Chapter 3. Análise de Negócios e Visualização de Dados

Transcrição

1 Chapter 3 Análise de Negócios e Visualização de Dados

2 Objetivos de Aprendizado Descrever a análise de negócios (BA) e sua importância par as organizações Listar e descrever brevemente os principais métodos e ferramentas de BA Descrever como o processamento analítico online (OLAP), a visualização de dadps e a multidimensionalidade podem melhorar a tomada de decisões Descrever métodos de análise avançada

3 Objetivos de Aprendizado Descrever os sistemas de informações geográficas (GIS/SIG) e seu apoio à tomada de decisões Descrever a BA em tempo real Descrever como a business intelligence (BI) dá suporte à inteligência competitiva Descrever os sistemas de suporte automatizado à decisão (ADS) e seus benefícios

4 Objetivos de Aprendizado Explicar como a Web se relaciona à BA Descrever a inteligência da Web e a análise da Web e sua importância para as organizações Descrever questões de implementação relacionados à BA e os fatores de sucesso em BA

5 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Business intelligence (BI) A derivação de relacionamentos dos dados através do uso de métodos analíticos, manuais ou automáticos

6 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Os fundamentos da BA Análise A ciência da análise. Análise de negócios (BA) A aplicação de modelos diretamente aos dados de negócios. A BA envolve o uso de ferramentas da MicroStrategy Systems, especialmente modelos, na assistência aos tomadores de decisão; essencialmente uma forma de suporte à decisão OLAP

7 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral

8 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Classificação das ferramentas de BA pela MicroStrategy: Os cinco estilos de BI 1. Relatórios empresariais 2. Análise de cubos 3. Consulta e análise Ad hoc 4. Análise estatística e data mining 5. Entrega de relatórios e alertas

9 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral

10 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Classificação da gestão estratégica de empresas pela SAP Três níveis de suporte 1. Operacional 2. Gerencial 3. Estratégico

11 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Sistemas de informação executivas e de suporte executivo Sistemas de informações executivas (SIE/EIS) Oferece um acesso rápido a informações pontuais e relevantes a fim de melhorar o crescimento e o aprendizado gerencial e também auxiliar no monitoramento do desempenho de uma organização Sistemas de suporte executivo (SSE/ESS) Também oferece suporte de análise, comunicações, automação de escritório e suporte à inteligência

12 O campo da Análise de negócios (BA): visão geral Drill-down É a investigação cada vez mais detalhada das informações (ex., encontrar não só as vendas totais mas também as vendas por região, por produto ou por vendedor). Encontrar as fontes em detalhe

13 Processamento Analítico Online (OLAP) Processamento analítico online (OLAP) Um sistema de informações que permite ao usuário, em um PC, consultar o sistema, conduzir uma análise dentre outras atividades. O resultado geralmente é obtido em instantes

14 Processamento Analítico Online (OLAP) OLAP versus OLTP OLTP se concentra no processamento de grandes quantidades de transações repetitivas com manipulações simples OLAP envolve o exame de grande quantidade de itens e de relacionamentos complexos OLAP consegue analisar relacionamentos e buscar padrões, tendências e exceções OLAP é um método direto de suporte à decisão

15 Processamento Analítico Online (OLAP) Tipos de OLAP OLAP Multidimensional (MOLAP) OLAP implementado através de um banco de dados multidimensional especializado (ou data store) que resume as transações em visões multidimensionais com antecedência Os dados são organizados em uma estrutura de cubos que o usuário pode girar, o que é adequado principalmente a resumos financeiros

16 Processamento Analítico Online (OLAP) Tipos de OLAP OLAP Relacional (ROLAP) Um banco de dados OLAP é implementado sobre um banco de dados relacional existente Database OLAP e Web OLAP (DOLAP and WOLAP) Se refere a um sistema de banco de dados relacional projetado para hospedar estruturas e executar cálculos de OLAP Desktop OLAP Envolve ferramentas OLAP simples e baratas, que executam análise local multidimensional e apresentação de dados baixados de bancos de dados relacionais multidimensionais para as máquinas do cliente.

