MATERIAL COMPLETO - Inteligência Empresarial

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Inteligência Empresarial - Aula 03.pdf
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 3 - Tomada de Decisão Empresarial
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 3
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Tomada de Decisão Empresarial;
 Níveis e tipos de Decisão;
 Etapas do processo de Tomada de 
Decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 3
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Tomada de Decisão nas Organizações
A tomada de decisão é fundamental para as organizações.
Constantemente, os administradores deparam-se com um
determinado número de opções de decisão e, dentre estas,
devem ser escolhidas aquelas que levem a organização a
atingir seus resultados.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Tomada de Decisão
É preciso buscar informações que reflitam a real situação das
organizações na execução do processo decisório, para alcançar os
resultados pretendidos.
Portanto, entende-se que as decisões precisam ser tomadas de forma
ágil e correta, uma vez que o desempenho da organização depende da
qualidade de suas ações.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
“A tomada de decisão é a conversão das informações analisadas em ação”
(OLIVEIRA, D de P. R. de. Sistemas de Informações Gerenciais: Estratégicas, Táticas e Operacionais)
Tomada de Decisão
A tomada de decisão é resultado da capacidade dos gestores em
escolher a alternativa que melhor satisfaz às necessidades
organizacionais para assegurar os resultados desejados na solução
de problemas.
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Tomada de Decisão na Organização
Os problemas empresariais são complexos por sua característica de
inter-relação com vários ambientes.
Problemas mal resolvidos voltam amplificados.
Então, um problema empresarial não pode ser resolvido pela solução
mais visível, pois diversos outros elementos podem estar envolvidos.
(Fonte: Batista, E.O., Sistemas de Informação – O uso consciente da tecnologia para o gerenciamento – Ed. Saraiva)
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Tomada de Decisão na Organização
Critério para a resolução de problemas:
• Admitir que o problema existe;
• Definir o que ele é;
• Definir quais são as suas prováveis causas;
• Definir o que pode ser feito para solucioná-lo;
• Definir quais recursos serão utilizados na resolução.
(Fonte: Batista, E.O., Sistemas de Informação – O uso consciente da tecnologia para o gerenciamento – Ed. Saraiva)
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Tomada de Decisão na Organização
A tomada de decisões deve sempre buscar a melhor solução dentro
das possibilidades das estratégias da organização.
Neste processo é fundamental o conhecimento e a experiência do
tomador de decisão, a disponibilidade de informações, o tempo
disponível para a tomada de decisão, o tipo de decisão, o risco
envolvido na decisão, o conhecimento de ferramental facilitador e a
habilidade para usá-los.
(Fonte: Batista, E.O., Sistemas de Informação – O uso consciente da tecnologia para o gerenciamento – Ed. Saraiva)
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Processo de 
Decisão
Tomada de Decisão na Organização
Decisão
Tomada 
de 
Decisão
(Fonte: adaptado de Prof. Carlos Pereira, material de aula) 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Fonte: Moritz, G.O., Fernandes, M. Processo Decisório
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Níveis administrativos de tomada de decisão
Podemos classificar a tomada de decisão em três níveis, de acordo com
a atividade administrativa a que pertence:
• Nível Operacional
• Nível Tatico
• Nível Estratégico
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Nível Operacional
É o nível mais baixo da organização, em que há a execução das
atividades diárias da organização e a realização das operações
rotineiras.
O grau de complexidade é pequeno mas constitui a fonte básica,
geradora da informação que flui na organização
Exemplos: geração de um cronograma de melhoria dos
equipamentos ou a determinação do nível apropriado de estoque de
matérias-primas
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Nível Tatico
Também chamado de nível intermédio. Aqui as decisões são tomadas
pela gerência intermediária, como gerentes de divisão ou
de departamentos.
Essas decisões envolvem o desenvolvimento de táticas para realizar
as metas estratégicas definidas pela alta gerência.
Decisões táticas são mais específicas e concretas do que decisões
estratégicas e mais voltadas para a ação.
Exemplo: decisões sobre compras, definição do fluxo produtivo ou
treinamento do pessoal.
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Nível Estratégico
As decisões estratégicas são aquelas que determinam os objetivos
da organização como um todo, seus propósitos e direção, sendo
uma função exclusiva da alta administração.
As decisões tomadas nesse nível determinarão como a empresa irá se
relacionar com os ambientes externos.
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TIPOS DE DECISÕES
Algumas decisões são repetitivas, podendo acontecer em
determinados ciclos de tempo, outras acontecem de modo
inesperado.
Questões rotineiras ou de menor importância podem ser resolvidas
através de um procedimento.
Problemas diferentes exigem diferentes tipos de tomada de decisão.
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DECISÃO ESTRUTURADA
Solução para problemas rotineiros e que podem ser traduzidos
por regras ou procedimentos.
As decisões estruturadas envolvem situações em que os
procedimentos a serem seguidos podem ser previamente
especificados.
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DECISÃO ESTRUTURADA
Operações ou transações, cujos processos de recuperação e controle
de dados são repetitivos:
• Facilmente automatizados
• Todos os dados relevantes estão disponíveis
• Necessitam de pouco julgamento ou avaliação humana
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DECISÃO ESTRUTURADA
Decisor necessita de procedimentos operacionais escritos tendo em
vista sua característica:
• Repetitivas
• Rotineiras
• Padrão pré existente
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DECISÃO NÃO ESTRUTURADA
Soluções específicas criadas através de um processo não estruturado
para resolver problemas “não-rotineiros”.
Se um problema não surge com freqüência suficiente para ser
resolvido por uma política ou regra, ele deve ser resolvido por uma
decisão não-programada.
Neste tipo de decisão o decisor necessita de algum julgamento,
avaliação ou percepção na definição do problema.
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DECISÃO NÃO ESTRUTURADA
Situações específicas, frequentemente únicas (ambientes complexos
e dinâmicos) :
• Dificilmente automatizados
• Necessitam muito julgamento humano
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DECISÃO NÃO ESTRUTURADA
Decisor necessita de competências pessoais específicas:
• Capacidade de julgamento 
• Senso critico
• Capacidade de reflexão 
• Intuição 
• Criatividade 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DECISÃO SEMI-ESTRUTURADA 
Sugerem que alguns procedimentos podem ser
especificados, mas não o suficiente para levar a uma
decisão definida recomendada. Neste tipo de decisão
somente parte do problema possui resposta clara e
fornecida por um porcedimento já aceito
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CONDIÇÕES DE DECISÃO
A tomada de decisão nas organizações é função da quantidade de
informações de que os decisores possuem sobre planos de ação e os
possíveis resultados que podem decorrer deles.
A informação disponível para um tomador de decisão pode variar
numa linha que vai do conhecimento perfeito até a ignorância
completa.
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CONDIÇÕES DE DECISÃO
• Decisão em condições de certeza
• Decisão em condição de risco 
• Decisão em condições de incerteza 
• Decisão em condições de competição ou decisão em condições de 
conflitos 
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DECISÃO EM CONDIÇÕES DE CERTEZA
A certeza é um estado de conhecimento em que o tomador de
decisão tem informações completas sobre o problema com o qual se
defronta.
Neste tipo de decisão, os decisores têm conhecimento prévio sobre
os resultados das várias alternativas que estão sendo consideradas
para a tomada de decisão.
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DECISÃO EM CONDIÇÕES DE RISCO
Condição em que o decisor conhece a probabilidade de que uma
determinada alternativa leve a um resultado não esperado.
O risco é um estado de conhecimento em que cada alternativa possui
um conjunto de resultados e cada resultado ocorre com uma
probabilidade bem definida.
