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Seminário II Business Intelligence: um sistema de apoio a decisões gerenciais Aduílio Ana Cláudia Danilo Dhullyene Enivaldo.

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1 Seminário II Business Intelligence: um sistema de apoio a decisões gerenciais Aduílio Ana Cláudia Danilo Dhullyene Enivaldo

2 Introdução  Sistema computadorizado de suporte aos gestores;  Solução de BI centrada em Data Warehouse (DW)  “Fábrica de informações”  Implementar uma solução de BI  KeyPerformance Indicator – KPI  Ferramentas de processamento analítico.

3 Business Intelligence BI é fazer uso de informações já disponíveis nas organizações para ajudar os responsáveis pelas tomadas de decisões a adotar as melhores opções e de forma mais rápida.

4 Business Intelligence Objetivos: • Permitir acesso interativo aos dados. • Proporcionar a manipulação desses dados. • Fornecer aos gestores a capacidade de realizar a análise adequada. • Fornecer informações precisas quando necessário.

5 Business Intelligence Principais benefícios: • Economia de tempo • Melhores estratégias e planos • Melhores decisões táticas • Processos mais eficientes • Economia de custos

6 Data Warehouse Data Warehouse (DW) 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 gestores de Toda a organização.

7 Data Warehouse Características: • Os dados, normalmente, são estruturados de modo a estarem disponíveis em um formato pronto para atividades de processamento analítico. • Coleção de dados orientada por assunto, integrada, variável no tempo e não volátil. • Grande variedade de dados.

8 Arquitetura As principais arquiteturas utilizadas são:  Arquitetura de Data Warehouse Empresarial (Enterprise Data Warehouse – EDW): é considerada a que suporta toda ou maior parte dos requisitos ou necessidades. Ela possui grande grau de acesso e a utilização das informações é para todos os departamentos de uma empresa.

9 Arquitetura • Arquitetura de Data Mart Independente: é um DW projetado para uma unidade estratégica de negócios ou um departamento. Eles são fáceis de construir, porém envolvem altos custos, redundância de dados e não permitem uma visão global da empresa.

10 Arquitetura • Arquitetura de Data Mart Dependente (Integrados): é um subconjunto criado a partir do EDW. Ele tem a vantagem de usar um modelo de dados consistente e apresentar dados de qualidade.

11 Modelagem - Modelagem multidimensional que compreende um sistema baseado em recuperação que suporta acessos com alto volume de consultas - Dados organizados de acordo com a preferência do usuário. - Representação dos dados tem a estrutura de um cubo transmitindo a ideia de múltiplas dimensões.

12 Modelagem – Modelo de um cubo

13 Modelagem – Tipos de Estrutura  Fatos: tabela central do modelo e contém os valores (numéricos) que se deseja analisar, geralmente, contendo um grande volume de dados.  Dimensões: representam um aspecto do negócio que está sendo analisado.  Medidas: : são atributos numéricos armazenados na tabela de fatos, que representam o desempenho de um indicador em relação às dimensões que participam desse fato.

14 Modelagem – Tipos de Modelo  Esquema estrela:

15 Modelagem – Tipos de Modelo  Esquema floco de neve:

16 Integração e Processos ETL A integração de dados compreende três grandes processos que, quando implementados corretamente, permitem que eles sejam disponibilizados a um conjunto de ferramentas de Extração, Transformação e Carga (ETL), análise e ao ambiente de data warehousing. Já os processos compreendem: acesso aos dados (a capacidade de acessar e extrair dados de qualquer fonte), federação de dados (a integração das visualizações de negócios em diversos data stores) e captura de alterações (com base na identificação, captura e entrega das alterações feitas nas fontes de dados da empresa).

17 Integração e Processos ETL Três etapas do processo ETL: • Extração: coleta de dados dos sistemas de origem extraindo-os e transferindo-os para o ambiente de DW. • Limpeza, Ajustes e Consolidação: é nesta etapa que realiza-se os devidos ajustes, podendo melhorar a qualidade dos dados e consolidar dados de duas ou mais fontes. • Entrega ou carga dos dados: consiste em fisicamente estruturar e carregar os dados para dentro da camada de apresentação.

18 OLAP • Conjunto de ferramentas e técnicas que permite realizar a exploração dos dados de um DW, utilizando os recursos de modelagem, análise e visualização de grandes conjuntos de dados. O OLAP ajuda a analisar de forma mais eficiente a quantidade de dados crescente armazenados pelas organizações transformando-os em informação. • O OLAP possibilita que o usuário produza facilmente seus próprios relatórios e analise tendências e desempenho diariamente. Os sistemas OLAP oferecem uma alternativa aos sistemas transacionais, produzindo uma visão dos dados orientados à análise, além de uma navegação rápida e flexível.

19 Planejamento  Na etapa de planejamento o escopo do projeto deve ser definido, sempre mantendo o foco no negócio.  Deve ser escolhido o mecanismo de processamento de consultas (multidimensional, relacional ou ambos), considerando o desempenho desejado e o conjunto de funções de análise oferecidas  Posteriormente, deve ser realizada uma análise da visão macro, para verificar como os projetos futuros serão integrados ao projeto inicial.

20 Levantamento  A etapa de levantamento de necessidades é uma das mais importantes, pois nesta fase é possível identificar e priorizar as necessidades de informação que a organização necessita. É importante o envolvimento de analistas de sistemas, usuários, equipe de tecnologia da informação e DBAs durante esta fase, outra fonte que pode auxiliar o levantamento de dados são os relatórios gerenciais.

21 Modelagem  A etapa de modelagem é considerada uma das mais importantes e é um dos fatores críticos de sucesso em um projeto de DW. Ela possibilita que o usuário obtenha as informações em uma forma muito próxima do seu entendimento, com várias perspectivas possíveis.

22 Projeto Físico e de banco de Dados  Definição das estruturas lógicas do modelo dimensional  Os seus relacionamentos  Os índices  Os atributos  As regras de tabelas

23 ETL – Extract Transform Load  Extração: Responsável pela coleta de dados do sistema e transferência destes dados para o ambiente Data Warehouse.  Transformação: Responsável em realizar os devidos ajustes, podendo melhorar a qualidade dos dados e consolidar dados de duas ou mais fontes.  Carga: Responsável por estruturar e carregar os dados para dentro da camada de apresentação.

24 Desenvolvimento  Após adquirir dados e informações de diversas fontes e organizá-los em um data warehouse, inicia-se o desenvolvimento da solução de análise de negócios.

25 Teste e Homologação  Ambiente alpha  Teste diferentes de outras aplicações comerciais;  Sensação de investigação;  Detectadas algumas “anomalias” nos dados de produção;  Ambiente de homologação (processo de validação);  Simulações de volume e de processamento para avaliar o impacto da solução na produção.

26 Treinamento  Workshop sobre a solução com diretor, o gerente e colaboradores da trabalham no setor onde será o foco do projeto.  Possibilita alguns ajustes antes de entrar em produção.

27 Implantação  Servidor ;  Backup;  Sistemas de monitoramento;  Capacidade do sistema;  Processos ETL acessarão bancos de dados de produção (base transacional).

28 Obrigado.


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