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Sistemas de Apoio à Decisão 1 Sistemas de Apoio à decisão.

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Apresentação em tema: "Sistemas de Apoio à Decisão 1 Sistemas de Apoio à decisão."— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas de Apoio à Decisão 1 Sistemas de Apoio à decisão

2 Sistemas de Apoio à Decisão 2 Definição "…interactive computer-based systems, which help decision makers utilize data and models to solve unstructured problems." Scott-Morton, 1970 "Decision support systems couple the intellectual resources of individuals with the capacities of the computer to improve the quality of decisions. It is a computer-based support system for management decision makers who deal with semi-structured problems." Keen and Scoot-Morton, 1978

3 Sistemas de Apoio à Decisão 3 Definição “A DSS is an interactive, flexible, and adaptable CBIS, specially developed for supporting the solution of a non-structured management problem for improved decision making. It utilizes data, it provides easy user interface, and it allows for the decision maker’s own insights.” DSS sometimes describes any computerized system used to support decision making. Não existe nenhuma definição universalmente aceite para um sistema de apoio à decisão.

4 Sistemas de Apoio à Decisão 4 Definição Sistema de informação computacional para apoiar os decisores na tomada de decisões. Um SAD é usado para identificar e representar aspectos relevantes de um problema de forma a tornar mais fácil a sua compreensão. Proporciona decisões melhores, mais consistentes, mais rápidas. Não toma decisões pelo decisor,...mas proporciona-lhe meios para que ele possa decidir melhor. O termo SAD é usado, normalmente como referência a um vasto grupo de ferramentas.

5 Sistemas de Apoio à Decisão 5 Vantagens rapidez - os computadores permitem executar um grande número de operações num curto espaço de tempo e a baixos custos; ultrapassar os limites cognitivos - Os computadores permitem armazenar e processar muito mais informação do que seria possível a um ser humano. redução de custos - um sistema computacional pode reduzir o número de decisores e facilitar a comunicação entre os que se encontram geograficamente distantes. Interactividade entre os utilizadores e os modelos.

6 Sistemas de Apoio à Decisão 6 Vantagens decisões objectivas - As decisões baseadas em SAD são mais consistentes e objectivas do que as que são tomadas intuitivamente. qualidade - Os computadores podem melhorar a qualidade das decisões, permitindo a formulação de maior número de alternativas, uma rápida análise de risco, a angarição de opiniões de peritos distantes e a execução de simulações complexas. suporte técnico - Os computadores permitem guardar, procurar e transmitir dados rápida e economicamente.

7 Sistemas de Apoio à Decisão 7 Características e capacidades Devem permitir o acesso a variadas fontes, formatos e tipos de dados; Utilizam modelos para analisar situações contextuais; São concebidos para orientar os utilizadores no processo de decisão relacionado com problemas semi-estruturados e não- estruturados; Permitem a combinação do julgamento humano com a informação computorizada; Apoiam o julgamento, mas não o substituem;

8 Sistemas de Apoio à Decisão 8 Características e capacidades Devem melhorar a eficácia das decisões (correcção, rapidez, qualidade), mas não necessariamente a eficiência com que são tomadas (custo); Interactividade; Interface gráfico, intuitivo e fácil de usar; Devem suportar diferentes estilos de decisão; Devem ser adaptativos e flexiveis; Devem suportar todas as fases do processo de decisão. “Effectiveness is doing the right thing. Efficiency is doing the thing right.” Peter Drucker

9 Sistemas de Apoio à Decisão 9 Características e capacidades SAD Modelação e análise da situação Problemas semi-estruturados ou não estruturados Controlo humano Eficácia Suporta diversos estilos de decisão Suporta todas as fases do processo de decisão Adaptatividade e flexibilidade Interactividade Intuitivo e fácil de usar Acesso a dados

10 Sistemas de Apoio à Decisão 10 Componentes A resolução de um problema envolve sempre a exploração de informação. Um SAD deve ser capaz de gerir grandes volumes de dados. A percepção e compreensão de um problema é aperfeiçoada à medida que observamos os dados disponíveis de variadas perspectivas. Manipulando, interagindo e transformando os dados disponíveis podemos explorar e compreender mais profundamente um problema. Um SAD deve conter modelos e permitir a introdução de novos modelos se surgir a necessidade. Um sistema só é útil se os utlizadores forem capazes de o utilizar de forma fácil. Os utilizadores de um SAD devem poder aceder aos dados da base de dados, especificar as formas de interacção entre os dados e os modelos do sistema de forma intuitiva e fácil.

