Sistemas de Apoio à Decisão
|
|
- Raquel Alencar Gonçalves
- 5 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Sistemas de Informação e Bases de Dados 2012/2013 Sistemas de Apoio à Decisão Alberto Sardinha
2 Sumário! Data Warehouse! OLAP! Exemplo de OLAP com SQL Server Business Intelligence Development Studio! 2012 Técnico Lisboa
3 Referências Raghu Ramakrishnan, Database Management Systems, 3ª edição: Cap 25 J. Han, M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufman Publishers, 2nd edition, 2001: Cap Técnico Lisboa
4 Data Warehouse: A Mul;- ;ered Architecture = = = Metadata Monitor & Integrator OLAP Server Other sources Opera;onal DBs Extract Transform Load Data Warehouse Serve Analysis Query Reports Data mining Data Marts Data Sources Data Storage OLAP Engine Front- end Tools
5 O que é um Data Warehouse? Há várias definições: Uma base de dados para apoio à decisão Separada da base de dados operacional Uma plataforma de dados consolidados e históricos para análise
6 O que é um Data Warehouse? A data warehouse is a subject- oriented, integrated, 5me- variant, and non- vola5le collec5on of data in support of management s decision- making process W. H. Inmon Data warehousing: O processo para construir e u;lizar um data warehouse
7 Subject- Oriented Organizado por temas (ou assuntos) importantes para as empresas Clientes, produtos, vendas, etc O foco é na modelação e análise de dados para apoiar à decisão Não é para ser u;lizado nas operações do dia- a- dia O DW só possui dados que são importantes para o apoio à decisão Exclui dados irrelevantes
8 Integrated Construído por meio da integração de dados de múl=plas fontes (dados heterogêneos) E.g., BDs operacionais, ficheiros, etc O processo de construção: limpeza de dados técnicas de integração de dados Extract, Transform, Load (ETL)
9 Time Variant Horizonte de tempo para DWs é maior (em relação às DBs operacionais): BDs operacionais: Valores atuais Data warehouses: Visão histórica da informação Cada estrutura num DW possui elementos de tempo, explicitamente ou implicitamente
10 Non- vola;le Um repositório com dados que passaram por um processo de transformação Que está fisicamente separado da BD operacional Atualizações que estão relacionadas à operação da empresa não é feita numa DW: Não precisa de transações, controle de concorrência, recuperação à falhas Só precisa de duas operações básicas : carregamento dos dados e acesso aos dados
11 Para que serve um DW? Muitas organizações utilizam um DW para apoiar decisões. Por exemplo: Analisar padrões de comportamento dos clientes Produtos preferidos Dias preferidos para as compras Quanto que cada cliente costuma gastar 2012 Técnico Lisboa
12 Para que serve um DW? Muitas organizações utilizam um DW para apoiar decisões. Por exemplo: Gerir o portfólio de produtos, comparando as vendas por: Trimestre ou Ano Departamento Localidade (bairro, cidade, país) 2012 Técnico Lisboa
13 Para que serve um DW? Muitas organizações utilizam um DW para apoiar decisões. Por exemplo: Analisar a operação da empresa: Reduzir os custos Aumentar as receitas 2012 Técnico Lisboa
14 Para que serve um DW? Muitas organizações utilizam um DW para apoiar decisões. Por exemplo: Gerir o relacionamento com o cliente: Descobrir eventuais falhas na operação ou vendas Gerir os vendedores (para melhorar o relacionamento com os clientes) 2012 Técnico Lisboa
15 Terminologia dos níveis de informação CONHECIMENTO A P L I C A Ç Õ E S EIS Executive Information System DSS Decision Support System OLTP On Line Transaction Processing BD Estratégicas BD Apoio à Decisão Bases de Dados Operacionais - Que factores influenciam as vendas em Lisboa? - Quais as tendências para as vendas no Porto? INFORMAÇÃO - Vendas mensais por produto em Lisboa? - Evolução das vendas em Lisboa e Porto DADOS - Lista de preços de cada produto - Quais as vendas em Lisboa? 2012 Técnico Lisboa
16 Três Soluções Complementares Data Warehousing: Consolidação de dados de muitas fontes num único repositório. Carregamento, sincronização periódica de réplicas Integração Semântica OLAP: Consultas complexas, baseadas em operações típicas de folhas de cálculo com vistas multidimensionais sobre os dados 15
17 Três Soluções Complementares Data Mining (prospecção de dados): Análise exploratória; explorar tendências interessantes e anomalias 16
18 OLAP
19 Data Warehouse: A Mul;- ;ered Architecture = = = Metadata Monitor & Integrator OLAP Server Other sources Opera;onal DBs Extract Transform Load Data Warehouse Serve Analysis Query Reports Data mining Data Marts Data Sources Data Storage OLAP Engine Front- end Tools
20 Modelo de Dados Multidimensional (OLAP) Coleção de tabelas de medidas (measures) dependentes de um conjunto de tabelas de dimensões (dimensions) Exemplo (figura seguinte): Medida: Vendas Dimensões: Produto (chave: pid), Localização (locid),e Tempo (timeid) 19
