Sistemas Especialistas - BI-DW

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ARQUITETURA	
  DE	
  SISTEMAS	
  
Revisão	
  
- SISTEMAS DE INTEGRAÇÃO 
- Enterprise Resource Planning 
 
- SISTEMAS GERENCIAIS 
-  Executive Information Systems 
- - SISTEMAS ESPECIALISTAS 
-  Customer Relationship Management 
- Supply Chain Management 
- -SISTEMAS TRANSACIONAIS 
- Eletronic Data Interchange 
ARQUITETURA	
  DE	
  SISTEMAS	
  
Revisão	
  
- SISTEMAS DE INTEGRAÇÃO 
- Enterprise Resource Planning 
 
- SISTEMAS GERENCIAIS 
-  Executive Information Systems 
- - SISTEMAS ESPECIALISTAS 
-  Customer Relationship 
Management 
- Supply Chain Management 
- -SISTEMAS TRANSACIONAIS 
- Eletronic Data Interchange PRINCÍPIO.:	
  FAZ	
  PARTE	
  DA	
  ROTINA	
  DA	
  EMPRESA	
  	
  • Emissão	
  de	
  folha	
  de	
  pagamento	
  
• Emissão	
  de	
  Nota	
  Fiscal	
  
PRINCÍPIO.:	
  EXERCE	
  PAPEL	
  ESTRATÉGICO	
  
• Analisa	
  o	
  comportamento	
  do	
  Consumidor	
  	
  
• Interação	
  da	
  cadeia	
  produMva	
  com	
  redução	
  
de	
  custo	
  
PRINCÍPIO.:	
  TRANSFORMA	
  DADOS	
  EM	
  
INFORMAÇÃO	
  
• OLTP	
  –	
  Online	
  TransacMon	
  Processing	
  
• Datawarehouse	
  
PRINCÍPIO.:	
  TRANSFORMA	
  INFORMAÇÃO	
  EM	
  
CONHECIMENTO	
  
• Business	
  Inteligence	
  
• DataMinig	
  
Dado	
  X	
  Informação	
  
“A tecnologia da informação tem sido até agora uma 
produtora de dados, em vez de informação, e muito 
menos uma produtora de novas e diferentes questões 
estratégicas. Os executivos não têm usado a nova 
tecnologia porque ela não tem oferecido as informações 
de que eles precisam para suas próprias tarefas. “ 
 Peter Drucker 
Caro,	
  Complexo,	
  Inflexível	
  
Se o manejo da informação é tão essencial à 
empresa, por que os executivos não se 
empenham em TI tanto quanto em qualquer 
outra função importantes? 
	
  
Caro,	
  Complexo,	
  Inflexível	
  
¨ Sistemas caros demais 
¨ Sistemas complexos demais 
¨ Sistemas inflexíveis demais 
¨ Nem sempre é interessante que muitos 
funcionários tenham acesso a qualquer 
tipo de informação	
  
Existem	
  ferramentas	
  disponíveis?	
  
Quais as tecnologia atualmente disponíveis 
para que possamos suprir as necessidades 
de informação da empresa, mas que: 
¨  possuam custos acessíveis 
¨  sejam suficientemente flexíveis 
¨  sejam suficientemente poderosas 
¨  efetivamente criem conhecimento 
¨  tornem-se em um diferencial estratégico	
  
Mas como transformar dados em informação se 
¨  ... eles estão dispersos em diferentes bancos de 
dados? 
¨  ... eles estão dispersos em diferentes softwares? 
¨  ... eles estão dispersos em diferentes 
plataformas? 
¨  ... eles são redundantes? 
¨  ... o volume é muito grande? 
¨  ... computadores e sistemas comuns gastariam 
muito tempo para consolidá-los e apresentá-los 
de forma legível? 
	
  
ABORDAGENS	
  DE	
  IMPLANTAÇÃO	
  DE	
  SISTEMAS	
  
PROJETO 
?
?
COMO ANALISAR UM PROJETO 
 
 
•  COMPLEXO 
•  COM POUCO CONHECIMENTO ANTERIOR 
•  COM ALTOS CUSTOS / INVESTIMENTOS 
•  COM ALTA EXPECTATIVA DE RETORNO 
?
PROJETO 
ABORDAGEM ORIENTADA A ESTRUTURA 
A ANÁLISE SE BASEIA NA ESTRUTURA 
ORGANIZACIONAL / ADMINISTRATIVA, 
FOCANDO NAS RELAÇÕES DE 
HIERARQUIA E DEPENDÊNCIA ENTRE OS 
DEPARTAMENTO 
ABORDAGEM ORIENTADA A PROCESSOS 
A ANÁLISE SE BASEIA NO FLUXO DE 
PROCESSOS E INFORMAÇÕES 
INDEPENDENTE DE DEPARTAMENTOS 
E ESTRUTURA ORGANIZACDIONAL 
A ANÁLISE SE BASEIA NOS OBJETOS 
QUE INTERAGEM NA FORMAÇÃO DO 
PROJETO, SUAS RELAÇÕES E 
INTERDEPENÊNCIAS 
ABORDAGEM ORIENTADA A OBJETO 
TRÊS DIRETORES DAS LOJAS AMERICANA – TODO O BRASIL – SOLICITAM O 
DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO DE “EXTRAÇÃO” DAS INFORMAÇÕES 
 