11 Sistemas de Apoio à Decisão 11 Componentes Subsistema de gestão de dados Subsistema de gestão de modelos Subsistema de gestão de conhecimento Subsistema de interface O utilizador ???

12 Sistemas de Apoio à Decisão 12 Componentes Gestão de dados Modelos Gestão de conhecimento Interface Utilizador

13 Sistemas de Apoio à Decisão 13 Subsistema de gestão de dados Diversas bases de dados internas ou externas Intranet, Internet Dados internos: informação sobre a organização externos: indicadores económicos, taxas de impostos pessoais: preferências e actitudes Extracção Recolha de dados provenientes de diversas fontes. Importação de ficheiros, filtragem, resumo e condensação de dados. Produção de relatórios a partir da BD do SAD.

14 Sistemas de Apoio à Decisão 14 Subsistema de gestão de dados Características do SGBD de um SAD: Captura/extracção de dados para inclusão na base de dados do SAD; Actualização (introdução, eliminação, edição, alteração) dos ficheiros e registos da base de dados; Permite estabelecer relações entre dados de diferentes fontes; Assegura a protecção dos dados (acesso condicionado, recuperação de dados) Manutensão de informação sobre a utilização dos dados dentro do SAD.

15 Sistemas de Apoio à Decisão 15 Subsistema de gestão de dados Mecanismo de query Permite aceder e manipular os dados da base de dados. Aceita um pedido de informação (linguagem própria), formula e devolve o resultado de acordo com os critérios do pedido. Dicionário Catálogo de todos os dados da base de dados. Contém a definição dos dados (fonte, significado, disponibilidade).

16 Sistemas de Apoio à Decisão 16 Subsistema de gestão de dados Base de dados ou data warehouse SGBD  inserção  actualização  eliminação  busca e recolha  geração de relatórios Mecanismo de query Dicionário Fontes externasFontes internasDados pessoais Extracção Interface Modelos Gestão do conhecimento

17 Sistemas de Apoio à Decisão 17 Subsistema de gestão de modelos A base de modelos contém os modelos de simulação, gestão e previsão que conferem as capacidades analíticas ao SAD. Distinção relativa a outros sistemas computorizados: Capacidade de invocar, correr, combinar e examinar modelos de simulação. Linguagem A disponibilização de uma linguagem de alto nível permite a adaptação dos modelos às necessidades específicas dos problemas. Directoria de modelos Catálogo de todos os modelos do SAD. Contém a definição dos modelos (funcionalidades, capacidade, disponibilidade).

18 Sistemas de Apoio à Decisão 18 Subsistema de gestão de modelos Modelos de planeamento estratégico (desenvolvimento, expansão a longo prazo). Usam em grande parte dados externos. Exemplo: avaliação de impacto ambiental. Modelos de planeamento tácticos (organização interna, médio prazo). Usam principalmente dados internos. Exemplo: alocação e controlo de recursos. Modelos operacionais (suportam tarefas do dia-a-dia, curto prazo). Usam principalmente dados internos. Blocos construtivos ou rotinas (podem ser utilizados na contrução ou alteração dos modelos). Exemplo: análise de regressão, geração de números aleatórios.

19 Sistemas de Apoio à Decisão 19 Subsistema de gestão de modelos Que modelos utilizar para que situação? Selecção manual Potencial área de investigação

20 Sistemas de Apoio à Decisão 20 Subsistema de gestão de modelos Principais funções do SGBM: Gerir e manter a base de modelos (armazenamento, acesso, actualização); Criar de modelos a partir de modelos existentes ou de blocos construtivos; Controlar a execução dos modelos; Coordenar a integração dos modelos (direccionamento de outputs/inputs); Manipular os modelos (análise de sensibilidade); Manter a informação sobre a utilização dos modelos no SAD; Proporcionar a integração entres os modelos e o interrelacionamento com a base de dados.

