Sistema de Apoio a Decisões SAD - Aula_07

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SAD – SISTEMA DE APOIO A DECISÃO
SAD ORIENTADOS A DADOS
TECNOLOGIAS USADAS
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SAD ORIENTADO A DADOS
CARACTERÍSTICAS
Acesso e manipulação de ALTO volume de dados históricos internos e externos – semi estruturados
Apoiam a decisão pela extração de dados e geração de informações uteis, porem “ocultas” nas bases de dados das empresas 
Tecnologias
Ferramentas para armazenamento:
Banco de dados convencional 
Datawarehouse e Data Mart
Ferramentas para análise desses dados: 
OLAP e
data mining
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SAD ORIENTADO A DADOS
DADOS DO SAD X DADOS DA OPERAÇÃO 
Dados operacionais são registros de dados sobre uma transação do negócio (uma operação da empresa) – detalhes das vendas de um mês (transação)
Dados do SAD
Sem detalhes da transação (resumido) – Total das , vendas de um mês (por região, por loja...)
Pode ter redundância, caso necessário para a performance.
Diferem em 5 dimensões - Estrutura do dado , Validade, Sintese, Volatilidade e Dimensão
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DADOS DO SAD X DADOS DA OPERAÇÃO 
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METADADOS
Dados sobre dados
Apoia o BD de um SAD na localização de conteúdo em um DW ou outro repositório
Serve de base para algoritmos de sintetização de dados 
Inclui: negócio, descrição do dado, do tipo de dado, potenciais valores, fonte dos dados, formatos ....
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OLAP (online analytical processing)
Permite a análise rápida de grandes volumes de dados, sob múltiplos ângulos de observação – análise multidimensional (cubos OLAP).
Cada fator de análise é uma dimensão 
Exemplo:
Faturamento anual de um produto X, pode ser analisado conforme alguns fatores : região, época do ano e perfil do consumidor
Podemos escolher o fator desejado e isolar os demais
OLAP x DW – extração de dados das bases operacionais e organização desses , em modelo multidimensional (cada fator uma dimensão)
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OLAP (online analytical processing)
Formas de explorar as dimensões OLAP
Detalhamento sucessivo (drill down)
Diferentes níveis de detalhamento
Receitas totais – Trimestre – cada mês do trimestre - diario
Diferentes dimensões (slicing and dicing)
Troca de fatores de analise, com simplicidade
Despesas por canal de venda – Despesas por linha de produto.
Diferentes visualizãções
Altera o formato das apresentações dos resultados: planilhas, gráficos, tabelas, mapas, recursos visuais.
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OLAP (online analytical processing) - EXEMPLO
Exemplo: Analisar o impacto de um recente aumento de preços de alguns (50) dos produtos (total de 100)
Comparar : vendas do ano corrente com vendas do ano anterior para 2 grupos (com e sem aumento)
Dos produtos que os preços aumentaram
Dos produtos que os preços se mantiveram
Para cada grupo: calcula relação entre vendas ano corrente e vendas do ano passado
OLAP a criação de cada grupo e simples (valor de um atributo-data da ultima alteração de preço)
Após criação do grupo, os dados são agregados de forma automática
Vários grupos podem ser criados. 
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OLAP (online analytical processing)
A tecnologia OLAP ajudam os administradores a filtrar dados, em grandes bancos de dados, relacionar esses dados para responder a questões como
Os produtos novos estão conseguindo penetração ?
A publicidade e os descontos são ou não eficazes ?
Quais lojas e vendedores estão se destacando ?
Qual a tendência de vendas do produto X na região Y, considerando as vendas dos últimos N anos.
O software de hoje, com tecnologia OLAP, permite
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OLAP e sua aplicação em software
O software de hoje, com tecnologia OLAP, permite
Acesso via web, a um alto volume de dados: dados de vários anos (série histórica)
Possibilita analisar o relacionamento dos dados de diversos elementos do negócio (vendas, produtos, regiões, canais de venda.. )
Usuários passam a dispor de dados agregados (DW, DM): volume de vendas, valores orçados e valores gastos  analise de vendas sob diferentes perspectivas (fatores): vendas por região x vendas por produto ou por produto em cada região.