21 Sales OLAP - Conceitos NAME COLOR SIZE QTY skirt dark S 2 skirt dark M 5 skirt dark L 1 Measure (medidas): Atributos que medem alguma quan;dade e que podem ser agregadas skirt pastel S 11 skirt pastel M 9 skirt pastel L 15 skirt white S 2 skirt white M 5 skirt white L 3 dress dark S 2 dress dark M 6 dress dark L 12 dress pastel S 4 dress pastel M 3 dress pastel L 3 dress white S 2 dress white M 3 dress white L 0 shirt dark S 2 shirt dark M 6 shirt dark L 6 pants white L 2
22 OLAP - Conceitos Measure (medidas): Atributos que medem alguma quan;dade e que podem ser agregadas Dimension (dimensões): Atributos que definem dimensões nos quais os atributos measure podem ser visualizados Sales NAME COLOR SIZE QTY skirt dark S 2 skirt dark M 5 skirt dark L 1 skirt pastel S 11 skirt pastel M 9 skirt pastel L 15 skirt white S 2 skirt white M 5 skirt white L 3 dress dark S 2 dress dark M 6 dress dark L 12 dress pastel S 4 dress pastel M 3 dress pastel L 3 dress white S 2 dress white M 3 dress white L 0 shirt dark S 2 shirt dark M 6 shirt dark L 6 pants white L 2
23 SIZE NAME all OLAP - Agregação dark pastel white TOTA L skirt dress shirt pants TOTA L COLOR Isso é um cross- tabula5on. Não é uma relação! Sales NAME COLOR SIZE QTY skirt dark S 2 skirt dark M 5 skirt dark L 1 skirt pastel S 11 skirt pastel M 9 skirt pastel L 15 skirt white S 2 skirt white M 5 skirt white L 3 dress dark S 2 dress dark M 6 dress dark L 12 dress pastel S 4 dress pastel M 3 dress pastel L 3 dress white S 2 dress white M 3 dress white L 0 shirt dark S 2 shirt dark M 6 shirt dark L 6 pants white L 2
24 OLAP - Agregação Dados podem ser agregados por diferentes dimensões: COLOR NAME all S M L TOTA L skirt dress shirt pants TOTA L SIZE
25 OLAP - Agregação Dados podem ser agregados segundo diferentes níveis de granularidade COLOR dark pastel white all all skirt dress shirt pants all NAME small medium large Cubo de 3 dimensões
26 Hierarquias de Dimensões Podemos definir uma hierarquia sobre valores das dimensões NAME Menos geral (mais valores) Sales NAME COLOR SIZE QTY skirt dark S 2 skirt dark M 5 skirt dark L 1 skirt pastel S 11 skirt pastel M 9 skirt pastel L 15 skirt white S 2 skirt white M 5 skirt white L 3 dress dark S 2 dress dark M 6 dress dark L 12 NameCat NAME CATEGORY dress pastel S 4 dress pastel M 3 dress pastel L 3 skirt dress shirt pants womenswear womenswear menswear menswear CATEGORY Mais geral dress white S 2 dress white M 3 dress white L 0 shirt dark S 2 shirt dark M 6 shirt dark L 6 pants white L 2
27 Hierarquias de Dimensões Para cada dimensão, o conjunto dos valores pode ser organizado numa hierarquia: PRODUTO TEMPO LOCALIZAÇÃO ano trimestre país categoria semana mês região nome_prod data cidade 26
28 Operações OLAP Dados podem ser agregados em diferentes níveis (resolu;on): SIZE Roll- up CATEGORY NAME S M L TOTA L skirt dress shirt pants TOTA L S M L TOTA L womenswear menswear TOTAL SIZE Drill- down
29 Operações OLAP: Roll- up Drill- down Slice Dice Pivot Toronto Vancouver Q1 Chicago New York Toronto Vancouver Q2 Home entertainment Home entertainment Computer Phone Security Home entertainment Chicago New York Toronto Vancouver Computer Computer Phone Chicago New York Toronto Vancouver Q1 Security Q2 Q3 Q4 Slice For time= Q1 Pivot Dice Home entertainment Computer Roll-up On location Phone Security USA Canada Q1 Q2 Q3 Q4 Home entertainment Chicago New York Toronto Vancouver January February March April May June July August September October November December Computer Phone Drill-down On time Security Home entertainment Computer Phone Security
30 Sumário! Data Warehouse! OLAP! Exemplo de OLAP com SQL Server Business Intelligence Development Studio! 2012 Técnico Lisboa
Sistemas de Apoio à Decisão
Sistemas de Informação e Bases de Dados 2012/2013 Sistemas de Apoio à Decisão Alberto Sardinha Sumário! Processo ETL! Exemplo de ETL com o SQL Server Integration Services (SSIS)! Referências Raghu Ramakrishnan,
Leia maisSistemas de Apoio à Decisão
Sistemas de Informação e Bases de Dados 2012/2013 Sistemas de Apoio à Decisão Alberto Sardinha Sumário! Motivação! Bases de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão! Representação dos Dados em Bases de Dados
Leia maisInformática. Business Intelligence (BI), Data Warehouse, OLAP e Data Mining. Prof. Márcio Hunecke
Informática Business Intelligence (BI), Data Warehouse, OLAP e Data Mining Prof. Márcio Hunecke Conceitos de BI Conjunto de ferramentas e técnicas que objetivam dar suporte à tomada de decisão Refere-se
Leia maisIntrodução ao Data Mining. Sumário
Introdução ao Data Mining Instituto Nacional de Estatística 20-24 de Abril de 2009 Módulo 1 - Data Warehousing e Data Mining - André Falcão (afalcao@di.fc.ul.pt) Graça Gaspar (gg@di.fc.ul.pt) Sumário Data-mining
Leia maisConceitos Básicos. Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri
Conceitos Básicos Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Data Warehousing Engloba arquiteturas, algoritmos e ferramentas que possibilitam
Leia maisDATA WAREHOUSE. Prof. Fulvio Cristofoli. Armazenagem De Dados.
