Modelo Dimensional de Dados para Relatórios Drill-Down em Sistema de Informações Gerenciais

Administração de Sistemas de Informação Março / 2009 Bibliografia: Cap. 2 Livro Laudon Tecnologia em Informática para Gestão de Negócios

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Objetivos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

OLAP : Processamento Analítico on-line ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],PRODUTO M E R C A D O TEMPO

OLAP on-line Analytical Processing - OLAP é a capacidade para manipular e analisar um Grande volume de dados sob múltiplas perspectivas. As aplicações OLAP são usadas pelos gestores em qualquer nível da organização para lhes permitir análises comparativas que facilitem a sua tomada de decisões diária. ,[object Object],Mais freqüentes Mais previsíveis Pequenas quantidades de dados a cada consulta Dados brutos Dados correntes Pouca complexidade Menos freqüentes Menos previsíveis Grandes quantidades de dados a cada consulta Dados preparados Dados históricos, correntes e projeções Muita complexidade Operacionais Decisão

OLAP ,[object Object],Conteúdo Granularidade Organização Estabilidade Estrutura Valores correntes Detalhados Por aplicação Dinâmicos Otimizados para Transações Valores no tempo Resumidos, derivados Por assunto Estáticos (entre atualizações) Otimizados para Consultas complexas Operacionais “ Informacionais”

OLAP ,[object Object],Freq. Acesso Tipo Acesso Uso Tempo Resp. Finalidade Alta Select/Update/Delete Campo-a-campo Previsível,repetitivo Até 3 segundos Operações cotidianas Média ou Baixa Select/Aggregate Não-estruturado, específico, heurístico Vários segundos, até minutos Suporte estratégico Operacionais “ Informacionais”

Saídas do SIG Relatórios Periódicos Programados Relatórios de Exceção Auditorias Informes e Respostas por Solicitação Relatórios Drill-Down Principais Relatórios Gerenciais do Sistema de Informação

Relatório Drill-down – nível 1 ,[object Object],Drill-down : Consiste em fazer uma exploração em diferentes níveis de detalhe das informações. Com o Drill Down você pode “subir ou descer” dentro do detalhamento do dado , como, por exemplo, analisar uma INFORMAÇÂO tanto diariamente quanto anualmente, partindo da mesma base de dados. -3,8% 13,3 12,8 3º. T. 2004 -1,4% 14,5 14,3 4º. T. 2004 +0,9% 10,7 10,8 1º. T. 2005 +6,8% 11,8 12,6 2º. T. 2005 Variação Previsto Real Trimestre Lucros por Trimestre (em milhões)

Relatório Drill-down – nível 2 ,[object Object],+6,8% 11,8 12,6 Lucro +1,9% 96,5 98,3 Despesas +2,4% 108,3 110,9 Vendas brutas Variação Previsto Real 2º. T. 2005 Vendas e Despesas (em milhões)

Relatório Drill-down – nível 3 ,[object Object],+2,4% 108,3 110,9 Total +5,5% 10,9 11,5 Eletrônicos -3,2% 12,5 12,1 Alimentos -0,9% 23,0 22,8 Esportes +7,1% 28,0 30,0 Saúde +1,8% 33,9 34,5 Cosméticos Variação Previsto Real 2º. T. 2005 Vendas por Divisão (em milhões)

Relatório Drill-down – nível 4 ,[object Object],+7,1% 28,0 30,0 Total -5,9% 3,4 3,2 Prods. para Pele +9,4% 5,3 5,8 Emagrecimento -2,3% 8,8 8,6 Prods. para Higiene Bucal +18,1% 10,5 12,4 Cremes dentais Variação Previsto Real 2º. T. 2005 – Divisão Saúde Vendas por Categoria de Produto (em milhões)

Modelagem Dimensional de Dados ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],PRODUTO M E R C A D O TEMPO

Modelagem Dimensional ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Dimensão Produtos Dimensão Tempo Dimensão Loja IDtempo dia_da_semana mes trimestre ano indicador_feriado IDproduto descricao marca categoria IDloja nome_loja endereco Fato Vendas CODtempo CODproduto CODloja vendas_em_reais unidades_vendidas custos_em_reais Vendas - Pode ser uma View do SQL

Modelagem Dimensional ,[object Object],SELECT P.marca, sum(V.vendas)as [Vendas (R$)] , sum(V.unidades)as [Unidades Vendidas] FROM Vendas as V, Produtos as P, Tempo as T WHERE V.IDproduto = P.CODproduto AND V.IDtempo = T.CODtempo AND T.trimestre = “1 T 2005” GROUP BY P.marca ORDER BY P.marca Relatório : Vendas, por marca, no 1o. trim. 2005 Avon Payot Lancôme Coty 780 1045 213 95 263 509 444 39 Marca Vendas (R$) Unidades Vendidas

Modelagem Dimensional ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Modelagem Dimensional ,[object Object],Dimensão Tempo Dimensão Produtos Dimensão Loja IDtempo demais atributos IDproduto demais atributos IDloja demais atributos Fato Vendas CODtempo CODproduto CODloja CODpromocao vendas_em_reais unidades_vendidas custos_em_reais contagem_clientes Dimensão Promoção IDpromocao demais atributos Dimensionamento da Tabela de Fatos : - 2 anos, 300 lojas, 3 mil SKU’s => 730 x 300 x 3000 = 657 milhões de registros - registro com 8 campos, 4 bytes cada => 657 Mega x 32 = 21 Gigabytes

Modelagem Dimensional ,[object Object],[object Object],Padaria Congelados Mercearia Foto 12.331 31.777 100.756 8.079 5.088 15.565 48.885 1.274 Departamento Vendas (R$) Vendas (unidades)

Modelagem Dimensional ,[object Object],Padaria Padaria Congelados Congelados Mercearia Mercearia Mercearia Foto Foto 6.024 6.307 10.022 21.755 8.445 52.554 39.757 4.011 4.068 1.993 3.095 5.564 10.001 10.055 21.234 17.596 499 775 Departamento Vendas (R$) Vendas (unids) Marca Kaori Pullman Light Gold Nestlé Parmalat Leco Kodak FujiFilm

Atividade (equipes até 3 pessoas) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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