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1 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 entre si com registros sobre pessoas, lugares ou coisas. Como exemplo de banco de dados, podemos citar a lista telefônica, conjunto de registro referentes a pessoas físicas e jurídicas que possuem telefone. Traz informações sobre empresas e categoria de empresas, tais como lojas de automóveis e etc. A lista telefônica extrai essas informações de um banco de dados com arquivos de clientes, classificação de empresas, código de área e regiões geográficas. Banco de dados 1 2 Entidades e atributos Ao pensar nos dados para a sua empresa e em como gerenciá-los, por onde começaria? Se esta abrindo ou gerenciando um empresa, precisa identificar os dados necessários á administração do negócio. Normalmente usará dados como, clientes, fornecedores, funcionários, pedidos, produtos, expedidores e talvez peças. Cada uma dessas categorias genéricas que representa uma pessoa, um lugar ou uma coisa sobre a qual você armazena e manté informações é chamada de entidade. Entidades e atributos Entidades pode ser representada como: objetos concretos (uma pessoa) objetos abstratos (um departamento) Departamento João Pedro Paulo Maria Empregado Contabilidade Financeiro Jurídico Pessoal 3 4

2 Entidades e atributos Exemplos de Entidades: Sistema Bancário Cliente Conta Corrente Conta Poupança Agência Sistema de Controle de Produção de Indústria Produto Empregado Departamento Estoque Entidades e atributos Atributos É um dado que é associado a cada ocorrência de uma entidade ou seja suas características. Exemplos de atributos de entidades: Empregado Departamento Nome Endereço Salário Descrição númerodefuncionários 5 6 Como expressamos que João trabalha no Departamento de Contabilidade? Empregado Lotação Departamento O banco de dados relacional é o tipo de banco de dados mais comum atualmente. O banco de dados relacional é caracterizado pela associação entre entidades, representada através de um losângulo e linhas que ligam as entidades relacionadas. João Pedro Paulo Maria Contabilidade Financeiro Jurídico Pessoal A Entidade nomedorelacionamento B Entidade 7 8

3 Exemplos de relacionamento Exemplos de relacionamento Medico Consulta Paciente Medico Consulta Paciente Cliente ContaCliente Conta Cliente ContaCliente Conta Residência Cidade Residência Cidade 9 10 Exemplos de relacionamento com atributos Exemplos de relacionamento com atributos Médico Consulta Paciente Empregado Atuação Projeto nome celular datadaconsulta nome nome salario função sigla Dr. Paulo, Dr. Flora, /10/ /02/ /03/2009 Vania José Vania, 2000 Pedro, 2500 Gabriel,1200 coordenador pesquisador bolsista AATOM Sinpli 11 12

4 Sistema de gestão de banco de dados Um sistema de gestão de banco de dados (SGBD) é um software específico usado para criar, armazenar, organizar e acessar dados a partir de um banco de dados. Exemplos de SGBD: Microsoft Acess: usado em computadores pessoais (PCs) IBM DB2 Oracle Microsoft SQL Server Mysql: é o SGBD mais popular de código aberto, usado muito em servidores Web. Sistema de gestão de banco de dados Você pode não notar, mas Bancos de Dados estão por trás de tudo o que você faz na Internet: Buscas no Google. Compras nos sites da Amazon, do Mercado Livre, etc. Um SGBD permite que consultas aos dados sejam respondidas de forma correta e rapidamente. Os SGBDs permitem a realização no banco de dados de diversas atividades (transações) por diferentes usuários simultaneamente Possuem mecanismos que permitem não confundir as diferentes ações: por exemplo, duas reservas simultâneas para o mesmo assento num determinado vôo Sistema de gestão de banco de dados Um SGBD tem mecanismos para esconder certas partes do banco de dados de certos usuários. Modelo de dados relacional Os dados são representados por Relações (ou Tabelas). Atributos Nome Budweiser Heineken Fabricante Pete s Anheuser-Busch Sistema de gestão de banco de dados Modelo de dados relacional Esquema de relação de entidade = nome da entidade + lista de atributos. Exemplo: Cerveja(nome, fabr) Bares(nome, end, licença) Consumidores(nome, end, tel) Vendas(bar, cerveja, preço) Frequentadores(consumidor, bar) Nome da Entidade Cerveja 15 16

5 Sistema de gestão de banco de dados Modelo de dados relacional Porque utilizar o modelo relacional? Modelo muito simples. Frequentemente corresponde à maneira como pensamos sobre os dados. Como usar BD para melhorar o desempenho e a tomada de decisão na empresa UNIDADE IV: : Gestão da Informação e de Banco de Dados As empresas utilizam banco de dados para: Monitorar transações básicas (pagamentos a fornecedores e funcionários, processamento de pedidos, atendimento a clientes e etc). Obter informações que ajudem a administrar os negócios de maneira mais eficiente. Auxiliam os gerentes e funcionários a tomar melhores decisões. Por exemplo, se uma empresa quiser saber qual produto é mais aceito pelo mercado, ou qual cliente é mais lucrativos, onde a empresa encontrará essas respostas? NOS DADOS. Em grandes empresas, com grandes banco de dados ou sistemas para funções separadas como: Manufatura, Vendas e contabilidade. São necessárias ferramentas especiais para analisar vasta quantidade de dados e extraí-los de múltiplos sistemas, para isso temos: Data warehouse (Armazém de dados) Data mining (Mineração de dados) Ferramentas para acesso de BD internos por meio da web