DATA WAREHOUSE Armazenagem De Dados Prof. Fulvio Cristofoli fulviocristofoli@uol.com.br www.fulviocristofoli.com.br Conceito Data Warehouse é um banco de dados orientado por assunto, integrado, não volátil
Leia maisRoteiro da apresentação
Alexandre Schlöttgen Data Warehouse Curso de Pós Graduação em Ciência da Computação Tópicos Avançados em Modelos de Banco de Dados Profs: Clésio Santos e Nina Edelweiss Junho de 2003 Roteiro da apresentação
Leia maisArquitetura de um Ambiente de Data Warehousing
Arquitetura de um Ambiente de Data Warehousing Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri OLAP: Fonte: Arquitetura Vaisman, A., Zimányi,
Leia maisInformática. Data Warehouse. Professor Julio Alves.
Informática Data Warehouse Professor Julio Alves www.acasadoconcurseiro.com.br Informática 1. DATA WAREHOUSE Executivos tomadores de decisão (diretores, gerentes, analistas, etc) necessitam de ferramentas
Leia maisBusiness Intelligence (BI)
Business Intelligence (BI) Conceitos Iniciais Professor: Aurisan Santana CONTEÚDO DO CURSO Business Intelligence (BI): Introdução, Histórico e Conceitos Dado, Informação e Conhecimento Data Warehouse (DW)
Leia maisAula 02. Evandro Deliberal
Aula 02 Evandro Deliberal evandro@deljoe.com.br https://www.linkedin.com/in/evandrodeliberal Data Warehouse; Ambiente de Data Warehouse; Processos e ferramentas envolvidas; Arquiteturas de DW; Granularidade;
Leia maisMotivação. Análise de Dados. BD x DW OLTP. Data Warehouse. Revisão Quais as diferenças entre as tecnologias de BD e DW? OLAP Modelos Multidimensionais
Data Warehouse Análise de Dados Motivação Revisão Quais as diferenças entre as tecnologias de BD e? Modelos Multidimensionais BD x OLTP dados volume dados granularidade dados atualização dados uso Característica
Leia maisBases de Dados 2013/2014. Sistemas de Apoio à Decisão: Armazéns de Dados e Prospecção de Dados. Helena Galhardas. Sumário
Bases de Dados 2013/2014 Sistemas de Apoio à Decisão: Armazéns de Dados e Prospecção de Dados Helena Galhardas Sumário Sistemas de Apoio à Decisão Modelo multidimensional Operações OLAP Índices para OLAP
Leia maisFenómeno da globalização
Fenómeno da globalização Estamos num mundo em que tudo é possível a qualquer hora e em qualquer lugar Uma empresa não pode ser verdadeiramente global sem ter uma rede de comunicações excelente Um negócio
Leia maisSistemas de Suporte à Decisão. Suporte à Decisão X Operacional. Banco de Dados Avançado. Data Warehouse. Data Warehouse & Data Mart
Sistemas de Suporte à Decisão Sistemas de Suporte a Decisão (SSD) Permitem armazenar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações que auxiliam a compreensão do comportamento dos dados Armazenar
Leia maisBancos de Dados IV. OLAP e Cubos de Dados. Rogério Costa
Bancos de Dados IV OLAP e Cubos de Dados Rogério Costa rogcosta@inf.puc-rio.br 1 OLAP Online Analytical Processing (OLAP) Análise interativa de dados, permitindo que dados sejam sumarizados e vistos de
Leia maisData Warehousing e Tecnologia OLAP para Data Mining
Data Warehousing e Tecnologia OLAP para Data Mining O que é um data warehouse? O modelo de dados multi-dimensional Arquitectura de data warehouses Implementação de data warehouses Mais aspectos da tecnologia
Leia maisDesenho Lógico de DW
Desenho Lógico de DW Arquitectura multi-nível other sources Operational DBs Metadata Extract Transform Load Refresh Monitor & Integrator Data Warehouse OLAP Server Serve Analysis Query Reports Data mining
Leia maisSumário. 1 Introdução 2 BD Orientado a Objetos 3 BD Objeto-Relacional 4 Noções Básicas de Data Warehouse 5 XML e BD XML. Motivação
Sumário 1 Introdução 2 BD Orientado a Objetos 3 BD Objeto-Relacional Noções Básicas de Data Warehouse 5 XML e BD XML Motivação Sistemas de Apoio à Decisão Objetivo análise de dados históricos da organização
Leia maisModelagem Multidimensional
Modelagem Multidimensional Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Modelagem Multidimensional Análises dos usuários de SSD representam