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DECISÃO EM CONDIÇÕES DE INCERTEZA
Condição na qual o decisor de depara com situações externas
imprevisíveis ou não possui as informações necessárias para
estabelecer a probabilidade de determinados eventos.
A informação é incompleta demais para permitir que ele identifique
cada alternativa e faça estimativas acerca dos resultados prováveis
sobre os quais se possa colocar um alto grau de confiabilidade.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DECISÃO EM CONDIÇÕES DE COMPETIÇÃO OU DECISÃO EM 
CONDIÇÕES DE CONFLITOS 
Nesta condição o decisor é confrontado com um opositor agressivo
(um concorrente) cujos interesses entram em confronto direto com o
seus.
Existem, obrigatoriamente, dois ou mais decisores envolvidos, o
resultado depende da escolha de cada um dos decisores.
Situações desse tipo surgem, por exemplo, na elaboração de
estratégias de propagandas ou na escolha de um novo local para uma
filial.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
Inteli
gência
Projeto Escolha
Imple
menta
ção
Modelo de Simon
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PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
Inteli
gência
Etapa: Inteligência (Compreensão)
Refere-se à fase de investigação do ambiente para encontrar
situações que exigem uma tomada de decisão.
Nesta etapa os problemas e/ou oportunidades em potencial são
identificados e definidos assim como informações associadas à
causa e o escopo do problema.
São investigados os possíveis obstáculos na solução de problemas.
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PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
Projeto
Etapa: Projeto
Esta etapa refere-se à fase onde o objetivo é o desenvolvimento e
análise de possíveis cursos de ação. Esta etapa inclui o entendimento
do problema e o teste de viabilidade das soluções.
Nesta etapa as soluções alternativas são desenvolvidas e são
avaliadas a viabilidade e as implicações dessas alternativas.
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PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
Escolha
Etapa: Escolha
Esta etapa envolve avaliação e recomendação de um determindo
rumo de ação traçado na fase anterior. È importante salientar que o
limite entre as etapas (ou fases ) de Projeto e Escolha é, muitas
vezes, impreciso.
Ex: pode-se gerar novas alternativas enquanto se avalia as
existentes.
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PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO
Imple
menta
ção
Etapa: Implementação da Solução (Revisão)
A última etapa refere-se à fase em que se faz a avaliação da solução 
escolhida, bem como os rumo e condições que levaram a tal decisão.
Nesta fase ocorre a reavaliação do processo de romada de decisão.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 4 - Técnicas de Tomada de Decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 4
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Técnicas de Tomada de Decisão;
 O papel da Tecnologia da Informação na 
tomada de decisão
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TEORIA DA DECISÃO
A Teoria da Decisão é um conjunto de procedimentos e métodos de
análise que procuram assegurar a coerência, a eficácia e a eficiência
das decisões tomadas em função das informações disponíveis,
antevendo cenários possíveis.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TÉCNICAS DE TOMADA DE DECISÃO
Existem várias técnicas que os analistas e decisores utilizam para
viabilizar o estudo e estruturação dos problemas que demandam
alguma ação decisória.
Vamos ver algumas destas técnicas.
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BRAINSTORMING (“tempestade do cérebro”) 
É um processo no qual um grupo de pessoas gera 
um grande número de ideias e soluções sobre um
tema específico
É uma técnica de idéias em grupo que envolve a contribuição 
espontânea de todos os participantes. 
O clima de envolvimento e motivação gerado pelo Brainstorming 
assegura melhor qualidade nas decisões tomadas pelo grupo, maior 
comprometimento com a ação e um sentimento de responsabilidade 
compartilhado por todos. 
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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BRAINSTORMING
Quem o utiliza?
Todas as pessoas da empresa podem utilizar essa ferramenta, devido
à sua facilidade.
Porém o sucesso da aplicação do Brainstorming é seguir as regras, em
especial a condução do processo, que deve ser feita por uma única
pessoa.
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
BRAINSTORMING
Quando?
O Brainstorming é usado para gerar um grande número de idéias em
curto período de tempo. Pode ser aplicado em qualquer etapa do
processo de solução de problemas, sendo fundamental na
identificação e na seleção das questões a serem tratadas e na
geração de possíveis soluções.
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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BRAINSTORMING – regras
1. Não julgue ideias:
O propósito do brainstorming é gerar o maior número de ideias
possível, sem parar para avaliar cada uma. Se algum participante
parar para criticar alguma ideia, o facilitador deve
imediatamente
interferir e voltar a focar o time.
2. Vá atrás de quantidade:
Quanto maior o número de ideias, melhor.
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
BRAINSTORMING – regras
3. Encoraje ideias "malucas:“
Muitas vezes essas ideias estão por trás de grandes inovações
4. Use as ideias como base:
Ao invés de criticar, pegue uma ideia e a modifique ou melhore
5. Discuta uma ideia de cada vez:
Não fique discutindo uma ideia só por meia-hora, mas ao mesmo
tempo, mantenha o foco do time dentro de uma ideia de cada vez
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
BRAINSTORMING – regras
6. Mantenha o foco:
Lembre-se do tema ou questão sendo discutindo e tente manter o
fluxo de ideias dentro do tema principal
7. Use audio-visual:
Muitas vezes um simples desenho ou diagrama é a melhor maneira de
capturar uma ideia - se necessário, vá além da descrição em palavras
(Fonte: IDEO, www.ideo.com)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
BRAINSTORMING
Vantagens:
• Praticamente todos os problemas posem ter seu estudo inicial
conduzido com uso dessa técnica.
• Não pressupõe a necessidade de especialistas
Desvantagens
• Se não houver estímulos à participação, poderá ocorrer a
inibição de alguns participantes do grupo
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MATRIZ DE PRIORIDADE
Técnica que prioriza alternativas com base em determinados 
critérios e deve ser usada quando queremos estabelecer uma entre 
diversas alternativas por meio de análise mais criteriosa .
Também é chamada de Matriz de Impacto. 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MATRIZ DE PRIORIDADE
Vantagens: 
Permite a priorização das alternativas á medida que estabelece
uma função objetivo que quantifica em termos numéricos o valor
(por vezes subjetivo) agregado de cada alternativa.
A posterior analise destas alternativas, dispondo do valor agregado
delas, permite ao decisor examinar de forma mais clara e
estabelecer quais serão as alternativas a serem implantadas.
Permite a exploração dos efeitos colaterais das alternativas passíveis
de ser implementadas.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MATRIZ DE PRIORIDADE
Desvantagens 
A comparação paritária dos critérios de priorização das 
alternativas e a posterior comparação das alternativas sob a 
influência desses mesmos critérios podem acarretar a perda da 
visão geral do contexto. 
Dificuldade de trabalhar com impactos múltiplos, em que vários 
eventos influem simultaneamente uns sobre os outros. 
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
É uma técnica muito utilizada que mostra a relação entre um efeito e
as possíveis causas que podem estar contribuindo para que ele
ocorra.
Construído com a aparência de uma espinha de peixe, essa
ferramenta foi aplicada, pela primeira vez, em 1953, no Japão, pelo
professor da Universidade de Tóquio, Kaoru Ishikawa, para sintetizar
as opiniões de engenheiros de uma fábrica quando estes discutem
problemas de qualidade.
Fonte: SEBRAE
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
Utilizada para:
• Visualizar, em conjunto, as causas principais e secundárias de um
problema.
• Ampliar a visão das possíveis causas de um problema,
enriquecendo a sua análise e a identificação de soluções.
• Analisar processos em busca de melhorias.
Fonte: SEBRAE
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
Como Construir?
1) Estabeleça claramente o problema (efeito) a ser analisado.
2) Desenhe uma seta horizontal apontando para a direita e escreva o 
problema no interior de um retângulo localizado na ponta da seta.