OLAP é uma técnica retrospectiva, dificultando a descoberta de conhecimento, padrões e prospecção – Data mining é mais indicado para isso
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SISTEMA DE APOIO A DECISÃO - SAD
DATAMINING (deriva dos conceitos de IA)
Mineração de dados  processo analítico para “revelar conhecimento, padrões, tendências e comportamento em grandes volumes de dados”
Uso de técnicas, em geral automáticas, de exploração de grandes quantidades de dados para descobrir novos padrões e relações que, devido ao volume de dados, não seriam facilmente descobertos a olho nú pelo ser humano (Carvalho, 2001).
Foco: obter vantagens competitivas e ajudar nas tomadas de decisões.
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Capacidades oferecidas pelo Data mining:
Previsão automatizada de tendências e comportamentos.
Exemplo: marketing direcionado , previsão de falência e outras inadimplências, 
Descoberta automatizada de padrões
Exemplo: relações de vendas entre produtos, aparentemente não relacionados, detecção de operações fraudulentas em cartão de crédito (fora do padrão de uso do cartão).
DATAMINING - Uso
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Exemplo de relações de vendas entre produtos, aparentemente não relacionados
Caso famoso: Lenda das fraldas e das cervejas
Analisando dados de compras de clientes na noite de sexta, descobriram um padrão de comportamento : “quem compra fralda leva junto cerveja”
Decisão: colocaram cerveja e fraldas em gondolas lado a lado.
DATAMINING
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DATAMINING - Exemplos
	Setor	Uso do datamining
	Varejo	Prever vendas, níveis de estoque e distribuição entre pontos de venda e prevenção de perdas
	Bancos	Níveis de previsão de maus empréstimos e uso fraudulento do cartão de crédito
	Seguros	Prever quais clientes usarão novas apólices
	Marketing	Prever quais clientes responderão a um mailing ou comprarão determinado produto.
	Produção	Prever falhas de maquinários e encontrar fatores que controlam a otimização da capacidade de manufatura
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Setor bancário - Estudo do comportamento do uso de cartões de crédito para determinados grupos de clientes
detecção de cartões de crédito roubados, 
O governo dos EUA utiliza data mining, há tempos, para identificar padrões de transferências de fundos internacionais que se parecem com lavagem de dinheiro do narcotráfico  usado para identificar fraudes.
DATAMINING – APLICAÇÃO 
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SISTEMA DE APOIO A DECISÃO - SAD
SAD ORIENTADO A DADOS
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DATA WAREHOUSE 
E uma forma de armazenamento organizado de um alto volume de dados, sobre os históricos das operações da empresa, possibilitando múltiplas visões (cubos).
O objetivo e uma organização dos dados que visem o processamento analítico.
Exploram a organização de múltiplas fontes de dados internas e externas
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DATA WAREHOUSE 
[OLAP] Qual a tendência de vendas de TV, na região Norte?
- Considerar 3 anos na análise.
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DATA WAREHOUSE - DIMENSÕES
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DATAMART
Um pequeno DW projetado por assunto (ou unidade funcional), como alternativa de menor custo ou estratégia para construir o DW
Menor custo
Menor tempo de implantação
Menor tempo de resposta (menos dados)
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SAD ORIENTADO A DADOS
A UTILIZAÇÃO DE SAD ORIENTADO A DADOS
	Setor	Áreas funcionais	Uso
	Banco	Produtos, Operações e Mkt	SAC, Análise de tendência, promoções de produtos e serviços
	Aéreas	Operações e Mkt	Distribuição de tribulação, aeronaves, Análise de lucro por rota, promoções em programas de fidelidade
	Seguros	Produtos, Operações e Mkt	Gerenciamento de riscos, análise do mercado, análise detendências do cliente
	Cartão C	Produtos e Mkt	Detecção de fraude
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