Sistemas de Informação BUSINESS INTELLIGENCE. Como estudar BUSINESS INTELLIGENCE.

Apresentação em tema: "Sistemas de Informação BUSINESS INTELLIGENCE. Como estudar BUSINESS INTELLIGENCE."— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas de Informação BUSINESS INTELLIGENCE

2 Como estudar BUSINESS INTELLIGENCE

3 GESTÃOESTRATÉGICA TEORIA DA DADECISÃO TECNOLOGIADA INFORMAÇÃO INFORMAÇÃO TEORIADASORGANIZAÇÕES SISTEMADEINFORMAÇÃO GESTÃODOCONHECIMENTO CIÊNCIA DA DA INFORMAÇÃO INFORMAÇÃO COMO ENTENDER BI ?

4 Gestão do Conhecimento Nonaka & Takeuchi

5 Modelos de Gestão do Conhecimento CompetênciasEstrutura externa Estrutura interna Sveiby Capital Humano Capital de Clientes Capital Organizacional Edvinson Capital Humano Capital de Clientes Capital Estrutural Stewart

6 Explícito Conhecimento verbalizado ou escrito Gestão do Conhecimento Tácito Conhecimento que está em nossas mentes, mas é difícil de transmitir “Nós sabemos mais do que podemos dizer” Michael PoLanyi. Ex: reconhecer um rosto, andar de bicicleta

7 Modelo SECI CombinaçãoInternalizaçãoExternalizaçãoSocializaçãoTácito TácitoExplícito Explícito Nonaka & Takeuchi, 1997

8 Teoria da Decisão Herbert Simon

9 9 Herbert Alexander SIMON Psicólogo e Economista. Desenvolveu conceitos e nomenclaturas que permitissem descrever a estrutura e o funcionamento das organizações. Em 1947, publicou o livro “Comportamento Administrativo” que foi considerado o marco inicial da teoria comportamental. Em 1978 ganhou o Prêmio Nobel de Economia pela teoria da Tomada de Decisão, desenvolvida durante o seu doutorado. Foi consultor da NASA. Nos últimos anos estava desenvolvendo pesquisas na área de Inteligência Artificial. 1916 - 2001 “ Será que as pessoas fazem o que quero que façam (ou melhor, o que necessita ser feito) somente porque tenho o poder de promovê-las ou despedilas?”.

10 10 Teoria da Decisão “A ‘organização é um complexo sistema de decisão’ e neste sistema, cada pessoa participa racional e conscientemente, escolhendo e tomando decisões individuais a respeito de alternativas mais ou menos racionais do comportamento”. Dentro do processo da decisão, existem, pelo menos, seis elementos: ◦ Tomador de decisão. ◦ Objetivos. ◦ Preferências. ◦ Estratégia. ◦ Situação. ◦ Resultado.

11 11 Etapas do Processo Decisório PERCEBER a situação ANALISAR o problema DEFINIR os objetivos PROCURAR alternativas de solução AVALIAR E COMPARAR as alternativas ESCOLHER a alternativa adequada IMPLEMENTAR a alternativa escolhida IMPLEMENTAR

12 12 Tipos de decisão Decisões programadas são as caracterizadas pela rotina e repetitividade. Decisões não-programadas são as caracterizadas pela não- estruturação e, basicamente, pela novidade. Decisões programadas · Dados adequados · Dados repetitivos · Condições estáticas · Certeza Decisões não- programadas · Dados inadequados · Dados únicos · Condições dinâmicas · Incerteza

13 13 O grau de certeza na decisão As organizações defrontam-se constantemente com problemas que variam em graus de complexidade. Um problema pode ser definido como uma discrepância entre o que é ( isto é, a realidade) e o que poderia ou deveria ser ( isto é, valores, metas, objetivos. Os problemas podem ser divididos em dois grandes grupos : – os problemas estruturados – os problemas não-estruturados

14 14 Um problema estruturado é aquele que pode ser perfeitamente definido pois as suas variáveis são conhecidas. O problema estruturado pode ser subdividido em três categorias: a) Decisões sob certeza --> onde as variáveis são conhecidas e a relação entre a ação e as conseqüências é determinística. A decisão conduz a um resultado específico. b) Decisões sob risco --> onde as variáveis são conhecidas e a relação entre a conseqüência e a ação é conhecida em termos probabilísticos. c) Decisões sob incerteza --> onde as variáveis são conhecidas, mas as probabilidades para determinar a conseqüência de uma ação são desconhecidas ou não podem ser determinadas com algum grau de certeza. As possibilidades associadas aos resultados são desconhecidas.

