Conceitos de Business Intelligence

1. Sistemas de Apoio
a Decisão
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2. Dentro de uma
organização existem
diferentes níves de uso
de dados

4. Sistema- Conjunto de elementos
que interagem entre si.
1

5. Banco de Dados- Conjunto de
dados que pertencem ao mesmo
contexto. Armazenados com fins
específicos.
1

6. DADOS x INFORMAÇÕES
1

7. Business
Intelligence

8. Fernanda Gerente financeira
em uma rede atacadista
sempre foi apaixonada por
análise de dados, relatórios e
gráficos.

9. Mas não consegue tempo para
analisar a quantidade de dados
que possui.

10. A empresa possui um ERP para
controle das principais áreas da
empresa, um software para
controle da força de vendas e
um software para controle de
folha.

11. Dia 10 de cada mês há uma reunião do comitê gestor

12. Fernanda começa a exportar
dados para planilhas, realiza
calculos. Prepara um power
point com gráficos.

13. Durante a reunião Pedro Diretor comercial solicita
que Fernanda detalhe as informações sobre um
cliente.
Fernanda manda uma mensagem para Paulo
– Gerente de TI

14. Paulo informa que vai demorar
para atender porque a
informação está dispersa em
várias fontes de dados.

15. Fernanda e Paulo se reunem para encontrar
soluções.

16. Paulo sugere utilizar o Business
Intelligence para resolver o
problema.

17. Passam a ter duas opções:
Contrataruma Consultoriaespecialista em BI
Treinar sua equipe para implementar o
BI

18. Paulo e Fernanda apresentam
as soluções a Pedro que escolhe
seguir com uma consultoria
especializada.

19. Fernanda solicita uma visita da CONSULTORIA
– Empresa de Business Intelligence

20. Wagner consultor da Argum
apresenta um projeto para
melhorar a tomada de decisão e
apresenta as fases do projeto.

21. Iniciação1
Elaboração2
Construção3
Todas as informações necessárias para modelagem dos
processos de análise decisório são iniciados.
Transição4

22. Iniciação1
2
Construção3
Com base no levantamento das informações, os
modelos dimensionais de dados para tomada de
decisão são iniciados.
Transição4
Elaboração

23. Iniciação1
Elaboração2
Construção3
A partir dos modelos desenvolvidos os programas de
cargas são confeccionados e testados.
Transição4
FLUXO DE TAREFAS
Input/Output Atividade Tarefa Decisão
1.1.1.3 XXXX 1.1.2.10 XXXX
1.1.1.1 INPUT:
XXXX
1.1.1.2 INPUT:
XXXX
1.1.1.5 XXXX
1.1.1.4 XXXX
1.1.2.8 OUTPUT:
XXXX
1.1.2.9 INPUT:
XXXX
1.1.3.15
1.1.3.15
1.1.1.6 OUTPUT:
XXXX
1.1.2.13 XXXX
1.1.2.11 XXXX
1.1.2.12 XXXX
1.1.2.14
OUTPUT: XXX
1.1.3.15
1.1.2.7
XXXX
S
S
N
1.1.1 XXX 1.1.2 XXX

24. Lidera e ExecutaL/E AprovaAExecutaE LideraL
Comitê Executivo
Diretor de Vendas
Ger. Nac. de Trade
Grouper de Trade
Ger. Trade Franquia
Ass. Trade Franquia
Ger, Trade Célula
Ass. Trade Célula
Ger. GC
Ass. de GC
Merchandising
Marketing
Vendas
Trade Finanças
Finanças
Demanda
Jurídico
Agência Externa
InformadoI ParticipaP
A
E
P
P
A
P
A
A
E
P
A
P
L/E
L/E
L/E
A
A
L/E
A
A
E
A
L/E
L/E
E
AA
E
I
E
P
P
A
E
E
E
MATRIZ DE RESPONSABILIDADES
1.1.1 XXX 1.1.2 XXX
L/E
I
P
P
P
P
P
P
P
A
1.1.1.3 XXXX 1.1.1.4 XXXX 1.1.1.5 XXXX 1.1.2.10 XXXX 1.1.2.11 XXXX 1.1.2.12 XXXX 1.1.2.13 XXXX
Iniciação1
Elaboração2
Construção3
Todos os programas de visualização serão elaborados e
disponibilizados para análises.
Transição4

25. AgoJul SetJun
SPRINT
1 SPRINT
2
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
SPRINT
3 SPRINT
4
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Iniciação
Elaboração
Construção
Transição
Divide-­‐se
o
projeto em ciclos de
entrega