Camisas com 
Defeito
Fonte: SEBRAE
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
3) Identifique o maior número possível de causas que possam estar
contribuindo para gerar o problema.
4) Agrupe as causas em categorias.
5) Para melhor compreensão do problema, busque as sub-causas das
causas já identificadas ou faça outros diagramas de causa e efeito
para cada uma das causas encontradas.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
Fonte: SEBRAE
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
(Espinha de Peixe / Diagrama de Ishikawa)
Vantagens
Permite a visualização das causas de um problema de 
forma mais clara e agrupadas por fatores-chaves
Desvantagens
Para o correto uso dessa técnica, é necessária a presença 
de pelo menos um especialista no problema e um 
especalista na utilização da técnica
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Arvores de decisão ou diagrama da arvore 
Técnica que permite indicar, de forma gráfica, e cronológica, um
caminho a ser seguido em um processo de decisão, explicitando
etapas a serem cumpridas para alcançar o objetivo pretendido.
Representa um processo de decisão em que os nós são os momentos
no tempo em que o decisor deve efetuar uma decisão
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Arvores de decisão ou diagrama da arvore 
Hora
810 9
Parados Acidente
Curta Longa Media Longa
Longa
Sim Sim NãoNão
Árvore de decisão para duração esperada de viagem
(Fonte: Prof. Cesar Tadeu Pozzer, UFSM) 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Arvores de decisão ou diagrama da arvore 
Vantagens:
Permite a subdivisão do objetivo em metas e submetas,
indicando o caminho para alcançá-las .
Permite o exame, pelo decisor, de todas as possibilidades .
Permite a criação de algoritmos facilmente implementados em
computadores
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Arvores de decisão ou diagrama da arvore 
Desvantagens
O resultado é extremamente dependente dos conhecimentos
técnicos dos participantes .
Este método não deve ser utilizado por pessoas leigas no
problema em estudo.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS
Quando da resolução de um problema complexo é muito importante 
que antes ele esteja bem estruturado. Esta estruturação é necessária 
para que se parta dos fatores realmente mais importantes 
relacionados ao problema.
Os Mapas Cognitivos são uma ferramenta de apoio ao processo de 
tomada de decisão, contribuindo para a estruturação, à medida que 
permite a representação gráfica da forma como o decisor percebe 
um problema, ajudando em sua compreensão.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS
Um mapa cognitivo procura representar o modo como uma pessoa
pensa. Trata-se de uma rede de ideias interligadas por setas.
Cada seta/arco orientado representa a teoria/interpretação da
realidade de quem representa
o problema.
Formalmente os mapas cognitvos são definidos como grafos, onde 
cada conceito é considerado um nó, e uma relação de influência é 
uma ligação entre os nós
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS – Exemplo de construção
Um empreendedor deseja investir em um novo projeto, porém não 
está certo de qual seria o melhor empreendimento a ser 
implementado: 
"Desejo escolher um bom negócio." 
A partir desta sentença, será solicitado ao decisor que pense sobre 
uma alternativa que seria o oposto, dentro do contexto do problema. 
"Investir em um projeto inadequado aos meus interesses." 
Fonte: Corrêa, E.C., Construção de um Modelo Multicritério de Apoio ao Processo Decisório
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS – Exemplo de construção
Sendo assim, a situação poderia ser descrita da seguinte forma: 
"Desejo escolher um bom negócio ao invés de investir em um projeto 
inadequado aos meus interesses." 
A frase acima é representada no mapa por um conceito (ou 
construto). Um conceito é composto por dois pólos; o pólo principal 
(a primeira sentença) e o pólo oposto. 
No mapa um conceito é escrito sucintamente da seguinte forma 
“Escolher um bom negócio... projeto inadequado “
onde "..." é lido "ao invés de". 
Fonte: Corrêa, E.C., Construção de um Modelo Multicritério de Apoio ao Processo Decisório
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS - Exemplo de construção
Bom desempenho ...
Desempenho mediano
Satisfação pessoal
Respeitar princípios morais
Estabilidade financeira ...
insegurança
Escolha de um bom negócio...
Projeto inadequado
Viabilidade econômica ...
Possibilidade de falência
Bom lugar ...
Lugar não tão bom assim
Concorrência OK ...
Falta de concorrência
Análise econômica do projeto ...
Falta de análise
Análise do segmento de mercado ...
Não conhecer
Fonte: Corrêa, E.C., Construção de um Modelo Multicritério de Apoio ao Processo Decisório
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 4
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS
Vantagens: 
Em tomadas de decisão em grupo, o processo de construção dos
mapas cognitivos provoca uma geração de conhecimentos, cria
uma linguagem comum para a comunicação e inibe rivalidades
pessoais, uma vez que os conceitos apresentados no mapa são
anônimos e, ao mesmo tempo, pertencem a todos.
Possui característica reflexiva: permite aos atores da decisão
aprender sobre o problema, ao mesmo tempo em que
“negociam” sua interpretação e percepção.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MAPAS COGNITIVOS
Desvantagem 
Para o correto uso da técnica é necessária a presença de
especialistas no problema que esta sendo discutido, e de
especialistas no uso da técnica
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TOMADA DE DECISÃO APOIADA POR TECNOLOGIAS
A tecnologia tem um papel fundamental tanto na comunicação e
armazenamento de dados e do conhecimento, bem como na
integração do decisores.
O uso da Tecnologia de Informação e Comunicação nas organizações
e na sociedade aumenta a cada dia gerando novos desafios e passa
a ser fundamental para viabilizar as análises mais diversas e para a
resolução de problemas não rotineiros.
(Adaptado de D.R. – REVIE)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TOMADA DE DECISÃO APOIADA POR TECNOLOGIAS
Os sistemas construídos para apoiar a tomada de decisão empresarial
é necessário por diversas razões, entre as quais podemos destacar:
 Operações mais rápidas 
 Aumento da produtividade - montar um grupo de responsáveis
pelas decisões, especialmente os peritos, pode custar caro. O apoio
computadorizado pode reduzir o tamanho do grupo, permitindo assim
que os membros do grupo possa estar em diferentes lugares, sem
detrimento da produtividade.
(Adaptado de D.R. – REVIE)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 4
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TOMADA DE DECISÃO APOIADA POR TECNOLOGIAS
Apoio técnico - muitas decisões envolvem computações
complexas.
 Apoio da qualidade - os sistemas podem melhorar a qualidade das
decisões feitas. Por exemplo, várias alternativas podem ser
avaliadas, ou, a análise de risco pode ser executada rapidamente.
Os tomadores de decisão podem executar simulações complexas,
verificar muitos cenários possíveis e avaliar impactos.
Inteligência Empresarial - Aula 05.pdf
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 5 - Introdução aos Sistemas de Apoio à Decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Conceitos, características e classificação 
dos Sistemas de Apoio à Decisão
 Contexto de negócio para utilização dos 
Sistemas de Apoio à Decisão;
 Ambientes computacionais existentes nas 
organizações.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TOMADA DE DECISÃO
A tomada de decisão é essencialmente aquele tipo de atividade de
processamento de informação que resulta na escolha de um plano de
ação.
Uma boa informação é a base da tomada de decisão estratégica que
deve ser tomada no ambiente empresarial moderno.
As empresas são bem sucedidas em acessar e transformar dados em 
informações de negócio, e em disponibilizar dados aos usuários, 
entretanto ....
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
REDUZINDO O “GAP” ......
(Fonte: Prof. Fernando Nimer)
Dado Contexto Informação Ação Valor
Estas mesmas empresas não são bem sucedidas em ligar a
informação à ação, e ao seu correspondente valor para os negócios
G
A
P
O SAD deve estar conectado aos demais componentes da organização
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
VISÃO GERAL DO SAD – Sistema de Apoio à Decisão
Um SAD é um sistema de informação baseado em computador que 
utiliza conhecimentos a gerentes (ou pessoas autorizadas) que 
trabalham naquela área a solucionar problemas, ou seja, tomar 
decisões.
