Sistemas de Informação - Aula 26-05-2015

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SISTEMAS DE 
INFORMAÇÃO
Diógenes Francisco Naves
BANCO DE DADOS
• O QUE VIMOS ATÉ AGORA
o BANCO DE DADOS – Um banco de Dados é um conjunto de arquivos
relacionados entre si com registros de pessoas, lugares e coisas.
o ENTIDADES – Cada uma das categorias genéricas armazenadas em um
Banco de Dados, exemplo, Clientes, Fornecedores, Pedidos, Produtos e
etc. (Entidade é o mesmo que Tabela).
o ATRIBUTOS – As informações contidas em cada Entidade, por exemplo, a
Entidade Clientes possui os atributos: Nome, Endereço, Telefone, CPF, RG
e etc.
o BANCO DE DADOS RELACIONAL – Tipo mais comum de Banco de Dados,
permite que diversas Entidades possam se relacionar, exemplo, podemos
relacionar a Entidade Cliente a Entidade Pedido.
o CHAVE PRIMÁRIA – A Chave Primária ou Campo Chave é um campo
que atribui uma identificação exclusiva a cada registro permitindo, assim,
que diversas Entidades possam ser relacionadas.
o CHAVE ESTRANGEIRA – Trata-se da Chave Primária alocada em uma
outra Entidade para promover o relacionamento.
BANCO DE DADOS
o SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS (SGBD) – Software
usado para criar, armazenar, organizar e acessar dados em um Banco
de Dados.
o CONSULTAS E RELATÓRIOS – Os SGBD criam, armazenam, organizam e
acessam dados em um Banco de Dados através de uma Linguagem de
Manipulação de Dados. A Linguagem de Manipulação de Dados mais
usada no mundo é a Linguagem Estruturada de Consulta ou SQL
(Structured Query Language).
o BANCO DE DADOS ORIENTADO A OBJETOS – Permitem o armazenamento
de Dados e Procedimentos como Objetos, permitindo, assim, armazenar
não só caracteres e números, mas uma variedade de dados como:
desenhos, imagens, voz e vídeo.
o DATA MINING – Ferramentas para acessar Banco de Dados a partir da
Internet.
o DATA WAREHOUSING – É um Banco de Dados que armazena dados de
diversas fontes organizando-os em relatórios para a tomada de decisão.
o INTELIGÊNCIA EMPRESARIAL – (ou BI – Business Intelligence) Ferramentas
que permitem analisar, consolidar e acessar grandes quantidades de
dados com o objetivo de auxiliar a tomada de decisão.
GESTÃO DA INFORMAÇÃO E 
BANCO DE DADOS
• PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE (OLAP –
Online-Analytical Processing)
o Consultas tradicionais a Banco de Dados permitem desenvolver relatórios
com informações simples, como: Quantas unidades de parafusos foram
vendidas em Janeiro de 2014?
o O OLAP permite a análise multidimensional de dados, de forma que os
usuários vejam os mesmos dados de formas diferentes, pois usa múltiplas
dimensões.
o Ele permite que os usuários obtenham respostas online de relatórios mais
complexos, do tipo: Compare as vendas de parafusos com o
planejamento de vendas, por trimestre e por região de vendas, nos dois
últimos anos.
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BANCO DE DADOS
o A Figura abaixo mostra um modelo multidimensional que poderia ser
criado para representar produtos, regiões, volume real de vendas e
projeção de vendas.
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BANCO DE DADOS
• DATA MINING
o O Data-Mining é mais orientado a descoberta. Ele fornece percepções
dos dados corporativos que não podem ser obtidas com o OLAP.
o Ele permite descobrir padrões e relacionamentos ocultos em grandes
Bancos de Dados e deduzir regras a partir deles para prever
comportamentos futuros.
o Esses modelos e regras podem, então, ser usados para guiar o processo
de decisão e prever o efeito dessas escolhas.
o Os tipos de informações obtidos com o Data Mining incluem
Associações, Sequências, Classificações, Aglomerações e Prognósticos.
