B.I

B.I

1. Evolução

   • 1970 - SIG
     • Sistema de informações gerenciais.
     • Rel. estáticos / bidimensionais / poucas capacidades
       • Ex: Relatório de níveis de estoque, relatório de clientes inadimplentes.
     • SAD
       • Sistemas de apoio a decisão (Decision support systems - DSS)
       • What-if / Sensibilidade / Otimização
         • - Melhor preço de uma rota numa companhia aérea, produtos em promoção..
       • SIE
         • Sistemas de informação executivas (Executive information systems - EIS)
         • Tendências / Exceção / Desempenho / Fat. sucesso / Drill- Down
           • Indicadores estratégicos.

2. Conjunto de

   • Conceitos / métodos / recursos tecnológicos

3. para

   • Obtenção e distrib. de info.

4. a partir de

   • Dados operacionais, históricos e externo

5. finalidade

   • Tomada de decisões
   • Estratégias de competitividade

6. Transformação

   • Dado => Info. => Decisões => Ações

7. Habilidades x impacto

   • Aná. descritiva
     • Aná. diagnótstica
       • Aná. Preditiva
         • Aná. Prescritiva
           • O que eu deveria fazer?
           • Business Analytics
         • O que irá acontecer?
       • Por que aconteceu?
     • O que aconteceu?

8. Data warehousing

   • Sistemas transacionais - OLTP
     • On-line Transaction Processing - Bancos de dados - TXT, XML, TXT... - Basicamente as fontes de dados.
     • Amb. heterogêneo
   • ETL / Staging Area
     • ODS
       • Operational Data Store, ou em português, armazenamento de dados operacional, é um repositório de dados onde são colocados os dados que a empresa trabalha no seu dia a dia, para que sejam consultados por outros sistemas, ou por áreas de inteligência. Um ODS difere de uma base de dados de uma aplicação, pois reúne dados de várias aplicações e não é semelhante a um Data Warehouse, pois não tem o compromisso de armazenar histórico de dados e de servir para processos de auditoria sobre esses dados. Entretanto o ODS deve armazenar dados que tem “valor” para seus consumidores e de manter-se atualizado.
       • Nível tático
   • DW
     • - Repositório de dados apos o ETL; - Integrado, orientado a assunto, não-volátil e variável no tempo.
     • Orientado a assunto
       • Nível estratégico
         • - Visão holística
     • Integrado
       • Única v. da vdd
     • Não-volátil
       • - Em situações muito específicas
       • Slowly changind dimensions
         •  - O SCD é uma sigla que significa Slowly Changing Dimensions (Dimensões que Mudam Lentamente, em português) e retrata as dimensões que sofrem atualizações em seus campos e os classifica pelo tipo de mudança existente em cada uma delas.
         • SCD1
           • Altera / sem histórico
             • - Tipo mais simples pois não há controle específico para atualização.
         • SCD2
           • Add novo / mantém anterior
             • - Técnica mais utilizada. Registros da tabela fato vão apontar para a versão correspondente nas dimensões de acordo com a data de referêncai.
         • SCD3
           • Modif. mesmo reg.
             • - Adiciona uma nova coluna na tabela de dimensão, mantendo coluna anterior. Ex: Nome / NomeAtual.
         • SCD 6 / SCD Híbrido
           • - Combina todas. Bastante flexível porém grande custo de complexidade.
     • Armazena dados históricos
       • - Geralmente 5 a 10 anos.
       • Decisão - Aspecto temporal
     • Granularidade
       • - Aspecto de extrema importância; - Permeia toda arquitetura do DW;  (espaço em disco, volume de dados e frequência de atualização). - Trata do nível de detalhe dos dados;
       • Inversamente proporcional
         • + detalhe, menor nível de gran.
         • - detalhe, maior nível de gran.
     • EDW
       • -Enterprise Data Warehouse
       • Larga escala / toda empresa
         • - Provem informações p/ diversos tipos de sistemas: CRM, BPM, KMS, SCM
   • Data Marts
     • Data Mart / Relacional
     • Cubo
     • Subconjunto lógico
       • - Geralmente setorial (Financeiro, RH etc.)
     • Abordagens
       • Top-down
         • - DW completo, centralizado deve ser desenvolvido antes que partes dele, possam ser derivadas na forma de DM. DW - cria vários DMs
       • Bottom-up
         • DMs criados primeiro, ou seja, DW será composto a partir de vários DMs.
       • Híbrido
         • - É o mais recomendado pois combina as melhores características das duas abordagens.
         • Planejamento top-down
         • Dev. bottom-up
   • Ferramentas - OLAP
     • Query tools
     • Data mining
     • Dashboards
   • OLAP
     • Estratégico
     • Otimização leitura / análises e rel. gerenciais
     • Modelagem dimensional / Alto nível de sumarização
     • Armazenamento em DW / + desempenho / grandes volumes
     • Analistas e gestores / decisão
     • Baixa frequência de atualização
       • Feita no processo de carga dos dados. Pode ser diária, semanal, mensal ou anual (critério específico).
     • Dados históricos e NÃO VOLÁTEIS
       • Salvo necessidade específica
         • Os dados não sofrem alterações, salvo necessidades específicas (por motivos de erros ou inconsitência de informações).
     • Inserção e leitura
       • Usuário apenas leitura
     • 12 regras de Codd
       • Visão conceitual multidimensional
         • - Dados devem ser estruturados em dimensões.
       • Transparência
         • - Oculta detalhes da origem de dados e arquitetura;
       • Acessibilidade
         • - Deve permitir acessar qualquer base de dados.
       • Desempenho de info. consistentes
         • - Aumento das bases não pode afetar no desempenho.
       • Arq. cliente - servidor
         • - Devem ser capazes de operar em ambiente cliente-servidor, permitindo que vários clientes sejam conectados com o mínimo esforço e integração;
       • Dimensionalidade genérica
         • - Capaz de transformar info. em qualquer dimensão.
       • Manipulação de dados dinâmicos (esparsas)
         • - Evitar custo com memória em relação a células nulas.
       • Suporte a multiusuários
         • - Acesso simultâneo, integridade e segurança.
       • Oper. ilimitadas em dimensões cruzadas
       • Manipulação intuitiva de dados
       • Flexibilidade nas consultas
       • Níveis de dimensão e agregação ilimitados
     • Operadores OLAP
       • Slice
         • Restringe
           • Restringe dados sendo analisados, fixando um valor ou faixa de valores p/ uma dimensão.
           • 1 dimensão
             • Fatia do cubo : igual o movimento
       • Dice
         • Restringe
           • 2+ dimensões
             • Duas fatias ou mais
       • Roll-up
         • Sumariza, subindo na hierarquia
       • Drill-down
         • Detalha, descendo na hierarquia
       • Pivot
         • Muda posição ou orientação da dimensão
           • Coluna se torna linha / linha se torna coluna
             • Rotacionar o cubo
       • Drill-across
         • Navegar entre fator diferentes
           • Comparar medidas numéricas distintas
             • Dimensões em comum
       • Drill-Through
         • Navegar entre sistemas diferentes
           • OLAP - OLTP
     • Tipos de ferramentas
       • MOLAP
         • - Multidimensional On Line Analytical Processing - Cubos dimensionais em formato proprietário; - Navegação pelos níveis de detalhamento em tempo real; - BD e SGBD multidimensionais.
         • Requisições diretamente ao DB
       • ROLAP
         • SGBDs relacionais
           • - Utiliza metadados p/ criar uma camada semântica acima do esquema relacional, de modo que os dados sejam representados ao usuário de forma multidimensional.
           • Linguagem SQL
           • Utiliza metadados
       • HOLAP
         • Escalabilidade de ROLAP + desempenho do MOLAP
       • DOLAP
         • Processamento na máquina cliente
       • SOLAP
         • - Spatial Online Analytical Processing
         • Espaço e tempo
           • Geométria / mapas
   • OLTP
     • Operacional
     • CRUD
     • Rápido p/ manipular, ineficiente p/ análise gerencial
     • Relacional / Alto nível detalhe
     • SGBD / convencionais
     • Vários usuários da org.
     • Alta frequência de atualização / in-time
     • Dados voláteis
   • DW 2.0
     • Incorporação dados não estruturados e metadados
     • Ciclo de vida p/ dados
       • Interativos
         • Muito atual
       • Integrados
         • Atual
       • Nearline / próxima
         • Menos que corrente
       • Separados / archival
         • Velho
     • Monitoramento
     • Espiral
       • Iterações max 3 meses
       • Prototipação