“... um SAD deve comandar um sistema interativo para 
auxiliar tomadores de decisão a utilizar dados e modelos para 
solucionar problemas não estruturados”
(Sprague Jr.)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CLASSIFICAÇÃO DAS DECISÕES
Com base na capacidade dos indivíduos em pré-definir o processo de
tomada de decisão, podemos classificar as decisões como:
 Estruturadas: podem ser pré-especificadas por um conjunto
de regras ou procedimentos que, se presume, podem ser
manipuladas por um programa de computador. São o que
chamamos de decisões programáveis
 Não estruturadas: mudam a cada vez que são necessárias. São
o que chamamos de não programáveis
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Níveis Hierárquicos e as Informações Gerenciais
Gerentes Operacionais
Altos 
executivos
e acionistas
Gerentes corporativos
Gerentes operacionais
Suporte à decisão e 
monitoramento de desempenho 
de funções e processos 
Alocação de recursos e estratégias.
Monitoramento de desempenho do 
negócio, ou de partes do negócio
Planos objetivos e perspectivas de resultados. 
Desempenho consolidado do negócioNão estruturada
Semi estruturada
Estruturada
(Fonte: Adaptado de Fernando
Nimer)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO SAD
Podemos resumir as principais características dos problemas a serem 
solucionados com o auxílio de um SAD como:
 O problema está continuamente mudando
 As respostas são necessárias rapidamente
 Os dados estão em constante mudança e possuem origem em
diversas fontes
 Os dados devem ser processados e disponibilizados em diferentes
tipos de representação
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO SAD
Uma das maneiras de tentarmos compreender um SAD é através de 
suas características, sendo que as mais observadas são:
 tendência a problemas subespecificados, não bem estruturados,
tais como os executivos de alto nível se defrontam;
 combinação de modelos e técnicas analíticas com funções
tradicionais de acesso e recuperação de dados;
 usos de dispositivos que tornam fácil a sua utilização de modo
interativo pelos usuários;
 ênfase em flexibilidade e capacidade de adaptação a mudanças no
ambiente e na abordagem do usuário.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO SAD
Observação:
Cada tomador de decisão tem habilidades, conhecimentos e estilo
diferentes de outro e, portanto, um SAD não pode ser projetado
baseado apenas em um processo específico de tomada de decisão.
Por isto, a flexibilidade é uma das principais características de um
SAD, uma vez que o ambiente, as tarefas e os usuários estão sujeitos
a frequentes mudanças.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 5
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
INDICAM A NECESSIDADE DE UM SAD NA ORGANIZAÇÃO
 Dificuldade em consolidar informações para tomar decisões;
 Muitos sistemas de informação dispersos na empresa;
 Diferenças e erros nos conceitos de dados;
 Conceitos de dados variando conforme o intérprete;
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
INDICAM A NECESSIDADE DE UM SAD NA ORGANIZAÇÃO
 Incapacidade de decidir com base em informações confiáveis;
 Dificuldade em compartilhar informações entre as várias áreas da 
empresa;
 Problemas de qualidade dos dados;
 Dados chegam atrasados para a tomada de decisão.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
(Fonte: Fernando Nimer)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CLASSIFICAÇÃO DO SAD
SAD é um tipo de sistema que possui diversas espécies. Engloba o
conjunto de potenciais sistemas de suporte à decisão. Principais
espécies:
 Sistemas de Suporte à Decisão (DSS);
 Sistemas de Suporte à Decisão em Grupo (GDSS)
 Sistemas de Informação Executiva (EIS)
 Sistemas Especialistas (Expert Systems)
 Sistemas Artificiais / Redes Neurais
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CLASSIFICAÇÃO DO SAD
Classe de SAD Definição Terminologia Típica
Sistema de Suporte à 
Decisão(SSD)
Sistemas interativos que 
auxiliam o tomador de decisão a 
utilizarem dados e modelos para 
resolver problemas
Data Warehouse, 
Data Mart, Data 
Mining
Sistema de 
Informação
Executiva(SIE)
Sistemas que atendem a 
necessidade de gestão e 
tomadas de decisão dos 
executivos
EIS, Balance
Scorecard, 
Dashboards, BPM
Sistema de Suporte à 
Decisão em Grupo 
(GSSD)
Sistemas que auxiliam a tomada 
de decisão coletiva
Groupware, Sisitemas
Colaborativos, 
Meetings Eletrônicos
Sistemas Especialistas Sistemas com conhecimento 
especializado para resolver 
problemas específicos, tomar 
decisões específicas
Inteligência Artificial, 
Expert System
(Fonte: Fernando Nimer)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
AMBIENTE DO SAD
São instrumentos que facilitam a tarefa de tomada de decisão e que
tentam otimizar os resultados obtidos melhorando assim a qualidade
das decisões
Utilizados tanto do nível tático quanto do nível estratégico. Ajuda
os utilizadores na tomada de decisões fornecendo-lhes informação,
modelos e ferramentas para analisar a informação.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
AMBIENTE DE SAD
O SAD é uma classe de sistema pertencente ao chamado ambiente
analítico (OLAP) da organização.
Vejamos então o que é este ambiente, suas características e
diferenças em relação ao ambiente transacional (OLTP) em uma
organização.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
AMBIENTE OPERACIONAL x AMBIENTE ANALÍTICO
Ambiente Operacional Ambiente Analitico
Principal
Característica
voltado ao processamento
de transações OLTP
voltado ao processamento 
de consultas OLAP
Tipos de
Operação mais
Freqüentes
Atualização, exclusão e 
inserção
consulta
Características
das Transações
pequenas e simples,
acessam poucos registros
por vez
longas e complexas,
acessam muitos registros 
por vez e realizam várias
varreduras e junções de
tabelas
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
AMBIENTE OPERACIONAL x AMBIENTE ANALÍTICO
Ambiente Operacional Ambiente Analitico
Interações com
os Usuários
pré-determinadas
estáticas
ad-hoc
dinâmicas
Granularidade
dos Dados
detalhado detalhado e agregado
Projeto do Banco
de Dados
normalizado (3FN) multidimensional, 
refletindo as necessidades 
de análise dos usuários 
Histórico dos 
registros
mantém a situação 
corrente (atual)
Dados Históricos são
relevantes (5 a 10 anos)
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
AMBIENTE OPERACIONAL x AMBIENTE ANALÍTICO
Ambiente Operacional Ambiente Analítico
Volume de Dados megabytes a gigabytes gigabytes a terabytes
Principal Questão
de Desempenho
produtividade da
transação
produtividade da consulta
Exemplos de
aplicações
transações bancárias,
empréstimos de livros,
contas a pagar
planejamento de 
marketing,
análise financeira
(Fonte: . Ciferri, C. D. de A., Ciferri, R. R., Processamento Analítico de Dados
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
REQUISITOS DO AMBIENTE OPERACIONAL 
 Tempo de Resposta 
 Segurança 
 Recuperação de Falhas 
 Muitos usuários concorrentes 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
REQUISITOS DO AMBIENTE ANALÍTICO 
 Flexibilidade, facilidade de navegação 
 Consultas complexas, não antecipadas 
 Gerenciamento de enormes volumes de dados 
 Necessidade de examinar o dado em diferentes níveis de detalhe 
 Necessidade de acesso a dados de fontes de dados diversas 
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 6 – Componentes dos Sistemas de Apoio à Decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Componentes dos Sistemas de Apoio à Decisão.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
Os SAD’s possuem diversas
características, entre elas:
 Trabalhar com dados de fontes distintas;
 Flexibilidade de visualização de dados de saída;
 Realizar vários tipos de análise, como por exemplo:
• Análise de Sensibilidade;
• Simulação e
• Análise para Tomada de Decisão.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
O SAD permite que o tomador de decisão possa:
 Buscar informações em bancos de dados diferentes, mesmo que
estejam em lugares distintos.