Leia maisArquitetura de um Ambiente de Data Warehousing
Arquitetura de um Ambiente de Data Warehousing Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Arquitetura Típica usuário usuário... usuário
Leia maisArquitetura de um Ambiente de Data Warehousing
Arquitetura de um Ambiente de Data Warehousing Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Arquitetura Típica usuário usuário... usuário
Leia maisPÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. Disciplina: Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan
PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Curso: Banco de Dados Disciplina: Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan Unidade 2.2 - Cubos 2016 ACOMPANHAMENTO IMPLEMENTAÇÃO 9 8 7 TESTE 6 CONTACTO
Leia maisSISTEMAS DE APOIO À INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS
SISTEMAS DE APOIO À INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS http://www.uniriotec.br/~tanaka/sain tanaka@uniriotec.br Introdução a OLAP Material baseado em originais de Maria Luiza Campos NCE/UFRJ Atualizado com publicações
Leia maisDecisão Suporte: Warehousing, OLAP e Data Mining
Decisão Suporte: Warehousing, OLAP e Data Mining 7-1 Introdução Cada vez mais, organizações estão analizando dados correntes e históricos para identificar padrões úteis e suporte a estratégias de negócios.
Leia maisDecisão Suporte: Warehousing, OLAP e Data Mining
Decisão Suporte: Warehousing, OLAP e Data Mining 7-1 Introdução Cada vez mais, organizações estão analizando dados correntes e históricos para identificar padrões úteis e suporte a estratégias de negócios.
Leia maisTÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE
TÓPICOS AVANÇADOS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE Engenharia de Computação Professor: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto OLPT x OLAP Roteiro OLTP Datawarehouse OLAP Operações OLAP Exemplo com Mondrian e Jpivot
Leia maisInteligência nos Negócios (Business Inteligente)
Inteligência nos Negócios (Business Inteligente) Sistemas de Informação Sistemas de Apoio a Decisão Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng. (Apostila 4: OLAP) Fundamentação da disciplina Analise de dados
Leia maisUma abordagem lógica para base de dados multidimensionais
Uma abordagem lógica para base de dados multidimensionais Alessandro Elias aelias@c3sl.ufpr.br Professora: Carmem Satie Hara Disciplina CI087 - Tópicos em Banco de Dados Universidade Federal do Paraná
Leia maisADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO. Lista de Exercícios 05. Luiz Leão
Luiz Leão luizleao@gmail.com http://www.luizleao.com Questão 01 Dentre as aplicações de E-Commerce, conceitue as modalidades E-Banking, E-Learning e E-Auctioning. Questão 01 - Resposta Dentre as aplicações
Leia maisFormação Analista de BI Microsoft Aula 1
Formação Analista de BI Microsoft Aula 1 Apresentação Cetax É uma consultora de Business Intelligence e Data Warehousing que atua desde 2000, guiando as empresas à transformar seus dados em valiosas informações
Leia maisIntrodução à teoria de Data Warehouse. Prof. Rodrigo Leite Durães
Introdução à teoria de Data Warehouse Prof. Rodrigo Leite Durães rodrigo_l_d@yahoo.com.br Organizações: necessidade de INFORMAÇÃO para tomada de decisões Exemplos: FACULDADE - abertura de mais vagas para
Leia maisData Warehousing: Conceitos Básicos e Arquitetura
Data Warehousing: Conceitos Básicos e Arquitetura Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Visão do Mercado Crescimento explosivo do uso da tecnologia de data warehousing
Leia maisEnglish version at the end of this document
English version at the end of this document Ano Letivo 2018-19 Unidade Curricular SISTEMAS DE INFORMAÇÃO II Cursos GESTÃO - Regime Noturno (1.º ciclo) Unidade Orgânica Escola Superior de Gestão, Hotelaria
Leia maisData Warehousing: Conceitos Básicos e Arquitetura
Data Warehousing: Conceitos Básicos e Arquitetura Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Visão do Mercado Crescimento explosivo do uso da tecnologia de data warehousing