9. Características da informação

   • Precisa
     • - Não contém erros.
   • Completa
   • Econômica
   • Flexível
     • - Pode ser utilizada para uma variedade de propósitos.
   • Confiável
   • Relevante
   • Simples
   • Agilidade
   • Verificável

10. Dado

    • Ex: Preço do produto.
    • Forma bruta

11. Informação

    • - É um contexto, referência, um parâmetro de comparação que permite analisar os dados; - Dado processado, estruturado e capturado por máquina; - Exige medição humana. Ex: Indicador de vendar por região: 0.8
    • Dado com significado

12. Conhecimento

    • - Habilidade de criar um modelo (mental) que descreva o evento e indique as decisões a tomar; - Permite a compreensão, análise e síntese, necessárias p/ tomada de decisões inteligentes; - Difícil de ser capturada por máquina: incluir reflexão, síntese e contexto. Ex: Motivos para não atingir a meta (crise econômica, aumento de vendar na internet, entrada de um concorrente na cidade da maior filial e etc.)
    • Informação especializada
      • Tácita
        • - Não declarado, mas percebido pelas entrelinhas, subentendido.

13. Estrutura

    • Multidimensional / Estrela
      • Fato
        • Dimensão (ONDE)
        • Dimensão (QUANDO)
        • Dimensão (QUEM)
        • Dimensão (O QUÊ)
    • Multidimensional / Matricial
      • Cubo
        • Apenas metáfora
        • Representação intuitiva do fato
        • 3 dimensões
          • Se + dimensões = hipercubo
            • Vários cubos
    • Matrizes esparsas
      • Informações dinâmicas
        • Nem todas informações preenchidas / campos nulos
    • Hierarquias e agregados