 Acessar a outras fontes de dados pela Internet ou por uma
Intranet da organização.
 Obter informações específicas sobre o determinado problema
para facilitar a análise de alternativas de solução.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
O SAD permite que o tomador de decisão possa:
 Obter somente as informações que necessita, uma vez que a
variedade de problemas e necessidades dos tomadores de decisão é
muito ampla.
 Planejar a decisão a ser tomada, pois é possível modificar
hipoteticamente os dados e obter uma visão do que acontecerá se
aquela decisão for tomada.
“A análise de sensibilidade constitui o processo de introduzir 
mudanças hipotéticas nos dados do problema e observar o 
impacto nos resultados.” (Reynolds)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
O SAD permite que o tomador de decisão possa:
 Obter a probabilidade de algo acontecer através da simulação de
cenários construídos a partir de decisões tomadas
 Obter os resultados das possíveis soluções de problemas a partir
da interação com o sistema, permitindo visualizar o alcance de uma
determinada meta.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
COMPONENTES DOS SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
Os SAD’s são compostos pelos seguintes componentes:
- Subsistema de gerenciamento de dados
- Subsistema de gerenciamento de modelos
- Subsistema de interface com o usuário
Os SAD’s mais avançados possuem também, como componente, o
Subsistema de Gerenciamento de Conhecimento
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SUBSISTEMA DE GERENCIAMENTO DE DADOS
Possui função semelhante a qualquer outro sistema de gerenciamento
de dados: coletar, organizar e armazenar uma série de informações
numa base de dados bem estruturada e de fácil captura para utilização
por parte dos usuários.
Esta base de dados fornece informações em resposta às consultas dos
usuários, dados para o processamento de modelos assim como armazena
os resultados intermediários e finais das análises efetuadas, quando
necessário.
 O banco de dados SAD é uma coleção de dados atuais e históricos de
uma variedade de fontes de origem.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
COMPONENTES DOS SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
- Subsistema de gerenciamento de dados 
Diretório 
de dados
SGBD
Facilidade de 
Consultas
Extração de 
Dados
Banco de 
Dados do 
SAD
(Fonte : Adaptado de Turban e Aronson (1998). Decision Support Systems and Intelligent Systems. 5.ed. )
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SUBSISTEMA DE GERENCIAMENTO MODELOS
Modelos são instrumentos que transformam dados em informação e que
podem apoiar a tomada de decisão. As funções deste subsistema são:
 Manipular modelos para testes;
 Armazenar e catalogar os modelos existentes;
 Registrar a utilização destes modelos;
 Relacionar os modelos com os dados necessários;
 Manter a base de modelos (armazenar, atualizar e registrar).
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SUBSISTEMA DE GERENCIAMENTO MODELOS
A base de modelos contém uma série modelos rotineiros e especiais:
 Modelos estatísticos;
 Modelos financeiros;
 Modelos de previsão;
 Etc
Estes modelos permitem que o SAD possua capacidades analíticas e
estão divididos em categorias, de acordo com sua funcionalidade.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CATEGORIAS DE MODELOS DO SAD
Modelos operacionais
Apoiam as atividades operacionais do dia a dia da empresa.
Exemplo: empréstimos pessoais solicitados a instituições financeiras,
programação da produção, controle de estoque.
Fazem previsões em um período provisional de dias, no máximo, meses.
Modelos táticos
Apoiam gestores de nível médio no processo de distribuição e controle
dos recursos da organização.
Estes modelos recorrem apenas a dados internos e fazem previsões num
horizonte temporal que não ultrapassa os 2 anos.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CATEGORIAS DE MODELOS DO SAD
Modelos estratégicos
Apoiam gestores de alto escalão na elaboração de planos estratégicos,
estudos de impacto ambiental, etc.
Modelos analíticos
São usados para fazer análises sobre os dados contidos na base de dados
da SAD.
São compostos por modelos estatísticos, modelos de gestão científica,
algoritmos de mineração de dados e modelos financeiros.
Podem estar associados a outros modelos que fazem parte dos modelos
estratégicos.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
VANTAGENS DO USO DE MODELOS
 Modelos podem ser construídos à baixo custo para se determinar o
impacto de diversas decisões;
 Modelagem costuma ser mais rápida que a experimentação com
sistemas reais;
 Apresenta menos riscos e mostra como a decisão pode impactar
todo o sistema;
 Excelente experiência de aprendizagem, à medida que, ao realizar
experiências com modelos, podemos conhecer os efeitos de imediato;
 Previsão de consequências futuras.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DESVANTAGENS DO USO DE MODELOS
 Um modelo requer a simplificação de algumas suposições. Se as
hipótese se desviam muito da realidade, os resultados podem ser
bastante suspeitos.
 Com a diversidade de modelos disponíveis, os tomadores de
decisão podem gastar muito tempo para decidir qual modelo usar.
 Modelos não preveem sistemas reais com exatidão.
 Alguns modelos exigem alto grau de sofisticação matemática
tornando-os extremamente complexos de se construir e os resultados
muito difíceis de se interpretar
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SUBSISTEMA DE INTERFACE COM OS USUÁRIOS
O termo “interface com o usuário” abrange todos os aspectos de
comunicação entre o SAD e o tomador de decisão.
Alguns especialista afirmam que este componente é o mais importante
do SAD, uma vez que grande parte do poder, flexibilidade e facilidade
de navegação do SAD é derivada deste componente.
Se o decisor sentir dificuldade no uso do sistema ele pode simplesmente
não utilizá-lo, uma vez que não está interessado em conhecer com
profundidade os softwares utilizados e os algoritmos empregados pelos
modelos. O que importa para ele é saber como utilizar o sistema para
realizar suas atividades
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SUBSISTEMA DE GERENCIAMENTO DE CONHECIMENTO
Muitos problemas não estruturados e semiestruturados exigem alto grau
de sofisticação para suas soluções devido à sua complexidade.
Esta sofisticação pode ser fornecida por um sistema que se baseia em
conhecimento.
O componente de conhecimento consiste em um ou mais sistemas
especialistas / inteligentes
ou, então, de uma Base de Conhecimento.
À medida que mais problemas são resolvidos, mais conhecimento é
acumulado na Base de Conhecimento Organizacional.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 6
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
O SAD E O SEU AMBIENTE
Dados externos 
e internos
Banco de 
Dados do SAD
Base de 
Conhecimento
Gerenciamento 
de dados
Modelos
Gestão de 
conhecimento
Interface com 
usuário
Outros 
sistemas
problema
solução
Melhores práticas
Funções do Excel
Modelos Padrão 
lineares (programação)
Modelos Customizados
Internet
Usuário é considerado como um dos 
componentes do SAD
(Fonte: Turban et all, Tecnologia da Informação para Gestão)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 7 - Data Warehouse
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Conceitos e principais características do 
Data Warehouse 
 Diferenças entre o Data Warehouse e os 
Bancos de Dados que suportam o 
ambiente operacional.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
Os tomadores de decisão necessitam de informações confiáveis sobre
operações atuais , tendências e mudanças. Além disso, os dados
necessários para a tomada de decisão estão espalhados em diversas
áreas da empresa.
A integração e análise dos dados existentes nestes diferentes
sistemas, é uma tarefa difícil e necessita de muito tempo e recursos.
