Case01 ARQUITETURA DE DADOS ESTRUTURADOS E NAO ESTRUTURADOS - MBA Big Data

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No estudo de caso apresentado, vimos que uma empresa exportadora de grãos teve aumento 
na movimentação logística do terminal e, consequentemente, acréscimo exponencial do fluxo 
de impressões. Lembre-se que a empresa tem como cultura utilizar a impressão em papel 
como trânsito da informação. Logo, para uma melhor organização operacional e tomada de 
decisão dos gestores, a Tecnologia da Informação (TI) teve necessidade de realizar a 
implantação de um conjunto de ferramentas, que auxiliam na execução de processos de 
gerenciamento de impressão. 
 
Diante do contexto do estudo de caso, qual seria o modelo ideal de arquitetura de dados 
formado por um conjunto de ferramentas e artefatos para a resolução do problema? 
 
A partir do estudo de caso, associado à leitura de referências que estão no roteiro de estudo 
e dos conceitos que foram repassados nas dicas do conhecimento, deve-se chegar a uma 
solução a partir de um modelo de arquitetura de dados. 
 
Essa proposta de solução deverá ser dada na forma descritiva e que se utilize um possível 
conjunto de ferramentas e artefatos de arquitetura de dados (estruturados e/ou não 
estruturados) para realizar a gestão dos dados. 
 
Explique de maneira detalhada cada passo de implantação do modelo de arquitetura de 
dados. 
 
ORIENTAÇÕES: 
 
Para dar início às nossas atividades, vamos começar a trabalhar o nosso conhecimento 
prático por meio da Resolução do Caso N1. 
Trata-se de uma questão dissertativa, que deve ter aproximadamente de 20 a 30 linhas (ou 
aproximadamente, de 1000 caracteres a 1400 caracteres com espaço). A sua dissertação 
deve conter introdução, desenvolvimento e conclusão. 
 
Atenção: a dissertação deve estar totalmente relacionada ao case apresentado. Precisa ser 
autoral. Comprove-a com a opinião de outros autores, mas não se esqueça de colocar o que 
é e de onde foi retirado cada trecho, colocando-o entre aspas e referenciando todas as 
fontes*.Não sendo possível utilizar o material apresentado em outra disciplina. 
 
Trata-se de texto único, sem separações de subtítulos; não será aceito conteúdo em modelo 
de pergunta e resposta e nem em tópicos separados. Não há necessidade de uma capa de 
apresentação. Imprescindível, porém, que você coloque um título em seu trabalho. 
 
* Referências, conforme normas ABNT (vale de 0 a 15% da nota): aqui o estudante deve 
marcar e citar devidamente as fontes. Será considerado plágio trechos sem aspas e sem a 
informação de origem, bem como a sua similaridade total com outro texto existente na 
internet. A partir de 50% de similaridade, o texto não será considerado pelo professor. 
 
Antes de desenvolver a atividade dissertativa, orientamos que você leia o Roteiro de Estudos; 
aproveite as Dicas do Professor e assista a Webconferência na data agendada, em Avisos, 
para Discussão do Caso (você também pode ver a aula gravada, no mesmo local). 
 
 
 
Prepare-se bem para solucionar o assunto proposto no case pelo ator, pois essa atividade 
vale de 0 a 10 pontos. 
 
Clique em Resolução do Caso N1, acima, para postar a sua dissertação em Word ou PDF. 
Basta clicar sobre Gravar Envio, escolher o arquivo em seu computador e enviar. 
 
- ALGUMAS DICAS: 
 
Não se esqueça de citar as referências bibliográficas utilizadas no final do texto. Lembre-se 
de que é um trabalho acadêmico e deve apresentar referências para validar de onde as 
informações foram retiradas (pode ser no formato ABNT ou Vancouver - 
https://www.normasabnt.org/). 
Em problemas que exigem cálculos, o resultado é importante, mas não se esqueça de 
fornecer todos os passos a respeito de como chegou aos valores finais, exibindo fórmulas e 
cálculos utilizados, assim como uma breve menção ou introdução em texto se necessário. 
Forneça textos com estrutura de parágrafos e procure não fugir do tema proposto, indicando 
o que você aprendeu com seus estudos. 
A interpretação do enunciado do exercício, formulação de ideias, assim como a 
argumentação, formatação do texto, gramática e coerência do trabalho são partes integrantes 
da nota. 
 
 
Dica 01: Periféricos não Possuem Bases Estruturadas e Normalizadas 
Atualmente os sistemas de banco de dados transacionais e operacionais armazenam uma 
quantidade massiva de fontes de dados internas e externas das organizações, por exemplo, 
dos sistemas de gestão empresariais e das mídias digitais, das redes sociais e dos diversos 
dispositivos móveis. Os bancos de dados transacionais trabalham com uma arquitetura de 
dados estruturada e normalizada, contudo, é importante compreender que os dispositivos 
periféricos externos, como máquinas e equipamentos industriais e de escritório, não possuem 
uma base de dados estruturada e normalizada. Portanto, diante desse contexto, que tipo de 
armazenamento os dispositivos periféricos utilizam? 
 