21 Sistemas de Apoio à Decisão 21 Subsistema de gestão de modelos Modelos (Base de modelos)  Estratégicos, tácticos, operacionais  Estatísticos, financeiros, físícos, ambientais  Blocos construtivos Directoria de modelos Sistema de gestão da base de modelos  Criação e execução de modelos  Integração  Manutensão  Interface com a BD Interface Gestão de dados Gestão do conhecimento

22 Sistemas de Apoio à Decisão 22 Subsistema de gestão de conhecimento Devido à sua elevada complexidade a resolução de muitos problemas requer sabedoria adicional, para além das capacidades habituais de um SAD. Esta sabedoria pode ser fornecida através de um sistema pericial ou de outro sistema inteligente. O subsistema de gestão de conhecimento pode incluir vários sistemas inteligentes e é responsável pela execução e integração dos mesmos. Os SADs que incluem esta componente designam-se por SADs inteligentes.

23 Sistemas de Apoio à Decisão 23 A interface estabelece a comunicação entre o sistema e o utilizador. O que o utilizador vê é a interface.... para eles a interface é o sistema. Whitten and Bentley, 1997 Uma interface inconveniente pode ditar a morte do sistema. Subsistema de interface

24 Sistemas de Apoio à Decisão 24 Principais capacidades do subsistema de interface: Proporciar um interface gráfico; Apresentar os dados numa variedade de formatos e meios (texto, gráficos, fotografia, video, 3D); Permitir a interacção com a base de dados e os modelos; Fornecer mecanismos de ajuda e treino por exemplo; Permitir a visualização simultânea de informação (janelas). Subsistema de interface

25 Sistemas de Apoio à Decisão 25 O utilizador pode ser considerado como parte do sistema, uma vez que deve existir uma interacção bastante dinâmica entre este e o sistema. Existem muitas diferenças a nível de estilos de decisão, preferências, capacidades, background e funções dos utilizadores. É muito importante conhecer os utilizadores de um sistema antes de o desenhar. Utilizador

26 Sistemas de Apoio à Decisão 26 A evolução dos SADs acompanhou a evolução das tecnologias de hardware e software. A escolha do hardware e software pode ser determinada pelo que já existe na organização e pelas vantagens e desvantagens que apresentam em função do fim específico a que se destina. Multiple users large shared system versus Single user desktop system Um SAD evolui à medida que o decisor adquire mais informação acerca do problema. Hardware e software

27 Sistemas de Apoio à Decisão 27 Classificação de Alter Classificação de Holsapple and Whinston Classificação de Donovan and Madnick Classificação de Hackathorn and Keen Classificação

28 Sistemas de Apoio à Decisão 28 Classificação de Alter Baseia-se no nível de apoio fornecido pelo output do SAD. Orientação: Dados (2 categorias) Dados e modelos (1 categorias) Modelos (4 categorias) Classificação

29 Sistemas de Apoio à Decisão 29 Classificação de Holsapple and Whinston 6 categorias: Text-oriented Database-oriented Spreadsheet-oriented Solver-oriented Rule-oriented Composto Classificação

30 Sistemas de Apoio à Decisão 30 Classificação de Donovan and Madnick 2 categorias: Institucional Ad-hoc Classificação de Hackathorn and Keen 3 categorias: Pessoal Grupo Organizacional Classificação

31 Sistemas de Apoio à Decisão 31 Sistema feitos à medida são implementados para determinados clientes com necessidades específicas. Sistemas standard Sistemas genéricos usados por diversas organizações. Menor custo. Sistemas feitos à medida versus sistemas standard

32 Sistemas de Apoio à Decisão 32 Bases de dados – armazenamento e recuperação eficiente de dados. Folhas de cálculo – cálculos, especificação de modelos e geração de gráficos. Linguagens de programação – implementação de modelos complexos. OLAP – especificação, recuperação e visualização de dados baseados em diferentes critérios. Data warehouses – armazenamento organizado de grandes quantidades de dados ao longo do tempo. Reconhecimento de padrões. Interface design and integration – interação sistema-utilizador, integração de múltiplas ferramentas (como os diferentes módulos comunicam?) Ferramentas de implementação