Por este motivo, surge a necessidade de um ambiente voltado para
os tomadores de decisão, que permita que estes analisem dados
confiáveis de forma eficiente e flexível.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO
Os bancos de dados que conseguem armazenar tais dados e
arquiteturas computacionais que podem processar estes dados
também são diferentes, assim como também são diferentes as
características dos sistemas que permitem a consulta a estas bases
de tomada de decisão.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATA WAREHOUSE (DW)
“Um data warehouse é um conjunto de dados produzido para
oferecer suporte à tomada de decisões; é um repositório de dados
atuais e históricos de possível interesse aos gerentes de toda a
organização. Os dados normalmente são estruturados de modo a
estarem disponíveis em um formato pronto para as atividades de
processamento analítico. Portanto, um Data Warehouse é uma
coleção de dados orientada por assunto, integrada, variável no
tempo e não volátil, que proporciona suporte ao processo de tomada
de decisão”
(Turban E., Sharda R., Aronson J.E., King D: Business Intelligence – um enfoque gerencial para a inteligência do negócio)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATA WAREHOUSE
 Banco de dados que armazena dados sobre as operações da
empresa, como vendas e compras, extraídos de uma fonte única
ou múltipla, oferecendo enfoque histórico, para permitir um
suporte efetivo à tomada de decisão.
 Dados integrados e históricos que servem desde a alta
direção, que necessita de informações mais resumidas, até as
gerências de baixo nível, onde os dados detalhados ajudam a
observar aspectos mais táticos da empresa.
“conjunto de dados baseado em assuntos, integrado, não 
volátil e variável em relação o tempo, para dar suporte ao 
processo gerencial de tomada de decisão.” 
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATA WAREHOUSE
Data 
Warehouse
Orientação por assunto
Organizado de acordo com as principais
areas de negocio da organização
Não orientado a aplicação, permitindo a 
utilização dos dados de varias formas ao
longo do tempo
Integração
Unificação fisica dos dados em um mesmo 
repositório
Estruturas e formatos de dados comuns, 
independente dos sistemas fonte
A integracao é feita através dos principais 
processos de carrga
Variação temporal
Séries temporais de um conjunto de dados
Variações de estado (datas de mudança 
de status)
Datas de eventos(chamadas, 
faturas,pedidos, etc)
Não volatil
Não há atualização de registros
As alterações de informação são 
armazenadas a partir da captura de um 
novo retrato das informações
Informações detalhadas e 
agregadas
Dados atômicos
Mantem a flexibilidade dos dados, 
facilitando futuras mudanças no 
negócio
Deve-se tomar cuidado para não se 
tornar fonte de relatórios
operacionais
Visões agregadas montadas em função
das principais visões corporativas
Estruturas consolidadas de perfis –
utilizadas para facilitar analises de eventos
que são baseados em um grande volume 
de dados
Adaptado de: Prof. Fernando Nimer 
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
ORIENTAÇÃO POR ASSUNTO
Um DW sempre armazena dados importantes sobre temas específicos 
da empresa de acordo com o interesse das pessoas que irão utilizá-
los.
(Fonte: Adaptado de Oliveira, S.R. M - Data Warehouse: Arquitetura, Projeto e Abordagens de Implementação)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
VOLATILIDADE
Os dados não sofrem atualizações. Eles são carregados uma única vez e,
a partir desse momento, só podem ser consultados, pois representam as
informações em um determinado instante de tempo.
Os dados passam por filtros antes de entrarem no DW, com isso muitos
dados nunca saem do ambiente transacional e outros são resumidos de
certa forma que não são encontrados fora do DW.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
VARIAÇÃO NO TEMPO
Os dados são armazenados para fornecer informações de uma
perspectiva histórica. A cada mudança ocorrida num dado, uma nova
entrada é criada e não atualizada, como acontece nos sistemas
tradicionais
 
 
 
(Fonte: Adaptado de prof. Yomara Pires)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
INTEGRAÇÃO 
Os dados necessários aos tomadores de decisão estão em diversas
áreas da empresa. Geralmente estes dados não estão padronizados e é
necessário integrar antes de carregarmos em um DW de forma que
passe a ter um único significado.
Como não existem padrões de codificação, cada analista pode definir a
mesma estrutura de dados de várias formas, fazendo com que dados
que representam a mesma informação sejam representados de
diversas maneiras dentro dos sistemas utilizados pela empresa o longo
dos anos
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
INTEGRAÇÃO
A maior parte do trabalho na construção de um DW está na análise dos
sistemas em operação e dos dados que ele contém.
(Fonte: Adaptado de Oliveira, S.R. M - Data Warehouse: Arquitetura, Projeto e Abordagens de Implementação)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
LOCALIZAÇÃO
Os dados podem estar fisicamente armazenados de três formas:
centralizados, distribuídos e por níveis de detalhes.
Centralizados: solução muito utilizada, mas com o inconveniente de
requerer investimento em um servidor com alta capacidade de
processamento e armazenamento.
Distribuídos: dados armazenados em diferentes locais, chamados
“Datamarts”, de acordo com áreas de interesse (Exemplo:
financeiro, marketing).
Níveis de Detalhes: dados altamente consolidados/resumidos
em um
servidor e dados detalhados em outro
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
CREDIBILIDADE DE DADOS
Para o sucesso de qualquer Data Warehouse é determinante a
credibilidade dos dados. Simples distorções podem causar sérios
problemas quando se quer extrair dados para suportar decisões
estratégicas para o negócio das empresas. Dados não confiáveis podem
resultar em relatórios inúteis, sem importância.
Por exemplo, um simples CEP errado não afetará uma simples transação
de compra e venda, mas poderá influenciar informações referentes a
uma cobertura geográfica ou uma expansão de rede de filiais.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
GRANULARIDADE DE DADOS
A granularidade diz respeito ao nível de detalhe dos dados existentes no 
Data Warehouse. Quanto maior o nível de detalhe, menor o nível de 
granularidade. 
(Fonte: Adaptado de Oliveira, S.R. M - Data Warehouse: Arquitetura, Projeto e Abordagens de Implementação)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PRINCIPAIS TAREFAS EFETUADAS PELO DW
 Obter dados dos BD’s operacionais e externos;
 Armazenar os dados;
 Fornecer informações para tomada de decisão;
 Administrar o sistema e os dados
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
PRINCIPAIS COMPONENTES DO DW
 Mecanismos para acessar e transformar dados;
 Mecanismo para armazenamento de dados;
 Ferramentas para análise de dados;
 Ferramentas de gerência.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATAMARTS
Muitas vezes, apesar do Data Warehouse possuir um grande volume de
dados de toda a empresa, é necessário trabalhar apenas com uma
parte destes dados, correspondente a um setor da empresa, ou fazer
a implantação do Data Warehouse de forma fracionada até se formar o
sistema corporativo.
Pode ser considerado como um subconjunto de dados que possui
regras de negócio e de cálculo específicas, sumarizados ou agregados
de um database maior.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
UTILIZAÇÃO DE DATAMARTS
Um Datamart é um banco de dados de suporte à decisão construído para 
utilização por um departamento ou grupo específico de uma empresa. 