17 Processamento Analítico Online (OLAP) As 12 regras de Codd para OLAP 1. Visão conceitual Multidimensional para formular consultas 2. Transparencia ao usuário 3. Fácil acessibilidade: acesso online e batch 4. Desempenho consistente na geração de relatórios 5. Arquitetura cliente/servidor: o uso de recuroso distribuídos 6. Dimensionalidade genèrica 7. Manipulação dinâmica da matriz esparsa 8. Suporte multiusuário, ao invés de suporte a um único usuário 9. Operações irrestritas com dimensões cruzadas 10. Manipulação intuitiva dos dados 11. Relatórios flexíveis 12. Dimensões e níveis de agregação ilimitados

18 Processamento Analítico Online (OLAP) Quatro tipos de processamento executados pelos analistas em uma organização: 1. Análise categórica Análise estática baseada em dados históricos. Usa a premissa de que o desempenho passado é um indicador do futuro 2. Análise exegética Baseia-se em dados históricos e acrescenta a capacidade de análise drill down. 3. Análise contemplativa Permite que o usuário altere um único valor a fim de determinar seu impacto 4. Análise formalista Permite alterações a múltiplas variáveis

19 Processamento Analítico Online (OLAP) Ferramentas OLAP representativas: 1. DecisionSite da Spotfire 2. Enterprise BI Suite da Business Objects 3. QlikView da QlikTech

20 Processamento Analítico Online (OLAP) Questões para revisão: 1. Defina a BA e explique seu valor estratégico. 2. Relacione a BA ao data warehousing. 3. Liste e descreva as três categorias de ferramentas exibidas na figura Defina OLAP e compare ao OLTP. 5. Descreva as principais características e benefícios do OLAP 6. Descreva os tipos de OLAP

21 Relatórios e consultas Relatórios Relatórios rotineiros Relatórios Ad hoc (sob demanda) Suporte multilingue Exemplos de produtos: Crystal Reports da Business Objects MicroStrategy Cognos 8 Business Intelligence Hyperion Report Builder da Microsoft

22 Relatórios e consultas Relatórios Indicadores (scorecards) e dashboards Alerta e entrega de relatórios Distribuição de relatório através de qualquer ponto de contato Auto-assinatura e distribuição baseada em administrador Entrega sob demanda, programada ou na ocorrência de evento Personalização automática de conteúdo

23 Relatórios e consultas Consultas ad hoc Uma consulta que não pode ser determinada antes de ser feita Structured Query Language (SQL) Uma linguagem padrão para acesso e manipulação de dados em sistemas de banco de dados relacionais.

24 Multidimensionalidade Multidimensionalidade A maneira eficiente de organizar, apresentar e analisar dados de diversas maneiras tais como: vendas por região, por produto, por vendedor e por período (quatro dimensões)

25 Multidimensionalidade Apresentação multidimensional Dimensões Exemplos: produtos, equipe de vendas, segmentos de mercado, unidades de negócio, localizações geográficas, canais de distribuição, países e setores Medidas Exemplos: dinheiro, volume de vendas, número de funcionários, estoque, lucro previsto versus real. Tempo Exemplos: diário, semanal, mensal, trimestral, anual

26 Multidimensionalidade Banco de dados Multidimensional Um banco de dados onde os dados são organizados especificamente para permitir uma análise multidimensional rápida e fácil Cubos de dados Um objeto de duas, três ou mais dimensões onde cada dimensão dos dados representa uma medida de interesse

27 Multidimensionalidade Cubo É um conjunto de dados altamente correlacionados que são organizados para permitir que os usuários combinem qualquer atributo em um cubo (ex., lojas, produtos, clientes, fornecedores) com qualquer métrica no cubo (ex., vendas, lucro, unidades, época) para criar diversas visões bidimensionais, ou cubos, que podem ser exibidas em uma tela de computador

28 Multidimensionalidade

29 Multidimensionalidade Ferramentas multidimensionais e seus fornecedores Ferramentas com recursos multidimensionais trabalham em conjunto com sistemas de consulta em bancos de dados e outras ferramentas OLAP

30 Multidimensionalidade

31 Multidimensionalidade Limitações da dimensionalidade O banco de dados multidimensional pode ocupar significativamente mais espaço de memória de um computador do que um banco de dados relacional compactado Produtos multidimensionais custam significativamente mais do que produtos relacionais padrão O carregamento do banco de dados consome tempo e recursos significativos do sistema, dependendo do volume de dados e número de dimensões A s interfaces e manutenção são mais complexas em bancos de dados multidimensionais do que em bancos de dados relacionais

32 Multidimensionalidade Questões para revisão: 1. Defina multidimensionalidade e descreva seus benefícios. 2. Defina banco de dados multidimensional e descreva as limitações desse tipo de banco de dados. 3. Defina cubo e cubo de dados. 4. Liste as limitações da multidimensionalidade.