REVISAO BI Resolvida - JS

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<p>CENTRO UNIVERSITÁRIO DA AMAZÔNIA</p><p>CST EM GESTÃO DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO</p><p>ALUNO: João Emídio Moraes de Souza</p><p>MATRÍCULA: 04133610 TIPO:</p><p>DISCIPLINA: BUSINESS INTELLIGENCE NOTA:</p><p>PROFESSOR: SERGIO CASTRO DATA:</p><p>TURMA: CST EM GESTÃO DA T.I</p><p>CÓDIGO DA</p><p>TURMA:</p><p>ATIVIDADE DE REVISÃO DE CONTEÚDO (1PT)</p><p>1. Explique a importância dos gráficos na visualização das informações em</p><p>Business Intelligence (BI) e como eles podem facilitar a compreensão dos</p><p>dados e a tomada de decisões na gestão empresarial.</p><p>Os gráficos são fundamentais no Business Intelligence (BI) pois simplificam a</p><p>compreensão de dados, destacam insights importantes, facilitam a identificação de</p><p>oportunidades e problemas, simplificam a comunicação, permitem comparações</p><p>eficientes de dados e sustentam a tomada de decisões informadas. Eles transformam</p><p>dados complexos em representações visuais intuitivas, auxiliando gestores na análise e</p><p>na formulação de estratégias empresariais.</p><p>2. Como os modelos de dados OLAP diferem dos sistemas de banco de</p><p>dados tradicionais em termos de estrutura e funcionalidade? Forneça</p><p>exemplos para ilustrar suas explicações.</p><p>Enquanto os modelos OLAP adotam uma estrutura dimensional para análise</p><p>multidimensional e ad hoc, os bancos de dados tradicionais seguem uma estrutura</p><p>relacional para operações transacionais e garantia de integridade dos dados. Os</p><p>modelos OLAP são otimizados para consultas analíticas complexas e oferecem</p><p>flexibilidade para explorar diferentes perspectivas dos dados, enquanto os bancos de</p><p>dados tradicionais priorizam operações transacionais e garantem a consistência dos</p><p>dados em tempo real.</p><p>Suponha que uma empresa de varejo deseje analisar suas vendas usando um modelo</p><p>OLAP. Eles podem ter uma estrutura dimensional com dimensões como "Tempo",</p><p>"Produto" e "Localização" e fatos como "Vendas" e "Lucro". O modelo OLAP pode</p><p>incluir um cubo multidimensional onde os dados são organizados.</p><p>3. Discuta a importância dos relatórios na gestão das empresas e como eles</p><p>podem fornecer informações essenciais para a tomada de decisões</p><p>estratégicas. Dê exemplos de como relatórios bem elaborados podem</p><p>influenciar o desempenho empresarial.</p><p>Os relatórios são essenciais para a gestão empresarial, fornecendo informações</p><p>cruciais para a tomada de decisões estratégicas. Eles monitoram o desempenho,</p><p>identificam tendências, analisam eficiência, apoiam decisões, comunicam informações</p><p>e avaliam riscos. Relatórios bem elaborados podem influenciar positivamente o</p><p>desempenho empresarial, orientando estratégias de vendas, reduzindo custos,</p><p>adaptando-se às mudanças de mercado e melhorando a eficiência operacional. Em</p><p>resumo, os relatórios são ferramentas fundamentais para a tomada de decisões</p><p>informadas e o sucesso das empresas.</p><p>4. Por que os sistemas de apoio à decisão (SAD) são considerados</p><p>ferramentas essenciais para os tomadores de decisão em organizações?</p><p>Descreva como esses sistemas podem ajudar a resolver problemas</p><p>complexos e a analisar dados para suportar decisões eficazes.</p><p>O SAD é fundamental para os tomadores de decisão em organizações por sua</p><p>capacidade de fornecer acesso a informações relevantes, facilitar análises complexas,</p><p>permitir simulação e modelagem, integrar dados, oferecer suporte colaborativo e</p><p>agilizar o processo de tomada de decisão. Capacitam as organizações a tomar</p><p>decisões mais informadas e eficazes, resultando em melhores desempenhos e</p><p>resultados gerais.</p><p>5. Como as tabelas dinâmicas são usadas para resumir e analisar grandes</p><p>conjuntos de dados em sistemas de planilhas, como o Microsoft Excel? Dê</p><p>exemplos de situações em que as tabelas dinâmicas podem ser úteis na</p><p>análise de dados empresariais.