Trabalho projeto analitico

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UNIVERSIDADE ESTÁCIO DE SÁ 
CIÊNCIA DE DADOS E BIG DATA ANALYTICS 
 
 
Projeto Analítico 
João Paulo da Silva Wanderley 
 
 
 
Trabalho da disciplina Projeto Analítico 
 Tutor: Prof. André Luiz Braga 
 
 
Maceió - AL 
2020 
http://portal.estacio.br/
 
 
 
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Empresa XPTO 
 
Indústria 
Petróleo e Gás 
 
Necessidade 
Monitorar e gerenciar o desempenho de diversas áreas de atuação e apoiar as 
decisões estratégicas de negócios das quatro divisões em que a empresa atua: 
Polímeros & Petroquímica; Gás Natural e Combustíveis; Automotivo, Peças e 
Lubrificantes e Construção & Revestimentos. 
 
 
Desafio 
A empresa em referência, uma das principais refinarias mundiais de produtos 
derivados de petróleo gás, vem adotando sofisticados sistemas de análise de 
informações para monitorar e gerenciar o desempenho de diversas áreas de 
atuação e apoiar as decisões estratégicas de negócios. Com faturamento global de 
cerca de mais de US$ 300 bilhões, dos quais metade gerado no Brasil, a empresa 
atua em quatro grandes divisões: Polímeros & Petroquímica; Gás Natural e 
Combustíveis; Automotivo, Peças e Lubrificantes e Construção & Revestimentos. 
A empresa precisa monitorar os níveis de estoques, a distribuição e ao final, 
analisar a rentabilidade sobre as vendas. 
A empresa precisa criar um repositório mundial de informações de negócios, 
para fornecer dados mais rapidamente e de maneira uniforme aos executivos.” 
Outros benefícios a empresa precisa proporcionar á diretoria. 
• Aumento de produtividade e redução de tempo nas tarefas analíticas; 
• Melhoria de processos da empresa; 
• Identificação de novas oportunidades de negócios; 
• Maior flexibilidade dos projetos, e 
• Mais liberdade para o usuário na criação de relatórios corporativos. 
 
 
 
 
 
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Necessidades: 
1. Qual a estratégia de negócio mais indicada para situação acima? 
R: Estudar a implantação de um Data Warehouse e BSC, com o intuito de 
mapear os processos por meio da ferramenta de BPM e implementação de 
BI. 
 
2. Qual tecnologia que poderá ser utilizada para melhor retorno aos 
gestores? 
R: O uso de um Data Warehouse acompanhado de um sistema OLAP para 
processar as informações de forma analítica. 
 
3. Qual a tabela FATO da situação acima? 
R: Tabela de controle de operações 
 
4. Citem pelo menos duas Dimensões na situação acima. 
R: Dimensão Produtos e Dimensão Vendas. 
 
5. Qual o fator crítico de sucesso para a implantação de um projeto 
de BI para empresa? 
R: Mobilização das partes interessadas, levantamento de requisitos, 
mapeamento das fontes de dados, construção da solução e a disponibilidade 
aos usuários. O não cumprimento de algum dos itens pode causar o fracasso. 
 
6. Cite 4 informações importantes para tomada de decisão. 
R: Comprometimento da diretoria com o projeto, infraestrutura tecnológica 
voltada aos recursos humanos adequados aos requisitos da solução 
escolhida, definição clara dos objetivos e definição dos indicadores de 
desempenho sendo observados de perto as suas regras de mensuração. 
 
 
 
 
 
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7. Cite 4 dificuldades encontradas pela organização para tomada de 
decisão. 
R: 
Requisitos não bem definidos; 
Dados incongruentes; 
Usuários finais tardiamente envolvidos; 
Falta ou falha na gestão da mudança. 
 
8. Qual a melhor maneira de se implantar Data Mart? 
R: O Data Mart Mart deve se incorporar a arquitetura de Data Warehouse 
sem perder a visão de conjunto, diferenciando-se somente no conteúdo. Um 
Data Mart pode ser criado capturando dados diretamente de sistemas 
transacionais, buscando as informações relevantes para a sua área, setor ou 
mercado; e capturando dados de todos os sistemas transacionais em um 
Data Warehouse, que por sua vez alimenta todos os Data Marts. A primeira 
opção irá fornecer um Data Mart de forma rápida, mas sem levar em 
consideração o cruzamento de informações entre as demais áreas de 
assunto. 
 
9. Qual a diferença crucial entre os bancos de dados convencionais 
para os não convencionais? 
R: Nos convencionais teremos os dados sendo guardados em forma de 
tabelas com suas colunas e linhas, e no não convencional os dados são 
agrupados em um só registro. 
 
10. Cite 2 erros que cometemos na implantação de um projeto de BI. 
R: Iniciar um projeto sem que a empresa não saiba a exatidão do que quer 
medir, sem a certeza de qual produto ele deverá gerar; Se preocupar demais 
com a ferramenta de BI e não focar em encontrar a que melhor se adeque as 
necessidades da empresa.