26. Projeto foi iniciado e
a
coleta
dos
dados
foi automatizada

27. Os indicadores ganharam
um dashboard atualizável.

28. O Cubo para cruzamento
das informações foi
disponibilizado.

29. DATA
WAREHOUSE

30. • O
que
é
Data
Warehouse?
– Um Data Warehouse é um conjunto de dados baseado em
assuntos, integrado, não volátil, e variável em relação ao
tempo, de apoio às decisões gerenciais (William Immon).
– É um conjunto de ferramentas e técnicas de projeto, que
quando aplicadas às necessidades específicas dos usuários
e aos bancos de dados específicos permitirá que planejem
e construam um Data Warehouse (Ralph Kimball).
Data
Warehouse
-­‐ DW

31. Data
Warehouse
-­‐ DW

32. • Orientação
por
Assunto
– A orientação por assunto é uma característica marcante de
um DW, pois toda modelagem será voltada em torno dos
principais assuntos da empresa. Enquanto todos os
sistemas transacionais estão voltados para processos e
aplicações específicas, os DWs objetivam assuntos.
– Mas o que são assuntos?
• Assuntos são o conjunto de informações relativas à determinada
área estratégica de uma empresa.
Data
Warehouse
-­‐ DW

34. OLAP

35. • Análise
OLAP
– Mostre-­‐me o que é importante.
– Deixe-­‐me ver os detalhes (Drill Down).
– Deixe-­‐me mudar o meu pontode vista (Drill Up).
– Deixe-­‐me ver outras informações (Drill Across).
– Mostre-­‐me os melhores e os piores (Ranking).
– Deixe-­‐me comprar com os anos anteriores (Análise
Comparativa).
OLAP

36. • DOLAP
– DOLAP (Desktop On Line Analytical Processing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo DOLAP, quando
dispara uma instrução SQL, de um cliente qualquer, para o
servidor e recebem o cubo de informações de volta para
ser analisado na workstation.
• Pode causar problemas a alguns relatórios, porque o volume de
dados fica muito grande, apesar das boas ferramentas tratarem os
dados de maneira compacta.
OLAP

37. • ROLAP
– ROLAP (RelationalOn Line Analytical Processing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo ROLAP quando a consulta é
enviada ao servidor de banco de dados relacional e processada no
mesmo, mantendo o cubo no servidor.
• O que podemos notar neste caso é que o processamento OLAP se dará
somenteno Servidor.
• A principal vantagem dessa arquitetura é que ela permite analisar enormes
volumes de dados.
• Pode trazer problemas de escalabilidade (o número crescente de usuários
pode derrubar o servidor) e de tráfego de rede.
OLAP

38. • MOLAP
– MOLAP (MultidimensionalOn Une AnalyticalProcessing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo MOLAP quando se
processa com um servidor multidimensional.
– O acesso aos dados ocorre diretamente no banco, ou seja, o
usuário trabalha, monta e manipula os dados do cubo
diretamenteno servidor.
• Isso traz grandes benefícios aos usuários, no que diz respeito a
performance, porém há problemas com escalabilidade, além de ter
um custo alto para sua aquisição.

39. • HOLAP
– HOLAP (Hybrid On Une AnalyticalProcessing).
– Uma ferramenta é considerada do tipo HOLAP quando ela faz
uma combinação entreDOLAP/ROLAP e MOLAP.
• A vantagem é que com a mistura de tecnologias pode-­‐se extrair o que
há de melhor em cada uma, ou seja, a alta performance do MOLAP
com a escalabilidade melhor do ROLAP.
• É um sistema extremamente completo, contudo é o mais caro de
todos, sendo que muitas vezes a análise custo/beneficio mostra a
inviabilidade desta opção.

40. • Análise
OLAP
-­‐ Slice
– Slice é o ato de escolher um subconjunto retangular de
um cubo, escolhendo um valor único para uma de suas
dimensões, criando um novo cubo com uma dimensão
menos.

41. • Análise
OLAP
-­‐ Dice
– A operação de dados produz um subcubo, permitindo
que o analista escolha valores específicos de múltiplas
dimensões.

42. • Análise
OLAP
-­‐ Pivot
– Pivot permite que um analista rodar o cubo no espaço
para ver as suas várias faces.

43. • Análise
OLAP
– Drill Down
– O Drill Down ocorre quando o usuário aumenta o nível
de detalhe da informação, diminuindo o grau de
granularidade.

44. • Análise
OLAP
– Drill Up
– O Drill Up é o contrário do Drill Down, ele ocorre quando
o usuário aumenta o grau de granularidade, diminuindo
o nível de detalhamento da informação.

45. • Análise
OLAP
– Drill Across
– O Drill Across ocorre quando o usuário pula um nível
intermediário dentro de uma mesma dimensão.

46. • Análise
OLAP
– Drill Throught
– O Drill Throught ocorre quando o usuário passa de uma
informação contida em uma dimensão para outra.