Diretor 1 - Quero saber todo o produto estocado, em qualquer loja, em 
qualquer período 
 
Diretor 2 – Além disso, preciso saber a saída do mesmo produto e valor em 
qualquer período 
 
Diretor 3 – Além dos dois anteriores, preciso saber a concentração de saída 
do produto, por mercado, ou seja, por bairro e por gênero. 
 
FAÇAM ANÁLISE DA SEGUINTE ABORDAGEM 
DIANTE DA SITUAÇÃO... COMO SERIA A O CAMINHO PARA AS DIRETRIZES DO 
PROJETO? 
 
- OS SISTEMAS JÁ EXISTEM. 
- EXIGE VISÃO DE ANALISTA 
- A RESPOSTA NÃO É DESENVOLVER SISTEMA 
$$$$ 
ESTRUTURA E PROCESSOS 
PRODUÇÃO / MARKETING 
LOGÍSTICA INTERNA 
LOGÍSTICA EXTERNA 
ARMAZENAMENTO ESTOCAGEM VENDAS 
PÓS-VENDA 
PESSOAS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 
INFRA 
ESTUTURA 
Processos e 
decisões 
$$$$ 
ABORDAGEM ORIENTADA A OBJETO 
PRODUÇÃO / MARKETING 
LOGÍSTICA INTERNA 
LOGÍSTICA EXTERNA 
ARMAZENAMENTO ESTOCAGEM VENDAS 
PÓS-VENDA 
PESSOAS 
SISTEMAS DE 
INFORMAÇÃO 
INFRA 
ESTUTURA 
PRODUTO 
X 
ISTO É UM 
OBJETO 
PRODUTO 
X 
PRODUTO 
X 
PRODUTO 
X 
PRODUTO 
X 
PRODUTO 
X 
FORNECEDOR 
POSIÇÃO NO 
ESTOQUE 
POSIÇAO 
ESTRATÉGICA 
VENDA 
CLIENTE 
BUSINESS INTELLIGENCE 
 
Conjunto de ferramentas e técnicas 
que objetivam dar suporte à 
tomada de decisão. 
	
  
Uma enorme quantidade de dados 
de todos tipos 
provenientes de 
diversas fontes 
arquivados de 
diversos modos 
oriundos de 
diversos meios 
Conhecimento 
Informação 
Dados 
O Diferencial è Inteligência 
 
 
 
 
 
Permite antecipar o evento 
 
Permite dar respostas ao 
evento 
 
Permite registrar o evento 
Aplicativos Operacionais Business Intelligence 
Visão do atual e do real Visão histórica e de tendência 
Solução para requisitos 
conhecidos 
Permitir a identificação de 
fatos desconhecidos 
Abrangência restrita Abrangência ampla 
Informação produzida por 
profissionais de informática 
Informação produzida pelo 
próprio usuário 
Custo e tempo para obtenção 
da informação altos 
Informação obtida com baixo 
custo e em tempo real 
Informação disponível a 
poucos usuários 
Informação democratizada 
 
Ferramentas e técnicas 
BI Business Intelligence 
 
E 
T 
L 
OLAP 
FONTES DE 
DADOS 
DATA 
WAREHOUSE 
Data Mart 
Aplicativos 
Operacionais 
Softwares de 
Automação de 
Escritórios 
Dados Externos 
Equipamentos 
de Automação 
Data Mining 
EXPLORAÇÃO 
Interface 
LIS Financeiro 
Estoque 
FONTES DE DADOS 
Dados 
Externos 
Software 
Automação 
De Escritórios 
Equipamentos 
Automação 
Aplicativos 
Operacionais ou 
Transacionais 
ETL – EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO 
 
É a camada responsável por integrar, transformar e salvar dados, 
não importando sua fonte nem seu destino. 
 