</p><p>As planilhas dinâmicas, são exenciais na grande maioria das empresas pois facilita na</p><p>organização de dados, permitindo organizar grandes quantidades de dados de forma</p><p>mais gerencíavel e acessível, resumir rapidamente grandes volumes de dadosem</p><p>formatos mas compactos, analisar dados, criar e personalisar facimente cálculos como</p><p>soma, média, mínimo, máximo e contagem, atualização dinâmica, sendo útil quando se</p><p>trabalha com conjuntos de dadosqua são atualizados regularmente.</p><p>6. Qual é a importância dos gráficos na visualização de informações em</p><p>Business Intelligence (BI) e como eles podem facilitar a comunicação de</p><p>insights complexos? Forneça exemplos de tipos de gráficos e suas</p><p>aplicações em relatórios de BI.</p><p>Os gráficos desempenham um papel fundamental na visualização de informações em</p><p>Business Intelligence (BI) e são essenciais para facilitar a comunicação de insights</p><p>complexos. Aqui está a importância dos gráficos em BI e exemplos de tipos de gráficos</p><p>com suas aplicações:</p><p>Gráfico de Barras: Útil para comparar quantidades entre diferentes categorias. Por</p><p>exemplo, um gráfico de barras pode ser usado para visualizar as vendas mensais de</p><p>diferentes produtos em um determinado ano.</p><p>Gráfico de Linhas: Ideal para mostrar tendências ao longo do tempo. Por exemplo, um</p><p>gráfico de linhas pode ser usado para acompanhar o crescimento das receitas de uma</p><p>empresa ao longo dos trimestres.</p><p>Gráfico de Pizza: Útil para mostrar a distribuição proporcional de uma variável em</p><p>relação ao todo. Por exemplo, um gráfico de pizza pode ser usado para visualizar a</p><p>participação de mercado de diferentes produtos em uma determinada região.</p><p>Gráfico de Dispersão: Permite visualizar a relação entre duas variáveis. Por exemplo,</p><p>um gráfico de dispersão pode ser usado para mostrar a correlação entre o investimento</p><p>em marketing e as vendas de um produto.</p><p>Gráfico de Área: Similar ao gráfico de linhas, mas preenche a área abaixo da linha para</p><p>destacar a magnitude da mudança ao longo do tempo. Por exemplo, um gráfico de</p><p>área pode ser usado para mostrar a evolução do lucro líquido ao longo de vários anos.</p><p>Gráfico de Histograma: Útil para visualizar a distribuição de dados numéricos. Por</p><p>exemplo, um histograma pode ser usado para mostrar a distribuição de idades dos</p><p>clientes de uma empresa</p><p>7. Descreva as principais características e funcionalidades dos modelos de</p><p>dados OLAP. Como esses modelos podem facilitar a análise</p><p>multidimensional de dados e apoiar a tomada de decisões em ambientes</p><p>empresariais?</p><p>Os modelos de dados OLAP (Online Analytical Processing) são estruturados em torno</p><p>de dimensões e fatos, permitindo a análise multidimensional de dados. Suas principais</p><p>características incluem modelagem multidimensional, agregação de dados, drill-down e</p><p>roll-up, análise de tendências e suporte a consultas ad hoc. Esses modelos facilitam a</p><p>compreensão de dados complexos, identificam insights relevantes, apoiam a tomada</p><p>de decisões estratégicas e permitem respostas rápidas às mudanças de negócios. Em</p><p>resumo, os modelos OLAP são essenciais para análises abrangentes e informadas em</p><p>ambientes empresariais.</p><p>8. Explique as técnicas de implementação de OLAP, ROLAP e MOLAP,</p><p>destacando suas diferenças fundamentais e fornecendo exemplos de</p><p>situações em que cada técnica seria mais adequada para uso.</p><p>ROLAP (Relational OLAP):</p><p>Descrição: ROLAP utiliza um modelo de dados relacional subjacente, armazenando</p><p>dados em um banco de dados relacional. Ele cria estruturas de resumo e agregação</p><p>com base em consultas SQL para fornecer análises multidimensionais.</p><p>Características:</p><p>Os dados são armazenados em tabelas relacionais.</p><p>Usa consultas SQL para acessar e manipular os dados.</p><p>Permite integração com sistemas de banco de dados existentes.</p><p>Exemplos de uso:</p><p>Em situações em que os dados estão dispersos em diferentes fontes de dados</p><p>relacionais, como bancos de dados transacionais ou data warehouses baseados em</p><p>SQL.</p><p>Quando a flexibilidade e a capacidade de integração com infraestrutura de banco de</p><p>dados existente são prioridades.