Leia maisGESTÃO DE DADOS NAS ORGANIZAÇÕES. Prof. Robson Almeida
GESTÃO DE DADOS NAS ORGANIZAÇÕES Prof. Robson Almeida INFRA-ESTRUTURA DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 3 CONCEITOS Bit: Menor unidade de dados; dígito binário (0,1) Byte: Grupo de bits que representa um único
Leia maisBancos de Dados IV. Data Warehouse Conceitos. Rogério Costa
Bancos de Dados IV Data Warehouse Conceitos Rogério Costa rogcosta@inf.puc-rio.br 1 Data Warehouse - O que é? Conjunto de dados orientados por assunto, integrado, variável com o tempo e nãovolátil Orientado
Leia maisCadeira de Tecnologias de Informação. Ano lectivo 2009/2010. Conceitos Fundamentais de Gestão de Dados
Cadeira de Tecnologias de Informação Ano lectivo 2009/2010 Conceitos Fundamentais de Gestão de Dados TI200/10_ GD_1 Tópicos 1. Conceitos de Base de Dados e de Sistema de Gestão de Bases de Dados 2. Modelo
Leia maisImplementing Data Models and Reports with SQL Server 2014 (20466)
Implementing Data Models and Reports with SQL Server 2014 (20466) Formato do curso: Presencial Localidade: Lisboa Com certificação: MCSE: Business Intelligence Data: 11 Set. 2017 a 22 Set. 2017 Preço:
Leia maisEnglish version at the end of this document
English version at the end of this document Ano Letivo 2016-17 Unidade Curricular SISTEMAS DE INFORMAÇÃO II Cursos GESTÃO (º ciclo) Unidade Orgânica Escola Superior de Gestão, Hotelaria e Turismo Código
Leia maisCadeira de Tecnologias de Informação. Ano lectivo 2009/2010. Conceitos Fundamentais de Gestão de Dados
Cadeira de Tecnologias de Informação Ano lectivo 2009/2010 Conceitos Fundamentais de Gestão de Dados TI200/10_ GD_1 Tópicos 1. Conceitos de Base de Dados e de Sistema de Gestão de Bases de Dados 2. Modelo
Leia maisBusiness Intelligence :
Business Intelligence : Tecnologia da Informação a serviço do suporte decisório nas organizações. Extraído dos trabalhos de Pablo Passos e Grimaldo Lopes Roteiro Planejamento Estratégico Evitando a Desinformação
Leia maisMotivação e Conceitos Básicos
Motivação e Conceitos Básicos Processamento Analítico de Dados Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Data Warehousing Engloba arquiteturas, algoritmos e ferramentas
Leia maisPROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO EXECUTIVA APLICADO A PREFEITURA MUNICIPAL DE JARAGUÁ DO SUL UTILIZANDO DATA WAREHOUSE
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS DEPARTAMENTO DE SISTEMAS E COMPUTAÇÃO CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO EXECUTIVA APLICADO A PREFEITURA MUNICIPAL DE JARAGUÁ DO
Leia maisIntrodução ao Data Warehousing e Business Intelligence
INTEGRAÇÃO E PROCESSAMENTO ANALÍTICO DE INFORMAÇÃO Introdução ao Data Warehousing e Business Intelligence António Manuel Silva Ferreira UNIVERSIDADE DE LISBOA FACULDADE DE CIÊNCIAS DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA
Leia maisJoana Simon Orientador: Prof. Oscar Dalfovo, Doutor
Joana Simon Orientador: Prof. Oscar Dalfovo, Doutor Introdução Objetivos Fundamentação teórica Especificações da ferramenta Desenvolvimento da ferramenta Operacionalidade da ferramenta Resultados e discussões
Leia maisSISTEMAS DE INFORMAÇÕES DIAGRAMA DE FLUXO DE DADOS
SISTEMAS DE INFORMAÇÕES DIAGRAMA DE FLUXO DE DADOS Apresenta-se assim um diagrama que identifica a seqüência ideal do fluxo das operações nos processos, designado, Diagrama de Fluxo de Dados (DFD). Banco
Leia maisFerramenta de Suporte a Decisão caracterizada por Consultas OLAP
Ferramenta de Suporte a Decisão caracterizada por Consultas OLAP Daniel Ricardo Batiston Orientador: Evaristo Baptista Seqüência da apresentação Introdução Objetivos Fundamentação Teórica Sistema atual
Leia maisImplementing Data Models and Reports with SQL Server 2014 (20466)
Implementing Data Models and Reports with SQL Server 2014 (20466) Formato do curso: Presencial e Live Training Localidade: Lisboa Com certificação: MCSE: Business Intelligence Data: 23 Jan. 2017 a 03 Fev.
