem ser utilizadas na infrmatizaçã das rganizações. Um prjet de DW deve prever a cntínua alimentaçã de suas bases de dads cm as infrmações cntidas nas diversas fntes, que pdem chegar a algumas dezenas de lcais e servidres. Estas diversas fntes geram quantidades cnsideráveis de dads, s quais sã carregads para DW de temps em temps e pdem frmar bases cm váris gigabytes de infrmações. (SILBERSCHATZ, 1996). Quand se tem um ambiente nde s bancs de dads utilizam mdels de dads cm diversas estruturas e gerenciadres, baseads em váris sistemas peracinais distints, diz-se que este é um ambiente hetergêne. Ist crre na mairia das empresas, pis deve-se dar imprtância para a funcinalidade e também pel menr cust ds sistemas de infrmática a invés de padrnizar tds s setres cm prgramas que pderiam nã ser tã flexíveis numa determinada área de aplicaçã.(valente, 1996). Os prjets de DW devem prever a pssibilidade de encntrar sistemas hetergênes e assim mesm perar adequadamente na platafrma esclhida para abrigar sistema de api à decisã.

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