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

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

2 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 NH Consultoria

3 Bibliografia P. Adriaans; D. Zantinge. Data Mining. Addison-Wesley, 1996. U. M. Fayyad; G. Piatetsky-Shapiro; P. Smyth; R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press, 1996. J. Han; M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2000. A. Berson; S.J. Schimdt. Data Warehousing, Data Mining & OLAP. McGraw-Hill, 1997. G. Piatetsky-Shapiro; W. J. Frawley. Knowledge Discovery in Databases. AAAI/MIT Press, 1991. NH Consultoria

4 Informática decisional
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 NH Consultoria

5 Por que a BI ? Explosão dos dados Gestão estratégica das empresas
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 ! NH Consultoria

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

7 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 NH Consultoria

8 Arquitetura funcional
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. NH Consultoria

9 Arquitetura funcional
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 NH Consultoria

10 Arquitetura funcional
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. NH Consultoria

11 Arquitetura funcional
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), 1993. Nidgel Pendse : "Análise rápida de informações multidimensionais compartilhadas" BD dimensional para tomada de decisão. NH Consultoria

12 Arquitetura funcional Difundir – OLAP Vs OLTP
NH Consultoria

13 Arquitetura funcional
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. NH Consultoria

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

15 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. NH Consultoria

16 Arquitetura funcional
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. NH Consultoria

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

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

19 Arquitetura Aplicativa
There are 3 different levels of data, with specific requirements 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 Critical data management PRODUCTION Controls Historization Meta-data directory Datamining Datawarehouse Data EIS Multidimensional databases Query package Datamart(s) BUSINESS INTELLIGENCE Infocenter (InfoService) PORTAL Data Application access Data access (real-time) Data access (24h+) Reports NH Consultoria

20 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. Un entrepôt de données est un ensemble de données groupées par thèmes, historisées, rémanentes pour supporter les processus de prises de décisions des gestionnaires. Quelques mythes sur les magasins de données: Les magasins de données remplacent les entrepôts. Les magasins sont moins chers que les entrepôts. Les magasins sont plus petits que les entrepôts. Les magasins peuvent facilement être combinés pour construire un entrepôt. Des outils de requêtes fédérés peuvent restituer un entrepôt virtuel à partir de magasins. NH Consultoria

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

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

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

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

25 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 NH Consultoria

26 Rentabilidade First datamart always more expensive if you use the datawarehouse 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 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 DWH 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 ! NH Consultoria

27 Rentabilidade NH Consultoria

28 Lista de ferramentas NH Consultoria