</p><p>MOLAP (Multidimensional OLAP):</p><p>Descrição: MOLAP armazena dados em um formato multidimensional especializado,</p><p>como cubos OLAP, que são otimizados para consultas e análises multidimensionais.</p><p>Características:</p><p>Os dados são armazenados em cubos multidimensionais específicos.</p><p>Usa estruturas de armazenamento proprietárias e otimizadas para análise</p><p>multidimensional.</p><p>Pode oferecer melhor desempenho para consultas analíticas complexas.</p><p>Exemplos de uso:</p><p>Em situações em que a performance é uma prioridade e os dados já estão estruturados</p><p>de forma multidimensional, como dados históricos de vendas organizados por tempo,</p><p>produto e região.</p><p>Quando a capacidade de resposta rápida a consultas analíticas complexas é</p><p>fundamental.</p><p>HOLAP (Hybrid OLAP):</p><p>Descrição: HOLAP combina elementos de ROLAP e MOLAP, permitindo que os</p><p>usuários tirem proveito das vantagens de ambas as abordagens. Ele pode armazenar</p><p>resumos em formato multidimensional (MOLAP) para dados históricos e consultar</p><p>dados detalhados em tempo real (ROLAP) diretamente de fontes relacionais.</p><p>Características:</p><p>Combina a flexibilidade do ROLAP com o desempenho do MOLAP.</p><p>Permite armazenar dados detalhados em fontes relacionais e dados sumarizados em</p><p>estruturas multidimensionais.</p><p>Exemplos de uso:</p><p>Em situações onde a empresa precisa equilibrar a necessidade de análises detalhadas</p><p>em tempo real com a capacidade de análise multidimensional de dados históricos</p><p>sumarizados.</p><p>9. Como um Data Warehouse pode beneficiar uma organização em termos de</p><p>análise de dados e geração de relatórios? Discuta os principais objetivos e</p><p>funcionalidades de um Data Warehouse e como ele pode melhorar a</p><p>eficiência e a eficácia das operações empresariais.</p><p>Um Data Warehouse (DW) beneficia uma organização ao consolidar dados de várias</p><p>fontes, armazenar dados históricos, permitir análises complexas, facilitar a geração de</p><p>relatórios e painéis de controle, apoiar a tomada de decisões, melhorar a eficiência</p><p>operacional e garantir conformidade regulatória.</p><p>Um DW fornece acesso a dados precioso e atualizados capacitando os tomadores de</p><p>decisão a tomar decisões mais informadas e estrártegicas, indentifica oportunidades e</p><p>ameaçãs, aprimora o relaciomento com o cliente e principalmente a redução de custos</p><p>e desperdícios.</p><p>10. Por que a análise de dados é essencial para a tomada de decisões</p><p>informadas nas empresas? Descreva como técnicas como Business</p><p>Intelligence (BI) e Data Warehousing podem ajudar as organizações a</p><p>extraírem insights valiosos dos dados para orientar estratégias e melhorar</p><p>o desempenho empresarial.</p><p>Tanto Business Intelligence (BI) quanto Data Warehousing (DW) são fundamentais para</p><p>extrair insights valiosos dos dados e orientar estratégias para melhorar o desempenho</p><p>empresarial. BI envolve o uso de ferramentas, técnicas e processos para coletar,</p><p>analisar e apresentar informações relevantes para apoiar a tomada de decisões</p><p>empresariais. Isso inclui a criação de relatórios, painéis de controle, dashboards e</p><p>análises ad hoc para fornecer insights acionáveis para os usuários. Data Warehousing</p><p>envolve a criação e manutenção de um repositório centralizado de dados de várias</p><p>fontes para análise e relatórios. Um Data Warehouse é projetado para armazenar</p><p>grandes volumes de dados históricos e fornecer acesso rápido e eficiente aos dados</p><p>para fins de análise.</p><p>Essas duas ferramentas juntas permitem que a organização tenha um melhor controle</p><p>de seus dados, acessem dados relevantes de várias fontes e os consolidem em um</p><p>local centralizado, realizem análises avançadas e multidimensionais para identificar</p><p>tendências, padrões e insights ocultos nos dados, criem relatórios personalizados e</p><p>painéis de controle para monitorar o desempenho e tomar decisões informadas em</p><p>tempo real.</p><p>apliquem análises preditivas para prever resultados futuros e antecipar tendências de</p><p>mercado, melhorem na eficiência operacional, identificando áreas de oportunidade e</p><p>otimização.</p>