Leia maisMotivação. Pouco conhecimento. Muitos dados e informações. Problemas para tomada de decisão
Motivação Problemas para tomada de decisão Muitos dados e informações Pouco conhecimento Motivação Uso amigável Sistemas computacionais que integram dados oriundos de diversas fontes Grande poder analítico
Leia maisBANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING
BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS e DATAWAREHOUSING http://www.uniriotec.br/~tanaka/tin0036 tanaka@uniriotec.br Introdução a Data Warehousing e OLAP Introdução a Data Warehouse e Modelagem Dimensional Visão
Leia maisModelagem Multidimensional
Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Prof. Dr. Ricardo Rodrigues Ciferri Análises dos usuários de SSD representam requisições multidimensionais aos dados do DW permitem a identificação de problemas
Leia maisEnglish version at the end of this document
English version at the end of this document Ano Letivo 2017-18 Unidade Curricular SISTEMAS DE INFORMAÇÃO I Cursos MARKETING (º ciclo) Unidade Orgânica Escola Superior de Gestão, Hotelaria e Turismo Código
Leia maisUtilização de metodologias orientadas a processos na implementação. de sistemas de Business Intelligence aplicação na área da saúde
Universidade do Minho Escola de Engenharia João Manuel Gonçalves Miranda Utilização de metodologias orientadas a processos na implementação de sistemas de Business Intelligence aplicação na área da saúde
Leia maisPÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. Disciplina: Data Warehouse e Business Intelligence; Laboratório Professor: Fernando Zaidan
PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Curso: Banco de Dados Disciplina: Data Warehouse e Business Intelligence; Laboratório Professor: Fernando Zaidan Apresentação da disciplina 2016 Apresentações e perfil da turma
Leia maisInteligência do Negócio
Inteligência do Negócio DENISE NEVES 2017 PROFA.DENISE@HOTMAIL.COM Inteligência do Negócio Objetivo Primeiro Bimestre Apresentar ao aluno as etapas de projeto de Business Intelligence. Introdução a Inteligência
Leia maisFundamentos de sistemas de informação
Fundamentos de sistemas de informação Unidade 2 - Conceitos básicos de aplicações nas empresas (cont.) Unidade 3 - Tipos de Sistemas de apoio às decisões 1 Ética e TI Fraudes; Crimes eletrônicos; Ameaças
Leia maisInteligência nos Negócios (Business Inteligente)
Inteligência nos Negócios (Business Inteligente) Sistemas de Informação Sistemas de Apoio a Decisão Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng. (Apostila 4: OLAP) Fundamentação da disciplina Analise de dados
Leia maisQualificando decisões de negócio. Entendendo Business Intelligence
Qualificando decisões de negócio Entendendo Business Intelligence Qualificando decisões de negócio Sobre a Sol7 Primeira empresa brasileira especializada em soluções de Business Intelligence baseados em
Leia maisBancos de Dados IV. Arquiteturas. Rogério Costa
Bancos de Dados IV Arquiteturas Rogério Costa rogcosta@inf.puc-rio.br 1 Arquiteturas para DW DW Virtuais Fortemente Acoplada (Empresa Inteira) Fracamente Acoplada Arquiteturas para DW DW Virtuais São visões
Leia maisMaterial Complementar - BI. Grinaldo Lopes de Oliveira Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas
Material Complementar - BI Grinaldo Lopes de Oliveira (grinaldo@gmail.com) Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas Business Intelligence - Conceito Coleta de dados a partir
Leia maisInformática Parte 6 Prof. Márcio Hunecke
Escriturário Informática Parte 6 Prof. Márcio Hunecke Informática DATA WAREHOUSE (MODELAGEM CONCEITUAL PARA DATA WAREHOU- SES, DADOS MULTIDIMENSIONAIS) E OLAP Data Warehouse Executivos tomadores de decisão
Leia maisData Warehousing e Tecnologia OLAP para Data Mining
Data Warehousing e Tecnologia OLAP para Data Mining O que é um data warehouse? O modelo de dados multi-dimensional Arquitectura de data warehouses Implementação de data warehouses Mais aspectos da tecnologia
Leia maisCash Flow as of Sat 04/07/09 WBS 1.0
February March April May June Loja de Prestação de Serviços de Manutenção de Artigos em Couro Gerenciamento do Projeto Primeira Entrega Project Charter Cronograma Prévio Montagem Documento Primeira Entrega
Leia maisMineração de Dados em Biologia Molecular
Mineração de Dados em Biologia Molecular Tópicos André C. P. L. F. de Carvalho Monitor: Valéria Carvalho Data Warehouse e Data warehousing Data warehouse Sistemas de BD online Cubo de dados Operações com
Leia maisMetodologia de Desenvolvimento de Sistemas Informação
Instituto Superior Politécnico de Ciências e Tecnologia Metodologia de Desenvolvimento de Sistemas Informação Prof Pedro Vunge http://pedrovunge.com I Semestre de 2019 SUMÁRIO : 1. TECNOLOGIAS PARA DATA
Leia maisEnglish version at the end of this document
English version at the end of this document Ano Letivo 2016-17 Unidade Curricular BUSINESS INTELLIGENCE Cursos SISTEMAS E TECNOLOGIAS DE INFORMAÇÃO Unidade Orgânica Instituto Superior de Engenharia Código
Leia maisTópicos Especiais em Informática Fatec Indaiatuba
Prof. Dr. Dilermando Piva Jr Fatec Indaiatuba [1] [2] Dado: qualquer elemento identificado em sua forma bruta que, por sí só, não conduz a uma compreensão de determinado fato ou situação. Informação: é
Leia maisRodada #1 Análise de Informações
Rodada #1 Análise de Informações Professora Patrícia Quintão Assuntos da Rodada ANÁLISE DE INFORMAÇÕES: 1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos.