6 O que é um data warehouse? Banco de dados que armazena dados correntes e históricos de potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a empresa. Data marts Subconjunto de um data warehouse, no qual uma porção resumida ou altamente focalizada dos dados da organização é colocada em um banco separado destinado a uma população específica de usuários. Componentes de um Data warehouse Dados correntes CENTRO DE ENSINO e históricos SUPERIOR DO são AMAPÁ extraídos de sistemas operacionais internos à organização. Esses dados são combinados com dados de fontes externas e reorganizados em um banco central projetado para análise gerencial e produção de relatórios. O diretório de informações fornece aos usuários informações sobre os dados disponíveis no armazém. Componentes de um Data warehouse Inteligência empresarial (BI Business intelligence) Ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhores decisões empresariais. Processamento analítico on-line (OLAP) é a capacidade para manipular e analisar um grande volume de dados sob múltiplas perspectivas

7 Processamento analítico on-line (OLAP) Imagine uma empresa que venda quatro produtos diferentes: porcas, pinos, arruelas e parafusos, na região norte, sul e sudeste. Queremos saber Quantos parafusos foram vendidos durante o último trimestre? Resposta basta consultar o BD. Processamento analítico on-line (OLAP) Mas agora queremos saber Quantos parafusos foram vendidos em cada região e também comparar os resultados reais com a projeção de vendas?. Resposta é necessário um OLAP, pois permite a análise multidimensional de dados, de forma que os usuários vejam os mesmo dados de diferentes maneiras, pois usa múltiplas dimensões. Cada aspecto da informação como, produto, preço, custo, região, representa uma dimensão Data mining É orientado a descoberta. Fornece percepções dos dados corporativos que não podem ser obtidas pelo OLAP, descobrindo padrões e relacionamentos ocultos em grandes banco de dados e inferindo regras a partir deles para prever comportamentos futuros. 27 Tipos de informações obtidas com Data mining Associações: São ocorrências ligadas a um único evento. Por exemplo, estudando o modelos de compra de um supermercado, observa-se que: Quem compra salgadinho de milho, compra também uma Coca- Cola em 65 % das vezes. Mas, quando há uma promoção a Coca-Cola é comprada 85 % das vezes. Com essa informação, os gerentes podem tomar decisões mais acertadas, pois aprenderam a respeito da rentabilidade de uma promoção. 28

8 Tipos de informações obtidas com Data mining Sequências: Os eventos estão ligados ao longo do tempo. Pode-se descobrir, por exemplo: Quando se compra um Tablet, em 65 % das vezes se adquire também um e-book no período de 2 semanas, e que, em 45 % das vezes, uma capa de proteção é comprada um mês após a compra do Tablet. 29 Tipos de informações obtidas com Data mining Classificações: Reconhece modelos que descrevem o grupo ao qual o item pertence, por meio do exame dos itens já classificados e pela inferência de um conjunto de regras. Por exemplo: Empresas de telefonia e cartão de crédito preocupam-se com a perda de clientes regulares. A classificação ajuda a descobrir as características desses clientes e oferecer um modelo para ajudar os gerentes a prever quem são, e com isso elaborar campanhas especiais para reter esses clientes. 30 Tipos de informações obtidas com Data mining Aglomerações (Clustering): Funciona de maneira semelhante à classificação quando não foram definidos grupos. Uma ferramenta de data mining descobrirá diferentes agrupamentos dentro da massa de dados, Por exemplo: Ao encontrar grupos de afinidades para cartão bancários ou ao dividir o banco de dados em categorias de clientes com base na demografia e em investimentos pessoais. 31 Tipos de informações obtidas com Data mining Embora todas as outra aplicações envolvam previsões, os prognósticos as utilizam de forma diferente. Prognósticos: Partem de uma série de valores existentes para prever quais serão os outros valores. Por exemplo: Um prognósticos pode descobrir padrões nos dados que ajudam os gerentes a estimar o valor futuro de variáveis como número de vendas. 32

9 Inteligência Empresarial Inteligência Empresarial Uma série de ferramentas analíticas trabalha com os dados armazenados nos bancos de dados, encontrando padrões e insights que ajudam gerentes e funcionários a tomar melhores decisões e, assim, aprimorar o desempenho organizacional Banco de Dados e Web Muitas empresas usam a Web para disponibilizar algumas informações de seus bancos de dados internos a clientes e parceiros de negócios. Interfaces Web são familiares aos usuários e poupam o redesenho ou a reconstrução de sistemas legados. Usando seus PCs e software de navegação da Web, os usuários acessam o BD interno de uma organização por meio da internet. 35 Definindo uma política de informação Uma política de informação especifica as regras para compartilhar, disseminar, adquirir, padronizar, classificar e inventariar a informação. O gerenciamento de dados é responsável pelas políticas e procedimentos específicos pelos quais os dados podem ser gerenciados como recurso organizacional. Grandes organizações costumam ter um grupo de gerenciamento e projeto de bancos de dados dentro da divisão corporativa de sistemas de informação. 36

10 Assegurando a qualidade dos dados Baixa qualidade de dados é o maior obstáculo para o sucesso do gerenciamento do relacionamento com o cliente. Os problemas de qualidade de dados podem ser causados por dados redundantes e inconsistentes produzidos por múltiplos sistemas. Erros de entrada de dados são a causa de muitos problemas de qualidade de dados. Auditoria de qualidade de dados é um levantamento estruturado da precisão e do nível de integridade dos dados em um sistema de informação. O data cleansing (limpeza e padronização) consiste em atividades para detectar e corrigir, no banco de dados, dados incorretos, incompletos, formatados inadequadamente ou redundantes. 37

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