(Fonte: Adaptado de www.inf.ufsc.br/~frank/bd_unoesc/DataWarehouse.ppt, acesso em 08/jan/2011)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
UTILIZAÇÃO DE DATAMARTS
• “Pequenos” bancos de dados departamentais orientados por 
assunto 
• Solução “Tática” (possuem implementação mais simples)
• Menor tempo de desenvolvimento
• Atenção: a integração de DataMarts exige planejamento avançado
Observações: 
 Dados podem estar repetidos em diversos Data Marts
 O mesmo dado pode ser representado com granularidade 
diferente
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
ARQUITETURA DE UM DATA WAREHOUSE
(Fonte: Adaptado de Sun Expert Magazine)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATA WAREHOUSE x BD OPERACIONAL 
CARACTERÍSTICA BD OPERACIONAL DATA WAREHOUSE
Objetivo Operações diárias do 
negócio
Analisar o negócio
Uso Operacional Analítico
Tipo de 
processamento
OLTP OLAP
Unidade de trabalho Inclusão, alteração, 
exclusão
Inserção e consulta
Interação do usuário Somente pré-definida Pré-definida e ad-hoc
Volume Megabytes – gigabytes Gigabytes – terabytes
(Fonte: Adaptado de Han, J., Kamber, M., 2001, “Data mining”, Morgan Kaufmann Publishers, New York, USA)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 7
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
DATA WAREHOUSE x BD OPERACIONAL 
CARACTERÍSTICA BD OPERACIONAL DATA WAREHOUSE
Histórico 60 a 90 dias 5 a 10 anos
Granularidade Detalhados Detalhados e 
resumidos
Redundância Não ocorre Ocorre
Atualização Contínua (tempo real) Periódica (em batch)
Integridade Transação A cada atualização
Intenção dos índices Localizar um registro Aperfeiçoar consultas
(Fonte: Adaptado de Han, J., Kamber, M., 2001, “Data mining”, Morgan Kaufmann Publishers, New York, USA)
Inteligência Empresarial - Aula 08.pdf
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 8 - Metadados e Operações OLAP
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Conceitos e principais características dos 
Metadados
 Principais operações OLAP
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS
A definição mais simples de metadados é que eles são dados sobre
dados – mais especificamente, informações (dados) sobre um
determinado conteúdo (os dados).
Os metadados são utilizados para facilitar o entendimento, o uso e o
gerenciamento de dados.
Um registro de metadados consiste de alguns elementos pré-
definidos que representam determinados atributos de um recurso,
sendo que cada elemento pode ter um ou mais valores.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS
“Metadado é uma abstração do dado capaz, por exemplo, de indicar 
se uma determinada base de dados existe, quais são os atributos de 
uma tabela, tais como: tamanho e/ou formato.”
(IMMON, Willian H. Enterprise meta dada. DM Review Magazine, v.8. n. 10, Nov 1998)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS
O metadados é extremamente importante para a organização pois
transforma dados em informação empresarial, aumentando a
produtividade e melhorando a tomada de decisão
As regras de negócio das aplicações alternam de forma muito rápida,
o que implica no fato das aplicações precisarem ser desenvolvidas
rapidamente e de forma flexível.
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf, acesso em 26 de março de 2012)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
IMPORTÂNCIA DO METADADOS
Os metadados asseguram a correta interpretação ( baseado em
atividades, objetos, relações e regras) do que os dados realmente
significam para o negócio. Exemplo:
O que é lucro?
Lucro = receita das vendas menos os custos de produção
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf, acesso em 26 de março de 2012)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
IMPORTÂNCIA DO METADADOS
Ou, é um cálculo mais complicado como:
“O Total das receitas anuais, menos
A soma do custo médio real por produto, menos
Overhead deduzido de cada produto acumulado da produção anual,
menos
Gratificações, menos
Cupons de descontos, dividido por doze”
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf, acesso em 26 de março de 2012)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Será que toda organização tem a mesma compreensão de lucro?
Existe somente um cálculo para o lucro?
Se existem diversas interpretações para o lucro, todas são
verdadeiras?
IMPORTÂNCIA DO METADADOS
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf, acesso em 26 de março de 2012)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Se existirem várias versões para o cálculo de lucro, vários elementos
devem ser criados, cada um com o seu próprio nome, sua definição,
regras, conteúdo, relacionamentos ... e assim por diante.
Toda esta informação sobre lucro é metadado.
“A finalidade principal dos metadados é documentar e organizar de forma
estruturada os dados das organizações, com o objetivo de minimizar
duplicação de esforços e facilitar a manutenção dos dados” (Moriarty)
IMPORTÂNCIA DO METADADOS
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf,
acesso em 26 de março de 2012)
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TIPOS DE METADADOS
Em um projeto de DW, os metadados devem gerar e gerenciar uma
documentação sobre o levantamento de dados, do banco de dados,
relatórios a serem gerados, origem dos dados que alimentam do DW ,
processos de extração, tratamento e rotinas de carga dos dados, as
regras de negócio da empresa e todas as suas mudanças.
São divididos em dois grupos:
 Técnicos
 Negócios
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS TÉCNICOS
Fornecem aos desenvolvedores e usuários técnicos a confiança de 
que os dados estão corretos;
São críticos para a manutenção e o crescimento contínuo do DW
Exemplos:
• Controles de auditoria;
• Tabelas com a estrutura do DW;
• Dependência dos programas;
• Nomes das tabelas do DW
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS DE NEGÓCIO
São o elo de ligação entre os usuários de negócios e o DW;
Mostram que relatórios, consultas e dados estão no DW, a localização
dos dados, contexto dos dados, regras de transformação que foram
aplicados e as origens desses dados
Exemplos:
• Mapeamento dos campos das tabelas físicas do DW;
• Regras para drill-down, drill-up e drill-across;
• Informações sobre sumarizações e transformações dos dados;
• Estruturas dos dados com a nomenclatura que possa ser 
facilmente entendida pelo usuário final;
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
TIPOS DE METADADOS
Repositório de metadados
Metadados
técnicos
Metadados de 
negócios
Administrador de dados
Usuários técnicos
(desenvolvedores e analistas)
Usuários de negócios
(executivos e analistas de negócios)
Fonte: Machado, F.N.R.
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
METADADOS COMO INSTRUMENTO DE NAVEGAÇÃO
Em um ambiente de tomada de decisões os metadados assumem um 
novo papel, também muito importante:
o de navegação, e não apenas de documentação 
Pois ajudam os executivos a:
 Localizar
 Gerenciar
 Compreender e
 Utilizar os dados de um DW
(Adaptado de: Cristofoli, F – Metadados – FEA/USP, disponível em http://stoa.usp.br/cristofoli/files/675/6553/Slides+-+Metadados.pdf, acesso em 26 de março de 2012)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Tipos de Informação Metadados
Por serem considerados um dicionário de informações os metadados 
devem descrever:
• Fonte dos dados 
• Destino dos dados
• Formato dos dados
• Nome e Alias
• Definições de Negócios
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Tipos de Informação Metadados
• Regras de Transformação
• Atualização dos dados
• Requisitos de Teste
• Processos Automáticos
• Propriedade e responsabilidade sobre os dados
• Acesso e Segurança
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Camadas de Metadados
Normalmente, os metadados em um DW podem ser apresentados em 
três camadas diferentes:
 Metadados operacionais: definem a estrutura dos dado mantidos 
pelos bancos operacionais, usados pelas aplicações de produção da 
empresa
 Metadados centrais do DW: são orientados por assunto e definem 
como os dados transformados devem ser interpretados, incluem 
definições de agregação e campos calculados, assim como visões 
sobre cruzamento de assuntos
 Metadados de nível do usuário: organizam os metadados do DW para 
os conceitos que sejam familiares e adequados aos usuários finais
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
OPERAÇÕES OLAP
Operação Definição
drill-down analisa os dados em níveis de agregação progressivamente
mais detalhados, ou de menor granularidade
roll-up analisa os dados em níveis de agregação progressivamente
menos detalhados, ou de maior granularidade
slice and
dice
restringe os dados sendo analisados a um subconjunto destes 
dados
slice: corte para um valor fixo
dice: seleção de faixas de valores
drill-across compara medidas numéricas distintas que são relacionadas
entre si através de pelo menos uma dimensão em comum
pivot reorienta a visão multidimensional dos dados, oferecendo
diferentes perspectivas dos mesmos dados
(Adaptado de : CIFERRI, C.A, CIFERRI, R.R. - Processamento Analítico de Dados -
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Drill-Down - Exemplo
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Roll-Up - Exemplo
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Slice-and-Dice - Exemplo
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 8
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Pivot - Exemplo
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
Inteligência Empresarial - Aula 09.pdf
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Aula 9 - Modelagem de Data Warehouse
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 9
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Conteúdo Programático desta aula
 Modelagem Multidimensional
 Modelo Esquema Estrela e Modelo Floco 
de Neve
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW
A modelagem de dados para DW é diferente da utilizada para
sistemas OLTP.
