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1 NH Consultoria Tomada de decisão Dr. Nicolas P. R. Ramaux

2 NH Consultoria Plano do curso •Aspectos interdisciplinares da tomada de decisão –Psicológico, Cognitivo, Racional •Aspectos sociológicos da tomada de decisão em empresa –Etapas da tomada de decisão –Tomada de decisão em grupo –Vroom-Jager Leadership Model •Fundamentos matemáticos da teoria da decisão –Matrizes de decisão –Esperança matemática –Estimação de probabilidades –Bayesianismo –Decisão com incerteza / com ignorânça •Métodos e técnicas de tomada de decisão em Management –SWOT, AHP, Pareto –Simulações, Análise de custo – benefício –Árvores de decisão, Noções de teoria dos jogos –Programação linear •IT e tomada de decisão : Sistemas de apoio à decisão –Arquitecturas (OTLP, OLAP, DWH, Datamarts). –Rentabilidade –DataMining

3 NH Consultoria Bibliografia •P. Adriaans; D. Zantinge. Data Mining. Addison-Wesley, •U. M. Fayyad; G. Piatetsky-Shapiro; P. Smyth; R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press, •J. Han; M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, •A. Berson; S.J. Schimdt. Data Warehousing, Data Mining & OLAP. McGraw-Hill, •G. Piatetsky-Shapiro; W. J. Frawley. Knowledge Discovery in Databases. AAAI/MIT Press, 1991.

4 NH Consultoria O que é BI ? A inteligência econômica é o conjunto dos meios, das ferramentas e dos métodos que permitem coletar, consolidar, modelar e restituir os dados de uma empresa para ajudar à tomada de decisão e para que os responsáveis pela estratégia da empresa possam ter uma visão global da atividade. Informática decisional

5 NH Consultoria Por que a BI ? •Explosão dos dados –Tamanho dos Sistemas de Informação de grandes empresas... –Estamos nos afogando em dados, mas sedentos por informação •Gestão estratégica das empresas –Não existe estratégia sem objetivos –Não existe objetivos sem indicadores (medição). –Necessidade de coerência !

6 NH Consultoria Exemplo : Estudo Cliente Relação Cliente Incidental Garantia Filial 1Filial 2Filial 3 •BD heterogêneas •Modelizações diferentes de "Cliente" •Redundâncias •Etc.

7 NH Consultoria Arquitetura funcional Coletar os dados •Também chamado de "datapumping" •Conjunto das tarefas necessárias para detectar, selecionar, extrair e filtrar os dados brutos provendo dos ambientes aplicativos de produção. •Fontes de dados heterogêneos –Tecnicamente –Semanticamente •Utilização de ferramentas ETL : Extract, Transform, Load. –Lista de operações : Coleta Incremental. –Lista de estoque ou inventário : Coleta Não Incremental. •Eventualmente Recodificação dos dados

8 NH Consultoria Integrar os dados •Operação de concentração dos dados coletados dentro de um espaço unificado. •O espaço único é geralmente o Datawarehouse. –Elemento central do dispositivo, o DWH permite aos aplicativos de BI de se beneficiar com uma fonte comum, única, normalizada, válida e coerente de dados representando as operações da empresa. Arquitetura funcional

9 NH Consultoria Integrar os dados •Os dados integrados são pré-processados –Filtragem e validação para manter a coerência global –Sincronisação –Certificação •Alguns cálculos podem ser realizados nesta fase –Agregações (somas) –Cálculo de Key Process Indicators •A integração geralmente necessita a gestão de meta- dados para permitir a interoperabilidade entre todos os dados coletados Arquitetura funcional

10 NH Consultoria Difundir os dados •O acesso direto ao DWH deve ser PROIBIDO ! •Os dados do DWH devem ser difundidos de acordo com o perfil dos usuários. –Segmentação dos dados em contextos operacionais e de decisão coerentes. –Seleção dos dados necessários para o contexto de decisão •A difusão dos dados se faz através de Datamarts –De-normalização dos dados. –Suportes para atividades de Reporting e DataMining. Arquitetura funcional

11 NH Consultoria Difundir – OLAP vs OLTP •OLTP (On-Line Transaction Processus) –Conceitos para automatização de um processo. –BD de transações, com update "on-line". •OLAP : On-Line Analitical Processing. –E. F. Codd (inventor das bases de dados relacionais) : "Providing OLAP to user-analysts : an IT mandate". Arbor Software (agora : Hyperion), –Nidgel Pendse : "Análise rápida de informações multidimensionais compartilhadas" –BD dimensional para tomada de decisão. Arquitetura funcional

12 NH Consultoria Arquitetura funcional Difundir – OLAP Vs OLTP

13 NH Consultoria Difundir – OLAP •ROLAP : Relational OLAP –BD Relacional. Grande capacidade. –Queries SQL. Tempos de resposta fracos. •MOLAP : Multidimensional OLAP –BD Cubo ou Hypercubo. Limitação da capacidade. –Queries com motor MOLAP. Tempos de resposta bons. •HOLAP : Hybrid OLAP –Mistura de ROLAP e MOLAP •DOLAP : Desktop OLAP –Dados no posto cliente –Capacidades limitadas, mais flexibilidade. Arquitetura funcional