33 Sistemas de Apoio à Decisão 33 Subsistema de Gestão de Dados

34 Sistemas de Apoio à Decisão 34 Principal função: Gerir – criar, eliminar, alterar, apresentar os dados dos SAD. Subsistema de gestão de dados

35 Sistemas de Apoio à Decisão 35 Natureza das fontes de informação  Dados - Items de dados acerca de objectos, eventos, actividades e transacções.  Informação - é aquilo que se consegue extrair, conclusões que inferem dos dados disponíveis, pela organização e interpretação dos mesmos. Mais do que simplesmente aceder aos dados é extrair deles informação. Conhecimento - são items de dados que são organizados e processados de modo a proporcionar compreensão, experiência, aprendizagem e sabedoria acerca de um problema ou assunto. Um conjunto de dados processados de modo a extrair as implicações críticas e a reflectir a experiência passada. O conhecimento pode ser a aplicação dos dados e informação para tomar uma decisão. Subsistema de gestão de dados

36 Sistemas de Apoio à Decisão 36 Subsistema de gestão de dados Quantidade Dados Informação Conhecimento Grau de abstracção

37 Sistemas de Apoio à Decisão 37 Fontes de dados Internas - dados gerados internamente sobre a organização. Pessoal, serviços, produtos, equipamento. Normalmente disponíveis através de uma rede interna. Externas - São inúmeras as fontes de dados externas: bases de dados comerciais, cd-roms, Internet, dados adquiridos através de sensores ou satélites, televisão, jornais, legislação governamental. Pessoais - alguns utilizadores podem contribuir com a sua experiência e sabedoria. Exemplos: estimativas subjectivas de vendas, opiniões acerca da competição e interpretação de um artigo. Subsistema de gestão de dados

38 Sistemas de Apoio à Decisão 38 Recolha de dados Muitas vezes é necessário ir ao terreno fazer a recolha de dados in loco. A recolha pode ser feita maualmente ou com o auxílio de instrumentos (sensores e scanners). Exemplos: entrevistas (questionários ao público ou a peritos), observação (câmeras de video). É muito importante garantir a qualidade dos dados. A necessidade de dados seguros (verdadeiros) e correctos para um SAD é universalmente aceite. Os dados precisam ser validados e filtrados. Subsistema de gestão de dados

39 Sistemas de Apoio à Decisão 39 Problemas Subsistema de gestão de dados ProblemasCausa típicaPossíveis soluções Incorrecção Erros nas inserção dos dados Erros na geração ou recolha de dados Desenvolvimento de um método sistemático para garantir a correcção dos dados Examinar cuidadosamente os dados e o processo de geração dos mesmos Atrasos O método de geração ou recolha de dados não é suficientemente rápido para suprir as necessidades Modificar o sistema de geração de dados Medição ou indexação incorrecta dos dados Recolha dos dados é feita com uma lógica ou periodicidade inconsistente com as necessidades da análise Dificuldade de geração e manutensão dos coeficientes em modelos muito detalhados Desenvolver um sistema que recalcule ou recombine os dados Desenvolver modelos mais simples e mais agregados Inexistência Nunca foram recolhidos e armazenados dados que agora são necessários Os dados não existem Quer sejam ou não necessários, guardar os dados para utilização futura (dados os custos de armazenamento e manutensão isto pode ser impraticável) Tentar gerar ou estimar os dados

40 Sistemas de Apoio à Decisão 40 Bases de dados: estrutura e organização Relacionais Hierárquicas Redes Orientados por objecto Multimedia Baseadas em documentos Subsistema de gestão de dados

41 Sistemas de Apoio à Decisão 41 Relacionais Subsistema de gestão de dados Nº de cliente Nome 6Silva 14Pereira 35Santos 40Martins Nº de produto Designação 8Papel 10Cola 23Lápis 30Régua Nº de cliente Nº de produto Quantidade

42 Sistemas de Apoio à Decisão 42 Hierárquicas Subsistema de gestão de dados Produto Nome Quantidade PapelLápisRégua ColaPapelLápis 3820 Silva Pereira