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BANCO DE DADOS
• DATA MINING
o ASSOCIAÇÕES – São ocorrências ligadas a um único evento. Exemplo:
Um estudo de modelos de compra em um supermercado pode revelar
que em 65% dos casos, na compra de Carvão pra Churrasco, compra-se
também Cerveja mas, quando há uma promoção, a cerveja é
comprada em 85% das vezes.
o SEQUÊNCIAS – Nas sequências, os eventos estão ligados ao longo do
tempo. Por exemplo, em 70% das vezes, quando um cliente é
contemplado em um consórcio de automóvel, ele adquire, também, um
seguro automotivo até um mês depois e em 30% das vezes, quando um
cliente adquire um seguro automotivo ele compra, também, um seguro
residencial até 5 meses depois. Desta forma, gerentes de bancos podem
identificar clientes em potencial.
o CLASSIFICAÇÕES – Reconhece modelos que descrevem um grupo ao
qual o item pertence. Exemplo, empresas de cartão de crédito.
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• DATA MINING
o CLASSIFICAÇÕES – Reconhece modelos que descrevem um grupo ao
qual o item pertence. Exemplo, empresas de cartão de crédito e
operadoras telefônicas se preocupam com a perda de clientes
regulares. A Classificação permite descobrir as características de clientes
que provavelmente virão a abandoná-los e oferecer um modelo para
ajudar a gerentes a descobrir quem são, de modo que se elabore
antecipadamente campanhas especiais para reter esses clientes.
o AGLOMERAÇÕES – Funciona de maneira similar às Classificações. Esta
ferramenta identifica diversos agrupamentos dentro de uma massa de
dados. Por exemplo, permite classificar os clientes em diversas categorias
com base na Faixa Salarial, Investimentos pessoais, Hábitos de Consumo
e etc.
o PROGNÓSTICOS – Os Prognósticos partem de uma série de valores
existentes para prever quais serão os outros valores. Por exemplo, podem
descobrir padrões nos dados que permitem aos gerentes estimar, por
exemplo, o número de vendas de determinado produto.
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• TEXT MINING e WEB MINING
o TEXT MINING (Mineração de Textos) – Acredita-se que 80% das
informações úteis para as empresas estão na forma de arquivos texto,
como: E-mails, memorandos, transcrições de chamadas, respostas para
pesquisas, casos judiciais, descrições de patentes e relatórios de serviços.
Tais informações são valiosas na identificação de padrões e tendências
capazes de ajudar os empregados a tomar decisões de negócios mais
acertadas.
o Ferramentas de Mineração de Textos são capazes de extrair elementos-
chaves de grandes conjuntos de dados não estruturados, descobrir
padrões e relacionamentos, e resumir informações.
o As empresas podem recorrer à Mineração de Texto para analisar
transcrições de ligações aos clientes para identificar os principais
problemas relacionados a serviços e reparos.
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• TEXT MINING e WEB MINING
o WEB MINING (Mineração na WEB) – A WEB é rica em informações
valiosas, e algumas podem ser pesquisadas para encontrar padrões,
tendências e observações sobre o comportamento do consumidor.
o As empresas podem recorrer a WEB MINING para ajudar-lhes a
compreender o comportamento do consumidor, avaliar a eficiência de
um site em particular ou quantificar o sucesso de uma campanha de
Marketing.
o Os comerciantes usam o Google Trends e Google Insight, por exemplo,
para serviços de busca, que rastreiam a popularidade de diversas
palavras e frases usadas nas consultas feitas pelo Google para descobrir
no que as pessoas estão interessadas e o que elas desejam comprar.
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BANCO DE DADOS
• GESTÃO DOS RECURSOS DE DADOS
o POLÍTICA DE INFORMAÇÃO
• Define as regras sobre como os dados serão organizados e
armazenados e quem terá permissão para vê-los e alterá-los.
• Uma Política de Informação especifica as regras para compartilhar,
disseminar, adquirir, padronizar, classificar e inventariar a informação.
• Ela elabora procedimentos e responsabilidades específicas,
determinando quais usuários e unidades organizacionais
compartilham informações, para onde ela é distribuída e quem é
responsável por sua atualização e manutenção.
• Por exemplo, uma Política de Informação define que apenas
membros selecionados do Departamentode Recursos Humanos e
Departamento de Pessoal teriam o direito de alterar e visualizar
informações delicadas sobre funcionários, tais como, Salário, número
da Previdência Social e etc.
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BANCO DE DADOS
• GESTÃO DOS RECURSOS DE DADOS
o Em uma pequena empresa, a Política de Informação pode ser
estabelecida e implementada pelo proprietário ou gerentes.
o Em uma grande organização, o planejamento e a gestão da informação
como recurso corporativo requerem uma função formal de
administração de dados.