Leia maisFicha de Unidade Curricular (FUC) de Business Intelligence
INSTITUTO POLITÉCNICO DE COIMBRA INSTITUTO SUPERIOR DE CONTABILIDADE E ADMINISTRAÇÂO DE COIMBRA Aprovação do Conselho Pedagógico 8/11/2017 Aprovação do Conselho Técnico-Científico 15/11/2017 Ficha de Unidade
Leia maisUNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU. Acadêmica: Cristina Alves de Sousa Morais Orientador: Oscar Dalfovo
UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS CURSO DE CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO PROTÓTIPO DE UM SISTEMA DE INFORMAÇÃO APLICADO A ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS UTILIZANDO DATA WAREHOUSE
Leia maisUNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL Centro de Computação e Tecnologia da Informação Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação
UNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL Centro de Computação e Tecnologia da Informação Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação Rafael de Souza Vieira IMPLANTAÇÃO DE BUSINESS INTELLIGENCE NO SISTEMA NL GESTÃO
Leia maisBusiness Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence. Business Intelligence
Juntamente com o desenvolvimento desses aplicativos surgiram os problemas: & Data Warehouse July Any Rizzo Oswaldo Filho Década de 70: alguns produtos de BI Intensa e exaustiva programação Informação em
Leia maisDATA WAREHOUSE. Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago
DATA WAREHOUSE Rafael Ervin Hass Raphael Laércio Zago Roteiro Introdução Aplicações Arquitetura Características Desenvolvimento Estudo de Caso Conclusão Introdução O conceito de "data warehousing" data
Leia maisResumo dos principais conceitos. Resumo dos principais conceitos. Business Intelligence. Business Intelligence
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
Leia maisMapa Mental de Data Warehouse Definições e Características
Mapa Mental de Data Warehouse Definições e Características Um data warehouse (ou armazém de dados, ou depósito de dados no Brasil) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas
Leia maisO uso do Business Intelligence como gerador de indicadores de desempenho no setor de Manutenção Industrial
O uso do Business Intelligence como gerador de indicadores de desempenho no setor de Manutenção Industrial Cleberson Ricardo Amaral 1, Andréia Damasio de Leles 1 1 Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
Leia maisConceitos Básicos. Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri. Algoritmos e Estruturas de Dados II: Projeto
Conceitos Básicos Profa. Dra. Cristina Dutra de Aguiar Ciferri Data Warehousing Engloba arquiteturas, algoritmos e ferramentas que possibilitam que dados selecionados de provedores de informação autônomos,
Leia maisFicha de Unidade Curricular (FUC) de Business Intelligence
INSTITUTO POLITÉCNICO DE COIMBRA INSTITUTO SUPERIOR DE CONTABILIDADE E ADMINISTRAÇÂO DE COIMBRA Aprovação do Conselho Pedagógico 8/11/2017 Aprovação do Conselho Técnico-Científico 15/11/2017 Ficha de Unidade
Leia maisADMINISTRAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Apresentação do Plano de Ensino. Luiz Leão
Luiz Leão luizleao@gmail.com http://www.luizleao.com Quem sou eu? Site: http://www.luizleao.com Introdução Para aprender a Gerir, Conceber, Desenvolver, Testar, avaliar a qualidade, avaliar a segurança,
Leia maisOLAP. Introdução. Cristina C. Vieira Departamento de Engenharia Eletrónica e Informática
OLAP Introdução Cristina C. Vieira Departamento de Engenharia Eletrónica e Informática OLAP Online analytical processing Existem dois tipos distintos de processamento sobre bases de dados: OLTP Online
Leia maisINTELIGÊNCIA EMPRESARIAL Apresentação do Plano de Ensino. Luiz Leão
Luiz Leão luizleao@gmail.com http://www.luizleao.com Introdução A Inteligência Empresarial está ligada a gestão organizacional e à redução da incerteza através da busca do conhecimento para auxiliar na
Leia maisData Warehousing. Data Warehousing
Tec BD PUC-Rio Data Warehousing Prof. Rubens Melo rubens@inf.puc-rio.br DW - Página 1 Data Warehousing Pecados Fatais em DWing DW - Página 2 1 Pecados Fatais O que deve ser evitado em um projeto de DWing?