43 Sistemas de Apoio à Decisão 43 Redes Subsistema de gestão de dados Produto Nome Quantidade RéguaLápisPapel SilvaPereira 10 Cola 3

44 Sistemas de Apoio à Decisão 44 Mais informação Informação dispersa Mais pessoas a interagir com a informação Solução Data warehousing Data mining Online analytical processing (OLAP) Data visualization Subsistema de gestão de dados

45 Sistemas de Apoio à Decisão 45 Data warehouses Informação dispersa (contabilidade, marketing) Há que integrar todas as fontes de dados. Objectivo: Criar um depósito de dados que torne o acesso a estes dados fácil e adequado a um SAD ou SIE. Para tomar a decisão certa é necessário investigar o passado e identificar tendências relevantes. Subsistema de gestão de dados

46 Sistemas de Apoio à Decisão 46 Data warehouses Adequabilidade O uso de uma datawarehouse é adequado quando: Os dados se encontram dispersos por diversos sistemas com características e localização diferentes; As necessidades de informação são muitas, variadas e requerem o cruzamento de informação; A mesma informação está representada de forma diferente em sistemas diferentes; Os dados estão armazenados de forma excessivamente técnica, e em formatos dificeis de decifrar. Subsistema de gestão de dados

47 Sistemas de Apoio à Decisão 47 Data warehouses Características: Os dados estão organizados por assuntos detalhados contendo apenas os dados relevantes para o apoio à decisão; A representação dos dados é consistente (dados integrados); Contém dados temporais, recolhidos ao longo tempo, que podem ser usados para comparações, previsões e calcular tendências; Contém dados não voláteis, uma vez introduzidos, não devem ser alterados (dados históricos, upgrade incremental); Acessibilidade; Manipulação de dados intuitiva. Subsistema de gestão de dados

48 Sistemas de Apoio à Decisão 48 Data warehouses Benefícios: suporta todos os requisitos dos decisores; facilita o acesso a dados críticos; isola as bases de dados operacionais para que a sua performance não seja afectada pelo processamento ad hoc; fornece sumários da informação (metadata), que ajudam a compreender e a encontrar a informação desejada. Subsistema de gestão de dados

49 Sistemas de Apoio à Decisão 49 Data warehouses Componentes: Base de dados física - que contém todos os dados da data warehouse, juntamente com a metadata. Data warehouse lógica - contém as regras para a gestão da metadata e toda a lógica de processamento para filtrar, organizar e pre-processar os dados para acesso dos utilizadores. Contém, também, a informação necessária para encontrar e aceder aos dados reais onde quer que eles estejam. Data mart - é um subconjunto da data warehouse. Normalmente funciona como uma data warehouse departamental, regional ou funcional. Podem ser criadas várias data marts ligadas por uma data warehouse lógica. Subsistema de gestão de dados

50 Sistemas de Apoio à Decisão 50 Data warehouses Construção Ter em conta a utilização e os objectivos da data warehouse. Considerações de desenho: Previsões e utilização (quem a vai usar e para quê); Adequação do modelo de dados; Características das fontes de dados disponíveis; Desenho da componente de metadata; Design modular; Arquitectura. Subsistema de gestão de dados

51 Sistemas de Apoio à Decisão 51 Data warehouses Aquisição de dados Extração a partir de múltiplas e heterogéneas fontes; Limpeza dos dados é o processo mais trabalhoso na construção de uma data warehouse e deve ocorrer antes dos dados serem carregados para a data warehouse (erros de dactilografia, dados incompletos, city="San Francisco" e state="NY“, dados redundantes); Backflushing - actualização das bases de dados fonte com os dados limpos; Subsistema de gestão de dados

52 Sistemas de Apoio à Decisão 52 Data warehouses Aquisição de dados (continuação) Formatação dos dados de modo a torná-los consistentes (períodos fiscais diferentes em filiais internacionais da mesma companhia dificultando a agregação dos dados por trimestres; os registos das transações dos cartões de crédito podem ser diferentes); Ajustamento dos dados ao modelo de dados - Os dados podem ter de ser convertidos de um modelo relacional ou orientado por objecto para um modelo multidimensional. Carregamento dos dados para a data warehouse - São necessárias ferramentas para monitorizar o processo que permitam a recuperação de um carregamento imcompleto ou incorrecto. Devido ao volume de dados o upgrade incremental é única solução. Subsistema de gestão de dados