Dica 02: Ferramentas de Coletas 
Ao se realizar a coleta de uma fonte de dados de dispositivos periféricos, é necessário 
prepará-la, pois, normalmente, os dados estão em um estado não normalizado e não 
estruturado. São necessárias ferramentas específicas para se realizar tal transformação 
desses dados. Normalmente, utiliza-se uma área de consolidação das fontes de dados, antes 
mesmo do seu armazenamento definitivo. Que ferramentas são necessárias para se realizar 
essa coleta, transformação e extração dos dados? 
 
 
 
Dica 03: Tomada de Decisão Eficiente 
É importante compreender que, para uma tomada de decisão eficiente, é necessária uma 
busca e uma visualização de informações eficiente e inteligente. Existem ferramentas 
específicas que realizam pesquisas e filtros eficientes pelos gestores. Que ferramentas 
específicas seriam essas que apoiam a tomada de decisão? 
 
 
 
Atualmente, com a contínua produção de dados, a manutenção e o armazenamento 
dos mesmos têm sido prioridade para as empresas, não só para se adequarem a essa 
realidade, mas para uma melhor inserção no mercado de seu produto/ marca ou serviço e 
para garantir que as tomadas de decisões serão mais assertivas, seja para uma propaganda 
ou até mesmo para o direcionamento da empresa no mercado. O case nos apresenta uma 
empresa cujo volume de dados gerados e a serem armazenados aumentou, tornando os 
processos utilizados até aquele momento inviáveis, visto que a manipulação de dados ocorria 
de forma manual. 
 Um sistema de gerenciamento de banco de dados , mais conhecidos como SGBD, 
que conceitualmente é um conjunto de softwares responsáveis pelo gerenciamento de um 
banco de dados. Pensando nisso, a implantação de um sistema de gerenciamento de banco 
de dados é um grande passo no processo de estruturação das automatizações pertinentes a 
manipulação de dados, visto que caso o volume de dados cresça a organização estará 
preparada para suprir essa necessidade. O Mongodb é um sistema NoSQL que foi lançado 
em 2009 pela empresa que leva o mesmo nome. O mesmo procura unir o melhor dos 
sistemas relacionais e as inovações do NoSQL, mantendo muitas características do primeiro, 
como índices e consultas dinâmicas, mas também com o modelo de dados orientados a 
documentos. Dito isso, podemos destacar que com seu uso os ganhos de agilidade através 
de esquemas flexíveis e a maior facilidade na escalabilidade horizontal, são relevantes 
quando comparados a outras soluções. O software é Open Source, assim como o MySQL, 
por exemplo. O que permite o desenvolvimento do sistema conforme as necessidades do 
negócio, o que ajuda a organização a promover mais assertividade e precisão em suas ações 
e durante o uso do mesmo. 
 Um sistema integrado de gestão empresarial, também conhecido como ERP, é um 
sistema de informação que interliga todos os dados e processos de uma organização em um 
único sistema. A interligação pode ser vista sob a perspectiva funcional e sob a perspectiva 
sistêmica. Os principais tipos de sistemas de ERP contém os seguintes “braços”: controle de 
estoque;controle financeiro; controle de vendas; fluxo de caixa; emissão de boletos e notas 
fiscais; emissão de relatórios gerenciais, processuais e técnicos; entre outros. O ERP ajuda 
a organização a manter todos os seus processos e demandas controlados, além de 
armazenar os históricos de todas as transações gerenciadas pelo mesmo, permitindo assim 
um maior controle e facilidade de manipulação de dados, seja para emissão de um relatório 
quando necessário ou para observar o comportamento de clientes e fornecedores e os ter 
como base para tomada de decisão. 
 Em conjunto, um sistema de gerenciamento de banco de dados e um sistema 
integrado de gestão empresarial, quando implantados, poderão auxiliar e possibilitar que a 
organização torne obsoleta o uso de impressões de papel e a manipulação de dados manual. 
Além de garantir agilidade e eficácia em todos os processos, prevenindo falhas associadas 
aos mesmos, seja durante sua execução ou dentro de alguma etapa pertinente a sua 
realização. Assegurando que todos os processos relacionados a cada atividade seja 
armazenado em um histórico em acordo com a transação pertinente, oferecendo uma maior 
segurança e facilidade na emissão de relatórios, que não necessariamente apresentaram a 
necessidade de serem impressos para serem analisados. 
 O data warehouse é um termo que significa armazém de dados ou depósito de dados, 
é utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em 
bancos de dados, de forma consolidada. As fontes de bases de dados do data warehouse 
são bases transacionais e operacionais internas e externas (OLTP – Online Transaction 
Processing ou processamento de transações em tempo real, que incluem inserções, 
atualizações e exclusões, além de requisitos de consultas), que correspondem às 
informações das diversas áreas organizacionais internas, como recursos humanos, 
marketing, compras, logística e finanças, por exemplo. E as bases externas são as que 
contêm informações sobre a concorrência, do negócio e setor, análise do mercado de ações, 
entre outros. Com as implantações dos sistemas citados acima, um data warehouse se fará 
necessário para que depois de armazenados, os dados sejam combinados, gerando algumas 
informações e ferramentas para consultas das mesmas e para emissão de relatórios de 
diversos tipos, oferecendo uma visão mais clara e ampla da organização, por exemplo. Essa 
solução será de grande valia para o negócio e o colocará no mesmo patamar que as grandes 
organizações atuais. 
Os Data Marts podem ser contextualizados como um subconjunto de dados de um 
Data Warehouse. Em geral, armazenam dados que se referem a assuntos específicos ou 
estão divididos em níveis diferentes de sumarização, que focalizam uma ou mais áreas 
específicas. Os dados presentes no mesmo são obtidos a partir do Data Warehouse, 
desnormalizados e indexados para suportar intensa pesquisa. Relacionando-os com o case, 
quando nos referimos à soluções, será possível obter uma maior assertividade nas demandas 
relacionadas a dados, seja uma análise simples ou uma tomada de decisão que demande de 
uma maior assertividade e importância para a organização; tornaria obsoleta a necessidade 
da impressão contínua de relatórios, seja para armazenamento ou necessidade de 
demonstrar o histórico de uma transação; as tomadas de decisões seriam realizadas a partir 
de uma base mais sólida e com maior eficiência e assertividade. O investimento a princípio 
para uma grande implantação pode ser elevado, mas estudando e analisando as vantagens 
e seus contextos, o mesmo vale a pena. 
Para trabalhar com big data, não podemos esquecer de dois pontos essenciais: os 
métodos a serem aplicados para apresentação de dados “limpos” e com grande valor para a 
organização e profissionais qualificados na análise, manutenção e armazenamento destes 
dados. Falando sobre os métodos, podemos destacar o data mining ou mineração de dados, 
traduzindo o termo para o português, é o processo de explorar dados à procura de padrões 
consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar 
relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de 
dados. Assim, com os dados transformados, podemos utilizá-los para análises mais 
complexas, com grandes oportunidades de assertividade. Destas análises, podemos 
destacar a Business Intelligence (BI) que consiste no processo de coleta, organização, 
análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão 
do negócio em importantes etapas e tomadas de decisões, o que pode garantir maior 
assertividade no direcionamento do negócio no mercado, auxiliando assim no crescimento da 
organização, seja em um mercado específico ou para a entrada em um novo nicho de 
negócio. 
As soluções apresentadas neste artigo visam resolver de forma assertiva a questão 
apresentada no case, com foco na transformação digital e o trabalho com banco de dados, 
através do data warehouse, data marts, sistema de gerenciamento de banco de dados e 
sistema integrado de gestão empresarial, além dos métodos data mining e business 
intelligence (BI). O investimento inicial para esta implantação será alto em um princípio, mas 
os resultados em curto e médio prazo serão valiosos para a organização e garantiram que o 
crescimento seja contínuo e não esteja relacionado apenas a uma questão de mercado ou 
momentânea. Fora que, as impressões em papel seriam praticamente nulas visto que a 
movimentação de dados em sua totalidade ocorreriam através dos sistemas citados, 
promovendo uma mudança de cultura organizacional e uma redução de espaços físicos 
voltados ao armazenamento de papéis ou dados manipulados de forma manual. Acredito que 
esta solução promoverá uma drástica mudança na organização, promovendo o uso contínuo 
de dados de forma mais assertiva, sem a necessidade de impressão dos mesmos e com uma 
maior assertividade nas tomadas de decisões relacionadas à organização. 
 