Leia maisMEIC: especialização em Sistemas de Informação. Quase Tudo Sobre o MEIC, 2017
MEIC: especialização em Sistemas de Informação Quase Tudo Sobre o MEIC, 2017 Alberto Sardinha Professor Auxiliar Departamento de Engenharia Informática Área de Sistemas de Informação Responsável Científico
Leia maisData Warehousing. João Gama
Data Warehousing João Gama jgama@ncc.up.pt Motivação O modelo relacional de BD (3FN) foi desenhado para: Flexibilidade para extensões. Eficiência no processamento on-line de transacções. Perspectiva do
Leia maisUpdating Your SQL Server Skills to Microsoft SQL Server 2014 (10977)
Updating Your SQL Server Skills to Microsoft SQL Server 2014 (10977) Formato do curso: Presencial Localidade: Porto Data: 21 Nov. 2016 a 02 Dez. 2016 Preço: 1590 Horário: Pós-laboral - 18h30-21h30 Nível:
Leia maisMinerando Exceções em Cubos OLAP
Pós-Graduação em Ciência da Computação Minerando Exceções em Cubos OLAP Por Fábio Moura Pereira Dissertação de Mestrado Universidade Federal de Pernambuco posgraduacao@cin.ufpe.br www.cin.ufpe.br/~posgraduacao
Leia maisNúcleo de Pós Graduação Pitágoras
Núcleo de Pós Graduação Pitágoras Desafios da TI Ambiente Ferramentas de Interativo Interatividade MBA Gestão em TI T6 Disciplina: Gestão do Conhecimento e de Conteúdos Acesso aos Dados Inteligência nos
Leia maisRecursos de Dados. Prof. Paulo Cesar F. de Oliveira, BSc, PhD. 06/05/14 P C F de Oliveira
Recursos de Prof. Paulo Cesar F. de Oliveira, BSc, PhD 1 Fonte: Administração de Sistemas de Informação, O Brien, J.A.; Marakas, G.M. (2012) 2 Seção 1.1 Gerenciamento de 3 ² Por quê gerenciar? Catalogados
Leia maisCriação e uso da Inteligência e Governança do BI
Criação e uso da Inteligência e Governança do BI Criação e uso da Inteligência e Governança do BI Governança do BI O processo geral de criação de inteligência começa pela identificação e priorização de
Leia maisData Mining: Conceitos e Técnicas
Data Mining: Conceitos e Técnicas DM, DW e OLAP Data Warehousing e OLAP para Data Mining O que é data warehouse? De data warehousing para data mining Data Warehousing e OLAP para Data Mining Data Warehouse:
Leia maisSistemas de Apoio à Decisão (SAD) Decision Support Systems
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) Decision Support Systems Andreas Wichert MEIC / MERC Tagus (Página da cadeira: Fenix) Objectivo Geral Acumular informação para produzir indicadores de negócio que permitam
Leia maisApresentação. Rodrigo Leite Durães
Apresentação Assunto DATA WAREHOUSE Professor Rodrigo Leite Durães Data Warehouse Surgimento SADs Definição Propriedades e Conceitos Aplicações Arquitetura Modelagem Projeto Acesso a dados Considerações
Leia maisFerramentas de Tomada de Decisão
Ferramentas de Tomada de Decisão SLIDES III Professor Júlio Cesar da Silva juliocesar@eloquium.com.br site: http://eloquium.com.br/ twitter: @profjuliocsilva facebook: https://www.facebook.com/paginaeloquium
Leia maisRoberto Ângelo F. Santos. Universidade Federal de Pernambuco
1 Roberto Ângelo F. Santos Universidade Federal de Pernambuco Email: rafs@cin.ufpe.br DW!! EIS EIS BI KDD KDD Data Data Mart? ETL DM Rolap WEB 3 Descoberta de Conhecimento a Partir de Bancos de Dados (KDD)
Leia maisPÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan
PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Curso: Banco de Dados Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan Unidade 31 2016 Crédito dos Slides: Clever Junior 2 História
Leia maisTópicos Avançados Business Intelligence. Banco de Dados Prof. Otacílio José Pereira. Unidade 10 Tópicos Avançados Business Inteligence.
Tópicos Avançados Business Intelligence Banco de Dados Prof. Otacílio José Pereira Unidade 10 Tópicos Avançados Business Inteligence Roteiro Introdução Níveis organizacionais na empresa Visão Geral das
Leia maisHorário: Pós-Laboral das 18h30 às 21h30 (3ª e 5ª) e 09h30 às 12h30 (sábados) Nível: Avançado Duração: 117h
Especialista em Base de Dados SQL Server Bases de Dados e BI Com certificação Localidade: Aveiro Data: 30 Sep 2017 Preço: 2300 ( POSSIBILIDADE DE PAGAMENTO FASEADO. Os valores apresentados não incluem
Leia maisSEFAZ INFORMÁTICA Olap Prof. Márcio Hunecke
SEFAZ INFORMÁTICA Olap Prof. Márcio Hunecke www.acasadoconcurseiro.com.br Informática OLAP Partindo dos primórdios da informatização, quando um sistema que gerava relatórios era a principal fonte de dados
Leia mais