O L A P PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE

Apresentação em tema: "O L A P PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE"— Transcrição da apresentação:

1 O L A P PROCESSAMENTO ANALÍTICO ONLINE
Administração de Sistemas de Informações Professor Alexandre Pinho 2º Bimestre de 2009 – ADM UNIFEI

2 Equipe Ana Cláudia Andrade – 14313 Andressa Porfírio – 14315
Khaol Hayama – 14325 Laís Maria Oliveira – 14326 Nathália Alckmin

3 Sumário 3 Introdução Vocabulário Definição Tomada de Decisões SAD OLAP
Origem Banco de Dados e DW Custo Benefícios 1. Tomada de Decisões SAD Aplicações Estudo de caso Vídeo Conclusão Referências bibliográficas 9. 2. 10 . 3. 11 . 4. 12 . 5. 6. 13 . 3 7. 14 . 15 . 8.

4 Vocabulário 4 OLAP: Processamento Analítico Online;
BI: Inteligência Empresarial; Consulta ad-hoc: Consulta eventual, que não possa ser previamente determinada; Análise Mutidimensional: Cruzamento de Informações; BD: Banco de Dados; DW: Datawarehouse; EIS: Sistema de informação empresarial; Slice and Dice: Recurso de reoranização dos dados; Drill down/ drill up: Recurso de escolha do nível de detalhamento da análise. 4

5 Definição 5 Ferramenta de Business Intelligence:
On-line Analytical Processing: tecnologias voltadas para acesso e análise ad-hoc de dados; Ferramenta de Business Intelligence: BI: ferramentas/aplicações com o objetivo de fornecer informações úteis na tomada de decisão; Objetivo: transformar dados em informações capazes de dar suporte a decisões gerenciais de forma flexível ao usuário e em tempo hábil; Navegar pelos dados da companhia : realizando consultas ad-hoc; fazendo novos cruzamentos entre as dimensões de análise de diferentes níveis de hierarquia. 5

6 OLAP 6

7 Origem Fim da década de 60: IBM  primeira linguagem com análise multidimensional APL; Década de 90: a evolução dos sistemas  nova classe de ferramentas no mercado OLAP; Ferramentas de OLAP  maioria dos conceitos introduzidos pela APL, porém, com maior integração na utilização dos dados fontes; 7

8 BD e DW Banco de dados: Conjunto de arquivos relacionados entre si que contêm registros sobre pessoas, lugares ou coisas. Data warehouse: banco de dados específico para propósitos gerenciais  dimensiona e consolida dados, organizando-os de forma a melhorar a performance das consultas; 8

9 BD -> DW -> OLAP Necessidade de gerar sistema de suporte a decisões gerenciais; Tendo o DW como fontes de dados  surgiram os EIS (Enterprise Information Systems) ; EIS  restritos à geração de relatórios corporativos; Surgem as ferramentas OLAP (Online Analytical Process). 9

10 Custos 10 Agilidade de análise de dados; Detecção de oportunidades;
Detecção de problemas; Menor custo e complexidade da TI: Elimina a necessidade de adquirir um hardware adicional; Único servidor e único modelo de segurança Acesso a dados multidimensionais para aproveitar investimento em ferramentas. 10

11 Benefícios Permite navegar em diferentes níveis de detalhamento de um cubo de dados: Drill up e Drill down; Exemplo: Países -> Drill down -> Estados Permite aos administradores a resolução de problemas que seriam impossíveis usando sistemas menos flexíveis com respostas de tempo inconsistentes e prolongadas; 11

12 Capacidade de responder rapidamente a demanda;
Benefícios Capacidade de responder rapidamente a demanda; Redução da burocracia; Informações mais objetivas ; Redução dos custos; 12 Análise de novas oportunidades.

13 Tomada de decisões OLAP  finalidade apoiar os usuários finais a tomarem decisões estratégicas; As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização, mas principalmente pela alta e média gerência para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária; 13

14 Tomada de decisões OLAP  acessa, visualiza e analisa dados corporativos com alta flexibilidade e performance  executivos obtêm informações e tomam decisões  competitividade e sucesso de longo prazo; Slice and dice  reorganiza os dados  novas oportunidades para a empresa ajuda na tomada de decisões. 14

15 Sistema de Apoio às decisões
SAD Analisam problemas semi e não estruturados; Utilizam o OLAP para analisar grandes quantidades de dados corporativos; Permitem analisar diferentes cenários; Atende a gerência média; Ajudam a tomar decisões não usuais; Focam problemas únicos e que se alteram com rapidez, para os quais não existe um procedimento de resolução totalmente predefinido. 15

16 Aplicações Finanças Análise de L&P, Relatórios L&P, Orçamento, Análise de Balanço, Fluxo de Caixa, Contas a Receber Vendas Análise de vendas (por região, produto, vendedor, etc.), Previsões, Lucratividade de Cliente/Contrato, Análise de Canais de Distribuição Marketing Análise de Preço/Volume, Lucratividade de Produto, Análise de Mercados Recursos Humanos Análise de Benefícios, Projeção de Salários, Análise de "Headcount" Manufatura Gerência de Estoque, Cadeia de Fornecimento, Planejamento de Demanda, Análise de custos de matéria-prima 16 Fonte: SIA – Sistemas de informática e automação

17 Estudo de Caso O uso do OLAP na estratégia de vendas em uma indústria de calçados alavancando a gestão de cadeia de suprimentos Permanência no mercado e vantagem competitiva melhor utilização das informações; Geração de conhecimento organizacional no intuito do desenvolvimento da gestão da cadeia de suprimentos; 17

18 Estudo de Caso Problema  concentração das vendas em poucos clientes de grande porte – mercado expandindo e crescimento da concorrência; Indicadores de sucesso relatórios financeiros  insuficientes para detectar esta centralização das vendas; 18

19 Estudo de Caso OLAP  proporcionou uma visão multidimensional das vendas em 2000; Possibilitou a constatação de que os vinte maiores clientes correspondiam a 57% das vendas; Solução  estratégia de melhor distribuição das vendas para outros clientes e Estados e promoção da busca por novos clientes; 19

20 Estudo de Caso 20 Resultados : Descentralização das vendas;
Crescimento do número de clientes; Distribuição das vendas nos Estados; Crescimento das linhas de produtos; Crescimento da produção; Melhor uso de outros indicadores de desempenho; Melhor uso dos dados gerados pelos sistemas operacionais da empresa em outras áreas. 20

21 Vídeo 21

22 Conclusão Objetivo do OLAP: transformar dados em informações a fim de fornecer suporte às decisões gerenciais; Permite a redução de custos uma vez que, entre outros motivos, agiliza a análise de dados; Traz benefícios para a empresa, como por exemplo o fornecimento de informações mais objetivas; 22

23 Conclusão Permite análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária; SAD: apoiar os usuários finais a tomarem decisões estratégicas; Entre suas diversas aplicações está a análise de vendas, podendo ser feita por região, produto, vendedor etc. 23

24 Referências bibliográficas
ANZANELLO, C. A. OLAP Conceitos e Utilização. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre – RS. LEITÃO, C. N. Construção de Aplicações com o Uso de Ferramentas OLAP. Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro BISPO, Carlos Alberto Ferreira. Uma análise da nova geração de sistemas de apoio à decisão. Escola de Engenharia de São Carlos (EESC).1998 Fontes digitais _si_para_apoio_tomada_de_decisoes_geren_e_estrat_ok_-_alejandro.pdf 24