15 BI como Sistema de Informação BI como Sistema de Informação

16 Em 1958 Hans Peter Luhn idealizou o termo Business Intelligence System “Business intelligence (BI) is a business management term that dates to 1958. It refers to applications and technologies that are used to gather, provide access to, and analyze data and information about company operations. Business intelligence systems can help companies have a more comprehensive knowledge of the factors affecting their business, such as metrics on sales, production, and internal operations, and they can help companies to make better business decisions. Business Intelligence should not be confused with competitive intelligence, which is a separate management concept “ IBM Journal article by Hans Peter Luhn titled A Business Intelligence System Adaptado e disponível no http://en.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence

17 Como Inteligência Empresarial (Negócios) “Processo analítico que transforma informações desagregadas em conhecimento estratégico relevante para a organização”. Peter Drucker (1993), no seu livro Post-capitalist Society Como B.I. O termo foi BI foi difundido em 1989 por Howard Dresner, analista do Gartner, e tem como principal objetivo a integração dos aplicativos e tecnologias para extrair e analisar os dados corporativos de maneira simples, no formato correto e no tempo certo. Drenser seguiu os princípios de Luhn Gartner Group’s Howard Dresner. Information Builders Magazine, p. 26-28, Winter 2001 Business Intelligence vs Inteligência Empresarial

18 Segundo Inmon, Data Warehouse é uma coleção de dados orientados por assuntos, integrados, variáveis com o tempo e não voláteis, para dar suporte ao processo de tomada de decisão. Bill Inmon Kimball define como um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários e aos bancos de dados específicos permitirá a construção de um amazem de dados. Ralph Kimball Data Warehouse vs Data Warehousing Tecnologias e processos de Implementação de Business Intelligence

19 MODELO DIMENSIONAL Data Warehouse META DATA Staging Area Sistemas Transacionais Processos ETLProcessos ETLProcessos ETLProcessos ETL Ferramentas de Administração SistemasDepartamentais *.txt Dados e Informações Externas 1 Desenho do Modelo Discovery- Discovery- 5Movimetação e Consolidação 2Mapeamento 3 6 Visualização e Simulações Simulação e Elaboração de Cenários Datamarts Processos de Data Quality de Data Quality 4 AnálisesGráficasMining Análises de Exceção Análises Ad Hoc Relatórios Scorecard Ferramentas de Acessibilidade PROCESSOS E TECNOLOGIAS DE BUSINESS INTELLIGENCE - CONVENCIONAL Corporate Information Factory – By INMON, W.H. (2007) – www.inomcif.com ODATA MART DATA MART

20 Ferramentas e Técnicas de Business Intelligence OLAP EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO FONTES DE DADOS DATA WAREHOUSE Data Mart Aplicativos Operacionais Softwares de Automação de Escritórios Dados Externos Equipamentos de Automação Data Mining EXPLORAÇÃO

21 Interface LIS Financeiro Estoque FONTES DE DADOS Aplicativos Operacionais ou Transacionais Dados Externos Software Automação De Escritórios Equipamentos Automação Ferramentas de BI FONTES DE DADOS

22 Ferramentas de BI ETL – EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO os dados, oriundos de diversas fontes de dados, se necessário, são submetidos a severas transformações e disponibilizados de forma normalizada; em ambientes complexos, existe a possibilidade de utilização de softwares que executam as transformações automaticamente; dependendo da periodicidade de atualização dos dados, devem ser estabelecidos mecanismos de sincronização de dados para garantir a integridade dos dados É a camada responsável por integrar, transformar e salvar dados, não importando sua fonte nem seu destino.

