Resumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence

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1 É um conjunto de conceitos e metodologias que, fazem uso de acontecimentos e sistemas e apoiam a tomada de decisões. Utilização de várias fontes de informação para se definir estratégias de competividade nos negócios da empresa São ferramentas de BI - DSS (Decision Support system) Sistemas de suporte a decisão EIS (Executive Information System) Sistemas de informações executivas Warehouse e Mart (on line analytical processing) Mining (DM) Mining Mart Mining Mart 1

2 Conceitos de Warehouse Conceitos de Warehouse Warehouse Dar suporte aos processos de tomada de decisão W.H. Inmon: Conjunto de dados orientado por assuntos integrados Variante no tempo Não volátil Richard Hackathorn: O objetivo de um data warehouse é fornecer uma imagem única da realidade do negócio Sistemas de Warehouse revitalizam os sistemas das empresas pois: Permitem que sistemas mais antigos continuem em operação; Consolidam dados inconsistentes dos sistemas mais antigos em conjuntos coerentes; Extraem benefícios de novas informações oriundas das operações correntes Provêm ambiente para o planejamento e arquitetura de novos sistemas de cunho operacional. Conceitos de Warehouse Diferentes visões: Uma arquitetura Um conjunto de dados semanticamente consistente com o objetivo de atender diferentes necessidades de acesso a dados e extração de relatórios Um processo em constante evolução, que utiliza dados de diferentes fontes heterogêneas para dar suporte a consultas ad-hoc, relatórios analíticos e à tomada de decisão Questões críticas: Integração de dados e metadados de várias fontes Qualidade de dados: limpeza e refinamentos Sumarização e agregação de dados Sincronização das fontes com o Warehouse para assegurar a atualidade Problemas de desempenho relacionados ao compartilhamento do mesmo ambiente computacional para abrigar bancos de dados corporativos e transacionais e o Warehouse 2

3 Vantagens -Extração, tratamento e agregação de dados de múltiplos sistemas operacionais em Mart ou Warehouse; -Armazenamento de dados em formato multi-dimensional permitindo rápido agregamento e detalhamento das análises. - Disponibilização (através de ferramentas ) de visualizações informativas, pesquisando, reportando e modelando capacidades que vão além dos padrões de sistemas transacionais frequentemente oferecidos. Acesso a dados Análise dos dados Determinação da solução Plan cenário Ação Vantagens Estatística de acesso a dados Com aplicação estratégica Sem aplicação estratégica -Cerca de 88% dos diretores admitem que dedicam quase 75% do tempo a tomada de decisão apoiadas em análises subjetivas (Fonte: Aspect International Consulting, 1997). E 100% tem acesso a computadores % do tempo gasto na atividade Fonte: Machado, Felipe. Projeto de Warehouse Exemplos de utilizações Texto: Cenários de aplicações de Warehouse e Marts Mining Mart 3

4 Mart Os Mart podem surgir de duas maneiras: É um subconjunto do DW. Construído com um escopo menor de informações, segmentado para uma determinada área ou assunto. Top Down A empresa cria um DW e parte para segmentação Bottom up é a situação inversa. A empresa prefere criar um Mart somente para uma área ou assunto. Posteriormente, a junção dos Mart pode (ou não) resultar em um Warehouse. Top Down A empresa cria um DW e parte para segmentação Sistemas transacionais Vantagens Desvantagens Processo Warehousing DW Herança da arquitetura (facilidade manutenção) Visão do empreendimento Repositório de dados centralizado e simples Controle e centralização das regras Implementação muito longa Alta taxa de risco Expectativas (falta de retorno) DM 1 DM 2 DM 3 Bottom up é a situação inversa. A empresa prefere criar um Mart somente para uma área ou assunto. Posteriormente, a junção dos Mart pode (ou não) resultar em um Warehouse. Sistemas transacionais Processo Warehousing Processo Warehousing Vantagens Desvantagens DM 1 DM 2 Implementação rápida Retorno rápido Manutenção do enfoque da equipe Herança incremental ( conhecimento adquirido passo a passo) Perigo de legamarts Desafio de possuir a visão do empreendimento Administrar e coordenar múltiplas equipes e iniciativas DM 1 DM 2 DM n Warehouse Mining Mart 4

5 Sistemas de suporte a decisão (Decision Support System) SSD Sistemas de informações executivas (- SIE (década 80 e 90) São os sistemas construídos sobre a base de Mart ou Warehouse que servem para prover informações para suporte a decisão. São os sistemas construídos sobre a base de Mart ou Warehouse que apresentam uma visualização dos dados mais simplificada. As informações são apresentadas de forma consolidada, não requerendo do usuário experiência e tempo para executar uma análise (caso das ferramentas ).Voltados para o gerenciamento de crises atuais e emergenciais. Ferramentas (on line application process) São aplicações que os usuários finais tem acesso para extrairem os dados de suas bases com os quais gera relatórios capazes de responder as suas questões gerenciais. Características dessas ferramentas: -Consultas ad-hoc (consultas com acesso casual único e tratamento dos dados segundos parametros nunca antes utilizados executadas de forma iterativa) -Geração de consultas (de maneira simples, amigável e transparente para o usuário final) -Drill Down/Up (Exploração em diferentes níveis de detalhes das informações) O Warehouse serve como fonte de dado assegurando consistência, integração e precisão dos dados. Dividem-se em: Ferramentas (on line application process) R ( relacional) ferramentas que acessam bancos de dados relacionais M ( Multidimensional) ferramentas que acessam bancos de dados multidimensionais (por meio de cubos e hipercubos) Mining Mart H ( Hibrida) ferramentas que acessam bancos de dados relacionais e multidimensionais 5

6 Mining (garimpagem de dados) Identifica o processo de separar grandes quantidades de dados de forma a identificar relacionamentos entre eles, procurando identificar padrões e tendências. Utiliza técnicas estatísticas e matemáticas para examinar dados, detectando automaticamente tendências e associações escondidas. Exemplos de aplicação DM: -A rede Wal-Mart descobriu ao explorar seus números que 60% das mães que compram a boneca Barbie nas lojas da rede também levam uma barra de chocolate. Com esta informação posicionaram as gondolas de doces próximas das de brinquedos. -Fraldas e cervejas Metadados As informações sobre os dados. Os metadados mantêm informações : A estrutura dos dados segundo a visão do programador A estrutura dos dados segundo a visão dos analistas A fonte de dados que alimenta o DW A transformação sofrida pelos dados quando de sua migração para o DW O relacionamento entre o modelo de dados e o DW O histórico das extrações de dados CRM (Customer Relationship Management) e Warehouse Gerência do conhecimento (Knowledge Management) e BI CRM - Ferramenta que permite o gerenciamento do relacionamento com o cliente, visando proporcionar um relacionamento diferenciado. Envolve diversos instrumentos: -WEB -Call center -Telemarketing -Gerenciamento de campanhas de marketing Este gerenciamento gera para e obtem informações do DW CRM DW Permitindo segmentação de clientes Análise de vendas Desempenho negócios KM- Objetiva estabelecer uma aproximação integrada e colaborativa para capturar, criar, organizar e usar todos os ativos de informação de uma empresa. Em um condomínio: BI- balancetes formais, com gastos com dimensão de tempo, natureza, empregados KM atas, circulares, experiências de diversos moradores e síndicos ao longo da vida do edifício KM BI Grande desafio organizar KM e estabelecer uma ponte entre KM e BI 6