53 Sistemas de Apoio à Decisão 53 Data warehouses Aquisição de dados (continuação) A política de refresh deve ter em conta as seguintes questões: Quão actuais devem ser os dados? A data warehouse pode ficar off-line? Por quanto tempo? Qual o espaço disponível? Requisitos de distribuição (replicação partições)? Qual o tempo de carregamento? Subsistema de gestão de dados

54 Sistemas de Apoio à Decisão 54 Subsistema de gestão de dados Cleaning Reformatting DATA WAREHOUSE OLAP EIS DATA MINING Back flushing Other data inputs Updates/New data Databases

55 Sistemas de Apoio à Decisão 55 Data warehouses Arquitectura Cliente/servidor - O processamento inerente às interfaces gráficas e aos mecanismos de visualização pode ser efectuado localmente e todas as tarefas relacionadas com a base de dados efectuadas num servidor remoto (optimizado para a base de dados). Subsistema de gestão de dados Data warehouse distribuida - Têm que se considerar todos os aspectos de replicação, partição, comunicação e consistência de dados. Os dados estão distribuidos e em cada site existe uma replicação da metadata. Data warehouse federativa - consiste numa confederação descentralizada de data warehouses autónomas, cada uma com a sua metadata. Estas data warehouses podem ser formadas por data marts. Algumas organizações optam por ter data marts federativos (bottom-up) em vez de enormes data warehouses (top-down).

56 Sistemas de Apoio à Decisão 56 OLAP – Online Analytical Processing O OLAP inclui actividades como geração de queries, pedidos de relatórios e execução de análise estatística, que são desenvolvidos pelo utilizador final. Para facilitar estas operações (OLAP) é necessário trabalhar com a data warehouse e um conjunto de ferramentas com capacidades multidimensionais, que incluem ferramentas de query, folhas de cálculo, ferramentas de data mining e de visualização. Subsistema de gestão de dados

57 Sistemas de Apoio à Decisão 57 Subsistema de gestão de dados Internas Externas Fontes de dados Aquisição, extracção, distribuição e transporte de dados Data warehouse Análise, modelação, previsão Geração de relatórios Querying Comunicação Multimédia Apresentação e visualização de dados OLAP Data warehousing e Online Analitic Processing (OLAP)

58 Sistemas de Apoio à Decisão 58 Visualização de dados O OLAP inclui não só a aquisição e análise de dados e informação, mas também a sua apresentação ao utilizador. A visualização de dados inclui as tecnologias que contribuem para a apresentação e compreensão da informação, tornando os SADs mais atractivos e mais fáceis de entender pelos utilizadores. Exemplo: interfaces gráficas, sistemas de informação geográfica (SIG), imagens digitais, multidimensionalidade, realidade virtual, imagens 3D, animação e video. A cor, a forma, a profundidade e o movimento são usados para apresentar grandes quantidades de informação de forma compreensiva. Permitindo ao utilizador aperceber-se de situações que de outra forma passariam despercebidas. Subsistema de gestão de dados

59 Sistemas de Apoio à Decisão 59 Modelo de dados multidimensional Folha de cálculo - 2D (vendas por região (colunas) e por produto (linhas)). Subsistema de gestão de dados Região Produto Reg1 Reg2 Reg3... P123 P124 P125 P126...