Se simplesmente movermos o modelo de dados transacional para um
banco de dados separado, inserirmos dados históricos e chamarmos
de DW não conseguiremos trabalhar com estes dados por duas razões
principais:
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW
1) Os usuários não ficarão felizes porque a complexidade será muito
alta, para que eles próprios possam realizar consultas ad hoc
2) Modelos de dados transacionais são construídos respeitando a
Terceira Forma Normal e não respondem com rapidez a questões
típicas de queries de apoio á decisão
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 9
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW
A Modelagem Multidimensional é uma técnica de concepção e
visualização de um Modelo de Dados de um conjunto de medidas que
descrevem aspectos comuns de negócios.
É utilizada especialmente para sumarizar e reestruturar dados e
apresenta-los em visões que suportem a análise dos valores desses
dados.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW
Um modelo multidimensional é formado por três elementos básicos:
 Fatos;
 Dimensões;
 Medidas ( Variáveis )
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW - FATO
• Representação de um assunto
• Um assunto pode ser um dado operacional, uma transação do 
negócio ou um evento
• Um fato é composto por dimensões e medidas
• Exemplos (domínio Loja):
– vendas (transação do negócio)
– promoções (evento)
– produtos e estoque (dado operacional)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW - DIMENSÃO
Representação dos contextos relevantes para a análise de um fato.
• Exemplo:
– Fato: Vendas
– Dimensões: Clientes, Produtos, Tempo, Locais, ...
• Uma dimensão pode:
– conter membros
– ser organizada em hierarquias
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW - DIMENSÃO
São as possíveis formas de visualizar os dados, ou seja, são os “por”
dois dados: “por mês”, “por produto”, “por país”, “por região”, etc.
Normalmente não possuem atributos numéricos, são somente
descritivas e classificatórias dos elementos que participam de um
fato.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW - MEDIDA
• Representação de atributos (variáveis) relevantes para a análise de
um fato
– valores numéricos em geral
– indicadores de desempenho para a análise
• Uma medida é determinada pela associação de dimensões
– produto X tempo.ano;
- local.estado X cliente.classe X tempo.semana.dia
• Exemplo:
– Fato: Vendas
– Medidas: quantidade vendida, valor da venda
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW - MEDIDA
São os atributos numéricos que representam um fato, a performance
de um indicador de negócios relativo às dimensões que participam
desse fato.
Uma medida é determinada pela combinação das dimensões que
participam de um fato, e estão localizadas como atributos de um
fato.
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
UMA NOVA FORMA DE VER OS DADOS
Uma visão multidimensional é usualmente representada por um
cubo
 A metáfora do cubo dá a impressão de múltiplas dimensões
 Os “cubos” podem ter 2, 3, 4 ou mais dimensões
 O usuário pode rolar e cortar (“slice and dice”) o cubo,
escolhendo qual a dimensão(ões) que será usada em cada consulta
(query)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
UMA NOVA FORMA DE VER OS DADOS
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
VISUALIZAÇÃO - EXEMPLO
Cubo do Fato Vendas
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Modelo Dimensional - Diagrama Estrela ( Star Schema )
Star Schema é o termo comum para designação de modelos de dados 
multidimensionais;
Como o termo esquema nos leva diretamente a uma idéia de modelo 
físico, o mais usual é denominarmos de modelo estrela;
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – AULA 9
INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Modelo Dimensional - Diagrama Estrela ( Star Schema )
O modelo estrela é a estrutura básica de um modelo de dados
multidimensional
Sua composição típica possui uma grande entidade central
denominada fato e um conjunto de entidades menores denominadas
dimensões, arranjadas ao redor dessa entidade central, formando
uma estrela
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Modelo Dimensional - Diagrama Estrela ( Star Schema )
Tabela de Fatos
Tabela de 
Dimensão
(Fonte: Campos. M.L.C., material de aula – UFRJ)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
MODELAGEM DE DADOS PARA O DW
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Diagrama Floco de Neve ( Snowflake )
O modelo Snowflake é o resultado da decomposição de uma ou mais
dimensões que possuam hierarquias entre seus membros;
Podemos definir relacionamento muitos para um entre os membros
em uma dimensão, formando uma hierarquia por meio desses
relacionamentos entre entidades dimensões;
 O modelo floco de neve é resultado da aplicação da terceira forma
normal sobre as entidades dimensão
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Diagrama Floco de Neve ( Snowflake )
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Diagrama Floco de Neve ( Snowflake )
 Variante do modelo estrela
Tabelas de dimensões estão normalizadas (3FN)
Representação explícita das hierarquias
 Vantagem
Evita redundância (mais economia de espaço)
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Diagrama Floco de Neve ( Snowflake )
 Desvantagem
– maior número de tabelas (maior número de junções)
 Modelo estrela é considerado mais apropriado
- desperdício de espaço é menos crítico que tempo para
recuperação de dados em um DW
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Comparação dos Esquemas
Transação de Mercearia
Número da Loja
Data da Transação
Cliente
Produto
Quantidade
Valor
Cliente
Cliente
Da Data
À Data
Nome
Sobrenome
Endereço 1
Endereço 2
Endereço 3
Cidade
Estado
País
CEP
Produto
Produto
Descrição
Categoria
Tempo
Data da Transação
Loja
Número da Loja
Nome da Loja
Cidade
Estado
País
Telefone
Estrela Relacional Normalizado
Cliente
Cliente
Da Data
À Data
Nome
Sobrenome
Endereço 1
Endereço 2
Endereço 3
Cidade
Estado
País
CEP
Transação de Mercearia
Número da Encomenda
Número da Loja
Cliente
Data da Transação
Loja
Número da Loja
Nome da Loja
Cidade
Estado
País
Telefone
Produto
Produto
Descrição
Categoria
Item da Nota
Número da Nota
Produto
Quantidade
Valor
Altamente desnormalizado para melhor performance
Os dados transacionais são armazenados em Tabelas Fato
e os dados de referência são armazenados em Tabelas
Dimensão
Minimiza a redundância de dados
Os dados transacionais podem ser armazenados em qualquer
tabela
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Esquema Constelação
União de esquemas estrela e/ou floco de neve
– esquema estrela: modela em geral um Data Mart
– esquema constelação: modela o DW
http://www.inf.ufsc.br/~ronaldo/ine5342/6-dw.pdf, acesso em 24/03/2012
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INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL
Exemplo Modelagem
Uma rede de lojas de departamento possui diversas lojas distribuídas 
em diferentes estados do Brasil. O sistema transacional gerencia todas 
as vendas efetuadas em cada uma das lojas. 
O modelo relacional utilizado nesse sistema possui:
a) uma tabela Fatura que contém todos os dados relacionados a uma 
fatura, com seus itens vendidos sendo armazenados na tabela 
Item_Fatura. 
b) cadastros de Lojas, de Clientes, de Funcionários, de Produtos, de 
Categorias e de Fornecedores. 
(Adaptado