23 Ferramentas de BI ETL – MÉTODOS DE EXTRAÇÃO - EXTRAÇÃO SELETIVA os dados são extraídos através de programas desenvolvidos especificamente para selecionar os dados a serem exportados - MANUTENÇÕES POR LOGS OU LOTES os dados são extraídos através dos registros automáticos (logs) ou de lotes de dados das transações efetuadas nos sistemas operacionais -REPLICAÇÃO AUTOMÁTICA os dados são extraídos através de um sincronismo automático entre dois bancos de dados

24 Ferramentas de BI ETL – TRANSFORMAÇÃO ETLETL 12 cm 4,5 polegadas 450 mm 2 pés cm ETLETL SQL Server Oracle Access Texto SQL Server ETLETL m,f 1,0 mas,fem masculino, feminino m,f

25 Ambiente separado Disponibilidade Integrado Retrato no tempo Orientado por assunto Fácil acesso Ferramentas de BI DATA WAREHOUSE Armazém de Dados É um amplo e flexível repositório de dados, que aglutina dados de fontes heterogêneas, projetado de modo a suportar o processo de tomada de decisão.

26 Ferramentas de BI DATA WAREHOUSE - Organização Finanças EstoqueVendas Técnico DATA MART Data warehouse departamental DATA WAREHOUSE Corporativo

27 Topologias de Data Warehouse

28 Ferramentas de BI DATA WAREHOUSE - Cubo é uma estrutura de dados que forma um subconjunto de um banco de dados grande - organiza os dados em duas categorias: - campos de dados - dimensões com múltiplos níveis - resumos dos dados são previamente calculados de modo a otimizar o tempo de recuperação das informações

29 Estratégia Preço ClienteVendaProduto Organização TempoRegião Ferramentas de BI DATA WAREHOUSE - Dimensões

30 Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO Disponibilizar o acesso a informação Satisfazer as necessidades de exploração e pesquisa Identificar tendências Democratizar o acesso a informação Ambiente de Exploração do Data Warehouse O ambiente de exploração objetiva disponibilizar, através de ferramentas apropriadas, o acesso a informação.

31 On Line Analitical Processing AD-HOC consultas imprevistas, de acordo com as necessidades de cruzamento de informação SLICE-AND-DICE consultas sob diferentes prismas DRILL DOWN/UP consultas em diferentes níveis de detalhes - subir ou descer níveis de detalhamento Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - OLAP Permite a recuperação de informações de forma dinâmica e flexível, através de uma interface muito simples.

32 Mineração de Dados REDES NEURAIS constrõem representações internas de modelos ou padrões achados nos dados ÁRVORES DE DECISÃO Identificam associações dos dados, formando as “regras sobre o dado” INDUÇÃO DE REGRAS detectam tendências dos dados, apresentando uma “lista não encomendada” Ferramentas de BI EXPLORAÇÃO - DATAMINING Conjunto de técnicas cuja finalidade é permitir a descoberta de relações não visíveis dos banco de dados.

33 Como saber se a empresa está praticando B.I ? Aplicar a seguinte fórmula : T.O.I : Tempo para Obter a Informação T.A.I : Tempo para Analisar a Informação T.T.D: Tempo para Tomar a Decisão T.O.I + T.A.I < T.T.D T.O.I + T.A.I T.T.D x T.O.I + T.A.I T.T.D √ TEMPO

34 Como saber se a empresa está praticando B.I ? Aplicar a seguinte fórmula : T.O.I : Tempo para Obter a Informação T.A.I : Tempo para Analisar a Informação T.T.D: Tempo para Tomar a Decisão T.O.I + T.A.I < T.T.D T.O.I + T.A.I T.T.D x T.O.I + T.A.I T.T.D √ TEMPO

35 Intervalo da decisão sem BI Intervalo da decisão sem BI Informações disponíveis para decisão Valor perdido Valor do Negócio Tempo Dados ocultos Informações ocultas Decisões ocultas Intervalo entre ações Fonte: Adaptado de Judith (2006) Valor agregado Eventos de Negócio Dados disponíveis para análise Açãodecisória

36 Valor perdido Valor do Negócio Tempo Valor agregado Intervalo entre ações Intervalo reduzido Eventos de Negócio Dados disponíveis para análise Informações disponíveis para decisão Ação decisória Fonte: Adaptado de Judith (2006) Intervalo da decisão com BI Intervalo da decisão com BI