Gerenciamento de Dados e Gestão do Conhecimento

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Judite Antunes Espírito Santo
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1 ELC1075 Introdução a Sistemas de Informação Gerenciamento de Dados e Gestão do Conhecimento Raul Ceretta Nunes CSI/UFSM

2 Introdução Gerenciando dados A abordagem de banco de dados Sistemas de gerenciamento de BD Data warehousing Tecnologias de visualização de dados Gestão do conhecimento 2

3 Gerenciando Dados As dificuldades de gerenciar dados O ciclo de vida dos dados 3

4 Gerenciando Dados A hierarquia de dados 4

5 A Abordagem de Banco de Dados Minimiza problemas como: Redundância de dados Isolamento de dados Incoerência dos dados Maximizam: A segurança dos dados A integridade dos dados A independência dos dados Modelo de dados Entidade (pessoa, lugar, coisa ou evento) Atributo (característica ou qualidade de uma entidade) Relacionamentos entre entidades 5

dados A independência dos dados Modelo de dados Entidade (pessoa, lugar, coisa ou

6 A Abordagem de Banco de Dados 6

7 Modelo de Diagrama de Entidade-Relacionamento 7

8 Modelo de Diagrama de Entidade-Relacionamento 8

9 A Abordagem de Banco de Dados Elementos chave: Modelo de dados Chaves primárias e secundárias Modelo entidade-relacionamento 9

10 Sistemas de Gerenciamento de BD Modelo de banco de dados relacional Linguagem de consulta SQL Structured Query Language QBE QuerybyExample Dicionário de dados Define formato para inserir dados no BD Normalização Método para analisar e reduzir um BD relacional 10

QBE QuerybyExample Dicionário de dados Define formato para

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16 Data Warehousing Banco de dados possuem dados, mas não são preparados para facilitar a busca por informações não óbvias Informação óbvia: margem de lucro sobre livros Informação não óbvia: tendência da margem de lucro sobre os livros Data warehouse Depósito de dados organizado por assunto Facilitam processamento analítico dos dados, como mineração de dados e apoio à decisão. 16

óbvia: tendência da margem de lucro sobre os livros Data warehouse Depósito de dados

17 Data Warehousing Características básicas Organizado por dimensão empresarial ou assunto Codificação de dados homogênea/coerente Mantém dados históricos Não volátil (dados não são atualizados depois de inseridos) Usa processamento analítico on-line (OLAP) BD OLTP (processamento de transações on-line) DWH OLAP (processamento analítico on-line) OLAP envolve análise dos dados acumulados pelos usuários finais Estrutura de dados multidimencional Dados do DWH vem dos diversos BD empresariais 17

analítico on-line (OLAP) BD OLTP (processamento de transações on-line) DWH OLAP (processamento analítico on-line) OLAP

18 Estrutura e Visões do Data Warehouse 18

19 BD relacionais x multidimencionais 19

20 BD relacionais x multidimencionais 20

21 BD relacionais x multidimencionais 21

22 BD relacionais x multidimencionais 22

23 BD relacionais x multidimencionais 23

24 Benefícios e Vantagens do Data Warehouse Benefícios Usuários podem ter uma perspectiva consolidada dos dados organizacionais Usuários tem acesso rápido e fácil via web, pois dados ficam todos num só servidor Facilita a análise extensiva dos dados Vantagens Melhoram o conhecimento empresarial Podem gerar vantagem competitiva Facilitam o aprimoramento do serviço Possibilitam melhor satisfação do cliente Facilitam tomada de decisões Data marts = DWH pequeno, de menor custo 24

25 Mineração de Dados (data mining) Ferramentas, aplicações, algoritmos que procuram gerar inteligência empresarial com os dados dos DWH. Inteligência empresarial Conhecimento sobre concorrentes, clientes, parceiros comerciais e operações internas. Facilita a tomada de decisão. Operações básicas Projetar tendências e comportamentos Identificar padrões anteriormente desconhecidos 25

26 Mineração de Dados (data mining) Permitem que usuários analisem dados em várias direções no BD multidimencional (DHW) Exploram o uso de modelos matemáticos e estatísticos Dão respostas rápidas a questões do tipo Quantas porcas foram vendidas na região leste em 2005? Qual é a tendência das vendas de arruelas na região Oeste com base nos últimos três anos? Alguns dos quatro produtos normalmente são comprados juntos? 26

27 Mineração de Dados (data mining) Aplicações Varejo e vendas Serviços bancários Fabricação e produção Seguro Polícia Saúde Marketing 27

28 Mineração de Dados (data mining) Exemplos Marketing voltado para um segmento usa-se dados de anúncios promocionais anteriores para identificar pessoas que estão mais inclinadas a comprar determinados produtos. usa-se endereço IP e páginas navegadas por cliente. Quando um cliente entra novamente na loja virtual são apresentados anúncios relacionados as páginas mais frequentemente visitadas (potencial compra). Identificação de correlação entre produtos Produtos aparentemente não correlacionados, mas que são comprados normalmente juntos 28

29 Tecnologias de Visualização de Dados Sistemas de informação geográfica (GIS) Integram, manipulam e exibem dados usando mapas digilatizados Facilitam mapeamento de rotas e localização de estabelecimentos Pode ser utilizado em conjunto com sistemas de inteligência empresarial Realidade virtual Voltada a criar cenário onde pessoas acreditem que o que estão fazendo é real 29

30 Gestão do Conhecimento 30

31 Gestão do Conhecimento Conhecimento Informação contextual, relevante e acionável Diferente da informação, usando para resolver um problema Conhecimento explícito Racional, técnico e objetivo Políticas, normas, procedimentos, relatórios Conhecimento tácito Subjetivo ou experimental Experiências, idéias, especialização, know-how Sistemas de Gestão de Conhecimento Usam TI para sistematizar, aprimorar e disseminar a informação 31

32 Gestão do Conhecimento 32

33 Referência Bibliográfica Capítulo 4 do livro: Efraim Turban, R. Kelly Rainer Jr. E Richard E. Potter (2007) Introdução a Sistemas de Informação uma abordagem gerencial. Editora Campus 33

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