• ADMINISTRAÇÃO DE DADOS
o Responsável pelas políticas e procedimentos específicos pelos quais as
informações podem ser gerenciadas como recurso organizacional.
o Essas responsabilidades incluem o desenvolvimento da Política de
Informação, planejamento de dados, supervisão do projeto lógico do
banco de dados e monitoração de como os especialistas em sistemas
de informação e grupos de usuários finais utilizam essas informações.
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BANCO DE DADOS
• GESTÃO DE BANCO DE DADOS
o Grandes corporações costumam ter um grupo de gestão e projeto de
banco de dados dentro da divisão corporativa de sistemas de
informação.
o Sua responsabilidade é definir e organizar a estrutura e o conteúdo do
banco de dados, e também sua manutenção.
o Eles determinam os bancos de dados físicos, as relações lógicas entre
elementos e as regras de acesso aos procedimentos, tudo isso com a
colaboração dos usuários finais.
o As funções que este grupo desempenham são chamadas de Gestão de
Banco de Dados.
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BANCO DE DADOS
• ASSEGURANDO A QUALIDADE DOS DADOS
o Um Banco de Dados e uma Política de Dados são elementos
fundamentais para que a empresa obtenha as informações de que
precisa. No entanto, outras decisões devem ser tomadas para assegurar
que os dados nos Bancos de Dados permaneçam confiáveis.
o Consultores da Gartner Group relatam quem 25% dos dados críticos nos
Bancos de Dados das 1.000 maiores empresas do ranking da Fortune
estão incorretos ou incompletos.
o Um estudo da Syrius Decision intitulado “The impact of bad data on
demand creation” (Em português, “O impacto dos dados errôneos na
criação da demanda”) apontam que de 10 a 25% dos dados de clientes
reais e potenciais contém erros críticos.
o A correção desses erros em suas fontes e a adesão às melhores práticas
para promoção da qualidade dos dados aumentou a produtividade dos
processos de vendas e gerou aumento de 66% na receita.
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BANCO DE DADOS
• ASSEGURANDO A QUALIDADE DOS DADOS
o Se o Banco de Dados for adequadamente projetado e forem
estabelecidos padrões de dados para toda a empresa, a decorrência
de problemas, como duplicações e inconsistências será mínima.
o No entanto, a maioria dos problemas de qualidade de dados, como
nome grafados incorretamente, números trocados ou códigos faltantes
ou incorretos, deriva de erros durante a entrada de dados.
o A incidências de tais erros estão crescendo à medida que as empresas
transferem parte de seu negócio para a WEB e permitem que clientes e
fornecedores insiram dados em seus sites, atualizando diretamente os
sistemas internos.
o Antes de implantar um novo Banco de Dados, as organizações devem
identificar e corrigir seus dados incorretos, além de estabelecer rotinas
avançadas para edição quando o banco de dados estiver em
produção.
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BANCO DE DADOS
• ASSEGURANDO A QUALIDADE DOS DADOS
o A análise da qualidade dos dados normalmente começa com uma
Auditoria de Qualidade de Dados, que consiste no levantamento
estruturado da precisão e do nível de integridade dos dados em um
Sistemas de Informação.
o As atividades de detecção e correção de informações incorretas,
incompletas, formatadas inadequadamente ou redundantes em um
Banco de Dados é chamado de Data Cleansing (Limpeza e
Padronização).
o O Data Cleansing não apenas corrige os dados, mas também reforça a
consistência entre diferentes conjuntos de dados oriundos de Sistemas de
Informações independentes.
o Softwares especializados de Data Cleansing, disponíveis comercialmente,
podem automaticamente pesquisar arquivos de dados, corrigir erros e
integrá-los em formato legível para a empresa.
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BANCO DE DADOS
• BASEADO NO CONHECIMENTO ADQUIRIDO ATEÁ
AGORA, RESPONDA AS PERGUNTAR ABAIXO:
o Como um Banco de Dados Relacional organiza os dados? Qual a
diferença entre um Banco de Dados Convencional e o Banco de Dados
Orientado a Objetos?
o O que é um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (ou Sistema
de Gestão de Banco de Dados)? Qual sua principal finalidade?
o Quais as principais ferramentas e tecnologias para extrair informações de
Banco de Dados e, assim, melhorar o desempenho da empresa e a
tomada de decisão?
o Qual o papel da Política de Gestão de Dados na gestão dos recursos de
dados organizacionais?
o Porque é importante para as empresas garantir a qualidade dos dados?