Sistemas De Apoio a Decisão
- 1. Sistemas de Apoio a Decisão WWW.WILLAMETIBERIO.COM
- 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
- 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.