BUSINESS INTELLIGENCE Prof. Fabio Purcino

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1 Aula Teste BUSINESS INTELLIGENCE Prof. Fabio Purcino Faça o download desta aula Use um leitor de QR Code

2 Definição Business Intelligence é um conjunto de conceitos e técnicas que buscam extrair conhecimento empresarial a partir de repositórios de dados e informações tanto internos quanto externos. (CÔRTES, 2011) (...) uma série de ferramentas que consolidam, analisam e acessam vastas quantidades de dados para ajudar os usuários a tomar melhores decisões são chamadas de Business Intelligence (...) (LAUDON, 2012)

3 Business Intelligence na Prática Evitar diferentes versões da verdade; Relatórios atrasados; Incapacidade de análise aprofundada; Dificuldade em encontrar dados importantes; Dificuldade em Compliance;

4 Business Intelligence Pentaho SAP BW Oracle BI Soluções Disponíveis MicrosoW Analysis Process Mining Data Mining Definições e Conceitos MoCvação SAS IBM Cognos Como descobrir Informações ocultas? Text Mining ERP CRM SCM De onde buscar As informações? Redes Sociais Planilhas Excel Dashboards Alertas Análise PrediCva Internet das Coisas Enterprise ReporCng Mapa do Conhecimento OLAP,ROLAP,MOLAP Drill Down ETL Scorecards Como apresentar as Informações? Modo Delta Como buscar as Informações? Gestão do Conhecimento Colaboração Extração Como agregar valor à Informação? Modo Completo Limpeza Como tratar as Informações? Transformação Como distribuir as Informações? Níveis de Agregação BPM Séries Históricas Padronização Datawarehousing Mapas ODS Onde guardar as Informações? Como organizar as Informações? Gráficos Como uclizar as informações Estrategicamente? Cubos Data Marts Pirâmide do Conhecimento

5 Como isso tudo acontece? Fontes de Dados ERP CRM Banco de Dados do ERP Banco de Dados do CRM Dados de Sistemas Mobile Planilhas Excel Redes Sociais Processo de ETL (Extrac0on/Transforma0on/Load) (Extração, Transformação e Carga) Relatórios Gráficos Visão Geográfica Base de dados Consolidada/Unificada (Fonte da Verdade) Relatórios Visão Tabelar AD- HOC

6 Exemplo Vamos considerar uma base de dados em Excel com o controle dos atendimentos realizados no balcão de uma loja:

7 Exemplo Esta mesma empresa também possui um sistema MOBILE que controla o serviço dos técnicos de campo que disponibiliza um webservice de consulta no padrão JSON:

8 Exemplo Esta mesma empresa vende seus produtos no mercado varejista e controla as vendas por meio de um ERP cujo servidor de bancos de dados é MySQL:

9 O GRANDE problema! Os gestores desejam mensurar a relação entre receita das vendas e a receita da assistência técnica. Os sistemas estão em ambientes diferentes, com tecnologias diferentes e são operados por pessoas diferentes de culturas diferentes; Os gestores desejam a informação CORRETA e RAPIDAMENTE!

10 ETL (Extraction/Transformation/Loading) A primeira etapa é coletar os dados (EXTRACTION) Nesta etapa é feita uma cópia dos dados para uma área temporária (REPOSITÓRIO) nos seguintes modos: Completo: todos os dados são carregados; Delta: apenas os dados novos ou alterados são carregados;

11 ETL (Extraction/Transformation/Loading) A segunda etapa é a TRANSFORMATION, na qual são feitas as seguintes preparações: Limpeza: Dados irrelevantes são eliminados; Padronização: Padronização dos dados de cada entidade/dimensão; Derivação: Criação de novos campos calculados/ dependentes;

12 Exemplo de Transformação

13 Exemplo de Transformação

14 Exemplo de Transformação

15 ETL (Extraction/Transformation/Loading) A terceira etapa é a LOADING, onde os dados carregados, limpos e padronizados são consolidados e gravados em Cubos ou DSO.

16 DSO DataStore Object Os objetos do tipo DataStore são utilizados para armazenamento dos dados brutos e não necessariamente consolidados de forma que não seja necessário repetir a extração; Os dados são armazenados de modo desnormalizado;

17 Cubos Os cubos são a forma de armazenamento multidimensional que permite a análise flexível da massa de dados. Os dados são distribuídos no STAR SCHEMA:

18 STAR SCHEMA

19 Referências Bibliográficas CÔRTES, Pedro Luiz. Administração de Sistemas de Informação. 1ed. São Paulo: Saraiva, LAUDON, Kenneth C. Sistemas de informações gerenciais. 7ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.