Sistemas de Informação

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Benedito Quintanilha Ramires
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1 Sistemas de Informação Prof. M.Sc. Diego Fernandes Emiliano Silva

2 Agenda Banco de dados Gerenciamento de banco de dados Sistemas de gerenciamento de banco de dados Como usar banco de dados para melhorar desempenho e tomada de decisão Bibliografia: LAUDON & LAUDON. Sistemas de informação gerenciais. 7. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, Capítulo 5

desempenho e tomada de decisão Bibliografia: LAUDON & LAUDON.

3 Contexto Empresas de todos os tamanhos usam banco de dados para registrar Transações Controlar estoques Estreitar relacionamento com clientes/ fornecedores Preciso organizar e gerenciar os bancos de dados Analisar e tomar decisões nos negócios Seu crescimento e utilização, tem gerado vários desafios como dados inconsistentes, duplicados, incompletos, etc.

e gerenciar os bancos de dados Analisar e tomar decisões nos negócios Seu crescimento e

4 Banco de dados Conjunto de arquivos relacionados entre si que contêm registros sobre Pessoas Lugares Coisas Exemplo bem sucedido: Lista telefônica, que apresenta basicamente: Nome e sobrenome Endereço Número telefone Além de informações sobre empresas, categorias de empresas e serviços

telefônica, que apresenta basicamente: Nome e sobrenome Endereço Número

5 Evolução Grandes arquivos (dados manuais) Não é prático Caro de manter Ineficiente (acesso, análise, etc.) Hoje Banco de dados digitais Capacidade de relacionar rapidamente um conjunto de arquivos com outro

6 Banco de dados Por onde começar? Definir entidade (ou categoria genérica) Cliente / Fornecedor / Funcionário / Pedido / Produto Definir atributos (ou características específicas) Ex. Fornecedor possui nome, endereço, contato, etc.

7 Organizar Banco de dados relacional (+ comum) Dados são organizados em tabelas bidimensionais, e cada informação é armazenada num campo Cada linha apresenta a informação de uma entidade. As linhas também são conhecidas como registros, ou tecnicamente de tuplas Campo-chave (chave primária): atribui identificação

8 Organizar Agora colocando o que cada fornecedor tem:

9 Tomando cuidado Não replicar atributos de uma entidade específica em outras entidades, pois assim, toda mudança irá acarretar na necessidade de fazer mudanças em todas as tabelas. Endereço do fornecedor tem que ser apresentada só na entidade fornecedor e não na entidade peça

necessidade de fazer mudanças em todas as tabelas.

10 Estabelecendo relacionamentos Representação >> diagrama entidade/relacionamento Usada para esclarecer relações entre as tabelas de banco de dados Dentro de um banco de dados ralacional, podemos ter Um-para-um Um-para-muitos Muitos-para-muitos Fornecedor fornece É fornecida por Peça Ex. Relação 1 para muitos já que 1 fornecedor pode ter muitas peças

ralacional, podemos ter Um-para-um Um-para-muitos Muitos-para-muitos Fornecedor fornece

11 Exemplo entidade/relacionamento Legenda: 1-para-1 1-para-muitos Fornecedor fornece É fornecida por Peça É pedida contém Item Pertence ao inclui Pedido Regras de Integridade referencial para garantir que os relacionamentos sejam consistentes. Processo de simplificar grupos complexos de dados a fim de eliminar dados redundantes e relações muitos-para-muitos inadequadas, e ao mesmo tempo aumentar a flexibilidade do banco de dados, chama-se normalização. Facilidade para manter Pouca ou nenhuma duplicação Pense que uma empresa pode ter centenas de entidades

Processo de simplificar grupos complexos de dados a fim de eliminar dados redundantes e relações muitos-para-muitos inadequadas, e ao mesmo

14 Fonte:

15 Fonte:

16 Sistema de gerenciamento Conhecido como Sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS database management system) Software aplicativo específico que apresenta diferentes visões lógicas solicitadas pelo usuário Exemplos Microsoft Access Oracle Microsoft SQL Server

aplicativo específico que apresenta diferentes visões lógicas

17 Apresentação Cada banco de dados tem uma apresentação lógica Ex. Banco de dados RH

18 Recursos dos sistemas de gestão de banco de dados Possui recursos e ferramentas para organizar, administrar e acessar os dados Entre os recursos mais importantes Definição de dados (espicificar estrutura do conteúdo) Dicionário de dados (documentação dos elementos, definições e características) Linguagem de manipulação dos dados (regras para acrescentar, alterar, apagar, recuperar dados, gerar relatórios, etc.)