60 Sistemas de Apoio à Decisão 60 Modelo de dados multidimensional Se adicionarmos uma dimensão temporal (os trimestres fiscais) obtemos uma matrix 3D que pode ser representada por um "data cube". Cada célula contém dados referentes a um determinado produto, região e trimestre fiscal. Adicionando outra dimensão obtemos um "hypercube", embora deixe de ser facilmente visualizável e representável graficamente. Subsistema de gestão de dados

61 Sistemas de Apoio à Decisão 61 Modelo de dados multidimensional Subsistema de gestão de dados Região Produto Trimestre fiscal P123 P124 P125 P Reg1 Reg2 Reg3 T1 T2 T3

62 Sistemas de Apoio à Decisão 62 Modelo de dados multidimensional Modelos multidimensionais envolvem 2 tipos de tabelas: Tabelas de dimensões que consistem nos tuplos de atributos de cada dimensão. Tabelas de factos que contêm um tuplo por cada facto. Cada facto contém variáveis que foram medidas e identifica-as através de pointers para as tabelas de dimensões. Subsistema de gestão de dados

63 Sistemas de Apoio à Decisão 63 Modelo de dados multidimensional Subsistema de gestão de dados Prod _nº Prod_nome Prod_descr Prod_line PRODUTO TRIM_FISCAL REGIÃO Trim_fiscal Ano Data_ini Data_fim Região_cod Região_nome TABELA DE DE DIMENSÃO PRODUTO TABELA DE DE FACTOS RESULTADOS TABELA DE DE DIMENSÃO TRIMESTRE FISCAL TABELA DE DE DIMENSÃO REGIÃO

64 Sistemas de Apoio à Decisão 64 Modelo de dados multidimensional Esquemas de organização: Esquema da estrela - 1 tabela de factos com 1 única tabela para cada dimensão. Esquema do floco de neve - é uma variação do esquema da estrela em que as tabelas de dimensões estão organizadas numa hierarquia por um processo de normalização. Constelação de factos - é um conjunto de tabelas de factos que compartilham algumas tabelas de dimensões. Subsistema de gestão de dados

65 Sistemas de Apoio à Decisão 65 Modelo de dados multidimensional Esquema do floco de neve Subsistema de gestão de dados Prod _nº Prod_nome Classe Prod_linha_nº PRODUTO TRIM_FISCAL REGIÃO RESULTADOS Região_cod Região_nome REGIÃO Trim_fiscal Ano Data_limit TRISMESTRE FISCAL Prod_linha_nº Prod_linha_nome PLINHA Prod_nome Prod_descr PNOME TABELA DE DE FACTOS TABELAS DE DE DIMENSÕES Data_ini Data_fim DATA_LIMIT

66 Sistemas de Apoio à Decisão 66 Modelo de dados multidimensional Constelação de factos Subsistema de gestão de dados Prod _nº Prod_nome Classe Prod_linha_nº PRODUTO TRIM_FISCAL REGIÃO FACTURAÇÃO RESULTADOS PRODUTO TRIM_FUTURO REGIÃO FACT_PREV PREVISÕES TABELA DE DE FACTOS TABELA DE DE DIMENSÃO TABELA DE DE FACTOS

67 Sistemas de Apoio à Decisão 67 Modelo de dados multidimensional Vantagens: A informação pode ser organizada da forma como o utilizador prefere e não tem que ser como os analista de sistema o fazem. Diferentes apresentação dos mesmos dados podem ser organizadas rápida e facilmente. Subsistema de gestão de dados Ferramentas com capacidades multidimensionais trabalham muitas vezes em conjunto com sistemas de queries de bases de dados e outras ferramentas de OLAP.

68 Sistemas de Apoio à Decisão 68 Modelo de dados multidimensional Exemplo: 3 factores considerados - dimensões, medidas e tempo dimensões: coordenadas geográficas, produtos, sectores da indústria, vendedores; medidas: moedas, volume de vendas; tempo: dia, semana, mês, ano; Podemos querer saber o volume de vendas numa determinada área geográfica efectuadas por um vendedor específico durante um mês. Subsistema de gestão de dados

69 Sistemas de Apoio à Decisão 69 Modelo de dados multidimensional Limitações: necessitam mais espaço; maiores custos; maior consumo de recursos e tempo; interfaces e manutensão mais complexas que as bases de dados relacionais. Subsistema de gestão de dados

70 Sistemas de Apoio à Decisão 70 Bases de dados inteligentes As tecnologias de inteligência artificial (IA), nomeadamente relacionadas com os sistemas periciais e as redes neuronais, podem ser usadas para facilitar o acesso e a manipulação de bases de dados complexas (ex: com imagens). Exemplo: ORACLE – optimizador de queries. Subsistema de gestão de dados


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