 
Bibliografia: 
 
ERP: o que é e como funciona o sistema de gestão empresarial: 
<https://www.senior.com.br/sistema-erp-o-que-e-e-como-funciona>. Acesso em 13/03/2021. 
 
TOP 10 principais SGBDs do mercado global!: <https://becode.com.br/principais-sgbds/>. 
Acesso em 13/03/2021. 
 
Sistema de gerenciamento de banco de dados: 
<https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_gerenciamento_de_banco_de_dados>. Acesso 
em 13/03/2021. 
 
Sistema integrado de gestão empresarial: 
<https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_integrado_de_gest%C3%A3o_empresarial> Acesso 
em 13/03/2021. 
 
Armazém de dados: <https://pt.wikipedia.org/wiki/Armaz%C3%A9m_de_dados>. Acesso em 
13/03/2021. 
 
Data Analytics, Big Data, Data Science – Blog Cetax: <https://www.cetax.com.br/blog/data-
mining/>. Acesso em 13/03/2021. 
 
 
 
https://www.senior.com.br/sistema-erp-o-que-e-e-como-funciona
https://becode.com.br/principais-sgbds/
https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_gerenciamento_de_banco_de_dados
https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_integrado_de_gest%C3%A3o_empresarial
https://pt.wikipedia.org/wiki/Armaz%C3%A9m_de_dados
https://www.cetax.com.br/blog/data-mining/
https://www.cetax.com.br/blog/data-mining/