estrutura do conteúdo) Dicionário de dados (documentação dos elementos, definições e características)

19 Visão do Microsoft Access

20 Consultas e relatórios Linguagem de manipulação de dados Comandos que permitem Acrescentar / alterar / apagar/ recuperar Linguagem estrutural de consulta (ou SQL) Comandos que permitem Consultar dados, ou subconjunto de dados Função relatórios Comando que permite Chamar dados em um formato + refinado para ser analisado

SQL) Comandos que permitem Consultar dados, ou subconjunto de dados Função

21 Tecnologia mais recente Banco de dados orientados a objetos Além de dados, recupera desenhos, imagens, fotografias, voz, vídeo Esse sistema é conhecido como OODBMS - Object-oriented database management systems

22 Tomada de decisões Data warehouses (armazenamento de dados) Armazena dados correntes e históricos Padroniza informações de diferentes banco de dados (como centrais de vendas, contas de clientes, manufatura, etc.) Permite tomada de decisões Ex. Ferramentas utilizadas pela receita federal, permitindo identificar com mais facilidade pessoas propensas a mentir na declaração de imposto de renda

23 Data mart Subconjunto de um data warehouse Coleta porção resumida e altamente focalizada de dados da organização Disponibilizado a grupo restrito de usuários Ex. Informações de vendas e marketing para avaliar clientes e oferecer com mais rapidez e com menores custos soluções para melhorar negócio.

24 Data warehouse

25 BI: business intelligence ou inteligência empresarial Ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados Ajudam usuários nos processos de decisão Processamento analítico on-line Ex. Vendo parafuso em várias unidades Pergunta: Qtos parafusos vendi em cada região Posso processar e pedir as vendas em várias dimensões (estratificar dados) Vendas projetadas Vendas reais Vendas do produto parafusos Vendas parafusos na região norte Etc.

26 BI: business intelligence ou inteligência empresarial Ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados Ajudam usuários nos processos de decisão Alguns exemplos de ferramentas: OLAP data mining

27 OLAP Processamento analítico on-line Ex. Vendo parafuso em várias unidades Pergunta: Qtos parafusos vendi em cada região Posso processar e pedir as vendas em várias dimensões (estratificar dados) Vendas projetadas Vendas reais Vendas do produto parafusos Vendas parafusos na região norte Etc. Esse processo aumenta a capacidade humana de combinar conhecimentos adquiridos com novas informações

29 Data mining Data mining é mais orientado para descoberta Fornece dados que não podem ser obtidos por OLAP Descobre padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados Análise de alto nível Análise preditiva (usa técnicas de data mining, histórico e algumas hipóteses) Ex. Qdo se compra salgadinho (em 65% das vendas tb se compra refrigerante) Qdo se compra salgadinho na promoção (em 85% das vendas tb se compra refrigerante) Numa pg e-commerce (pessoas que viram este produto, também observaram estes daqui...)

30 Tipos de informações obtidas com data mining Associações (ocorrências ligadas a um único evento) >> compras de salgadinhos associadas com 65% de compras de refrigerantes Sequências (eventos ligados ao longo do tempo) >> compra de casa com compra em 45% de geladeiras nas próximas duas semanas Classificação (reconhecer modelos que descrevem um grupo) >> bandeira de cartão perde x% de clientes, classificando estes clientes, cartão pode tomar decisões para reter estes Aglomeração (ou clustering é parecido com classificação, porém grupos ainda não foram definidos) >> no exemplo da perda de clientes, data mining irá encontrar atributos que valem para os clientes que estão deixando a bandeira (região, renda)

31 Análise preditiva Utiliza data mining, dados históricos e suposições para predizer resultados de eventos

32 Text mining e web mining Text mining >> analisar dados textuais não estruturados para descobrir padrões e relacionamentos. Muito usado na análise de transcrições de ligações Web mining >> análise de dados na web para ajudar a compreender por exemplo o comportamento do consumidor

33 Trabalho para casa Identifique entidades e atributos num banco de dados on-line Escolha um banco de dados (ex. SITE DE MÚSICAS) Explore quais informações ele oferece Depois enumere as entidades e os atributos que eles precisam controlar em seu banco de dados Se possível, faça um diagrama do relacionamento entre as entidades Fazer em power point para apresentar para a turma

34 Trabalho Pense em um negócio Pense e construa um banco de dados Pensar nas entidades Atributos Relacionamento Mostre pelo menos 2 visões que ele poderia ter

35 Leitura Para próxima aula Leitura do capítulo 6 do LAUDON & LAUDON

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