§  os dados, oriundos de diversas fontes de dados, se necessário, são 
submetidos a severas transformações e disponibilizados de forma 
normalizada 
§  em ambientes complexos, existe a possibilidade de utilização de softwares 
que executam as transformações automaticamente 
§  dependendo da periodicidade de atualização dos dados, devem ser 
estabelecidos mecanismos de sincronização de dados para garantir a 
integridade dos dados 
 
ETL – EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO 
Métodos de Extração 
 
-  EXTRAÇÃO SELETIVA 
 os dados são extraídos através de programas desenvolvidos 
 especificamente para selecionar os dados a serem exportados 
 
-  MANUTENÇÕES POR LOGS OU LOTES 
 os dados são extraídos através dos registros automáticos (logs) 
 ou de lotes de dados das transações efetuadas nos sistemas 
 operacionais 
 
- REPLICAÇÃO AUTOMÁTICA 
 os dados são extraídos através de um sincronismo automático 
 entre dois bancos de dados 
Transformação 
-  
E 
T 
L 
12 cm 
4,5 polegadas 
450 mm 
2 pés 
cm 
E 
T 
L 
SQL Server 
Oracle 
Access 
Texto 
SQL Server 
E 
T 
L 
m,f 
1,0 
mas,fem 
m,f 
Métodos de carregamento 
-  RENOVAÇÃO 
 dados previamente arquivados são regravados, sendo então 
 automaticamente atualizados 
 
-  ATUALIZAÇÃO LÓGICA OU INCREMENTAL 
 trata-se de um arquivamento não destrutivo, onde aos dados 
já arquivados são acrescentados outros dados 
 
-  ATUALIZAÇÃO FÍSICA 
 trata-se de um arquivamento destrutivo, onde os dados 
arquiva dos são previamente eliminados dando lugar a novos 
dados que serão carregados 
 
Ferramentas de BI - DATA WAREHOUSE 
§Ambiente separado 
§  Disponibilidade 
§  Integrado 
§  Retrato no tempo 
§  Orientado por assunto 
§  Fácil acesso 
É um amplo e flexível repositório de dados, que aglutina dados 
de fontes heterogêneas, projetado de modo a suportar o 
processo de tomada de decisão. 
Armazém de dados 
Ferramentas de BI - DATA WAREHOUSE 
Organização 
Finanças 
Estoque Vendas 
Técnico 
DATA MART 
Data warehouse 
departamental 
DATA WAREHOUSE 
Corporativo 
Ferramentas de BI 
DATA WAREHOUSE - Cubo 
-  é uma estrutura de dados que forma um subconjunto de 
 um banco de dados grande 
 
-  organiza os dados em duas categorias: 
 - campos de dados 
 - dimensões com múltiplos 
 níveis 
-  resumos dos dados são 
 previamente calculados de 
 modo a otimizar o tempo 
 de recuperação das 
 informações 
 
Ferramentas de BI 
DATA WAREHOUSE - Dimensões 
Estratégia 
Preço 
Cliente Venda 
Produto 
Organização Tempo 
Região 
Ferramentas de BI 
Exploração 
Ambiente de Exploração do Data Warehouse 
O ambiente de exploração objetiva disponibilizar, 
através de ferramentas apropriadas, o acesso a 
informação. 
§  Disponibilizar o acesso a informação 
§  Satisfazer as necessidades de exploração e pesquisa 
§  Identificar tendências 
§  Democratizar o acesso a informação 
 
Ferramentas de BI 
EXPLORAÇÃO - OLAP 
On Line Analitical Processing 
Permite a recuperação de informações de forma dinâmica e 
flexível, através de uma interface muito simples. 
AD-HOC 
consultas 
imprevistas, 
 de acordo com as 
necessidades de 
cruzamento de 
informação 
SLICE-AND-DICE 
consultas sob 
diferentes prismas 
DRILL DOWN/UP 
consultas em 
diferentes níveis de 
detalhes - 
subir ou descer 
níveis de 
detalhamento 
Ferramentas de BI 
EXPLORAÇÃO – DATA MINING 
Mineração de Dados 
Conjunto de técnicas cuja finalidade é permitir a descoberta 
de relações não visíveis dos banco de dados. 
REDES NEURAIS 
constrõem 
representações 
internas de 
modelos ou 
padrões achados 
nos dados ÁRVORES DE DECISÃO 
Identificam associações dos 
dados, formando as “regras sobre 
o dado” 
INDUÇÃO DE REGRAS 
detectam tendências dos 
dados, apresentando 
uma “lista não 
encomendada” 
Caro, complexo e inflexível ? 
Se o manejo da informação é tão essencial à empresa, 
por que os executivos não se empenham em TI tanto 
quanto em qualquer outra função importante? 
Tudo o que vimos até agora: 
 - são ferramentas e técnicas extremamente 
 flexíveis 
 - que podem ser dimensionadas de acordo 
 com o porte de cada empresa 
 - que possuem custos acessíveis 
 - que dependendo do caso, podem ser implantadas utilizan- 
 do-se o hardware e software já disponíveis na empresa 
 - que permitem a recuperação de informações de modo 
 muito simples 
 - muito poderosas 
Porque não aproveitá-la? 
Se você possui em sua empresa uma verdadeira 
montanha de dados, por que não aproveitá-la? 
Esta montanha de dados precisa ser considerada como um 
ativo da empresa, com o qual podemos: 
 
- aprender 
- gerar informação 
- obter conhecimento 
- nortear decisões 
- dar um passo a frente da concorrência 
- ganhar vantagem competitiva