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CURSO: Engenharia de Produção TURMA: PRO0801N VISTO DO COORDENADOR PROVA TRAB. GRAU RUBRICA DO PROFESSOR DISCIPLINA: SISTEMAS DE APOIO A DECISAO AVALIAÇÃO REFERENTE: A1 ☐ A2 ☐ A3 ☐ PROFESSOR : Alessandro R. Silva MATRÍCULA: 13201627 Nº NA ATA: DATA: Campo Gr - 29 maio a 12 junho de 2020 Bonsucesso - 03 a 17 de junho de 2020 Bangu - 04 a 18 de junho de 2020 NOME DO ALUNO: Leila de Sá UNIDADES: Bonsucesso – Bangu - Campo Grande Novembro *LEIA COM ATENÇÃO AS INSTRUÇÕES ABAIXO. Você recebeu esta prova com 4 (QUATRO) questões baseadas num texto selecionado sobre nossa disciplina – Sistemas de Apoio à Decisão – SAD. Você terá o seguinte prazo de entrega: SEXTA-FEIRA: Campo Gr - 29 maio a 12 junho de 2020 QUARTA-FEIRA: Bonsucesso - 03 a 17 de junho de 2020 QUINTA-FEIRA: Bangu - 04 a 18 de junho de 2020 Obedeça à seguinte estrutura para seu trabalho: Pode ser respondido na sequencia deste documento ou utilizar um outro, a seu critério. - máximo 2 páginas, - digitada em Word ou pdf, - Fonte: times new Roman, tamanho 12, espaçamento simples nos parágrafos. ------------------------------------------------------------------------------------- Leia atentamente o “Case de Sucesso” a seguir, pois servirá de base para responder às questões da presente avaliação: Ibyte - Solução de Data Analytics para Varejo A equipe de consultores da “BI do Brasil” realizou a implantação de uma solução completa de Data Analytics na Ibyte* - empresa referência de varejo, especializada em tecnologia e informática. A missão do time da BI era apoiar a área de Business Intelligence na jornada de amadurecimento do processo de tomada de decisões baseada em dados (Data-Driven Decisions). A solução solicitada deveria apresentar indicadores consolidados para todas as áreas e implementar métricas até então contabilizadas manualmente via fórmulas e planilhas do excel de forma automatizada e segura a fim de evitar uma possível manipulação dos dados. Além disso o projeto deveria assegurar um ambiente seguro, íntegro, com performance e Sistema de tolerância a falhas. Plano de disaster recovery para rápida recuperação em caso de desastres e mentoring da equipe técnica. Realizamos a automatização da carga e disponibilização das informações de Business Intelligence relacionadas aos diversos processos de negócios: financeiro, comercial e serviços. Foi efetuada a criação das medidas e gráficos relacionados à média diária de faturamento, meta diária de faturamento, previsão de fechamento, projeção de faturamento, evolução Projeção diária, comparativo, ticket médio entre outros indicadores de finanças. Além disso, implementamos diferentes visões dos dados para diversos públicos com diferentes direitos de acesso (filial, regional, total). O cliente contava com data source em SQL Server, e adotamos uma solução de BI Microsoft com SSAS – Microsoft SQL Server Analysis Services, Power BI e SSIS – Microsoft SQL Server Integration Services. Para a estruturação do Data Warehouse realizamos Levantamento e Definição dos Requisitos, Modelagem do Data Warehouse, Criação dos Pacotes ETL, Criação dos Cubos e Medidas, Ajustes e Correção de Problemas e Criação e Ajustes Permissionamento dos Usuários. Desenvolvemos diversos painéis e relatórios no PowerBI com as melhores práticas de data visualization. Para finalizar e garantir a sustentabilidade da solução focamos na capacitação da equipe interna. O time recebeu acesso aos treinamentos online de SASS e PowerBI através da plataforma EAD da BI do Brasil e o nosso time de consultoria efetuou repasse de conhecimento do ambiente implantando. Como resultado a solução trouxe agilidade na disponibilização das informações para suportar as decisões diárias de todos os níveis hierárquicos da empresa: desde o vendedor da loja até a diretoria, cada um com seu perfil de acesso