14 NH Consultoria Cubos, hypercubos Tabela : 2 dimensões Ex :Colunas - nomenclatura produto Linha – Ano Celulas – Faturamento, Taxas, Vendas, etc. Nomenclatura TempoRegião de venda Cubo : 3 dimensões Categoria de cliente... + >3 dimensões : hypercubo

15 NH Consultoria Navegação dentro de cubos •Drill Down –Fazer um zoom dentro de uma dimensão. –Exemplo : descer do ano ao trimestre. •Drill Up –Agregar compoentes dentro de uma dimensão. –Exemplo : passar de uma referência à gama inteira. •Slice and dice –Trocar os eixos de análise. –Exemplo : passar de uma visão por pais / região á outra visão por família / gama / produto. •Drill Through –Ir até o detalhe elementar de cada informação (as células). –Exemplo : vendas por referência, por dia, por região.

16 NH Consultoria Apresentar •Única função visível pelo usuário •Regras de acesso ás informações pelos usuários •Funcionamento do Posto de Trabalho. –Direitos de acesso –Elaboração das queries e visualização das respostas. –Qualquer técnica de visualização •WEB, MS-Excel, gráficos, PDA, etc. Arquitetura funcional

17 NH Consultoria Administrar •Função transversal supervisando o bom funcionamento das outras –"update" do dados. –Documentação sobre os dados (meta-dados) –Segurança –Backup / restore –Etc. Arquitetura funcional

18 NH Consultoria Arquitetura Aplicativa PORTAL Data Critical data management PRODUCTIONPRODUCTION Controls Historization Meta-data directory Datamining Datawarehouse Data EIS Multidimensional databases Query package Datamart(s) BUSINESS INTELLIGENCE Data Infocenter (InfoService) Data access (real-time) Application access Data access (24h+)Reports

19 NH Consultoria Arquitetura Aplicativa •There are 3 different levels of data, with specific requirements PORTAL Data Critical data management PRODUCTIONPRODUCTION Controls Historization Meta-data directory Datamining Datawarehouse Data EIS Multidimensional databases Query package Datamart(s) BUSINESS INTELLIGENCE Data Infocenter (InfoService) Data access (real-time) Application access Data access (24h+)Reports –Slightly denormalized –OLTP oriented –Few history –Centralized, shared, cross-LOB –Single consistent data model –Application neutral –Normalized –History –Detailed data –Business process oriented –Multiple databases with redundant data –Highly denormalized –Detailed, some history –Summarized

20 NH Consultoria Arquitetura - Definições •Datawarehouse –A (data) warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant and non-volatile collection of data in support of management's decision making process. (W.H.Inmon,1990). •Datamart myths –Data marts replace data warehouses. –Data marts are cheaper than data warehouses. –Data marts are smaller than data warehouses. –Data marts can be easily combined to build a data warehouse. –Federated query tools can deliver a virtual data warehouse from the data marts.

21 NH Consultoria •DataWarehouse vs EAI Arquitetura Aplicativa The old way Appl1 Appl2 Appl3 Datamart1 Datamart2 Datamart3

22 NH Consultoria •DataWarehouse vs EAI Arquitetura Aplicativa Appl1 Appl2 Appl3 Datamart1 Datamart2 Datamart3 Current way DWH

23 NH Consultoria •DataWarehouse vs EAI Arquitetura Aplicativa Appl1 Appl2 Appl3 Datamart1 Datamart2 Datamart3 Target DWH Integation platformIntegation platform Messages Storage History Data Single consistent data model

24 NH Consultoria The Datawarehouse is a hub for all BI •One application to many datamarts •Many applications to many datamarts through the DataWarehouse •Many applications to one datamart Warranty DWH Supplier Warranty Chargeback (Rel) Warranty (Multidim) Warranty (Relational) DWH Engineering (Relational) Supplier Warranty Chargeback (Rel) Warranty (Multidim) Warranty (Relational) DWH Engineering (Relational) Supplier Warranty Chargeback (Rel) Supplier Mgt Accounting Supplier W. Chargeback Supplier Mgt Accounting Supplier W. Chargeback

25 NH Consultoria Arquitetura - rentabilidade... Appl 1 Appl 2 Appl n D.M 1 D.M p... •Avoid complex flows –Combinatorial explosion caused by the multiplicity of sources and targets... Appl 1 Appl 2 Appl n D.M 1 D.M p... DWH •To gain flexibility and adaptability, set up a DataWarehouse – Abstraction layer •between production and datamarts. –Gathering all information •Data repository for BI •Consistent information •Managed data quality –Keeping an history •When required by analysts

26 NH Consultoria –First datamart always more expensive if you use the datawarehouse Rentabilidade Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 DWH 3 Extracts 3 Loads 4 Extracts 4 Loads Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 D.M 2 Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 D.M 2 DWH 6 Extracts 6 Loads 5 Extracts 5 Loads –Getting cheaper when you add a new datamart Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 D.M 2 D.M 3 Appl 1 Appl 2 Appl 3 D.M 1 D.M 2 DWH D.M 3 9 Extracts 9 Loads 6 Extracts 6 Loads –The more datamarts you need, the more cost-effective the datawarehouse is –The DataWarehouse helps to move from MxN towards M+N links… •and it brings consistent results !

27 NH Consultoria Rentabilidade

28 NH Consultoria Lista de ferramentas


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