aos dados devidamente configurado. O processo manual que contava com envolvimento de mais de uma semana de trabalho para apresentar os resultados em frequência mensal em planilhas do excel, foi transformado em um dashboard interativo, praticamente real-time, com gráficos elaborados através de práticas de data visualization. Além de acesso via desktop, os usuários podem acessar as informações via smartphone através do app mobile do PowerBI. * Fundada no início do desenvolvimento do mercado de informática no país, a ibyte é hoje um dos maiores varejos especializados do Brasil. Iniciou suas operações no ano 2000 como distribuidora de computadores, impressoras e produtos de tecnologia. Acompanhando o crescimento do mercado e a expansão do setor varejista, a ibyte abriu sua primeira loja de varejo em 2006 na área mais vibrante economicamente de Fortaleza. A ibyte possui 30 lojas físicas distribuídas em 6 estados que contemplam mais de 3.500 produtos entre smartphones, tablets, notebooks, desktops, impressoras, TVs, áudio & vídeo, acessórios e serviços. Além das lojas ibyte, a empresa conta também uma rede de lojas em parceria com a Apple para revenda de produtos da marca, fechando 2017 com 4 lojas iOne. E além das lojas físicas, a empresa possui dois e-commerces que disponibiliza todo seu mix de produtos para todo o Brasil. --------------------------------------------------------------------- QUESTÃO 1 (1,0 PONTOS) – A respeito do BI (business intelligence), assinale a opção correta: ( A ) O BI consiste na transformação metódica e consciente das informações exclusivamente prestadas pelos tomadores de decisão em novas formas de conhecimento, para evolução dos negócios e dos resultados organizacionais. ( B ) ETL é o processo de análise de dados previsto pela arquitetura de BI. ( C ) As técnicas do BI objetivam definir regras para a formatação adequada dos dados, com vista a sua transformação em depósitos estruturados de informações, independentemente de sua origem. ( D ) O repositório de dados analíticos de BI é representado pelas diversas bases de dados relacionais e por repositórios de dados que utilizem exclusivamente modelagens relacionais. ( E ) A camada de apresentação (interface com o usuário) de uma arquitetura de BI é aquela em que as informações são extraídas, transformadas (padronizadas) e carregadas em arquivos. SUA RESPOSTA: __LETRA C________________________________________ QUESTÃO 2 (2,0 PONTOS): Explique sua resposta da questão 1, IDENTIFICANDO NO TEXTO DO ESTUDO DE CASO os argumentos para apoiar sua escolha (máximo 10 linhas): R:Com base no texto conseguimos analisar que empresa implementou as técnicas do Bi, para definir uma mudança significativa regendo regras de como obter dados em processos de negócios,como financeiro, comercial e serviços como usá-los até mesmo transformando em sistema automatizado como fórmulas, o BI tem a mesmo ferramenta de definir como serão obtidos os dados é a forma como eles facilitam a integração dos dados de forma automatizada. Portanto a resposta anterior está correta. QUESTÃO 3 (2,0 PONTOS) – Você leu no estudo de caso apresentado que o processo de Business Intelligence (BI) reúne ferramentas e técnicas modernas para realizar investigações que permitama identificação e a determinação dos motivos da ocorrência de eventos de interesse, gerando assim conhecimento novo e útil. Para tal, esse tipo de sistema apresenta aspectos arquiteturais e tecnológicos muito diferentes dos existentes em SIGs. A respeito dos aspectos arquiteturais e tecnológicos desse tipo de sistema citados no estudo de caso, considere as seguintes afirmativas: 1. O processo de BI ocorreu sobre um Data warehouse e não sobre a base de dados transacional (OLTP), pois o Data warehouse já foi gerado a partir de processos de limpeza de dados, duplicação de registros, sumarização de dados e seleção de atributos. 2. O processo de BI procurou identificar as causas dos eventos de interesse por meio da aplicação de algoritmos em Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) e Power BI. 3. Durante a execução do processo de BI, a ferramenta de análise usa modelos descritivos e também preditivos, multidimensionais, intermediários, gerando informações que são então organizadas em cubos OLAP para a geração de dashboards analíticos. 4. Durante o processo de BI, os dados são organizados multidimensionalmente, para permitir a análise sob vários pontos de vista por meio do OLAP. Assinale a melhor alternativa: ( A ) Somente a afirmativa 1 é verdadeira. ( B ) Somente as afirmativas 1 e 4 são verdadeiras. ( C ) Somente as afirmativas 2 e 3 são verdadeiras. ( D ) Somente as afirmativas 2, 3 e 4 são verdadeiras. ( E ) As afirmativas 1, 2, 3 e 4 são verdadeiras. SUA RESPOSTA: _______ LETRA B ________________________________ QUESTÃO 4 (5,0 PONTOS) –. Realize uma pesquisa e atenda ao solicitado a seguir (máximo em duas páginas digitadas): 0 1- Verifique em qual categoria de análise de dados está enquadrada a solução implantada na iByte pela BI do Brasil: análise DESCRITIVA, PREDITIVA ou PRESCRITIVA. Justifique sua resposta. R: Está enquadrada na análise descritiva, porque foi desenvolvido diversos painéis e relatórios dentro da organização no power bi com as melhores práticas.Foi realizado o levantamento e definição dos Requisitos. 2 – Explique: a) O que são as ferramentas listadas a seguir e em que são empregadas: “data source em SQL Server” – “Microsoft SQL Server Analysis Services” – “Power BI” – “Microsoft SQL Server Integration Services”. Data source em SQL Server - Este tópico mostra como se conectar a uma fonte de dados do Microsoft SQL Server (arquivo de texto) por meio da página escolher uma fonte de Dados ou escolher um destino do assistente de Importação e exportação do SQL Server. É empregado em SQL Server SSIS Integration Runtime no Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics (SQL DW). Microsoft SQL Server Analysis Services-O Analysis Services é um mecanismo de dados analíticos (VertiPaq) usado em suporte a decisões e análise de negócios. Ele fornece recursos de modelo de dados semânticos de nível empresarial para análise de dados de business intelligence (BI) e aplicativos de relatório, como Power BI, Excel, relatórios de Reporting Services e outras ferramentas de visualização de dados. Analysis Services está disponível em diferentes plataformas. Power BI-é um conjunto de ferramentas de Business Intelligence na nuvem para análise de negócios, dados e compartilhar ideias. Com ele você consegue monitorar seu negócio através de diferentes fontes de dados, tudo consolidado em uma única dashboard.É empregado em finanças, engenharia,tecnologias de informação, marketing e saúde. Microsoft SQL Server Integration Services- principal objetivo desse recurso é garantir a integração de dados, através de várias tarefas. O SSIS permite, por exemplo, usar um armazém de dados (ou data warehousing, como é chamado). A partir disso, é possível criar aplicações e rotinas que ajudam a coletar informações. A extração de dados também é associada à transformação e à migração de bases. b) Em que consistem as ações “Modelagem do Data Warehouse”, “Criação dos Pacotes ETL’’, “Criação dos Cubos e Medidas”. A ação de modelagem do data warehouse consiste em que o gestor obtenha respostas analíticas e estratégicas. A ação de criação dos pacotes elt consiste em extração,transformação e carregamento de informações para data warehouse. A ação de Criação dos cubos e medidas, consiste em tabela realizada tomando-se uma base de dados do domínio do negócio como ponto de partida,com o domínio de informação que usuário deseja analisar. BOA PROVA e BONS ESTUDOS !!!
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